За последние шесть лет появилось несколько нейросетей, которые генерируют логотипы, изображения по описанию и изменяют изображения лиц до неузнаваемости. Эксперты международной школы профессий определили, существует ли соревнование между ИИ и графическими дизайнерами, и как это повлияет на рынок труда в будущем.
Нейронные сети научились рисовать с помощью математики
ИИ также влияет на человеческое творчество. Например, в октябре 2018 года на арт-рынке мирового уровня в Нью-Йорке был создан прецедент, в котором участвовали нейронные сети. На аукционе Christie's картина «Портрет Эдмонда Беллами», созданная с помощью искусственного интеллекта, была продана за 432 500 долларов.
Быстро расширяемое применение нейронных сетей с эффектом в дизайне
Выставление картин на торги Christie's автоматически означает появление художника, так и нового направления в искусстве. Приведут ли искусственные технологии к серьезному взаимодействию между людьми и нейронными сетями в рисовании и дизайне?
Нейронные сети — это математическая модель, основанная на аналогах нервных клеток живого организма. Нейронные сети не программируются в обычном понимании этого слова, а обучаются, в отличие от различных алгоритмов. Эти сложные структуры используют математику и статистику для создания данных и сравнивают их с ранее встречавшимися шаблонами.
ИИ задает новое направление в искусстве
Лидером креативных технологий за последние шесть лет были генеративно-совещательные сети (GAN). Впервые он был применен Яном Гудфеллоу для Google в 2014 году. GAN включает в себя две нейронные сети, один из которых требует новые данные, а оценивает следующие выходные данные первой, чтобы определить, соответствует ли она массовому классу данных. Эта базовая концепция, дублирующая сети, оказалась плодотворной в искусстве искусственного интеллекта.
Изображения, созданные с использованием GAN, имеют особую эстетику, отражающую то, как алгоритмы обрабатывают информацию. У этой эстетики даже есть название, предложенное инженером искусственного интеллекта Google Франсуа Шоле: GANism. Это задумано о будущем, в котором ИИ станет новым инструментом искусства.
Что нейронные сети делают в графическом дизайне
Инструменты искусственного интеллекта для обработки фотографий, от поиска до извлечения фотографий и создания изображений с нуля, ежедневно расширяют спектр возможностей и повышают эффективность рабочего процесса для художников и креативщиков, экономя время, ресурсы и деньги. Давайте подробнее рассмотрим некоторые из них.
Создание графики из описаний
Нейронные сети GauGAN, разработанные NVIDIA как часть AI Playground, генерируют графику на основе заданных пользователем описаний, воспринимающих формы и цвета. Кроме того, вы можете применять предварительно определенные фильтры, задающие собственные стили, карты сегментации или изображения местности в качестве основы для своей работы. Графические дизайнеры создают второстепенные фоны для своей работы за минуту и сосредоточиваются на рисовании центральных элементов.
Автоматическое удаление фона
В 2021 году в Photoshop CC появились нейронные фильтры, серия функций на основе искусственного интеллекта для автоматического выполнения частых, но очень повторяющихся изменений, таких как скиннинг и удаление элементов, включая удаление фона. Эти функции искусственного интеллекта очень полезны для снижения нагрузки рабочего процесса и использования времени при одновременном использовании нагрузки. Помимо Photoshop, другие приложения под названием Remove.bg, Unscreen, ObstructionRemoval и Benzin.io, которые можно использовать для удаления фона онлайн.
Генерация персонажа с фото и голосом
В 2019 году Филип Ван из Nvidia использовал StyleGAN для создания реалистичных изображений людей. Программное обеспечение создает изображения людей, которые являются реальными, но на самом деле не связано, что делает их значительно более безопасными для использования в интересах и конфиденциальных проектах (предполагает, что у вас нет риска конфиденциального использования или нарушения прав на неприкосновенность частной жизни). Сгенерированные фотографии также могут быть использованы для защиты данных и предупреждений.
ArtBreeder — полезный сервис для вдохновения художников и графических дизайнеров. Это многофункциональный редактор изображений, загружаемый как автоматически, так и на основе ваших изображений. Эта нейронная оценка принимает реалистичные, художественные и аниме-портреты, обложки музыкальных альбомов, научно-фантастическое биоискусство, пейзажи, явления, фурри и рефераты (например, животных-мутантов). Нейросеть истории Artbreeder позволяет посмотреть модификации (генеалогическое древо, «мутационная ветвь»), выражая конкретную иконку. Генеалогическое дерево показывает все портреты, используемые для создания выбранной вами картины.
Нейронные сети теперь создают 3D-модели лица всего из одной фотографии. Convolutional Network — сервис, созданный учеными Ноттингемского университета. В качестве основы они использовали сверхточную нейронную сеть, используемую для хранения объектов.
Искусственный интеллект дошел до создания мимики из голоса. Новая программа Nvidia Audio2Face, основанная на нейронных сетях, анимирует 3D-модель лица только на основе голоса. В зависимости от языка и интонации стандартная модель выражения лица и артикулирует все в аудио. Стандартная анимация использует модель персонажа Digital Mark, но ее можно изменить на лицо с окружающими другими чертами или даже на животное.
Автоматическая ретушь и стилизация фотографий
Luminar AI, разработанное Skylum, представляет собой исходное программное обеспечение для скачивания изображений, полностью основанное на искусственном интеллекте. С Luminar вы можете: уменьшить шум, изменить форму тела, улучшить текстуру кожи и выделить глаза на фотографиях людей. Самая полезная функция для креативщиков — шаблоны ИИ, набор предустановленных правок для улучшения и увеличения размеров фотографий.
Nvidia создала собственный сервис ретуши изображений NvidiaInPainting. Нейронная способность незаметно удалять различные объекты с фотографиями. Обработка изображения занимает всего несколько секунд.
DeepArt — это сервис, который меняет стиль изображения на стиль по вашему выбору. Вы можете, например, создать абстракцию из обычных фотографий или портрет явления футуристического происхождения, классный сделать контент для социальных сетей или создать иллюстрацию для веб-сайта.
Увеличение разрешения фото без потери качества
Технология масштабирования фотографий Google RAISR с использованием моделей SR3 и CDM часто приводит к увеличению количества фотографий с высокой точностью. Потенциальные области применения этой технологии изменяются от восстановления семейных фотографий до улучшения результатов обработки.
Gigapixel AI — еще один сервис загрузки изображений, который использует искусственный интеллект для увеличения изображений до 600% без заметной потери качества. Он предлагает пакетную обработку, чтобы сравнить размер, и сделать увеличение размера исходной фотографии до 6 раз.
Приложение Remini — это программа, управляющая нейронной сетью, которая может восстанавливать старые, плохого качества, нечеткие и размытые изображения человеческого лица, превращая их в HD. После применения функции «Портрет» в этом сервисе наблюдается усиление текстуры кожи на лице и даже мелкие детали, такие как брови и ресницы.
Генерация идеи логотипа
Создание логотипа — это трудоемкий, сложный и дорогостоящий процесс. Нейронная сеть LoGAN помогает дизайнерам в их творческом процессе, использует мозговой штурм и идеи по цвету и форме. На основе ключевых слов эта нейронная сеть генерирует эскизы с низким разрешением в 12 различных цветах. Результаты ИИ — это первоначальные наброски логотипа, которые станут источником вдохновения для дизайнера.
Looka.com собирает информацию о вашей компании и на основе введенных данных предлагает несколько вариантов логотипов. Нейронная блокировка технологий Tensor Flow, разработанных Google. Получить готовый логотип, вам необходимо ввести название вашей компании, выбрать наиболее подходящие ссылки, указать цвета сочетания, слоган и значения, которые нейросеть использует в логотипе. После заполнения анкеты Looka можно получить 12 вариантов логотипа.
Создатели Logojoy внедрили машинное обучение и нейронные сети в графический дизайн и упростили создание логотипов. Сайт создает логотип и фирменный стиль на основе любимых значков, стилей и цветов пользователей. Вы указываете сферу деятельности и название компании, выбираете пять логотипов, столько же цветовых схем и иконок, и за минуту система генерирует варианты логотипов.
Выбор шрифта
Выбор шрифта — один из самых утомительных аспектов реализации решения в графическом дизайне. В начале 2016 года Photoshop использовал искусственный интеллект в DeepFont, чтобы помочь пользователям использовать шрифты, которые они представляют в других местах.
Но даже если дизайнер найдет идеальный шрифт, он может не соответствовать верстке. Кевин Хо, глава отдела разработки программного обеспечения в IDEO, использует технологические достижения, такие как машинное обучение, чтобы помочь дизайнерам находить альтернативные шрифты с той же эстетикой. Для этого Кевин Хо создал Fontmap в составе Google Creative Lab. Алгоритм машинного обучения Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) сортирует шрифты по визуальным характеристикам и выбирает подходящие. Сейчас в базе данных Fontmap 750 шрифтов.
Еще одна программа по шрифтам на основе машинного обучения — René. Это сервис, помогающий дизайнерам и разработчикам экономить время и собирать коллекции шрифтов для различных проектов. Программа была создан разработчиком Джоном Голдом из Airbnb и TheGrid.
Заменить ли нейронные сети графических дизайнеров в будущем?
Ниже приводится комментарий Алекса Аддэ-Бробби, эксперта по графическому дизайну.
«С появлением технологий AR (дополненной реальности) и обнаружения, таких как NFT (невзаимозаменяемые токены), творческий потенциал графических дизайнеров достиг рекордно высокого уровня.
Видение цифровых художников, таких как Stelarc, и дальновидных пионеров, таких как Маршалл Маклюэн, теперь быстро становится реальностью, пусть и виртуальной.
«Однако со всеми технологическими достижениями, которые сейчас присутствуют на нашем пути, я не верю, что неологическая наука или нейронные сети заменят графических дизайнеров в ближайшем будущем. Почему? Потому что без эмоций нет графического дизайна. Эмоции — это то, что пробуждает творчество, и именно это творчество создает лучшие формы графического дизайна.
Вывод
Сети знают, как копировать внешние визуальные паттерны, но понятия не имеют, как они сочетаются друг с другом. Ни генератор сетей, ни классификатор нейронной сети ничего не знают о содержании переносимых данных, их художественной ценности или опасности, которые они могут причинить другим. Нет эмоций, нет искры вдохновения или воображения.
Если бы искусство могло быть создано просто как новое сочетание того, что уже существовало до сих пор, оно не было бы подлинно творческим. Поэтому создание нейронных сетей следует за функциональными возможностями, позволяющими сосредоточить внимание на значении графического продукта, такого как содержание плаката, презентации или видео.
Нейронные сети и технологии глубокого обучения — это не попытка заменить человека. Несмотря на мрачные предсказания писателей-фантастов, они должны стать помощниками человека в его деле, открыть новые возможности и создать новые рабочие места. Дизайнеры уже давно ищут новые инструменты для улучшения своей работы, такие как создание новых цветов или поиск новых материалов для работы. Будь то новая кисть, пигмент или нейронная сеть, все они являются потенциально отличными инструментами для создания сложных произведений искусства, где создателем является человек.
Если понравилась наша статья ставь "лайк" и подписывайтесь на канал, чтоб не потерять:)
Также возможно вам интересны другие наши статьи:
7 главных советов, как начать свой бизнес
Что такое дизайн-мышление и почему оно так популярно?
6 ключевых принципов дизайна логотипа
Критика дизайна: как реагировать и использовать ее конструктивно
