Штучний інтелект та генеративний дизайн в комунікаціях

З початку квітня триває Марафон Креативної Практики. Це цикл лекцій та майстер-класів від експертів українських креативних індустрій на підтримку Збройних сил України, благодійних фондів, волонтерів та всіх, хто наближає нашу перемогу. Всі матеріали безкоштовні для перегляду.

В межах марафону Алекс Твіста, креативний директор студії Twid, розповів про штучний інтелект та генеративний дизайн в комунікації, а також привів декілька кейсів з практики студії. Основні тези лекції ви можете прочитати у цьому матеріалі, а лекцію подивитися за посиланням.

Стаття містить додаткові матеріали від редакції.

Що таке генеративний дизайн

Генеративний дизайн (англійською — Generative Design) — це підхід до проєктування й дизайну (наприклад, айдентики, зображення, анімації тощо), в межах якого людина делегує частину процесів комп’ютерним технологіям.

На відміну від традиційних інструментів, генеративні системи створюють рішення напівавтономно: фахівцю потрібно задати параметри й обмеження. 

Загалом, робота з генеративним дизайном відбувається наступним чином: 

  1. Формулюється задача і результат, який маємо намір отримати.
  2. Задаються характеристики, яким повинні відповідати рішення, що генеруються.
  3. Спираючись на задані умови та закладені алгоритми в програму, відбувається візуалізація процесів та об'єктів.
  4. Згенеровані варіанти оцінюються й обирається вподобаний варіант.

Коли можна використовувати генеративний дизайн

Генеративний дизайн допомагає спрощувати рутинні процеси й витрачати на них менше часу. 

Підхід може бути корисним, коли, наприклад, проєкт передбачає великий об'єм візуальних комунікацій — у рекламі, SMM, або навіть у побудові дизайн-системи!

Які існують сервіси для генеративного дизайну

  • Copy.ai — створює абзаци зв'язного тексту за заданими ключовими словами.
  • DALL·E — створює зображення, отримуючи з боку людини лише текстовий опис.
  • MidJourney — отримуючи лише зображення, створює відео з ефектом занурення в це зображення.
  • NVIDIA Canvas — перетворює прості ескізи на реалістичні пейзажі.
  • Generated Photos — на основі фотографії людини генерує інші зображення схожих на нього людей.
  • NÜWA — генерує нові або маніпулює наявними візуальними даними. Наприклад, може перетворювати текст або скетч на зображення й відео, доповнювати їх, додавати нові об'єкти.
  • OpenAI — API, що перетворює звичайну англійську мову на код, зрозумілий для нейронної мережі.
  • StyleGAN — добірка бібліотек для нейронних мереж.
  • TouchDesigner — дозволяє працювати з відео й трансляціями, і створювати відеоперформанси, інсталяції та інші медіароботи.
  • Endel — сервіс, в якому музика згенерована штучним інтелектом. 

Як може виглядати генеративний дизайн: приклади з практики студії Twid

Айдентика та візуальний стиль IT-компанії

У проєкті використали візуальний прийом з кодингом за допомогою застосунку Glitché

Як зазначає Алекс, коли задаєте параметри у цьому застосунку, на початку найкраще додавати абстрактні анімовані композиції й керувати їхнім ритмом і характером анімації, що побудована на ASCII символах. Таким чином можна створювати власний контент, без порушення авторських прав.

Айдентика для геймдев-компанії Dzyga

Проєкт є прикладом складнішої реалізації. Частиною айдентики компанії стали створені за допомогою штучного інтелекту малюнки, доволі примітивні за формою, але характерні за реалізацією. Вони передають аркадність ігор, які розроблює компанія. 

За допомогою сервісу Cables створили інструмент, що генерує подібні малюнки чи анімації за заданими налаштуваннями.

Візуальний стиль компанії Zibra

Zibra запропонувала ринку нове рішення для роботи з 3D об’єктами в екосистемі Unity, в основі якого лежить штучний інтелект. Технологія дозволяє простіше та швидше оптимізувати графіку, ігрову фізику та генерувати високоваріативний 3D-вміст. 

Щоб підкреслити взаємодію «людина + машина», Twid створили динамічну ідентичність бренду завдяки машинному навчанню. 

Основу візуального стилю для Zibra склав шрифт, патерн і логотип. За допомогою машинного навчання нейронна мережа обробила понад 500 шрифтів та впізнала їхні відмінності. Так нейромережа самостійно створила ключовий образ для Zibra — динамічний перехід між усіма шрифтами, які вона вивчала. Twid впорядкували це в дизайн-систему, створивши універсальну основу для роботи.

У 2021 році цей проєкт здобув Red Dot Award: Best of Best. До речі, на сторінці Twid на CASES є кейс-стаді проєкту Zibra.

·
3243
·
goodsuper 6
Головна