Дизайн
Дизайн
#Тесты

Тест: нейросеть vs дизайнер

Попробуйте угадать, какие работы создал искусственный интеллект, а какие — человек.

В дизайнерских проектах часто используют навыки нейросетей. Они уже умеют ретушировать, делать 3D-визуализации, рисовать локации, паттерны и логотипы. Проверьте, сможете ли вы отличить работу нейросетей от проектов реальных дизайнеров.

Начать тест
Начнём с 3D — какую композицию создала нейросеть?
Вы правы! Автор этой композиции — нейросеть Рэйчел, звезда Instagram. Она работает на основе игрового движка Unreal Engine 4: выполняет рендеринг объектов и компонует их друг с другом. При размещении крупных фигур искусственный интеллект руководствуется правилами композиции, а более мелкие элементы подчинены разным алгоритмам распределения.

Проекту скоро исполнится год: он запущен в мае 2020 года, и в профиле до сих пор появляются новые работы. Кстати, посты тоже делает сама Рэйчел — благодаря специальному скрипту на Python.

А вторая картинка — это фантазийный проект горки для детской площадки дизайнера Хави Болтрона. Придавать предметам новую форму с учётом их функциональности — непростая задача, нейросети пока этого не умеют.
Нет, тут поработал живой человек — Хави Болтрон. Эта композиция — его фантазийный проект детской горки. Придавать новую форму предметам с сохранением их функциональности — это пока слишком сложная задача для нейросети.

Зато искусственный интеллект силён в создании абстрактных композиций — эту сделала нейросеть Рэйчел. Она работает на основе игрового движка Unreal Engine 4: выполняет рендеринг объектов и компонует их между собой. При размещении крупных фигур искусственный интеллект руководствуется правилами композиции, а более мелкие элементы подчинены разным алгоритмам распределения.

Рэйчел — звезда Instagram: она сама выкладывает свои работы в профиль благодаря специальному скрипту на Python. Проект был запущен в мае прошлого года и работает до сих пор.
Дальше
Проверить
Узнать результат
Какую локацию отрисовал ИИ?
Вы ошиблись, это работа семнадцатилетнего американского CG-художника! Такие творческие пейзажи искусственный интеллект пока не умеет создавать.

Зато реалистичные — без проблем. Локация с деревом сделана нейросетью от NVIDIA, названной GauGAN в честь Гогена. Она отрисовывает персонажей и пейзажи по примитивным эскизам: достаточно изобразить синее пятно и подсказать программе, что здесь будет небо. Можно автоматически изменять время суток и сезоны. Это не игрушка, а вполне рабочий инструмент, который используют профессионалы. Российская студия Phygitalism даже приспособила нейросеть для работы с виртуальной реальностью

Аббревиатура GAN в названии GauGAN расшифровывается как «генеративно-состязательная сеть» (англ. generative adversarial network). Технология предполагает обучение искусственного интеллекта без учителя — благодаря взаимодействию нейросетей друг с другом. Она распространена в компьютерной графике: например, другие GAN пробовали использовать в Pixar для упрощения создания анимации в большом разрешении.
Правильно, эта локация сделана нейросетью от NVIDIA, названной GauGAN в честь Гогена. Она отрисовывает персонажей и пейзажи по примитивным эскизам: достаточно изобразить синее пятно и подсказать программе, что здесь будет небо. Можно автоматически изменять время суток и сезоны. Это не игрушка, а вполне рабочий инструмент, который используют профессионалы. Российская студия Phygitalism даже приспособила нейросеть для работы с виртуальной реальностью

Аббревиатура GAN в названии GauGAN расшифровывается как «генеративно-состязательная сеть» (англ. generative adversarial network). Технология предполагает обучение искусственного интеллекта без учителя — благодаря взаимодействию нейросетей друг с другом. Она распространена в компьютерной графике: например, другие GAN пробовали использовать в Pixar для упрощения создания анимации в большом разрешении.

А пейзаж с луной — это работа семнадцатилетнего американского CG-художника. Такие творческие работы GauGAN создавать пока не умеет.
Дальше
Проверить
Узнать результат
Над какой картинкой поработала нейросеть, обученная Яндексом?
Нет, эту иллюстрацию делал настоящий живой иллюстратор для статьи New York Times. А вот вторая картина — произведение искусственного интеллекта, оно называется «Нейродама с цветами 0026».

В прошлом году Яндекс открыл выставку работ искусственного интеллекта. Над проектом работала ещё одна генеративно-состязательная сеть — StyleGAN2. Она обучалась ремеслу художника на примерах 40 тысяч реальных картин. Куратором выставки стала другая нейросеть, используемая в «Яндекс.Картинках»: она распределяла изображения в галерее по тематическим разделам.

Вы совершенно правы! Это цифровая картина, она называется «Нейродама с цветами 0026». 

В прошлом году Яндекс открыл выставку работ искусственного интеллекта. Над проектом работала ещё одна генеративно-состязательная сеть — StyleGAN2. Она обучалась ремеслу художника на примерах 40 тысяч реальных картин. Куратором выставки стала другая нейросеть, используемая в «Яндекс.Картинках»: она распределяла изображения в галерее по тематическим разделам.

А в первом изображении вы, возможно, узнали искажённый американский флаг — это иллюстрация для статьи New York Times.

Дальше
Проверить
Узнать результат
Перейдём к ретуши. В какой работе не обошлось без помощи искусственного интеллекта?
Верно, здесь поработала нейросеть. Российской студии Multiways потребовалось увеличить memoji для фирменного стиля коворкинга Fast Office. Глубокой ретушью занималась нейросеть, а дизайнеры потом довели результат до ума в Photoshop. 

Программ для улучшения качества картинок и ретуши на основе искусственного интеллекта уже много: они избавляют дизайнеров от рутинной работы. Правда, результат такой ретуши может непредсказуемо отличаться от оригинала, так что процесс должен контролировать человек.

Вторая картинка — это просто слегка отретушированная фотография с бесплатного стока, которая гуляет по сети с 2015 года.
Нет, это обычная ретушированная фотография с бесплатного стока 2015 года — тогда нейросети ещё не были так хороши в ретуши. А вот над memoji поработал искусственный интеллект.

Российской студии Multiways потребовалось увеличить несколько memoji для фирменного стиля коворкинга Fast Office. Глубокой ретушью занималась нейросеть, а дизайнеры потом довели результат до ума в Photoshop. Программ для улучшения качества картинок и ретуши на основе искусственного интеллекта уже много: они избавляют дизайнеров от рутинной работы. Правда, результат такой ретуши может непредсказуемо отличаться от оригинала, так что процесс должен контролировать человек.
Дальше
Проверить
Узнать результат
Какие паттерны делает нейросеть Microsoft?
Нет, эти геометрические узоры придуманы человеком! А вот вторая группа паттернов создана двумя компьютерными алгоритмами.
Первый — HP Indigo Mosaic. Это не искусственный интеллект, а обычный рандомайзер. На его основе многие бренды создавали уникальные упаковки товаров: например, Nutella в 2017 году.

В прошлом году случилась коллаборация HP Indigo Mosaic и нейросети Microsoft Xiaoice. Это умный чат-бот, который с 2018 года стал ещё и художником — и даже делал принты для китайской текстильной промышленности. С Indigo Mosaic искусственный интеллект создал четыре тысячи узоров, более сложных и интересных, чем те, что мог бы создать исходный алгоритм.

Паттерны были бесплатно доступны для кастомизированной печати пользователям HP до конца прошлого года. Дальше компании планируют запустить пользовательский сервис по созданию паттернов с помощью нейросети: по ключевым словам и предпочтениям в стиле.
Да, вы правы! Эти паттерны созданы на основе двух алгоритмов. Первый — HP Indigo Mosaic. Это не искусственный интеллект, а обычный рандомайзер. На его основе многие бренды создавали уникальные упаковки товаров: например, Nutella в 2017 году.

В прошлом году случилась коллаборация HP Indigo Mosaic и нейросети Microsoft Xiaoice. Это умный чат-бот, который с 2018 года стал ещё и художником — и даже делал принты для китайской текстильной промышленности. С Indigo Mosaic искусственный интеллект создал четыре тысячи узоров, более сложных и интересных, чем те, что мог бы создать исходный алгоритм.

Паттерны были бесплатно доступны для кастомизированной печати пользователям HP до конца прошлого года. Дальше компании планируют запустить пользовательский сервис по созданию паттернов с помощью нейросети: по ключевым словам и предпочтениям в стиле.

А геометрические паттерны в стиле ар-деко — это дело рук живого дизайнера.
Дальше
Проверить
Узнать результат
Напоследок — фрагменты двух логотипов реальных компаний. Узнаёте почерк нейросети от студии Лебедева?
Нет, эту овечку придумали дизайнеры из студии Chermayeff & Geismar & Haviv для бренда производителя молочных продуктов. А красно-синий логотип — творение Николая Иронова, нейросети студии Лебедева.

Генераторов логотипов, основанных на алгоритме, довольно много — первый появился ещё в 2014-м и существует до сих пор. Но креативом они не отличаются: они анализируют название и сферу деятельности, а затем выдают подходящие картинки из числа загруженных в систему.  

Нейросеть Лебедева более продвинутая: сначала она ищет релевантные изображения по ключевым словам, а потом трансформирует и искажает их с помощью разных алгоритмов. Поэтому результатов очень много, и они весьма любопытные — человек с опытом и насмотренностью мог бы до такого не додуматься.

Да, этот логотип сделал виртуальный сотрудник Артемия Лебедева — Николай Иронов! Кстати, идея не нова: первый генератор логотипов на основе алгоритма появился ещё в 2014-м и существует до сих пор. Но креативом не отличается: он анализирует название и сферу деятельности, а затем выдаёт подходящие картинки из числа загруженных в систему.

Нейросеть Лебедева более продвинутая: сначала она ищет релевантные изображения по ключевым словам, а потом трансформирует и искажает их с помощью разных алгоритмов. Поэтому результатов очень много, и они весьма любопытные — человек с опытом и насмотренностью мог бы до такого не додуматься.
Дальше
Проверить
Узнать результат

Вы с трудом распознаёте дизайн, созданный искусственным интеллектом

Что ж, это действительно трудно! Но полностью заменить человека нейросети пока не могут. Они способны выполнять техническую работу и создавать визуально привлекательные изображения — порой очень неожиданные и «творческие». Но в основе дизайна всегда лежит идея, а создавать осмысленные проекты роботы пока не могут.


Тем не менее искусственный интеллект укрепился в индустрии как помощник человека. PowerPoint уже подсказывает идеи для оформления слайдов на основе текста, а в фото- и видеоредакторах Adobe нейросеть Sensei выполняет заливку с учётом содержимого (content-aware fill) и другие полезные действия. Кстати, в следующей версии Photoshop эти возможности обещают расширить: например, можно будет менять выражение лица, причёски и возраст людей на фото.

Пройти ещё раз

Неплохой результат!

Иногда работу нейросети действительно невозможно отличить от человеческой — но всё же алгоритмы не могут заменить профессионала. Они способны выполнять техническую работу и создавать визуально привлекательные изображения — порой очень неожиданные и «творческие». Но в основе дизайна всегда лежит идея, а создавать осмысленные проекты роботы пока не могут.


Тем не менее искусственный интеллект укрепился в индустрии как помощник человека. PowerPoint уже подсказывает идеи для оформления слайдов на основе текста, а в фото- и видеоредакторах Adobe нейросеть Sensei выполняет заливку с учётом содержимого (content-aware fill) и другие полезные действия. Кстати, в следующей версии Photoshop эти возможности обещают расширить: например, можно будет менять выражение лица, причёски и возраст людей на фото.

Пройти ещё раз

Искусственный интеллект вас не обманет!

Действительно, полностью заменить человека нейросети пока не могут. Они способны выполнять техническую работу и создавать визуально привлекательные изображения — порой очень неожиданные и «творческие». Но в основе дизайна всегда лежит идея, а создавать осмысленные проекты роботы пока не могут.


Тем не менее искусственный интеллект укрепился в индустрии как помощник человека. PowerPoint уже подсказывает идеи для оформления слайдов на основе текста, а в фото- и видеоредакторах Adobe нейросеть Sensei выполняет заливку с учётом содержимого (content-aware fill) и другие полезные действия. Кстати, в следующей версии Photoshop эти возможности обещают расширить: например, можно будет менять выражение лица, причёски и возраст людей на фото.

Пройти ещё раз
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪