Генеративный дизайн с использованием AI: преимущества, тренды и кейсы Uplab

Контент, созданный нейросетями, сегодня можно увидеть во всех каналах коммуникации с клиентом: от соцсетей до билбордов. Нейросети создают изображения, видео, тексты; озвучивают ролики и даже пишут саундтреки. В креативной среде появился и новый термин, описывающий визуальные концепты от нейросетей: «Генеративный дизайн». В этой статье мы беседуем с арт-директором Uplab, Петром Мострюковым, о том, как генеративный дизайн используется в нашей компании; разбираем кейсы из нашей практики и обсуждаем, что могут и чего не могут современные нейросети.

Генеративный и авторский дизайн: разбираемся в определениях

Несмотря на все возможности нейросетей, они всё ещё не могут полностью заменить дизайнера, а лишь создают элементы будущего дизайна или его черновой вариант. Поэтому их смело можно называть инструментом либо средством автоматизации. Как и любая автоматизация, нейросети сокращают путь от идеи до готового проекта, избавляют от монотонной ручной работы и позволяют сосредоточиться на важном: разработке творческой идеи, созданию вариаций для неё и упаковке проекта для клиента.

Есть несколько направлений и операций, в которых дизайнер может прибегнуть к помощью нейросети:

• Создание элементов визуализации (иллюстрации, персонажи, фоны, абстрактные элементы);

• Удаление фона изображения;

• Работа с цветом: цветокоррекция, «перекрашивание» объектов;

• Удаление дефектов изображения (например, трещин и пятен на скане старого фото);

• Апскейл изображения (перевод из меньшего разрешения в большее);

• Создание прототипов и скетчей.

Кроме того, дизайнер может обратиться к нейросети для сбора идей, для создания выжимки из созвона с клиентом и даже для написания промптов (запросов). Это организационная часть труда дизайнера, но её оптимизация тоже оставляет больше времени на творчество.

В понятие «генеративный дизайн» можно включить не любой проект, созданный с помощью нейросетей. Обычно так называют те работы, где нейросеть использовалась для существенной обработки изображения или генерации визуальных элементов.

Почему генеративный дизайн интересен брендам

Есть несколько причин, по которым бренды выбирают генеративный дизайн. Сегодня они нередко предлагают его сами либо соглашаются на такой вариант, предложенный исполнителем.

1. Отсутствие собственного визуального контента. У некоторых компаний нет графических изображений, которые можно было бы использовать при разработке сайта или баннеров: фотографий сотрудников; изображений производства или других объектов. Не у каждой компании есть фотобанк, где хранятся снимки; кроме того, специфика некоторых компаний не позволяет организовать профессиональную съемку на производстве. А любительские или репортажные фото часто не подходят для разработки сайта или других информационных материалов.
2. Компания не может использовать стоки (коммерческие фотобанки). Это может быть обусловлено спецификой деятельности компании: стоки в рамках стандартной лицензии не распространяют изображения, связанные с медициной, политикой или военной деятельностью. А некоторые стоки сегодня и вовсе прекратили сотрудничество с Россией. Также стоковые фото могут не подойти по стилю.

Иногда дизайн-команды предлагают что-то погенерить просто потому, что предполагают, что для этого проекта нейросеть может дать визуально интересный результат. Почему бы и нет. Дизайн — это всегда поиск, эксперимент, и некоторые эксперименты заканчиваются хорошо, к удовольствию и заказчика, и исполнителя.

Как всё происходит: процесс глазами дизайнера

Внешне процесс выглядит просто: дизайнер получает техническое задание и садится генерить, пробуя разные промпты, корректируя их и сохраняя удачные результаты. Но на самом деле всё гораздо глубже. Созданию артов с помощью «нейронки» тоже нужно учиться. Мы в Uplab используем опыт других команд и эвристический метод — подбор разных формулировок, их комбинирование, кастомизацию. Простыи словами, бесконечно пробуем разные промпты, выбираем те, что сработали, и улучшаем их.

Чтобы получить от нейросети картинку, дизайнеру нужно написать хороший промпт. Это текстовый запрос (команда), которую пользователь «скармливает» нейронке, чтобы она создала изображение. И здесь есть несколько нюансов.

• Ожидание и результат очень сильно разнятся, и не очень понятно, как изменить промпт, чтобы получить нужную картинку. Можно подбирать и изменять промпты, но всё же результат всегда будет отличаться от того, что представлял себе дизайнер.

• Управлять «нейронкой» очень сложно, потому что она каждый раз демонстрирует непрогнозируемый результат. Это особенность генеративного искусственного интеллекта в том виде, в котором он существует сейчас.

• Многие нейросети принимают запросы только на английском языке, либо с английскими запросами выдают результат лучше.

Чтобы работать с нейросетью и получать от неё арты и визуальные элементы, не нужно быть дизайнером — достаточно уметь создавать классные промпты. Но чтобы оценить то, что получилось, и выбрать лучшее для дальнейшей работы, нужно обладать определённой насмотренностью. Не обязательно быть для этого дизайнером или художником, можно просто обладать хорошим вкусом. Например, человек увлекается искусством и часто ходит в музеи, или изучал историю дизайна, или каждый день смотрит лучшие кейсы на Behance. Вкус и насмотренность помогают понять, что хорошо, а что плохо. Но часто арт от нейросети — это лишь первый шаг: дальше его нужно «допилить», а после этого — превратить в готовый банер, сайт, рассылку. Поэтому в командах, решающих свои задачи с помощью генеративного дизайна, им часто занимаются именно дизайнеры: они и обладают насмотренностью, и могут решить задачу в комплексе.

Помимо хорошей насмотренности, дизайнер также должен быть хорошо погружен в контекст проекта. Он должен знать стилистику проекта; понимать, что команда делает и для чего; как должен выглядеть ожидаемый результат; где будут использованы изображения. Это всё влияет на требования к качеству и визуалу.

Если в проекте будет использован генеративный дизайн, желательно провести отдельный брифинг по этой теме, объяснить плюсы и минусы и предупредить, что результат, который мы получаем, не всегда предсказуемый. Но этот недостаток работы с нейросетями мы разберём ниже.

Топ-5 нейросетей для дизайнеров

Сервисов на основе нейросетей для дизайнеров довольно много, и каждый из них обладает своей спецификой, или сильной стороной. Одни специализируются на вырезании изображений фона; другие переводят картинки из меньшего разрешения в большее (апскейл), третьи колоризируют черно-белые фото, четвертые создают анимации, пятые — 3D-объекты и так далее. Есть и нейросети, которые по описаниям (промптам) генерируют высококлассные графические изображения. В создании дизайна и визуала именно они востребованы больше всего. Самыми удобными и качественными с точки зрения результата признаны Midjourney, KreaAI, Recraft. У KreaAI и у Recraft есть ещё микросервисы, которые позволяют создавать иконки и улучшать изображения, делать апскейл и так далее.

Для улучшения изображений-исходников часто используется сервис Cleanup Pictures: он позволяет удалить с картинки фон, предметы, логотипы, водяные знаки, текст, людей, дефекты и многое другое. А сервис Khroma отлично работает с цветом, создавая вариации исходного изображения с другими цветами, градиентами и т.д.

Плюсы и минусы работы с «нейронками»

В том или ином виде нейросети сегодня используют все компании, предлагающие услуги по созданию контента и дизайна. Но ни одна компания не готова полностью отказаться от услуг редакторов, копирайтеров и дизайнеров. Почему это именно так, легко понять, углубившись в плюсы и минусы нейросетей.

Преимущества

• Скорость. Главный и неоспоримый плюс. Нейросети дают экономию времени при высоком качестве креатива.

• Результат. Иногда нейронки способны буквально удивить.

• Высокая вариативность, большое количество настроек всего чего угодно, абсолютно разные стилистики. Это позволяет дизайнеру расширять свои возможности и работать в непривычной стилистике.

Недостатки

• Непредсказуемость. Очень сложно добиться ожидаемого результата даже спустя многие итерации, даже после множества адаптаций и кастомизаций промпта.

• Этические проблемы, которые пока не решены. Насколько этично использовать нейросети, которые работают на основе реальных работ художников, иллюстраторов и т.д.? Насколько здоровым и дальновидным выглядит то, что мы лишаем работы начинающих дизайнеров, заменяя их нейросетями и не ощутим ли мы вскоре дефицит кадров в middle сегменте?

Решающим для большинства компаний становится экономия времени, при сохранении качества. Мы в Uplab тоже оценили возможность снизить издержки таким образом и активно применяем генеративный дизайн для клиентских проектов уже более двух лет. Вот несколько примеров из нашей практики.

Кейсы Uplab: как мы генерили арты и персонажей для сайтов заказчиков

Референсы для фотографа создала нейросеть

У корпорации СТС на момент создания сайта не было фотографий персонала. Чтобы быстро сделать сайт, мы с помощью нейросети сделали референсы для фотографа: нагенерили стиль этих изображений, показали, как расставить людей — в каких группах, при каком освещении и на каком фоне. А далее эти изображения уже легли в основу технического задания фотографу, который проводил фотосессию. В результате мы получили нужные материалы с минимумом обсуждений и разместили на сайте живые реальные фотографии людей, именно такие, как нам было нужно.

Нейросеть заменяет фотобанк

У Красэко мы генерили изображения, которые далее использовали в дизайне: для обложек страниц сайта, для первого экрана главной страницы и для имиджевых блоков внутри страницы. В фотобанке компании не было подходящих иллюстраций, поэтому мы их создали с помощью Midjourney. Эти изображения мы используем на сайте и сейчас.

Анатомические метафоры от ИИ

Мы в Uplab разрабатывали сайт «Реабилитация после инсульта». В этом проекте мы сгенерировали изображения для того, чтобы снабдить ими карточки карточки материалов, статей, услуг и так далее. Мы специально не пошли на стоки и не взяли реалистичные изображения, а создали полуабстрактные картинки, довольно высокого качества и хорошего уровня привлекательности. Это полностью соответствует задаче, которая стояла перед нами: не продемонстрировать академическую точность анатомиии, а создать красочные изображения, которые передавали бы нужные смыслы.

Персонажи для банеров от Midjourney

Для компании Melling, Voitishkin & Partners мы сгенерировали персонажей в определённой стилистике. Мы задали освещение, правила и принципы (например, одежду — белые рубашки и возраст — около 16 лет), и сейчас используем этих персонажей для коммуникации с клиентами компании: на баннерах, вывесках, на сайтах, в рассылках.

В большинстве наших кейсов нейросети генерируют изображения людей. Отметим, что сейчас такие арты уже не вызывают «эффект зловещей долины», который наблюдался на заре технологии. Возможно, мы просто привыкли к картинкам от нейросети, а может, они действительно становятся более качественными.

Современные нейросети уже не рисуют лишние пальцы. Но если приглядываться, то всё равно можно найти ошибки в мелочах. Например, надпись на футболке персонажа сделана на несуществующем языке. Или у одежды не на месте петли, пуговицы. ремешки; складки ткани выглядят неестественно. Тем не менее, это не мешает использовать персонажей, созданных нейросетью, в рассылках или рекламных объявлениях, потому что время контакта пользователя с ними исчисляется секундами: он просто не успевает заметить детали. А вот на крупных баннерах все детали хорошо видны, и потому для них изображения нейросети придётся корректировать сильнее.