Как компаниям создавать дизайн и видеоролики с помощью нейросетей

Сейчас нейросети активно применяются в разных сферах бизнеса: маркетинге, дизайне, видеопродакшне, программировании. Они помогают программистам писать код, монтажерам видео создавать фоновые сцены и генерировать полноценные ролики без использования 3D визуализаторов, а дизайнерам — вдохновляться референсами и улучшать изображения.

В этом материале расскажем, какие у нейросетей есть преимущества и недостатки, сколько человек нужно, чтобы внедрить ИИ в работу своей команды и как это сделать.

Как используются нейросети в дизайне и видеопродакшне

Создает изображения с нуля. Современные генеративные модели могут создавать фотореалистичные изображения, художественные иллюстрации, абстрактные композиции и концептуальные визуализации на основе текстовых описаний.

Автоматизирует рутинные задачи. Нейросети упрощают выполнение повторяющихся и технических операций, высвобождая время дизайнеров для креативной работы. В области обработки изображений ИИ удаляет фон с изображений, улучшает разрешение фотографий, корректирует цвета и экспозицию, создает векторные версии растровых изображений.

Разрабатывает макеты веб страниц. ИИ‑инструменты могут генерировать макеты веб‑страниц на основе брифа, создавать адаптивные дизайны для разных устройств, конвертировать макеты в рабочий код, а также оптимизировать пользовательский опыт на основе данных о поведении пользователей.

Генерирует анимации и видео. Нейросети анимируют статические изображения и генерируют видеоролики, которые иногда трудно отличить от реальных. Помимо этого, они умеют писать сценарии, монтировать видео, работать с цветокоррекцией и визуальными эффектами.

Почему AI не дает мгновенный результат

В создании дизайна с помощью AI стоит иллюзия простоты: написал промпт → получил результат. В итоге результат получается не такой как в роликах в инстаграме — движения выглядят неестественно, тайминг не соответствует настроению бренда, а визуальный стиль кажется случайным.

Так происходит потому что создание видео с помощью AI требует долгой подготовки: написания промпта, тестирования, пост‑обработки. В итоге на создание минутного ролика может уйти 2 недели подготовки.

Преимущества и недостатки дизайна с помощью нейросетей

Нейросети, такие как Midjourney, DALL‑E, Stable Diffusion и Adobe Firefly, с каждым годом становятся все популярнее для создания дизайна. Как и любая технология, ИИ‑дизайн имеет свои преимущества и недостатки.

Ниже — основные преимущества.

Автоматизация. Нейросети сами выполняют всю ручную работу: от создания иллюстрации до цветокоррекции.

Выгода. Подписки на ИИ стоят намного дешевле, чем десятки часов работы дизайнеров, сценаристов и 3D визуализаторов. К примеру, базовая подписка на Midjourney стоит 10, а на higgsfield — 9 долларов.

Доступность. Для использования нейросетей не нужны особые знания — подключаете подписку и всё работает.

A/B тестирование. Нейросети могут создавать десятки вариантов одного и того же баннера — это помогает AI дизайнерам тестировать разные варианты. Такой подход ценен для маркетинга и рекламы.

Далее — основные недостатки.

Технические ограничения. Нейросети тяжело дается работа с деталями: искаженные руки, неправильные пропорции, проблемы с текстом и мелкими элементами. Они также плохо понимают сложные композиции и взаимосвязи между объектами.

Зависимость от качества промптов. Результат напрямую зависит от умения формулировать запросы. Неточные или неполные описания приводят не к тем результатам, которые хотелись бы.

Временные ограничения. Во время рабочего дня в США или Китае нейросети перегружены. Они начинают плохо и с задержкой генерировать контент.

Гибридный подход

Гибридный подход — это когда дизайнер и нейросеть работают в связке, дополняя друг друга. Нейросеть генерирует варианты, улучшая их и прорабатывая. Дизайнер пишет промпты и оценивает варианты, отбирая лучший. Такой подход на сегодняшний день эффективнее при создании дизайна с помощью AI в отличии от других. Например, когда нейросеть генерирует весь дизайн и дизайнер без предварительной оценки берёт за основу первый попавшийся вариант потому что так быстрее.

Основа гибридного подхода заключается в признании того, что человек и ИИ обладают разными, но взаимодополняющими компетенциями. Человек превосходит в стратегическом мышлении, понимании эмоций, культурных нюансов и аудитории. ИИ же превосходит в скорости генерации вариантов, анализе больших объемов данных и выполнении рутинных задач.

Гибридный процесс строится на циклах обратной связи между дизайнером и ИИ‑инструментом. Каждая итерация уточняет результат, позволяя ИИ дизайнеру направлять машину, а машине — предлагать варианты, которые могли не прийти в голову дизайнеру.

Скольно нужно специалистов, чтобы создавать дизайн и видеоролики с помощью AI

Сейчас же для этих процессов требуется гораздо меньше людей. Однако, в крупных проектах один человек не справится. Это связано с тем, что в ИИ дизайне и создании видео у каждого из пользователей получается свой уникальный результату. К примеру, если двум разным людям в Midjourney задать один и тот же промпт, то результат у каждого получится разный. Поэтому в крупных проектах оптимальна команда из 3 человек: два миддл дизайнера, один хед дизайнер. Эти 3 специалиста будут одновременно тестировать промпты и отбирать то, что покажется лучшим.

Как внедрить нейросети в работу своей дизайн‑команды

Этап 1. Проведите аудит процессов. Проанализируйте все шаги работы над проектом: от брифинга до сдачи клиенту. Найдите узкие места, в которых дизайнеры тратят много времени. Например, это поиск референсов или создание мудбордов.

Этап 2. Выберите инструменты. При выборе опирайтесь на то, как нейросеть генерирует дизайн и какая у вас задача. MidJourney, к примеру, подойдет для изображений, а kling — для анимации.

Этап 3. Интегрируйте новые инструменты. Определите, на каких этапах работы будет использоваться ИИ и как теперь измерять эффективность этих этапов. Рекомендуем начать с внутренних проектов, чтобы риск ошибки был не такой высокий.