Миф о нейросетях - дизайн сайта и логотип

В данной статье я поделюсь мыслями об использовании нейросетей в своей работе веб-дизайнера. На сколько все это эффективно на деле и может ли ИИ уничтожить профессию веб-дизайнер, а так же такие программы, как Photoshop, Illustrator и т.п..

Буквально, пару-тройку месяцев назад, я стал наблюдать в интернете массовую рекламу различных курсов по работе с нейросетями, в которой авторы воспевают результат прохождения обучения, как получение дополнительного дохода за пару кликов. В описании каждого курса имеются весомые аргументы, вам обещают, что вы научитесь создавать дизайны сайтов и логотипы за десятки минут и продавать их клиентам, вы сможете просто организовать свою студию и штамповать пачками уникальные логотипы компаний и дизайны сайтов, тратя на это минимум времени и зарабатывая, как дизайнер с 5-ти летним стажем.

Инфоцыгане не дремлют и постоянно впаривают наивным людям свои курсы, преподнося их, как кнопку "бабло", в данном случае происходит то же самое. Я попробовал в деле различные нейросети, предназначенные именно для работы с изображениями, посмотрел несколько разных курсов по работе с ними и сделал определённые выводы, о которых и хочу с вами поделиться.

Начну с того, что нейросетями я заинтересовался недавно, примерно пол года назад, естественно, смотрел различные курсы и обучающие уроки зарубежных и русскоязычных авторов. Нейросети - действительно большой прорыв технологий, с этим нельзя поспорить, они дают больше возможностей, экономят рабочее время и подкидывают идеи для проектов.

На данный момент существуют различные нейросети, которые могут генерировать текст, код, изображения, работать со звуком и видео. Так как я работаю в сфере веб-дизайна, меня конечно же заинтересовали именно сети по генерации изображений, я попробовал в работе такие сети, как Lexiсa, Midjourney, DreamStudio, Stable Diffusion и CF Spark. Все эти нейросети работают по одинаковому принципу - они умеют генерировать изображения по запросу пользователя, смешивать изображения в одну картину, делать изображения в различных стилях и заданной цветовой гамме.

В общем, нейросети много чего умеют, но задания нужно им давать на понятном для каждой сети своём языке, индивидуально, в чем собственно и заключается основное обучение работе с любой нейросетью. Например, вам нужно сделать картинку для баннера социальной сети, на баннере должен быть изображен автомобиль, двигающийся по шоссе, над автомобилем летит пассажирский самолёт и т.п.. Всё это необходимо написать нейросети таким образом, чтобы она это поняла правильно и сгенерировала вам именно то, что вы хотели увидеть. Я не буду в данной статье затрагивать нюансы написания задания нейросети, потому что статья не об этом. Смысл обучения работе с сетью заключается в том, что вы изучаете те команды, которые нужно давать ИИ, чтобы он делал то, что вы от него хотите.

В результате экспериментов с различными нейросетями по работе с изображениями я пришел к выводу, что на данный момент самой интересной и продвинутой в данном направлении является Midjourney. Для моих задач, по крайней мере, она оказалась более эффективной и умной. Midjourney лучше других развита, у неё большое сообщество, она умнее других сетей, потому что сообщество её развило до таких масштабов. Нейросеть развивается за счет сообщества, т.е. чем больше люди с ней работают, тем больше она обучается и умеет.

Ну а теперь о главном, я расскажу об основных возможностях нейросети Midjourney в плане работы над такими проектами, как логотип компании и дизайн сайта.

Разработка логотипа компании - одно из направлений, в котором я работаю более 10-ти лет и помощь искусственного интеллекта тут была бы не лишней. Вернёмся к нашим "любимым" инфоцыганам, которые обещают покупателям своих курсов кнопку "бабло". В описании подобных курсов можно встретить фразы, типа: нейросеть за двадцать минут создаст кучу вариантов логотипа, вы просто отправляете их заказчику, он выбирает и заработок у вас в кармане. Ну конечно, придётся потратить еще полчаса на работу с фотошопом, чтобы вырезать логотип сгенерированный нейросетью на прозрачный слой и добавить надпись (название компании).

Давайте на конкретном примере разберём процесс генерации логотипа в нейросети и посмотрим насколько процентов за нас ИИ выполнит работу. Допустим, нам нужен логотип компании, которая занимается строительством частных жилых домов. Естественно, заказчику нужно предоставить не один, а несколько вариантов на выбор, я обычно делаю три-четыре варианта. Сделаем не замысловатый вариант - изображение какого-нибудь домика и надпись (наименование компании).

Открываем Дискорд, так как Midjourney работает именно через него и пишем боту запрос на создание вариантов логотипа: /imagine prompt: minimal logo of house, vector, flat style. Я написал боту, чтобы он создал минималистичный логотип с изображением дома, в векторном и плоском стиле. Не буду вдаваться в подробности о написании задания боту, его можно пробовать писать по разному, в разной интерпретации, суть не в этом, смотрим что получилось.

В целом, не плохо, можно конечно поэкспериментировать с другими параметрами запроса боту, с цветовой гаммой и т.п., но допустим нас устраивают пара вариантов.

Вроде всё прекрасно, можно просто подобрать какие-нибудь шрифты, чуть подкорректировать второй лого (удалить под ним полосы), написать название компании и слоган.

Сгенерируем еще пару вариантов, ну клиенту же надо дать выбор, а нам то чего стоит на кнопку раз нажать. Не будем заморачиваться новым запросом, пусть сеть сгенерирует новые варианты по этому же самому заданию. Получаем еще пару не плохих вариантов.

Если поэкспериментировать с запросом боту, можно получить что-то и более креативное, но сейчас не об этом. Вот у нас имеются четыре варианта логотипа, которые мы получили буквально за пять минут и которые якобы можно отправлять клиенту. Человек, далёкий от работы с графическими редакторами, с радостью в это поверит и сделает для себя вывод, что всё очень просто, кнопка "бабло" найдена, а дизайнеры просто шарлотаны, так как берут деньги не за что, после чего "побежит" покупать крутейший курс по работе с нейросетями.

На самом же деле, опытный дизайнер, посмотрев на всё это сделает вывод, что получившиеся изображения очень далеки от понятия "готовый логотип". Рассмотрим три основные проблемы, которые решаются только руками человека умеющего работать с графическими редакторами и прикинем, какой же процент работы выполнила нейросеть за нас?

Проблема №1 - погрешности генерации

Первое, на что сразу же обратит внимание даже не опытный человек - мелкие погрешности или лишние элементы, которые допустила нейросеть, при генерации логотипов. Нейросеть не может идеально сгенерировать изображение, в любом случае его придётся дорабатывать вручную в графическом редакторе. Вот например, посмотрим на эти два логотипа и выделим у них погрешности.

У первого логотипа, слева, не дорисована крыша дома, рядом с деревом изображен какой-то лишний объект, под окном второго этажа какие-то полоски, не понятно для чего они, ну и нижнюю часть нужно удалить, чтобы было место под текст. Со вторым логотипом дела получше, но имеется погрешность в виде какой-то точки справа от окна, а так же линии под домом следует удалить для размещения текста.

Помимо мелких недочётов, которые можно устранить за пару минут с помощью графического редактора, нужно еще подобрать интересный шрифт, подходящий под стиль логотипа. Ну это всё конечно мелочи, особенно для опытного дизайнера, но следующие две проблемы гораздо значительнее.

Проблема №2 - векторный формат логотипа

Вторая - очень важная проблема, при подобном подходе к созданию логотипа, заключается в переводе его в векторный формат. Готовый логотип должен быть представлен заказчику во всех необходимых форматах, чтобы он его мог в дальнейшем использовать в рекламных целях: размещение на сайте, в социальных сетях, печать на баннерах, визитках, документах и т.п.. Иначе, зачем компании логотип, если его нельзя распечатать на каком-нибудь большом рекламном баннере или фирменном бланке компании?

Для печати используется векторный формат логотипа, потому что в таком формате его можно увеличить до любого необходимого размера, в отличии от растрового. Чем сложнее логотип, чем больше на нем деталей, тем сложнее и дольше переводить его в вектор, а именно перерисовывать. В данном случае не стоит говорить, о том, что есть куча программ и онлайн-сервисов, которые автоматически могут перевести растровое изображение в векторное, с логотипом такое не пройдёт. Такие сервисы и программы переводят так же с погрешностями, даже если они будут мелкие, то при печати на какой-нибудь большой настенный баннер будут сильно видны. Клиент вряд ли обрадуется такому результату.

Если обобщить, то проблема заключается в том, что логотип вам в любом случае придётся переводить в векторный формат и в 90% случаев делать это руками, а времени этот процесс занимает не мало и требует определённых навыков работы с векторным редактором.

Проблема №3 - основные качества логотипа

Ну и еще одна из главных проблем, при создании логотипа с помощью нейросети - это нарушение одного из основных качеств, которыми должен обладать логотип компании. Обратимся к матчасти, логотип должен обладать такими качествами, как уникальность, запоминаемость, ассоциативность, универсальность, эмоциональность и актуальность. Отсутствие одного из качеств делает логотип не полноценным. Не буду разбирать все качества в подробностях, а остановлюсь на отсутствующем - универсальность.

Под универсальностью логотипа подразумевается возможность его использования в различных условиях, если говорить конкретно, то логотип должен быть хорошо читаем не только в крупном формате, но и в мелком, а так же должен лаконично смотреться как на белом, так и на чёрном фонах. Это классические правила изготовления логотипа и они никуда не делись, они работают и их нужно соблюдать.

Для правильного размещения логотипа в рекламных целях, создаётся логобук, в котором разработчик логотипа указывает различные правила, например не размещать логотип на на градиентном фоне, располагать логотип на расстоянии не менее 20 пикселей в шапке сайта от меню и т.п.. В случае с нейросетью, она не может создать логотип, который соответствовал бы всем условиям качественного логотипа. Вам придётся вручную подгонять цветовую гамму логотипа под ваши условия и требования заказчика, а значит работать вручную.

С дизайном сайта дела обстоят еще сложнее, чем с логотипом, потому что дизайн сайта - это не одна картинка, а целый коллаж, если так его можно назвать. Сайт состоит из множества элементов: верхняя часть с меню и логотипом (шапка), нижняя часть (футер), информационные блоки с услугами, формами заявки и т.п..

Нейросеть не способна сгенерировать вам целую страницу сайта по ТЗ заказчика, единственное чем она может помочь - дать вам какую-то идею, сделать какое-то изображение для шапки сайта или идею расположения в ней элементов (меню, кнопки заявки, логотипа). Например, вам нужно отрисовать дизайн главной страницы сайта медицинского центра и по ТЗ заказчика должна быть шапка с меню, телефонами и логотипом, под ней слайдер с акциями, далее блок с услугами центра и т.п.. Такая сложная задача не по силам нейросети, по крайней мере, на данное время.

Примерно вот такое отрисует нейросеть на любой запрос о дизайне сайта, как вы можете видеть никакой конкретики и структуры тут нет, но какую-то идею оформления, цвета, расположения элементов можно для себя вынести.

Возможно, лет через 5-10 ИИ сможет выполнять и такие задачи, но в любом случае будут и другие проблемы. Чтобы нарисовать дизайн страницы сайта нужно не только красиво отрисовать элементы и расположить их на странице, нужно еще и учитывать сетку для вёрстки, чтобы верстальщик смог сделать из вашего макета рабочий сайт.

Вывод

Что касается создания логотипа, нейросеть действительно хорошо помогает в этом деле, она генерирует готовые идеи, но не готовые логотипы, т.е. может выполнить работу примерно на 20%, но далеко не во всех случаях. При разработке логотипа самой сложной работой является генерация идеи, поэтому нейросеть тут послужит хорошим помощником. Если же говорить о разработке дизайна сайта, то с помощью нейросети можно делать лишь какие-то отдельные элементы, картинки, иконки, но никак не готовый вариант целой страницы. Вы можете найти какую-то мысль, идею, но не сгенерировать её в готовом виде.

На сегодняшний день нейросеть не способна заменить веб-дизайнера, но способна стать ему отличным вспомогательным инструментом, с помощью которого можно, в некоторых случаях, сократить рабочее время на 20-30% и напитать себя новыми идеями. Нейросети - действительно мощный прорыв в технологиях и за ними будущее, но работе с ними нужно обучаться и не так всё просто, как кажется на первый взгляд.

Курсы по работе с нейросетями действительно есть стоящие и их нужно проходить для получения навыков работы с ИИ. Но стоит иметь в виду, что многие авторы курсов жульничают, указывая в описании, что научат вас делать логотипы или дизайны сайтов с помощью нейросети. Не будьте наивными, вам дадут инструмент, а работать этим инструментом вы должны сами!