Привет! Мы Наташа и Ксюша, работаем коммуникационными дизайнерами в ЮMoney. С прошлого года начали активно использовать для рабочих задач нейросети. В статье мы расскажем, почему предпочитаем сгенерированные изображения стоковым и сколько нейронок нужно для создания одной иллюстрации. А ещё поделимся реальными кейсами использования AI-инструментов.

Как выбрать подходящий AI-инструмент

Выбор нейросетей всегда зависит от конкретных задач: одни лучше генерят людей, другие — предметы. Мы протестировали множество инструментов и можем выделить несколько закономерностей:

  • Midjourney, Krea, Ideogram, Reve отлично справляются с генерацией реалистичных портретов людей.

  • Recraft особенно хорош для создания векторной графики, иллюстраций в одном стиле и иконок.

Один из эффективных способов понять, какая из нейросетей с какой задачей хорошо справится, — сравнение изображений. Я использовала один и тот же промпт в разных нейросетях и анализировала результаты. Ниже вы можете увидеть примеры:

Качественный промпт — залог успеха

Текстовый промпт остаётся одним из ключевых инструментов для работы с генеративными нейросетями. Для качественного результата важно, чтобы запрос был структурированным и детализированным. Чем больше деталей описано, тем реалистичнее изображение. Структура идеального промпта для создания изображения выглядит так:

  • Основной объект — описание изображения (пример: печенье в форме сердца).

  • Детали — конкретизация определённых элементов на изображении (пример: покрыто белой глазурью, на ней надпись «очень устал», печенье лежит на белой керамической тарелке).

  • Стиль — в каком стиле создать изображение, какими должны быть техника исполнения и разрешение (пример: фотореализм).

  • Дополнительные параметры — освещение, экспозиция, постобработка (пример: мягкий рассеянный свет падает из окна).

Несколько практических советов от тех, кто тестировал разные нейронки:

  • Порядок слов в промпте влияет на приоритет отображения объектов на изображении. Если хотите, чтобы кот был изображён на переднем плане, а собака на заднем, начинайте промпт с кота.

  • Указывайте камеру для кинематографичности. Выбирайте Nikon D850, если вам нужен фотореализм, Unreal Engine 5 — для игровой графики, Kodak Porta 400 — для плёночной эстетики.

  • При генерации изображения людей чётко прописывайте, нужно ли сохранить морщины, поры, несовершенства кожи или сделать ретушь.

  • Используйте магические слова для реализма: hyperdetailed, 8K, subsurface scattering, intricate textures, natural eyelashes.

Как бы хорошо и детально ни был написан промпт, нейросети не всегда идеально генерят изображения, поэтому их приходится дорабатывать. Для создания идеального визуала иногда требуется минимум пять инструментов. Вот пример пайплайна для генерации одной 3D-иллюстрации:

  • GigaChat — сгенерировать текстовый промпт.

  • Krea — найти стиль, натренировать модель, создать хорошее 3D-изображение, но часто с артефактами.

  • Photoshop — доработать получившееся изображение, устранить дефекты, дорисовать детали.

  • Leonardo — улучшить качество изображения (upscale).

  • Figma/Illustrator — дополнить изображение векторными деталями.

Как создать серию изображений в одном стиле

Самое сложное в работе с нейронками — сгенерировать серию изображений в одном стиле. Чтобы это сделать, потребуется несколько инструментов:

  • шаблон промпта (при генерации следующего изображения следует заменять отдельные слова: персонаж, поза, фон);

  • датасет референсов;

  • параметр seed.

Нейросети хорошо обучаются: их можно натаскать на свой уникальный стиль. Для создания модели в Krea лучше использовать датасет в идеале из 50 изображений (референсов) с максимальной вариативностью: разные ракурсы, освещение, одежда. После обучения модель запомнит стиль и сможет генерировать в нём новые изображения. Например, загрузив разные ракурсы героя Крэша Бандикута, можно натренировать модель и получить уникальное изображение с ним:

Источник: https://www.finetuners.ai/post/training-lora-on-flux-best-practices-settings

Модель можно обучать и на объектах. Ниже показано, как мы загрузили в нейронку наши 3D-изображения и какие результаты получили. Из-за того, что мы обучили модель на простых геометрических формах, изображения на выходе получились не очень разнообразные. Данная модель хорошо справляется с генерацией простых иконок. 

Во время генерации изображений можно комбинировать несколько стилей одновременно. На выходе нейронка смешивает стили между собой и создаёт нечто среднее:

Дизайн карт с помощью нейросетей: практический кейс

В прошлом году перед командой коммуникационного дизайна ЮMoney поставили задачу: разработать новый яркий визуал для карт. Нужно было ASAP и в короткие сроки. Использовать стандартные стоковые фото мы не хотели — они неуникальны. Поэтому решили обратиться к нейросетям и начали экспериментировать с идеями.

Карты с городами

Всё началось с туристических карт с видами Санкт-Петербурга и Москвы. Мы хотели изобразить запоминающиеся городские объекты: сталинские высотки, небоскрёбы Москва-Сити, Лахта-центр и другие. Пробовали разные стили (от импрессионизма до минимализма) в разных нейросетях: Midjourney, Recraft.

Для работы в итоге выбрали Recraft, так как в нём удобнее всего делать иллюстрации в одном стиле и в нужной палитре, и он генерит картинки очень похожие на реальные объекты.

Важно: изображения архитектурных объектов, находящихся в открытых для посещения местах, в целом можно использовать свободно, но существуют ограничения. Например, для использования изображений музейных предметов, зданий музеев или их символики требуется разрешение дирекции музея.

У нас же поджимали сроки, поэтому мы отказались от использования этих объектов и выбрали более общие планы и пейзажи: виды города, панораму. Финалистами стали иллюстрации с разведёнными мостами и условным образом Москвы — эстетично, символично и без юридических рисков:

Сказочная карта с котом

После городских пейзажей появилась идея создать карты с героями сказок, первый на очереди — Кот Баюн. Использовали нейросеть Krea+Flux. Стиль получился спонтанно: мы тренировали нейронку на импрессионизме, Босхе, картах Таро и разных русских иллюстраторах. Гремучая смесь, которая в итоге дала интересный результат. Выбрали дизайн в левом верхнем углу.

Сказочная карта с драконом

Тут мы тоже вдохновлялись стилем карт Таро. Также экспериментировали с сочетанием стилей и написанием промптов. В итоге получились вот такие варианты:

Самое сложное — выбрать что-то одно, потому что всё очень красиво. Мы остановились на втором драконе сверху.

Интересный факт: ни на одном изображении дракон не получился с тремя головами. Почему-то нейросеть не принимала такой запрос и отказывалась рисовать именно три головы. Поэтому их мы дорисовали вручную.

Черновик — за нейросетью, доработка — за дизайнером

На генерации иллюстрации работа с нейросетью обычно заканчивается и начинается работа руками. Чтобы получить то, что мы хотели, и чтобы финальный продукт соответствовал техническим требованиям печати, макеты необходимо доработать.

Нейросеть генерирует лишь базовое изображение, часто с артефактами, которые нужно исправить. Поэтому подготовка итогового макета занимает гораздо больше времени, чем создание картинки: мы тщательно вычищаем все мелочи и дорабатываем исходник, чтобы довести дизайн до совершенства. Дорисовываем узоры, убираем всё лишнее — с этой работой хорошо справляется Photoshop и встроенная в него нейронка. Добавляем контрастность для печати и переводим в CMYK.

Элемент карты с изображением Санкт-Петербурга. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Элемент карты с изображением Санкт-Петербурга. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Элемент карты с изображением Москвы. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Элемент карты с изображением Москвы. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Карта с котом. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Карта с котом. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Карта с драконом. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.
Карта с драконом. Слева — исходник от нейросети, справа — итог после доработок дизайнера.

Как нейросети повлияли на наш креативный процесс

  • Увеличили креативную вариативность на порядок. Нейросети мгновенно тестируют различные стили, генерируют десятки вариаций объекта и создают уникальные «гибридные» визуалы, что было бы крайне трудоёмко вручную.

  • Ускорили количество итераций. В традиционном процессе каждый новый вариант от дизайнера — это время и деньги. Нейросеть же позволяет за короткое время получить несколько вариантов, оценить и изменить.

При этом пока мы не заметили, что применение нейросетей сильно повлияло на нашу производительность — на создание промпта, стиля и ретушь уходит приличное время. Скорее, они повлияли на качество контента: мы можем генерить что угодно в каком угодно стиле за короткий промежуток времени.

Итоги

Мы продолжаем экспериментировать и применять AI-инструменты в работе. Уже почувствовали на собственном опыте, что нейросети — отличный помощник в создании черновиков изображений. Они позволяют быстро и с минимальным бюджетом генерировать уникальные, визуально привлекательные концепты. При этом финальный результат и качество исполнения по-прежнему зависит от нас — дизайнеров.


Какие нейросети в дизайне и для каких целей применяете вы? Делитесь своим опытом в комментариях.

Комментарии (0)