Искусственный и искусный?

Иллюстрация создана при помощи нейросетей Lexica и Nero AI

Когда в начале года все вокруг обсуждали нейросеть Midjourney, я попробовала сгенерировать с ее помощью изображение. На тот момент сервис был бесплатный, он только набирал обороты и выдавал картинки не лучшего качества. Получались довольно странные решения, которые не представлялось возможным использовать в работе, и все равно меня это заинтересовало. Позже я познакомилась с другими сервисами для обработки фото, и результат меня поразил. 

В моей работе часто приходится использовать фотографии, но, к сожалению, исходники иногда оказываются недостаточно высокого разрешения или неудачно скадрированными. Вытягивать картинку до желаемого результата в Photoshop обычно трудозатратно, да и не всегда возможно. В критичных ситуациях на помощь приходят нейросети (Nero AI, Generative fill в Photoshop): благодаря им можно увеличить разрешение фотографии, добавить нужное количество фона в кадре или удалить лишние элементы. 

Нейросети в своей работе я стала использовать не так давно, это в целом довольно новый инструмент. И теперь кажется невероятным, сколько манипуляций приходилось совершать прежде, чтобы получить хотя бы близкий результат. 

В социальных сетях у своих знакомых, не имеющих отношения к графическому дизайну, я часто встречаю их портреты в стиле любимого художника, сгенерированные различными нейросетями. То есть теперь для получения качественной иллюстрации необязательно быть профессионалом в области дизайна – главное, уметь правильно формулировать текстовый запрос для создания желаемой картинки. 

Но иллюстраторы и дизайнеры пошли дальше. Они используют концепт-арты, сгенерированные Midjourney, для съемок кино. Превращают посредством Stable Diffusion и EbSynth отснятое видео в мультик в стиле аниме. Создают уникальные текстуры для 3D-моделей. Анимируют фото и иллюстрации. Создают сайты в Framer. Меняют освещение в фотографии с помощью Сlipdrop. Генерируют фоны для мультфильмов. Помещают знакомых персонажей в новые условия. Скажем, сложно представить, как выглядели бы персонажи советского кино, будь они в пространстве супергеройского фильма, а нейросеть может сгенерировать несколько вариантов за считаные секунды. И это только то, с чем мне удалось познакомиться. 

К сожалению, пока не все генерируется идеально. Например, нейросети Kandinsky 2.1, Midjourney, Adobe Firefly и т. д. еще не выучили, что у людей на руках по пять пальцев, и не знают, как должна выглядеть голова в ракурсе. А Nero AI не всегда адекватно трансформирует глаза.

Пока еще не придумали нейросеть, генерирующую векторные изображения, поэтому иллюстрации в этом формате я делаю самостоятельно. Если мне бывает сложно представить картинку в конечном виде, а блуждания по Pinterest не приводят к решению задачи, Kandinsky 2.1 помогает быстро сгенерировать изображение по необходимому текстовому запросу, даже если он довольно странный. При точном формулировании текстового запроса получаются интересные решения, с которыми в дальнейшем можно работать и доводить их до ума. В качестве референсов для текстовых запросов я часто захожу на сайт PromptHero, где есть примеры иллюстраций и вводные данные для них. Часто я просто копирую заданные настройки приглянувшихся мне вариантов, исправляя нужные мне детали. 

Когда я работала над 3D-иллюстрацией для проекта «Стать предпринимателем» на краудсорсинговой платформе «КраудСпейс», моя коллега Ольга Вийра предложила идею поставить на фон руку, которая кидает кубики. Вставлять фотографию руки – достаточно трудоемко, поскольку пришлось бы полностью менять освещение в 3D-сцене, вписывая кубы в пространство фотографии. Как и моделировать руку в 3D с нуля. При этом по композиции изображение руки может вообще не вписаться в нужный формат изображения – например, текст на шапке может сливаться с тоном руки или она будет слишком размыта, если ее увести на дальний план. Поэтому я попробовала сгенерировать несколько вариантов руки уже на готовой иллюстрации. Нейросеть Generative fill в Photoshop по текстовому запросу создала нужное изображение в выделенной области и выдала несколько вариантов, при этом практически каждая рука выходила с таким же освещением, как в созданной мной сцене. А добавив в запрос фразу «simple 3D», я получила руку в схожей стилистике. После я лишь немного размыла ее изображение, удалила артефакты и лучше вписала ее в пространство. В итоге картинка стала приемлемой для использования, но, как и предполагалось, тон руки слился с текстом, и мы решили отказаться от этого варианта. Тем не менее, мне такой подход показался классным решением, когда есть сомнение относительно введения дополнительных элементов в готовую или почти готовую иллюстрацию. Он значительно экономит силы и время. 

Но чаще всего я использую нейросети в работе с фото. Здесь получается более предсказуемый и непривязанный к определенному стилю результат. Когда мы готовили графику для мараФОМа, некоторые фотографии спикеров были недостаточно хорошего качества. Я сначала увеличивала кадры в Nero AI, а затем убирала артефакты с фона с помощью Generative fill в Photoshop. Результат был таким. 

А в работе над памятным альбомом для Елены Серафимовны Петренко, где было много пленочных и размытых фотографий, обойтись без нейросетей было невозможно. Nero AI более четко прорисовала лица, дав возможность лучше рассмотреть всех коллег на архивной фотографии. 

Пока, на мой взгляд, Nero Al успешно справляется с увеличением разрешения фотографии, а функция Generative fill, встроенная в Adobe Photoshop Beta, помогает без труда заменить фон или добавить его к существующему изображению. Этими инструментами мы в отделе дизайна уже активно пользуемся и наверняка будем пользоваться в дальнейшем. В наших планах – использование текстур, сгенерированных Kandinsky 2.1, для создания 3D-текстур и объектов, а также знакомство с другими нейросетями.