Одни нейросети работают с аудиальной информацией, другие - с текстовой, третьи - с визуальной.
В рамках этой статьи мы разберём:
- какие бывают нейросети по модальностям
- как дизайнеру применять каждую из них
- и чем принципиально отличается работа с ними
📌 1. Типы задач дизайнера
Важно понимать: задачи дизайнера делятся на несколько типов.
Первый тип — создание визуального объекта.
Интерьеры, графика, концепты.
→ Здесь работают визуальные нейросети
Второй тип — аналитика и организация.
тексты, анализ ЦА, структура проекта
→ Здесь работают текстовые нейросети
Третий тип — презентация и упаковка.
Видео, звук, подача проекта
→ Здесь подключаются видео- и аудио-нейросети
📌 2. База: какие вообще бывают нейросети
Прежде чем идти дальше, коротко разберём основу.
Если убрать сложные термины, все нейросети можно разделить по трём уровням:
1️⃣ По тому, что они обрабатывают (модальность)
2️⃣ По тому, что они делают (функция)
3️⃣ По тому, как они устроены (архитектура)
И дизайнеру важнее всего — первые два.
📌 По типу данных (модальность, что обрабатывают)
Это самая понятная и прикладная классификация.
Что делают:
- пишут тексты
- анализируют информацию
- структурируют мысли
Примеры:
ChatGPT, Claude
Для дизайнера:
- брифы
- концепции
- тексты презентаций
👉 Это инструмент мышления
Визуальные нейросети
Что делают:
- создают изображения
- улучшают фото
- генерируют концепты
Примеры:
MidJourney, DALL-E
Для дизайнера:
- мудборды
- концепт-арты
- идеи
👉 Это инструмент визуализации
🎬 Видео-нейросети
Что делают:
- создают видео
- монтируют
- улучшают качество
Примеры:
Runway
Для дизайнера:
- презентации
- ролики
- личный бренд
👉 Это инструмент подачи
🎧 Аудио-нейросети
Что делают:
- создают голос
- генерируют музыку
- чистят звук
Примеры:
Suno, ElevenLabs
Для дизайнера:
- озвучка
- атмосфераусиление
- эмоции
👉 Это инструмент влияния
📌 2. По функции (как они работают)
Это второй уровень понимания.
🔍 Аналитические нейросети
- распознают
- классифицируют
- находят закономерности
👉 пример: распознавание лиц, объектов
Роль:
→ экономят время
→ автоматизируют рутину
🎨 Генеративные нейросети
- создают новый контент
👉 текст, изображения, видео
Роль:
→ ускоряют креатив
→ дают идеи
🔁 Трансформационные
- меняют формат данных
👉 текст → речь
👉 фото → видео
Роль:
→ соединяют процессы
📌 3. По архитектуре
Перцептрон — одна из первых моделей (1957, Фрэнк Розенблатт)
→ имитация работы нейронов
→ база для всех современных сетей
🧠 CNN (свёрточные сети)
→ работают с изображениями
→ Face ID, фильтры, компьютерное зрение
🔁 RNN (рекуррентные сети)
→ работают с последовательностями
→ текст, речь, перевод
⚡ Трансформеры
→ современный стандарт
→ основа ChatGPT и аналогов
👉 именно они дали скачок в развитии AI
📌 3. Генеративные нейросети — ключевой инструмент
То, с чем работает дизайнер сегодня — это генеративные модели.
Они:
- создают новый контент
- на основе обученных данных
- через вероятностные связи
Важно:
👉 нейросеть не думает
👉 она предсказывает следующую единицу информации
Хорошая метафора:
это как коллективная игра в слова -
каждый следующий элемент строится на предыдущем.
📌 4. Текстовые нейросети
Лидеры рынка:
- ChatGPT
- Claude
Что они делают:
- пишут тексты
- создают брифы
- анализируют аудиторию
- помогают с презентациями
Как работают:
- обучаются на огромных текстах
- выявляют закономерности
- продолжают фразу с учётом контекста
👉 Это инструмент мышления и структуры, а не замена человека
📌 5. Визуальные нейросети
Здесь начинается зона дизайнера.
Основные инструменты:
DALL-E
- встроен в ChatGPT
- простой язык запросов
- быстрый старт
MidJourney
- высокая художественность
- сложнее в освоении (через Discord)
- сильный визуальный стиль
Stable Diffusion
- высокая детализация
- требует мощного ПК
- контроль над результатом
Kandinsky
- хорошо работает с абстракцией
- подходит для концептов
📌 Как дизайнер использует визуальные AI:
- генерация концептов
- мудборды
- поиск идей
- улучшение изображений
- ретушь и апскейл
- векторизация
👉 Важно:
это не финальный продукт, а инструмент ускорения
📌 6. Видео-нейросети
Это самый быстрорастущий рынок.
Основные задачи:
- нарезка видео
- улучшение качества
- удаление шумов
- генерация видео
- создание субтитров
Инструменты:
Runway
- генерация видео из текста
Pika
- короткие видео
Luma Dream Machine
- более кинематографичный результат
CapCut
- массовый инструмент
- автоматический монтаж
- эффекты, чистка звука
👉 Ограничение:
пока это больше анимация, чем полноценное кино
📌 7. Аудио-нейросети
Что можно делать:
- чистка звука
- озвучка текста
- генерация музыки
Применение:
- презентации
- ролики
- личный бренд
👉 Важно:
обращать внимание на авторские права
📌 8. Заключение
Нейросети — это не про технологии.
Это про выбор инструмента под задачу.
Сильный дизайнер:
- понимает тип задачи
- выбирает правильную нейросеть
- управляет результатом
стратегия одна:
👉 внедрять AI туда, где он даёт максимальный эффект
Через пространство — к состоянию
Оксана Смирнова-Крелль - AoYa