Нейронные сети для создания дизайна

Как дизайнеру использовать нейронные сети, чтобы не оказаться жертвой прогресса

В последнее время мы наблюдаем настоящий бум нейросетей. Да, они повсеместно применялись и раньше — например, нейросети используются для встроенного улучшения фото в смартфонах, распознавания музыки (Shazam), идентификации личности (FaceID). Но именно сейчас нейросети выходят на новый уровень: их используют уже не только разработчики в отдельных задачах, но и обычные пользователи.

С помощью нейросетей можно в два счета создать изображение, текст или даже оформление сайта, даже если вы не профессионал. Так, например, Lamoda провела весьма удачный эксперимент по созданию главной страницы сайта через нейросеть.

Часть страницы Lamoda, оформленной с помощью нейросети Midjourney

Специалисты по-разному относятся к развитию нейросетей — кто-то видит в этом мощный инструмент, а кто-то всерьез опасается за свое будущее в профессии. В статье разберемся, ждет ли нас восстание машин или, наоборот, новые перспективы.

Как работает нейронная сеть, и почему «Скайнет» — это пока миф

Непосвященные пользователи видят в работе нейросети чуть ли не волшебство — искусственный разум, который сам принимает решения. На самом деле, все намного проще. Основа любой нейросети — это ее умение распознавать различные предметы, классифицировать их, компилировать и выдавать результат на основе полученного технического задания.

Искусственный интеллект способен делать прогнозы, используя полученную ранее информацию и дополнительные вводные данные. Чтобы получить такие навыки, нейросеть проходит специальное обучение. Вот как можно наиболее упрощенно его описать:

Допустим, нейросети необходимо научиться отбирать фотографии, где есть человеческое лицо;
В базу нейросети загружается множество изображений, на некоторых из которых есть люди;
Также задаются вводные данные — как вообще должно выглядеть лицо;
Нейросеть начинает обрабатывать изображения, отбирая фото людей;
Если нейросеть ошибается, она получает сигнал. Благодаря этому, она добавляет к исходным вводным данным дополнительные и, со временем, распознает лица лучше.
Главное свойство нейросети в том, что она самообучаема. То есть, процесс обучения не закончится после выпуска сервиса в свободное использование — чем больше пользователей будет им пользоваться, тем сервис будет точнее.

Конечно, это очень примитивное описание машинного обучения — в реальности, используются и более сложные методы, которые позволяют нейросети на самом деле творить «волшебство». Но главное, что нужно уяснить: нейросеть не «думает» сама, она использует заданные алгоритмы и уже имеющиеся данные — из загруженной базы или из интернета. Так что, в ближайшее время машины вряд ли сами решат добиться независимости и уничтожить человечество — хотя бы потому, что никто не сможет давать им новую информацию и тех.задания.

Основное отличие качественного сервиса на основе нейросети — это наиболее точная обработка запросов. В этом плане развитие таких сервисов в последнее время шагнуло далеко вперед.

Обзор нейросетей для дизайна и иллюстраций, которые нас удивили

Самая популярная область применения нейросетей сейчас — это оформление digital-ресурсов. Это объяснимо — так как роль онлайн-пространства растет в геометрической прогрессии, дизайнеры становятся все востребованнее. Часто хорошие специалисты очень загружены и, к тому же, стоят недешево. Использование нейросетей позволяет максимально быстро сгенерировать визуальные элементы или иллюстрации для оформления. При этом реально получить вполне приемлемое качество.

ChatGPT

Пожалуй, одна из самых популярных нейросетей на данный момент. Это чат-бот, который может вести с пользователем полноценный диалог. Визуальный дизайн и иллюстрации он делать не умеет, но для дизайнерских целей использоваться может. Например, его можно применять для:

генерации дизайн-идей;
создания пользовательских персон;
моделирования пользовательского поведения;
написания брифов для заказчиков;
создания текстового контента вместо Lorem Ipsum для заполнения прототипа.

Lorem ipsum — классический текст-«рыба», то есть условный, зачастую бессмысленный, текст-заполнитель, вставляемый в макет страницы, чтобы показать ее заказчику.

В целом, это достаточно мощный инструмент с развитым искусственным интеллектом, который умеет писать код, генерировать тексты стихов и песен и даже создавать сценарии для сериалов. Конечно, на основе заданных входных данных.

Минусы:

Как и во всех ответах нейросетей, в ответах ChatGPT может быть неправильная логика и бессмыслица. Все нужно тщательно проверять.
Бот не задает уточняющих вопросов. Если данных недостаточно, он сам додумывает ответ.
Знания нейросети о событиях после 2021 года ограничены.
Из России нет прямого доступа — нужно использовать обходные методы.

Midjourney

Эта нейросеть создает детализированные визуалы из текстового описания. Кстати, именно ее использовала Lamoda для создания своей главной страницы. Сервис работает через соцсеть Discord — для генерации изображения нужно зарегистрироваться там, присоединиться к каналу newbies-# на сервере Midjourney и ввести нужные вводные данные через команду /imagine.

Пользователи отмечают, что качество изображений этой нейросети на порядок выше, чем у конкурентов. Так, Midjourney не нарушает пропорции, правильно генерирует конечности людей и животных, на изображениях практически нет артефактов и в целом картинки получаются довольно реалистичными. Также нейросеть умеет работать со сложными запросами: например, нарисовать коричневых лошадей в технике кубизма.

Конечно, для дизайнеров и иллюстраторов здесь раздолье — можно практически моментально создавать любые визуалы, от реалистичных изображений людей до дизайнов помещения.

Дизайн помещения, сгенерированный Midjourney

Минусы:

Стилистика картинок по умолчанию везде похожа. То есть, глядя на изображение, по стилю можно догадаться, что это рисовала Midjourney. Для более уникальных картинок нужно использовать множество уточняющих запросов.
Запросы необходимо правильно формулировать. Если художнику можно сказать: «Нарисуй красивую девушку в стиле аниме, чтобы она была похожа на Лару Крофт, а сзади был полуразрушенный город и пожар. По настроению — что-то апокалиптичное, но не в очень мрачных тонах», то запросы для Midjourney нужно, скорее, формулировать, как теги в Shutterstock.
Со сложными и нестандартными запросами нейросети пока справиться трудно.

Stable Diffusion

Это приложение с открытым исходным кодом, которое можно запускать прямиком на своем компьютере. Stable Diffusion позволяет генерировать изображения из текста или другого изображения, воссоздавать 2D-сцены в 3D, улучшать качество изображений, создавать текстуры для 3D-моделирования, дорисовывать изображения или заменять отдельные элементы.

Появление в августе прошлого года Stable Diffusion вызвал целую дискуссию об этичности и законности такого приложения. Так как генерация изображений происходит не в облаке, а на личном устройстве пользователя, то процесс меньше контролируется. Из-за этого с помощью Stable Diffusion пользователь может создавать оскорбительные, расистские, неприемлемые изображения и затем распространять их в интернете (будто сам нарисовать такие изображения дизайнер не может). Несмотря на дискуссии, нейросеть остается очень востребованной.

Так Stable Diffusion отредактировала «Мону Лизу»

Минусы:

Нужно потратить время, чтобы освоить программу. Так, здесь можно настраивать множество параметров — от количества шагов, за которые сервис формирует картинку, до степени вольности трактовки вашего запроса.
Изображения получаются несколько искусственными — по многим сразу ясно, что их рисовала нейросеть. С текстурами и обработкой изображений дело получше.
Не очень хорошо учитывает физические особенности людей и животных, если дать Stable Diffusion только текстовое описание — у них могут появиться лишние пальцы, конечности, артефакты на туловище или лице.

Microsoft Designer — релиз ожидается

Официальный сервис от Microsoft создан на основе нейросети для генерации изображений DALL-E 2 и будет поставляться совместно с пакетом Microsoft 365. Microsoft Designer позволяет генерировать изображения, шаблоны и другие графические элементы на основе описания. Хотя сервис еще не запущен, ожидается, что он будет мощным — ведь, в отличие от многих других сервисов на основе нейросетей, его разрабатывала не стартап-команда, а огромная IT-корпорация.

Microsoft анонсировал, что Designer сможет генерировать по описанию не только изображения, но и целые дизайн-макеты — например, листовок или баннеров для соцсетей. Также в сервисе будет доступен графический редактор, а получившиеся изображения можно будет анимировать.

Минусы:

Приложение пока не вышло, можно только записаться в лист ожидания для его получения.
Для использования придется оформить подписку на Microsoft 365.
Неизвестно, как сервис будет вести себя в реальности.

Make-A-Video

Еще одна разработка от крупной корпорации — на этот раз, Meta (признана в России экстремистской). Make-A-Video позволяет создавать короткие (до 5 сек) ролики без звука на основе текстового описания или изображения. Также можно отредактировать уже готовое видео. Пока сервис недоступен для массового использования, но можно оставить на сайте свои контакты, чтобы войти в фокус-группу для тестирования.

Произведения Make-A-Video выглядят, честно говоря, немного крипово — примеры видео есть на странице сервиса. Но будем учитывать, что создание видео — все-таки, более сложный алгоритм, чем генерация статичного изображения. Поэтому будем надеяться, что в будущем Meta доработает свой алгоритм.

Минусы:

«Странные», нереалистичные видеоролики.
Ограничение по времени и использованию звука;
Пока нет в широком доступе.

Кроме этих нейросетей, есть еще множество, которые работают по такому же принципу и способны генерировать достаточно качественные визуалы.

Нейронная сеть — друг или враг?

Итак, мы подобрались к самому волнующему вопросу — стоит ли дизайнерам опасаться за свое будущее? Нейросети уже используются для оформления сайтов, создания графического дизайна, UX-процессов. Что теперь ждет специалистов?

Вспомним, что нейросети не умеют думать без участия человека. Именно качественные запросы позволяют нейросетям сгенерировать именно те визуалы, которые нужны для определенной задачи. Поэтому стоит относиться к таким сервисам как к помощникам, берущим на себя всю рутинную работу, например:

Генерация изображения по наброскам. Представляя заказчику макет сайта, можно наполнить его сгенерированными изображениями, заодно показав, в какой стилистике должен быть графический контент.
Иллюстрация концепций. Всегда проще показать заказчику, чем рассказать. С помощью нейросетей можно за несколько минут составить визуальную концепцию или мудборд.
Создание архитектурного дизайна. Можно использовать нейросети как генератор идей, а затем с их помощью создать концепцию дизайна.
Анимация изображений. Анимация больше цепляет взгляд пользователя сайта, чем статичные изображения. Нейросети позволяют в два клика анимировать практически любое изображение.
Генерация идей для логотипа или маскота. Получившееся изображение можно впоследствии доработать или создать на его основе что-то новое.
Создание иллюстрации или графических элементов для фона сайта/баннера. Чтобы не тратить много времени на создание фона, можно поручить это соцсети.
Создание вариаций дизайна. Например, вы уже нарисовали основной вариант дизайн-концепции сайта. Можно «скормить» макет нейросети, чтобы прикинуть, как он будет выглядеть в других стилистиках.
Идеи дизайна в определенной стилистике. Допустим, заказчик накидал референсы для дизайна — вы можете спросить у нейросети, как будет выглядеть дизайн именно его продукта в выбранной стилистике.

В общем, в руках опытного дизайнера нейросети могут превратиться в отличный инструмент для вспомогательной работы. А вариантов их использования можно придумать множество.

Какие навыки нужны для работы с нейросетью?

Для качественной работы нейросети нужны качественные запросы — они называются промтами. И, пожалуй, это самое сложное для тех, кто пока не работал с искусственным интеллектом. Нейросеть не понимает «человеческие» описания, поэтому промты представляют собой теги, которые задают определенные параметры.

Например, описание ТЗ для художника будет таким:

Молодая девушка держит в руках букетик ромашек, на ней надето белое платье, она мило улыбается. Внимание привлекают ее большие зеленые глаза. На заднем плане — красивый закат. Картинка должна быть реалистичной, по стилю похоже на Энди Уорхола, все очень яркое, красочное. Это должно выглядеть, как кадр из фильма, только в виде иллюстрации.

А вот описание (промты) для нейросети (в большинстве случаев нейросети лучше понимают английский):

RAW photo, 8k, young woman with flowers in her hand, calmomiles, in white dress, sunset, big green eyes, smiled, colourful, hyperrealistic, cinematic lighting, warhall, hdr, sharp focus, looking at viewer

Также в некоторых нейросетях можно настраивать параметры — от размера изображения до выбора алгоритма, по которому сервис будет действовать. Эти алгоритмы тоже нужно изучить на собственном опыте.

Вот несколько советов для создания промтов:

Пишите на английском. Не знаете английского на достаточном уровне — онлайн-переводчик в помощь.
В первую очередь, как можно точнее указывайте объект, отмечая его стилистику. Например: landing page for clothes' marketplace, Apple style, glass design.
Чтобы наиболее точно отразить свой запрос, добавьте к названию объекта прилагательные и глаголы в форме действия. Для иллюстраций можно также указать стиль, расположение виртуальной камеры относительно объекта, освещение, расстояние до объекта, тип объектива.
Если вам нужно, чтобы на изображении было определенное количество объектов, отметьте это в описании. Но чем больше объектов на картинке, тем они менее детализированы.
Нейросети не понимают абстрактные запросы. Они не могут нарисовать «яркий и жизнерадостный дизайн в молодежном стиле». Задавайте более конкретные запросы: bright colors, young people, pink, yellow, futuristic.
Не используйте отрицательные частицы. Вместо cat without fur напишите bald cat.
Краткость — не лучшее качество промта. Не жалейте определений — если вам важно какое-либо качество дизайна, используйте несколько синонимов для его описания.

Да, чтобы эффективно работать с промтами, нужно по-настоящему хорошо в этом разбираться. Но в связи с бурным развитием нейросетей появляются и вспомогательные сервисы — генераторы промптов (например, promptoMANIA) и галереи изображений от нейросетей с прописанными там промтами, которые можно скопировать (например, Phraser).

Что в итоге будет с дизайнерами

Одно можно сказать точно — профессионалы, которые постоянно развиваются и осваивают новые инструменты, в том числе и нейросети, всегда будут востребованы.

Мир дизайна, конечно, будет меняться. Нейросети позволят быстро создавать концепции, менять их под разные стилистики и миксовать. Они дарят массу идей, которые можно будет воплотить. Работа дизайнера станет легче — можно будет погрузиться в творчество и продумывание концепта по канонам UX, а рутинную работу оставить специальным сервисам.

Профессионалы без работы не останутся точно, ну а тем, кто застрял в области типовых лендингов и простого графического дизайна, нужно призадуматься и все-таки начать осваивать новые тренды.