Как строить генеративные дизайны на базе нейросетей
Звучит как вызов? А для кого-то ещё как искусство! Генеративные дизайны на базе нейросетей покоряют мир дизайна, и не только из-за своей инновационности, но и из-за того, как они выглядят – мощно, красиво и… не совсем по-человечески. Давайте же разбираться, как это всё работает и что мы с этим можем сделать.
Представьте себе нейросеть как безумно талантливого иллюстратора, которому дали кисти, краски и сказали: "Делай что хочешь." Звучит рискованно? Конечно. Но у этого изобретателя есть один сладкий бонус – в отличие от человечков, он учится быстрее, чем вы успеете выпить утренний кофе.
Зачем это нужно?
Генеративный дизайн – это не только про "сэкономить время", которое мы постоянно теряем на бессмысленных обсуждениях. Речь идет о том, чтобы найти новые решения, которые заставят вас задуматься: "Как я без этого жил?" Комплексные концепции продуктов, элементы веб-дизайнов или плакаты – вот те области, где генеративные нейросети могут дать фору любому живому дизайнеру. Они создают неопределённые формы и структуры, которые людям даже в голову никогда не приходили бы. И да, это можно использовать для создания чего угодно: от архитектурных проектов до иллюстраций для журналов.
Нейросети и машинное обучение
Знакомьтесь, главные герои нашего шедеврального шоу: нейросети и машинное обучение. Это даже звучит как приключение в стиле Ридли Скотта, но на самом деле дело обстоит следующим образом: машины поглощают огромные объемы данных, анализируют их и начинают "рисовать". Самый красивый аспект этого процесса – в том, что машина может создать что-то новое на основе того, что она уже видела.
Алгоритмы — ваши новые лучшие друзья
Если вы думали, что алгоритмы существуют только для запутывания нашего ума на уроках математики, вы были правы, но лишь до определённого момента. Теперь это ваши новые друзья, и они знают о вас все. Например, алгоритмы глубокого обучения, такие как CNN (convolutional neural networks) или GAN (generative adversarial networks), способны воссоздавать изображения на совершенно новом уровне.
Инструменты для создания
Что даёт нейросетям такую силу? Не только их код, но и инструменты, которые помогают воплощать идеи в жизнь. RunwayML, DeepArt и наш отечественный Yandex.Cloud – вот несколько платформ, которые могут упростить вашу жизнь. Эти ребята дают возможность тестировать ваши идеи и погружаться в мир, где машины делают за нас то, на что мы когда-то тратили месяцы тяжкого труда.
Кейсы из жизни
Давайте-ка посмотрим, как это работает на практике. Компания "Новодизайн" из Казани решила попробовать генеративные дизайны для новой линии офисной мебели. Они загрузили эскизы в нейросеть и дали ей задание – придумать новые формы и структуры. По результатам, они смогли оптимизировать вес конструкций и сэкономить на материалах около 30%. Вот вам и гаджеты-помощники, которые не только креативят, но и существенно уменьшают издержки.
Так что же, теперь весь мир дизайн-культуры станет цифровым? Не совсем, но тенденция очевидна. Нейросети не заменят художников и дизайнеров, они лишь усилят их. Они обеспечивают доступ к новым источникам вдохновения, открывают новые возможности для творчества и, в конце концов, позволяют нам посмотреть на привычное с другой стороны.
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блоге? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами. Тексты, картинки, видео, все самые ТОПовые модели тут, забирай: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Интеграция нейросетей в процесс дизайна
Теперь, когда мы осознали, какую силу несут нейросети в области дизайна, давайте подумаем, как же интегрировать эти технологии в наш рабочий процесс. Задача не из простых, но решать её можно с некоторой долей креативности и смекалки. Начнем с фундаментального вопроса: как именно внедрять генеративные дизайны в свою работу и какие стадии разработки следует учесть?
Этапы отбора идей
Сначала у нас есть идея. Если бы у нас был миллион идей, мы бы могли сидеть и курить трубку, размышляя, какую из них выбрать. Но так как мы об этом не мечтаем, имеет смысл начать с предварительного отбора. Важно понимать, что с помощью нейросетей вы не просто берёте идею и запускаете её в алгоритм. Прежде всего, необходимо изучить и отобрать наиболее перспективные концепции. Это позволит не только сэкономить время, но и улучшить качество конечного продукта.
После этого — нагоняем на нейросеть. На выходе получите изображение, которое связано с исходной идеей, но с неожиданными решениями. Конечно, не всегда, но надеяться стоит. Это своего рода диалог: вы задаёте вопрос, а нейросеть отвечает.
Тестирование и итерации
Но вот пришло время получить высший балл за результаты – тестирование. Как и в тренировочном лагере для олимпийских спортсменов, лучше всего повторять и корректировать, пока не дойдете до идеала. Здесь приходит на помощь несколько бесплатных инструментов вроде Figma для работы с интерфейсами, а также Adobe XD для архитектурных решений. Это позволит вам провести A/B-тестирование на реальной аудитории.
Обратная связь
Следующий шаг – получение откликов. Тут важно не стесняться спрашивать. Делайте анкеты или просто собирайте мнения в чате. Чаще всего именно ваши пользователи дадут те ценные советы, которые на ум не приходят. А если повезет, предложат еще какие-то креативные идеи. Согласитесь, иногда гениальные решения находятся абсолютно случайно.
Уникальность и авторские права
Поговорим о хорошо изнашиваемой теме – уникальность и авторские права. Будем честны: уникальность в мире генеративных дизайнов – это не такой уж и легкий архитип. Порой, когда нейросеть генерирует контент, возникают вопросы. Как будет происходить защита авторских прав, и кто окажется владельцем "творений" нейросетей?
Цепочки авторских прав порой могут затянуться до небес. Если ваша нейросеть сгенерировала что-то вроде идеального стола из карбонового волокна, кому это ведь принадлежит? Вам или машине? Это как играть в покер с призраком — иногда выигрываешь, иногда теряешь, но всегда остается чувство неясности. Советуем обсудить этот вопрос с юристом, специалистом именно в авторских правах.
Инструменты для профессионалов
Сразу скажу: не думайте, что инструменты для генеративного дизайна – это только про дорогие подписки на софт. Мы все знаем, что в России можно найти множество достойных аналогов, которые сделают своё дело без всяких заморочек. Например, Artbreeder и Pix2Pix подходят для быстрого создания уникальных изображений. Но не забывайте о вреде чрезмерной зависимости: если вы всё время будите обращатся к машинке, где же ваш креатив?
Аналогичные инструменты с использованием искусственного интеллекта, такие как Hugging Face для текста, могут выдавать совершенно уникальные и неожиданные идеи. Они путаются в терминах, но именно это и делает их интересными партнёрами в вашем креативном бизнесе.
Приближающиеся тренды
Как же не отметить тренды, которые уже стучатся в наши двери? По мере развития технологий о них будет слышно всё больше и больше. Например, дивные миры, созданные нейросетями, применяемыми в архитектуре, или их сильное влияние на веб-дизайн. Эта сфера становится такой же динамичной, как и сами искусственные нейросети. Учитывая, как быстро меняется мир, лучше быть на чеку.
Некоторые компании уже интегрируют генеративные дизайны в свой рабочий процесс, и от этого даже в мире оффлайн-дизайна происходит переворот. Например, техно-арт-коллективы могут создавать уникальные артефакты, о которых раньше можно было только мечтать. А что насчёт вашей компании?
Хотите узнать, какие автоматизации нужны твоему бизнесу уже вчера? Тогда забирай список тут: здесь.
Так что, если вы всё ещё сидите на берегу и думаете "поплыть ли на волну генеративного дизайна", хватит думать — нужно брать и идти!
