Найти в Дзене
GENTIS

Как тестировать AI-генерации и не получать мусор вместо дизайна. Часть 1

Искусственный интеллект в дизайне — это мощный инструмент, который может как вдохновить, так и разочаровать. Вы наверняка сталкивались с ситуацией, когда AI выдает что-то совершенно не то: кривые шрифты, странные цвета или непонятную структуру. Как избежать этого и получить качественный результат? Давайте разберемся, как правильно тестировать AI-генерации и превращать их в шедевры. К сожалению или к великому счастью AI — это не волшебная палочка, а инструмент, который работает на основе данных. Если вы даете ему слишком расплывчатые инструкции или не учитываете контекст, результат может быть далек от идеала. Основные причины «мусора»: Ключ к успеху — четкость и конкретика. Чем точнее вы опишете задачу, тем лучше результат. Примеры правильных запросов: Советы: В следующей части мы расскажем как тестировать генерации и инструменты, которые вам в этом помогут
Оглавление

Искусственный интеллект в дизайне — это мощный инструмент, который может как вдохновить, так и разочаровать. Вы наверняка сталкивались с ситуацией, когда AI выдает что-то совершенно не то: кривые шрифты, странные цвета или непонятную структуру. Как избежать этого и получить качественный результат? Давайте разберемся, как правильно тестировать AI-генерации и превращать их в шедевры.

1. Почему AI иногда выдает «мусор»?

К сожалению или к великому счастью AI — это не волшебная палочка, а инструмент, который работает на основе данных. Если вы даете ему слишком расплывчатые инструкции или не учитываете контекст, результат может быть далек от идеала.

Основные причины «мусора»:

  • Слишком общие запросы
    Например, "сделай красивый сайт" — это слишком абстрактно. AI не понимает, что именно вы хотите и сделает все на свой вкус. А как мы знаем с визуальном вкусом у нейросетей иногда бывают проблемы.
  • Отсутствие контекста
    Если вы не уточняете, для кого создается дизайн (целевая аудитория, стиль, цели), AI может предложить что-то совершенно не подходящее.
  • Ограничения данных
    Нейросети обучаются на существующих данных. Если в их базе нет примеров для вашей задачи, результат может быть странным и непригодным для дальнейшей доработки.

2. Как правильно формулировать запросы для AI?

Ключ к успеху — четкость и конкретика. Чем точнее вы опишете задачу, тем лучше результат.

Примеры правильных запросов:

  • Вместо: "Сделай красивый лендинг"
    Лучше: "Создай минималистичный лендинг для стартапа в сфере EdTech. Основные цвета — синий и белый, шрифты — геометрические, без засечек. Добавь разделы: о нас, услуги, контакты."
  • Вместо: "Нарисуй иллюстрацию"
    Лучше: "Создай иллюстрацию в стиле flat design для статьи о путешествиях. Основные элементы: самолет, горы, солнце. Цвета: пастельные."

Советы:

  • Указывайте стиль (минимализм, ретро, футуризм и т.д.).
  • Описывайте целевую аудиторию (например, "молодежь 18-25 лет").
  • Добавляйте примеры, если они есть.

В следующей части мы расскажем как тестировать генерации и инструменты, которые вам в этом помогут