В статье автор исследует перспективы использования ИИ-технологий в рабочем процессе дизайнера и их целесообразность.

Ключевые слова: ИИ, дизайн, технологии, нейросеть.

За последние несколько лет генеративный искусственный интеллект (ИИ) стремительно вошел в повседневную жизнь профессионалов творческих сфер. Восприимчивой к внедрению этих технологий оказалась, в частности, деятельность дизайнеров. С появлением таких инструментов, как Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly и RunwayML, открылся доступ к новым возможностям автоматической генерации изображений, анимации, 3D-объектов и даже макетов пользовательских интерфейсов (UI).

ИИ-инструменты обещают радикально ускорить рабочие процессы, снять часть рутинной нагрузки, а иногда — предложить неожиданные креативные решения. Однако, несмотря на громкие заявления в медиа и примеры «удивительных» визуалов, полученных с помощью нейросетей, на практике не все так однозначно.

Большинство генеративных моделей по-прежнему имеют проблемы, связанные с качеством, стилистической неустойчивостью, а также требуют множественных итераций, чтобы получи по-настоящему приемлемый результат. Более того, качественный ИИ-контент часто оказывается доступен лишь через платные подписки, что ограничивает его доступность для начинающих специалистов.

Цель данной статьи — дать взвешенную оценку текущего состояния генеративного ИИ в дизайне, продемонстрировать на практике его реальные применения, а также критически рассмотреть ограничения и потенциальные риски интеграции подобных решений в профессиональную деятельность.

Генеративный искусственный интеллект — это класс алгоритмов, способных создавать новый контент: изображения, текст, музыку, видео, 3D-объекты и др., обучаясь на больших объемах данных. Наиболее широко используемыми архитектурами в настоящее время являются GAN (Generative Adversarial Networks), диффузионные модели (Diffusion Models) и трансформеры (Transformers) [1].

Принцип работы таких систем обычно заключается в последовательной генерации результата по текстовому описанию либо на основе других входных данных. Например, диффузионные модели, лежащие в основе Stable Diffusion, работают по методу пошагового «очищения» шума, что позволяет получить изображения высокого разрешения и детализированности. Тем не менее для достижения нужного художественного уровня зачастую приходится многократно переформулировать текстовые промпты и тратить ресурсы на подбор параметров вывода.

Именно в этой итерационности и заложено одно из ключевых ограничений: ИИ не способен понимать задачу как человек — он лишь моделирует вероятностные связи на основе обучающих данных. Поэтому без участия дизайнера, который задает контекст и цели, результат редко оказывается удовлетворительным [2].

В связи с этим процесс создания дизайна превращается из проработки этого дизайна, рисования, придумывания идей в борьбу с ИИ, в которой автор должен стать настоящим программистом и донести системе свои замыслы с помощью текста, что бывает очень затруднительно и может занять несколько часов. Это приводит к тому, что в большинстве случаев ручная работа выполняется быстрее и качественнее.

Для подтверждения своей гипотезы нами было проведено сравнение ручного труда и ИИ.

Сравнению подверглись два подхода к созданию векторных изображений людей: традиционный ручной метод и использование генеративного ИИ. Это позволило оценить эффективность, качество и творческий контроль в каждом из подходов.

Первый концепт представлял задачу, состоящую в генерации изображения сидящих перед компьютером людей, изображение должно было быть выполнено в светло-серых тонах, детализировано, без артефактов, в 2D-стиле.

Для этого был использован Midjourney [3] и следующий текстовый запрос (промпт): «Group of young students sitting at computers, futuristic digital interface on screens, classroom or computer lab setting, flat 2D illustration, vector style, modern soft colors, minimal gradients, digital world theme, clean and simple background, gray light accent colors».

После 20 итераций генерации по четыре изображения была выбрана лучшая итерация, показанная на рисунке 1. Однако, как можно заметить, даже с учетом проделанной выборки изображения все равно имеют явные артефакты и требуют ручной доработки. Главными ошибками при генерации являются неправильная анатомия людей (лишние ноги, неправильные кисти рук), плохая отрисовка интерфейса компьютера, ошибочные пропорции объектов.

Рис. 1. Результат генерации с помощью Midjourney

В результате было затрачено 2,5 часа на процесс генерации всех итераций, и потребуется еще несколько часов на устранение всех проблемных участков в дизайне и его доработку.

Для сравнения было создано изображение профессиональным дизайнером, на которое было затрачено 5 часов. Результат представлен на рисунке 2.

Рис. 2. Результат работы дизайнера

С одной стороны, можно сказать, что нет большой разницы, а работа заняла столько же времени. Однако, если сравнить результаты, можно увидеть, что работа дизайнера получилась полной и без артефактов, также существует возможность внесения изменений без нарушения цельной структуры изображения (например, изменить цветовую палитру или поменять людей местами), что невозможно сделать при генерации контента с помощью ИИ.

Далее рассмотрим следующую задачу, поставленную для ИИ, — генерацию 3D-модели. Генерация была сделана с помощью Meshy [4]. Для генерации использовалось следующее текстовое описание: «A detailed 3D model of modern luxury wristwatch with a metallic strap, round dial, and minimalist black face. The watch has sleek hour markers, a small date window, and a polished stainless steel finish. High realism, suitable for product rendering».

Процесс генерация модели занял около двух часов, так как потребовалось более 20 итераций, чтобы получить результат, который можно использовать (рис. 3). Рисунок 3 демонстрирует, что ИИ не способен сделать идеальную модель, которая отвечает стандартам качества. Модель имеет выраженные артефакты и дефекты, такую модель не получится использовать в работе, где от дизайнера требуется максимальный результат.

Рис. 3. Результат генерации 3D-модели с помощью ИИ

Однако такую модель можно использовать как референс для создания изображения либо как сгенерированную модель в проектах, где нет упора на качество работы (качество будет не таким, как у самостоятельно выполненной модели).

Подводя итоги, оформим все плюсы и минусы работы с ИИ в таблице 1.

Таблица 1

Анализ ручной работы дизайнера и ИИ

На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что ручной труд на данный момент выигрывает у ИИ.

Для того чтобы оценка была корректной, приведем примеры, когда ИИ способен помочь дизайнеру и взять на себя часть его работы и когда нецелесообразно делать работу ручным способом.

Во-первых, это вся работа с текстом, генерация, проверка, поиск информации. ИИ способен найти информацию в разы быстрее, чем человек. Однако не стоит забывать, что ИИ часто может ошибаться и давать неверную информацию, так же как и человек.

Во-вторых, работа, связанная с озвучиванием текста. Использование таких технологий позволяет быстро получить звуковую дорожку, которая будет схожа с человеческой речью и будет выполнена за несколько минут.

В-третьих, генерация простых картинок, которые можно использовать в работе (например, создание сториборда, поиск референсов и т. д.). Такие изображения можно использовать и в итоговом результате, но он в большинстве случаев будет хуже, чем сделанный самостоятельно с нуля.

Таким образом, несмотря на стремительный технологический прогресс, современные системы искусственного интеллекта остаются всего лишь инструментами, лишенными интуиции, эмпатии и контекстного мышления, характерных для человека. То, что они создают, часто требует многочисленных пересмотров, критического анализа и тонкой настройки, а качество результата зависит от умения правильно ставить задачи и натренированного дизайнерского глаза. По сути, генеративный ИИ усиливает роль дизайнера как концептуального лидера проекта, управляющего творческими инструментами нового поколения. Он выступает в роли исполнителя рутинных задач, расширяя визуальные и технические возможности, при этом именно дизайнер остается ответственным за принятие решений.

Литература:

1. Баланов, А. Н. Машинное обучение и искусственный интеллект : учеб. пособие / А. Н. Баланов. — М. : Лань, 2024. — 172 с.

2. 12+ ограничений искусственного интеллекта в 2025 году и в дальнейшем // AIMOJO. — URL: https://aimojo.io/ru/limitations-artificial-intelligence/ (дата обращения: 04.05.2025).

3. Midjourney. — URL: https://www.midjourney.com (дата обращения: 03.05.2025).

4. Meshy. —URL: https://www.meshy.ai (дата обращения: 05.05.2025).