Любовь Макарова

Наверняка было такое: вы подробно объясняете нейросети, что хотите получить, нажимаете «сгенерировать» — и видите что-то совершенно другое. Просили дорогой интерьер — получили типовой номер из фотобанка. Хотели естественную девушку — появилась пластиковая модель с идеальной кожей. Попросили рекламный текст — нейросеть написала набор красивых, но совершенно пустых фраз. В такой ситуации легко решить, что «нейросеть плохо работает». На практике проблема часто не в модели, а в постановке задачи. Хороший промт — это не магическая комбинация слов...

С товаром всё относительно понятно. Можно показать одежду на человеке. Косметику — в красивой предметной съёмке. Интерьерный продукт — в интерьере. Но что делать бизнесу, который продаёт не предмет? Например: Здесь возникает одна из самых интересных задач маркетинга: как показать то, чего физически не существует? И именно в таких проектах AI может быть особенно полезен. 1. Не показывать услугу — показывать ситуацию Вместо абстрактного слова «оценка недвижимости» можно показать момент принятия решения о продаже квартиры...

Часто обсуждение искусственного интеллекта сводится к противостоянию: AI или фотограф? AI или дизайнер? AI или видеограф? Мне кажется, сам вопрос поставлен неправильно. Гораздо интереснее посмотреть, что происходит, когда эти инструменты начинают работать вместе. Представим обычную продуктовую съёмку. Сам продукт снимается по-настоящему, потому что покупатель должен увидеть его точно. Но дальше AI может помочь изменить окружение, создать дополнительную локацию или адаптировать визуал под сезонную кампанию...

Со стороны работа с нейросетями часто выглядит очень просто. Написали запрос. Нажали кнопку. Получили красивую картинку. Но если речь идёт о коммерческом контенте, именно после этого часто начинается основная работа. Сначала — отбор Из нескольких десятков вариантов часть можно убрать сразу. Где-то неверная композиция. Где-то продукт выглядит неправильно. Где-то слишком искусственный человек. Где-то всё технически идеально, но изображение просто не вызывает нужной эмоции. Потом — детали AI стал гораздо точнее, но внимание всё равно требуется...

Несколько лет назад хороший запрос к нейросети действительно мог казаться почти секретным знанием. Нужно было понимать структуру промта, правильные формулировки, параметры и десятки технических нюансов. Но генеративные модели очень быстро становятся проще. Они всё лучше понимают обычный язык. Можно объяснить идею практически так же, как человеку. И поэтому сам навык «правильно написать запрос» постепенно перестаёт быть главным преимуществом специалиста. Что тогда останется? Идея. Можно идеально описать посредственную концепцию — и получить очень качественную посредственную картинку...