Как мы попали в сети нейросетей

На связи лид коммуникационного дизайна в T2 Артем Дерлыш. Мы с командой отвечаем за приземление бренда в интерфейсы и визуальное оформление цифровых каналов коммуникации.

Все в дизайн-тусовке уже тысячу раз обсудили беспокойство вытеснения дизайнеров нейросетями, стало очевидно: опасения оказались преувеличенными. И кажется, пришло понимание, что искусственный интеллект – не замена, а мощный инструмент, способный усилить возможности дизайнера.

Нейросети отлично справляются с рутинными задачами и ускорением процессов. Особенно круто помогает, когда компания развивается и поток операционных задач от месяца к месяцу растет. Да, ИИ лишен творческого видения, эмпатии и глубокого понимания контекста. Чего не лишен дизайнер, в руках которого нейросеть может стать неплохим приспособлении для реализации идей.

Сейчас расскажу, какие нейросети мы используем на почти ежедневной основе, какие задачи они решают, и даже покажу примерчики.

Не могу сказать, что перед командой стояла цель внедрить нейросети в процессы “чтобы было”. Все происходило плавно и постепенно, а началось буквально с того, что кто-то из дизайнеров предложил просто затестить возможности нейросети. Так в офисе все чаще можно было услышать: "Так это можно в нейросети накрутить..". Но переломным моментом стало, когда спустя полтора года у нас неожиданно (нет) закончилась очередная подписка. Стало некомфортно – будто у команды забрали предметы первой необходимости. Тогда и пришло понимание, что нейросети стали незаменимым инструментарием нашей команды. А еще на одном из квартальных статусов обратили внимание, что примерно треть макетов либо создавалась нейросеткой, либо подвергалась обработке. Сейчас в одном из фокусных каналов коммуникации компании – в историях мобильного приложении T2 – есть несколько постоянных рубрик со стилистиками, в основе которых лежат нейросети.

Итак, что мы используем и как?

За последние два года он прошел стремительный путь развития, превратившись из сырого многообещающего проекта в мощный генератор визуального контента.

Среди плюсов:

– хорошо понимает запросы, особенно если немного набить руку в написании промта;

– приятный и понятный интерфейс;

– активное сообщество пользователей способствуют быстрому обучению и обмену опытом.

Мы используем Midjourney для решения большого ряда задач, в частности, для сторис в мобильном приложении. Из-за специфичности этого канала коммуникации необходимо разнообразие визуальных приемов.. И один из таких – создавать фотореалистичные изображения животных во всевозможных ситуациях в зависимости от контекста. Будь то кот, бегущий с покупками, или милая панда, рассказывающая про вашу суперспособность. Midjourney воспроизводит необходимые атмосферу и детали, а автор может прописать засветы определенного цвета и даже глубину кадра. Чтобы стиль из креатива в креатив был примерно похожим в промтах каждый раз стараемся задавать одинаковые параметры.

Кроме того, после обновления бренда у нас появился обновленный фотостиль с новыми принципами, например, одни из них – смелый ракурс и много пространства. Не всегда получается найти на стоках фотографии в подобной стилистике, особенно в контексте какой-нибудь рекламы про мобильную связь. В Midjourney как раз часто получается нагенерить фотографии согласно нашим принципам. Это особенно важно для поддержания единого визуального языка бренда. При необходимости можно тут же заапскейлить или изменить какую-то часть одежды.

При создании нового голосового ассистента тоже помог Midjourney. После проработки брифа и нескольких итераций получилось создать именно то, что хотел заказчик. Теперь такой очень реалистичный мужичок живет у нас в интерфейсах.

Эта нейронка, несмотря на сравнительно недавний запуск, уже демонстрирует впечатляющий функционал, постепенно приближаясь к Midjourney. Хотя в обработке сложных и многословных запросов она пока не достигла уровня Midjourney, в определенных нишах, особенно в генерации изображений милых животных, она часто превосходит своего более опытного конкурента.

Эта разница в качестве результатов, вероятно, обусловлена особенностями архитектуры и обучающих данных нейросети. Midjourney, прошедший более длительный этап обучения и имеющий доступ к значительно большему объему данных, лучше справляется с интерпретацией сложных и многоуровневых промптов с множеством деталей, стилей и параметров. Он умеет разбирать длинные описания, точно следуя указаниям пользователя и дает больше контроля над процессом генерации.

Freepik, с другой стороны, возможно, обучен на более специализированном наборе данных, сфокусированном на конкретных стилях и типах изображений. В случае коротких и точных запросов (например, “милый котенок, акварель”), Freepik может быстрее и точнее уловить суть запроса и сгенерировать более качественный результат, чем Midjourney.

У нас есть несколько баннерных форматов, предполагающих на фоне фотографию с изображением человеком. Часто бывает, что фотографии просто не хватает на всю ширину. Эту боль быстро и качественно закрывает Freepik буквально в несколько кликов.

Третья по списку, но точно не по значению нейросеть – это встроенная нейросеть Фотошопа. Она часто выручает при редактировании мелких деталей, например, в изменении выражения лица или одежды у людей на фотографиях. Как-то нам нужно было "переодеть" наш цифровой образ искусственного интеллекта Мию под рекламный запуск одного продукта. Фотошоп с легкостью справился с этой задачей.

А еще Фотошоп справляется с “достраиванием” реальности. Так при создании креатива для историй в приложении мы добавили сгенерированные гирлянды и растения в реальную фотографию. Добавили уюта, так сказать.

Этой штуковиной пользовались всего пару раз для определенных задач. Например, была необходимость на готовое изображение 3d-модели "натянуть" определенную текстуру. Вот что получилось:

Стоит отметить, что нейросети, несмотря на впечатляющие возможности, остаются далеко не идеальным инструментом. На начальных этапах освоения работы с ними может потребоваться даже больше времени и усилий, чем при традиционных методах создания графики. Однако, накопив опыт и примерное понимание результата, можно существенно оптимизировать рабочий процесс. А понимание сильных и слабых сторон каждой конкретной нейросети позволяет эффективно использовать её возможности. В особенности это актуально при работе над проектами, предполагающими эксперименты с различными стилями и форматами.

Передаю привет моей лова тим 💟

А вы поделитесь, чем пользуетесь и что бы порекомендовали?