Искусственный интеллект вместо или вместе с дизайнерами: как нейросети применяются для создания креативов

Популярность нейросетей растет, и сегодня их пробуют применять в разных сферах. Многие креативные задачи уже можно решить с их помощью, поэтому перед специалистами встает вопрос: сможет ли искусственный интеллект заменить и как к этому адаптироваться. Разбираемся вместе с опытными дизайнерами, как нейросети встраиваются в работу и чему сегодня нужно учиться.

Что делают нейросети и почему их применение стало популярно

Нейронные сети — один из подвидов искусственного интеллекта. Они повторяют алгоритмы работы человеческого мозга и могут обучаться на основе получаемых данных, постоянно улучшая качество своей работы.

За последние несколько лет нейросети прошли большой путь развития. Благодаря обучению на большом количестве данных, развитию алгоритмов и росту вычислительных мощностей, сегодня они способны генерировать изображения и тексты, которые сложно отличить от созданных человеком. Если раньше нейросети выдавали неестественные и странные картинки, то теперь делают качественные иллюстрации и фотореалистичные изображения.

Нейросети находят применение в разных направлениях дизайна: графическом и интерьерном, веб-, моушн-, геймдизайне и видеопродакшене. Уже сегодня эти технологии встраиваются в процесс производства: специалисты с их помощью создают логотипы и прототипы сайтов, а известные студии вроде Netflix делают фоны для анимации и создают персонажей для своих фильмов и сериалов.

На российском рынке нейросети уже несколько лет применяются в крупных рекламных проектах. Одним из первых заметных кейсов стало использование искусственно сгенерированного лица в рекламе Сбера: в ней появился персонаж Леонида Куравлева из фильма «Иван Васильевич меняет профессию», практически неотличимый от героя восьмидесятых. Пока технологии развивались и не были широко доступны, они применялись точечно. Но в конце 2022 с появлением открытых сервисов, таких как Midjourney и ChatGPT, их популярность резко выросла. Профессиональные дизайнеры и обычные пользователи получили возможность быстро создавать контент хорошего качества. Нейросети постепенно становятся частью нашей жизни, и нам нужно учиться их применять.

Как нейросети применяются в дизайне

Современные нейросети хорошо выполняют простые задачи. Они выдают качественные изображения и тексты, которые дизайнер может использовать в качестве основы и доработать с помощью уточняющих запросов или вручную.

Сегодня для решения креативных задач активнее всего применяется несколько нейросетей:

• Midjourney. На данный момент она создает самые красивые картинки, но не очень гибкая в плане доработок: влиять на ее результат можно только с помощью текстовых запросов. Работает на платформе Discord и управляется командами. Первые 25 попыток бесплатны, затем нужно будет оформить подписку.

• DALL-E. По результатам она уступает Midjourney. Однако у этой нейросети есть и свое преимущество — это функция дорисовки отсутствующего изображения. Она позволяет расширять и масштабировать картинки, сгенерированные другими нейросетями.

• Stable Diffusion — самая гибкая нейросеть. Устанавливается на компьютер, у нее открытый код и есть интерфейс. Поэтому при должной сноровке она превращается в текстовый рендер движок, который позволяет генерировать неограниченное количество изображений. Дополнительно можно установить плагины, которые расширяют базу и позволяют решать специфические задачи: создавать фотореалистичные портреты, использовать стилистику комиксов и аниме. Также нейросеть умеет генерировать видео.

• ChatGPT — универсальный помощник в текстовых задачах. Нейросеть может разработать сценарий для видео, предложить идею креатива и самостоятельно написать текст. Хотя на русском языке у нее это получается пока не так хорошо, как на английском. Дизайнерам она помогает формулировать запросы на создание картинок для других нейросетей и может создать код для любого скрипта.

На текущем уровне развития нейросети лучше всего решают задачи графического дизайна, поэтому могут пригодиться везде, где требуется создание изображений. С их помощью можно создавать:

• логотипы, баннеры, афиши и другую полиграфическую и маркетинговую продукцию;

• фоны, задники и персонажей для массовки, которые заполнят пространство и сцены в видео;

• лица людей, чтобы использовать их вместо реальных фотографий на сайте или в соцсетях компании.

Чтобы создать логотип, я отправляю Stable Diffusion референс от заказчика и пишу в запросе требования к размеру, цвету и форме. Нейросеть генерирует несколько вариантов, и я показываю их клиенту. Он может выбрать понравившиеся и высказать свои пожелания. Если нужны простые изменения: например, использовать другие цвета — их можно внести с помощью уточняющих запросов к нейросети. Но чаще всего профессиональные задачи сложнее и требуют доработки в Photoshop или с помощью других инструментов. Так, дизайнер может с помощью нейросети придумать новую модель кроссовок: найти нужную форму, интересные сочетания цветов и фактур. Но добавить конкретные фирменные элементы и нарисовать этот кроссовок со всех ракурсов для его воплощения в жизнь придется самостоятельно.

Помимо создания изображений нейросети можно использовать для выполнения других креативных задач:

• создать сценарий ролика,

• разработать концепцию,

• сгенерировать макет лендинга,

• подобрать разные варианты визуалов для заказчика.

Например, с помощью ChatGPT можно написать сценарий. Достаточно сформулировать задачу в нескольких предложениях, и нейросеть выдаст связный план с соблюдением всех канонов. Дальше результаты можно дорабатывать вместе с нейросетью: дать ей задачу заменить какие-то части или полностью переделать всю структуру. Таким образом, технология выступает в роли ассистента или даже соавтора в реализации креативных задач. Участие такого помощника позволяет оптимизировать рутинные задачи:

• Делегировать подготовительную работу: быстро собрать референсы и сгенерировать разные варианты реализации проекта для заказчика.

• Обойтись без согласования и покупки прав при использовании реальных лиц и чужих изображений.

• Быстро и массово вносить изменения в существующие креативы: убрать лишние элементы сразу во всех материалах, заменить лицо или аудиодорожку в видео.

В результате работа, на которую раньше уходило несколько часов и даже дней, сейчас занимает всего 20 минут. У дизайнера освобождается время, которое он может потратить на творческие задачи. По данным исследования, проведенного Adobe, 74% специалистов креативной индустрии тратят больше половины рабочего времени на выполнение рутинных задач. Можно представить, насколько сильно изменится работа дизайнера, если большинство этих обязанностей возьмет на себя искусственный интеллект.

Я использую нейросети в качестве эксперимента. Пока пытаюсь понять, на каких этапах работы они могут мне пригодиться. В основном пробовала их для решения задач графического дизайна. Например, обновила оформление своей группы о дизайне интерьеров Вконтакте. Я хотела, чтобы в ней был только уникальный контент, а не чужие работы из интернета, поэтому решила использовать нейросеть. Создала в Midjourney аватар, который даже не пришлось дорабатывать. Там же сгенерировала изображения для обложки и уже сама соединила их в Photoshop. Еще с помощью Midjourney и ChatGPT я иногда создаю картинки и тексты для постов. И то, и другое на выходе требует значительных доработок: картинки я фотошоплю, а тексты переписываю, но как основа они вполне годятся.

У Midjourney пока есть несколько значительных недостатков. Нейросеть не умеет применять текст на изображении: даже если отправить ей конкретное слово, она его коверкает, путает буквы или добавляет свои. При создании картинок с интерьерами ошибается в деталях: может сгенерировать шкаф с множеством ручек в разных местах, а столы и стулья часто имеют много ножек. Нейросеть плохо понимает, какая мебель должна быть на картинке, как ее расставить и как применить цвета к разным объектам. Поэтому пока она точно не сможет заменить человека в визуализации дизайна интерьера. Но если требуется простая и красивая картинка, это незаменимый помощник.

Мы занимаемся мобильным маркетингом: создаем креативы для продвижения и оптимизации приложений в App Store и Google Play. Чтобы найти подходящие решения для наших клиентов, зачастую требуется много итераций и вариантов креативов. Возможность быстро создавать контент в таких условиях становится решающим фактором успеха. Поэтому сейчас мы пробуем встроить нейросети в пайплайн работы и ускорить выполнение рутинных задач.

Начали с изображений. Протестировали Midjourney на создании фонов для Zoom и поняли, что это решение для задач без жестких требований. В сложных креативах всегда требуются доработки: нейросеть может выдать готовую картинку, но потом ее нужно будет разрезать на слои и анимировать — пока сделать это может только человек. Тем не менее Midjourney точно применима в работе. Планируем использовать ее вместо стоков с изображениями и работ иллюстраторов: создавать с помощью нейросети отдельные элементы баннеров и маркетинговых материалов.

Также, мы попробовали ChatGPT для написания статей в блог и сценариев UGC-контента. Нейросеть создает хорошую основу, которую нужно править под Tone of Voice бренда и с точки зрения смысла. Например, иногда в ее текстах повторяется одна и та же мысль. Но в целом результаты неплохие и их точно можно использовать, чтобы оптимизировать затраты на создание контента.

Так или иначе, мы уже давно используем искусственный интеллект в работе. Например, для озвучки роликов без участия человека или обработки аудиодорожки. Это сильно экономит время и бюджеты. Не нужно искать дикторов, организовывать запись на студии и обрабатывать ее. То, что может занять неделю, нейросеть позволяет сделать за 15 минут, притом значительно дешевле.

Но если раньше применение искусственного интеллекта скорее происходило по инициативе отдельных специалистов, то теперь внедряется в процессы на уровне бизнеса. Компании и заказчики не станут делать всю работу сами — им по-прежнему будут требоваться специалисты, но уже те, кто сможет применять новые технологии. Поэтому сегодня нам всем нужно научиться встраивать нейросети в процессы и расширять свои знания. Когда основная работа делается автоматически, становится не так важно глубоко разбираться в процессе создания контента, как уметь довести его до желаемого результата.

В GloboGames мы разрабатываем игры, а нейросети используем для создания нарратива и интегрируем в пайплайн производства. Генерируем с их помощью объекты для последующего рендеринга и использования в качестве основы для финального арта. Пока это носит экспериментальный характер.

Например, у нас была задача отрисовать 50 иконок. В качестве инструмента выбрали Stable Diffusion. Сначала пришлось пробовать разные запросы и с их помощью обучить нейросеть. Но в итоге мы получили огромное количество сгенерированных объектов, которые потом дорабатывали дизайнеры и интегрировали в финальный арт.

Самое главное, что мы поняли из этого опыта, — получить удовлетворительный результат можно только если составить грамотный запрос.

Заменят ли нейросети дизайнеров

Искусственный интеллект может стать помощником дизайнера, но не способен работать автономно и пока точно не сможет полностью заменить грамотного специалиста.

• Чаще всего нейросеть помогает сделать первую версию или черновик работы, а для создания финального варианта нужен уникальный человеческий опыт и более продвинутое мышление. Поэтому участие живого специалиста требуется на каждом этапе работы: для того, чтобы правильно описать задание, оценить визуал, определить, где требуются доработки, и вписать получившийся арт в общую концепцию.

• В большинстве случаев результаты нужно дорабатывать вручную. Для этого требуется владеть профессиональными навыками и инструментами. Хотя теперь любой пользователь может сам создавать простой контент, решить с его помощью конкретные креативные или бизнес-задачи получится далеко не всегда. Например, можно сделать картинку для паблика, но даже чтобы добавить к ней текст, пока нужен человек.

• Многие сервисы не так просты и интуитивны. Их применение требует дополнительных усилий: есть сложности с установкой и оплатой, требуется понимание простого кода, базовые знания дизайна. В конце концов, чтобы использовать все возможности сервисов, нужна платная версия или дополнительные затраты. Все эти барьеры шаг за шагом отсекают простых пользователей. Без большого энтузиазма и понимания целей люди вряд ли будут их преодолевать.

Волна популярности нейросетей захватила всех, но, как и в случае с любыми новыми технологиями, со временем интерес аудитории к ним снизится. Останутся именно те пользователи, которые нашли им конкретное применение и смогли встроить их в свои процессы.

Какие перспективы в профессии и чему стоит учиться

В ближайший год нейросети плотно войдут в нашу жизнь и станут одним из инструментов работы. Их применение позволит специалистам оптимизировать время и повысить качество креативов. Для заказчиков это будет означать больше гибкости: они смогут быстрее получать результат и экономить. Поэтому специалисты, которые используют нейросети в качестве помощника, будут очень востребованы.

По сути такой дизайнер превращается из простого исполнителя в арт-директора. Он делегирует рутинную работу, а сам может заниматься решением действительно креативных задач. Но для этого ему необходимо:

1. Научиться использовать нейросети. Попробовать разные сервисы и подобрать тот, который подойдет в конкретной работе. Нужно разобраться с их установкой и использованием, затем протестировать на своих задачах и изучать, как это делают другие дизайнеры. Но самое главное — учиться грамотно формулировать запросы и обрабатывать результаты.

2. Осваивать профессиональные инструменты. Когда нейросети и обычные пользователи могут самостоятельно создавать простой контент, дизайнерам остаются сложные креативные задачи. Поэтому необходимо повышать свои профессиональные компетенции: осваивать новые знания и совершенствовать навыки работы в Photoshop, Adobe After Effects, Figma и других инструментах.

3. Развивать собственный стиль. Сейчас становится особенно важно выделиться в массе похожих работ нейросетей и других дизайнеров. Современному художнику недостаточно научиться хорошо рисовать и повторять чужой стиль. Нужно искать и вырабатывать свой собственный, который будет сложно скопировать и невозможно спутать с работами нейросетей.

Сфера дизайна меняется, и специалистам придется к этому адаптироваться. Как с появлением фотографий художники начали придумывать стили, которые не способна воссоздать техника, так с развитием нейросетей дизайнеры должны сделать упор на свои профессиональные навыки и уникальные качества.