Все
Дизайн
Код
Геймдев
Бизнес
Маркетинг
Управление
Кино и музыка
Фотография
Развитие
Здоровье
Деньги
Образование
EdTech
Корп. обучение
Блог Skillbox
Спецпроекты
Профориентация
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 |
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.
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 |
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.
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 |
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.
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 |
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.
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 |
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.
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 |
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.
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 |
