Генеративный ИИ в работе дизайнера

Меня зовут Иосиф.
Как продуктовый дизайнер и магистрант AI Talent Hub, я всё чаще использую инструменты ИИ в своей работе, поэтому решил разобраться, как они функционируют. Это нужно не только для собственного понимания, но и для того, чтобы объяснять заинтересованным в этой теме коллегам. Данная статья не претендует на глубокий анализ — я постарался изложить материал простым языком и в сжатой форме.

Искусственный интеллект ^[1] (ИИ) в последние годы стал одним из основных драйверов инноваций в сфере цифрового дизайна. Одним из наиболее перспективных направлений являются генеративные модели (Generative Models) — алгоритмы, которые способны создавать новый контент: изображения, тексты, 3D-объекты, музыку и многое другое. Эти технологии предоставляют дизайнерам новые возможности для ускорения процессов, поиска вдохновения и автоматизации рутинных задач.

В этой статье я объясню принципы работы генеративных моделей и рассмотрю их применение в дизайне. Основное внимание ^[2] будет уделено двум наиболее востребованным технологиям — генеративно-состязательным сетям (GAN) и диффузионным моделям (Diffusion Models).

1. Что такое генеративные модели?

В машинном обучении ^[3] принято делить модели на две большие категории: дискриминативные и генеративные.

• Дискриминативные модели (Discriminative Models) отвечают на вопрос: к какому классу принадлежит объект? Например, они классифицируют, изображена ли на фотографии кошка или собака.

• Генеративные модели (Generative Models) учатся понимать распределение данных, чтобы создавать новые объекты, которые «выглядят как» оригинальные, но при этом не копируют их.

Генеративные модели подразделяются на несколько типов в зависимости от подхода:

• Генеративно-состязательные сети (GAN) — работают по принципу состязания двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор учится создавать данные, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных.

• Диффузионные модели (Diffusion Models) — обучаются пошагово добавлять и удалять шум, чтобы научиться создавать изображения из случайного шума. Они популярны благодаря таким системам, как Stable Diffusion и DALL-E.

• Другие подходы, например автокодировщики (Autoencoders) и трансформеры (Transformers). В рамках данной статьи мы не будем их подробно рассматривать, так как они имеют более специфичные области применения и менее популярны в дизайне.

Для дизайнеров генеративные модели особенно интересны тем, что позволяют создавать новые образы, стили и структуры. В этой статье мы сосредоточимся на двух самых востребованных технологиях: GAN и Diffusion Models. Их использование даёт не только креативные, но и практичные результаты — от генерации концепт-артов до автоматизации рутинных задач.

2. Генеративно-состязательные сети (GAN)

2.1 Как работает GAN

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network), предложенная Иэном Гудфеллоу в 2014 году, включает две взаимосвязанные модели:

1. Генератор (Generator): принимает на вход случайный шум (обычно вектор) и пытается создать правдоподобные данные (например, изображения).

2. Дискриминатор (Discriminator): принимает как сгенерированные, так и реальные данные из обучающего набора, стараясь определить, какие из них подлинные.

Обучение происходит как своеобразная игра: генератор стремится обмануть дискриминатор, выдавая всё более реалистичные результаты, а дискриминатор учится лучше распознавать подделки. Процесс продолжается до тех пор, пока не достигается баланс. Упрощенно его можно описать поэтапно:

1. Изначальное состояние. Генератор получает на вход случайный шум и создаёт данные (картинка, текст и т. д.).

2. Работа генератора. Генератор формирует синтетические данные, стараясь сделать их максимально реалистичными.

3. Оценка дискриминатором. Дискриминатор принимает данные от генератора и обучающего набора, пытаясь определить, какие из них реальные.

4. Обучение генератора и дискриминатора. Генератор нацелен на обман дискриминатора, а дискриминатор стремится распознавать подделки. Процесс повторяется многократно, пока не достигается оптимальный баланс.

5. Итерации и результаты. После достаточного числа итераций генератор научается создавать данные, которые трудно отличить от реальных.

2.2 Где можно попробовать

Если хотите попробовать GAN в действии, можете ознакомиться с демонстрацией StyleGAN3 на Hugging Face ^[5]. Там можно увидеть, как сеть генерирует изображения высокого качества.

StyleGAN3 — это усовершенствованная версия GAN, разработанная компанией NVIDIA. Основное улучшение заключается в устранении артефактов, связанных с привязкой текстур к определенным координатам, что обеспечивает более плавную и реалистичную генерацию изображений.

Artbreeder ^[6] — это платформа, где можно смешивать и редактировать изображения, создавая новые уникальные визуальные работы с помощью GAN.

2.3 Актуальные модификации, если вы захотите углубиться в данную тему

• BigGAN: генерация детализированных изображений для множества классов объектов. GitHub ^[7]

• CycleGAN и UGATIT: перенос стиля между доменами (например, «зима-лето», «день-ночь», «фото-картина»). UGATIT-PyTorch ^[8]

• CreativeGAN: модификация, позволяющая создавать уникальные и инновационные дизайны, адаптируя генеративные модели к творческим задачам. GitHub ^[9]

• PaDGAN: разработан для генерации разнообразных и высококачественных дизайнов с учётом определённых параметров производительности (полезно в инженерном и промышленном дизайне). GitHub ^[10]

• Omni-GAN: улучшает качество и разнообразие генерируемых изображений, обеспечивает более стабильное обучение и избегает эффекта «сужения разнообразия» (mode collapse). GitHub ^[11]

2.4 Применение в дизайне

• Генерация концепт-арта и иллюстраций: быстрое создание множества вариантов для дальнейшей доработки.

• Создание текстур и паттернов: генерация бесшовных узоров и сложных текстур для графического дизайна, интерьеров и игр.

• Стилизация изображений: перенос стиля одного изображения на другое, например, превращение фото в картину «в стиле Ван Гога».

3. Диффузионные модели (Diffusion Models)

3.1 Принцип работы

Диффузионные модели произвели революцию в генерации изображений. Технологии вроде Stable Diffusion, DALL-E и Midjourney демонстрируют не только высокую реалистичность, но и креативность, создавая уникальные изображения.

Механизм работы:

1. Прямой процесс (Forward Diffusion): оригинальное изображение постепенно превращается в белый шум путём добавления случайных помех.

2. Обратный процесс (Reverse Diffusion): модель обучается поэтапно удалять шум и восстанавливать исходное изображение или создавать новое.

Если разбирать покомпонентно:

• Изначальное изображение. Модель начинает с исходной картинки (например, пейзаж), которая в ходе прямого процесса искажается шумом.

• Прямой процесс. На каждом шаге изображение всё больше теряет исходные черты, пока не становится «белым шумом».

• Обратный процесс. Обученная модель восстанавливает изображение из шума, шаг за шагом удаляя помехи и добавляя детали, «запомненные» в ходе обучения.

• Генерация новых изображений. Модель может сочетать формы, цвета и текстуры из различных обучающих образов, создавая нечто совершенно новое.

• Итерации и точность. Процесс требует множества итераций, где каждая «прорисовывает» детали всё точнее.

На платформе Hugging Face можно опробовать диффузионные модели (Stable Diffusion и другие) через веб-приложения (Spaces). Библиотека Diffusers ^[13] от Hugging Face предоставляет предобученные модели для генерации изображений, аудио и даже 3D-структур.

Чтобы попробовать Stable Diffusion без установки программного обеспечения, воспользуйтесь демонстрацией ^[15] на Hugging Face. Вы вводите текстовое описание и получаете результат.

3.2 Где можно попробовать

• Stable Diffusion XL: генерирует изображения высокого разрешения с проработкой мелких деталей.

• DALL-E 3: улучшенное понимание текстовых запросов и точная генерация изображений.

• Midjourney: упор на фотореализм и сложные световые эффекты.

• Яндекс Шедеврум и Kandinsky 3.0: также используют диффузионные модели для генерации изображений по тексту.

• Recraft AI: это инструмент дизайна, основанный на собственных диффузионных моделях, таких как Recraft V3 и Red Panda

3.3 Применение в дизайне

• Создание концепт-артов: вводим идею («ночной лес в стиле импрессионизма») и получаем несколько вариантов.

• Интерактивное редактирование: добавление или изменение элементов на уже существующих изображениях.

• Прототипирование и анимация: такие модели, как Runway Gen, позволяют создавать короткие видеоролики по текстовым запросам.

4. Сравнение GAN и Diffusion Models (коротко)

5. Как правильно формулировать «промпты» (Prompt Engineering)

Одной из основных сложностей при работе с генеративными моделями является правильная формулировка запросов или «промптов». Неправильно составленный запрос может дать неожиданный или некачественный результат.

1. Детализируйте описание

   • Объект: подробно опишите объект и его детали — чем больше, тем лучше. На удивление, если вы сами не знаете, что должно быть на изображении, то вы, скорее всего, получите неудовлетворительный результат.

   • Фон: окружение заслуживает не меньше деталей. Укажите время суток (например, «сумерки»), настроение (например, «сказочная атмосфера»), конкретные элементы (например, «светлячки»).

   • Стиль: художественный стиль обычно можно выбрать в параметрах. Если такой возможности нет, укажите его словами.

Пример плохого промпта: «Красивый город», «Телефон на столе»
Пример хорошего промпта: «Футуристический город с высотными зданиями необычных форм, окруженный лесом из гигантских деревьев. Улицы освещены неоновыми огнями, в небе летают машины. Город изображён в стиле киберпанк, с акцентом на холодные синие и фиолетовые тона, закатное освещение».

2. Используйте начальные изображения (seed). Прикрепляйте примеры или референсы, это поможет быстрее получить требуемый результат.

3. Работайте итеративно. Генерируйте несколько вариантов, анализируйте результаты и дорабатывайте промпт, чтобы добиться лучшего качества. По моему опыту ^[16], очень редко удается получить идеальный результат с первого раза. Но вы и сами это узнаете, когда приступите.

4. Готовьтесь к тому, что композицию придётся дорабатывать. Когда вы хотите совместить нужный фон с нужным объектом, будьте готовы потратить время на генерацию фона и отдельно — объекта, а затем средствами графических инструментов самостоятельно объединять их с корректировкой цветов и деталей.

Полезные ресурсы, которые помогут углубиться в данную тему:

• GigaChat ^[17]: каталог готовых промптов;

• Kandinsky ^[18]: руководства по составлению промпто;

• Яндекс Шедеврум ^[19]: советы по формулировке запросов.

Давайте разберём на реальных примерах, как сейчас работают самые доступные в России нейросети. Для примера возьмём: Яндекс Шедеврум, Кандинский и (для сравнения) рассмотрим результат работы Recraft (он недоступен в России, но я чаще всего использую его в своей работе).

По результатам заметно, что современные нейросети уже неплохо справляются с генерацией изображений как по простому промпту, так и по детальному. Однако у них нередко возникают сложности с корректным отображением текста (например, на плакатах и обложках книг), цифр (например, на часах). Кроме того, важно проверять количество пальцев у персонажей на руках и ногах. При этом звери, природа и города, как правило, получаются очень хорошо.

Заключение

Модели, описанные в статье, стали ключевыми инструментами для генерации иллюстраций, текстур, логотипов и персонажей. Их популярность стремительно растёт, а порог входа становится всё ниже благодаря доступным платформам и инструментам. Это даёт возможность даже начинающим дизайнерам легко использовать генеративные алгоритмы в работе.

Однако не стоит забывать ^[21], что ИИ — помощник, а не замена креативности. Дизайнер остается главным автором, задающим направление и финализирующим результат. Освоение генеративных моделей, знание их возможностей и правильное использование промптов помогут не только добиться впечатляющих результатов, но и сделать каждый проект уникальным.

В будущем мы увидим ещё больше инноваций, где ИИ станет полноценным соавтором, помогающим реализовывать самые смелые идеи.

Материал подготовил магистрант AI Talent Hub ^[22], Иосиф Ясюкевич.