Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Когда ты генерируешь картинку для диджитала: для рассылки или сайта, то можешь позволить любые фантазии. А когда готовишь принт для нанесения на материальный предмет – мерч или стенд, — ты зажат в рамки технических ограничений и идеи (особенно если нужно нарисовать реальный самолетный двигатель). Теперь мы знаем, как добиться точности от нейросетей по стилю, цвету, объему и размеру и как подготовить результат к печати — делимся лайфхаками и собственным кейсом.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

«Нам нужен стилизованный двигатель»

Мы, «Уральские авиалинии» и нейросети — уже сплоченная команда, на счету которой не один совместный проект. Но, если в прошлые разы мы создавали диджитал-креативы для рекламных баннеров, то в этот нам нужно было создать принт для реальных объектов — футболок, худи и шоперов. Причем принт конкретный — двигатель, который используется на самолетах парка «Уральских авиалиний», но стилизованный. У нас был чертеж, полная свобода в выборе стиля и пара нейронок в помощь — Midjourney и Stable Diffusion.

Мы решили изобразить двигатель, во-первых, потому что он красив. А во-вторых, это основной элемент силовой установки современных летательных аппаратов, который реализует силу тяги для полета. К тому же устройство самолета вызывает интерес даже у далеких от техники людей. Одним словом, то что нужно для запуска новой серии мерча.

Иван Дзиваковский, начальник службы маркетинга «Уральских авиалиний»

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Ищем стиль в Midjourney

Вместе с заказчиком мы перебрали десятки стилей: от художников вроде Хуана Миро и Бэнкси до киберпанка, «Звездных войн» и Lego. Варианты генерировали в Midjourney — здесь можно использовать несложный промт и не нужно устанавливать никакие настройки, чтобы быстро и без особых усилий сгенерировать стилевые референсы.

Это напомнило поиск стиля для другого нашего совместного кейса с «Уральскими авиалиниями» — тогда мы балансировали между слишком мультяшными и слишком реалистичными персонажами для рекламной кампании «Билеты в лето». В итоге получили нужную стилистику, поработав над промтом — убирали из запроса разные путающие нейросеть определения по очереди, пока не добились своего, и сделали промт менее конкретным и более общим, чтобы у нейросети была свобода для творчества.

Для мерча с помощью Midjourney мы смогли выбрать стиль, договориться о степени допустимого искажения исходника и согласовать все внутри команды заказчика.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

В итоге остановились на трех стилях: супрематизм, рисунок китайской тушью и простой чертеж.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Хотя были и другие интересные варианты:

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Но Midjourney не подошел нам для создания чистовика — все-таки он сильно искажает исходную картинку и оставляет только примерный силуэт, к тому же на момент проекта там еще не было инпейнтинга (фича по замене отдельных кусочков изображения).

Мы не впервые заметили такую особенность этого инструмента. В кейсе про бархатные креативы для другой рекламной кампании мы тоже использовали Midjourney только на начальном этапе — чтобы выбрать объекты для изображения на креативах и создать референсы и эскизы для дальнейшей доработки в Stable Diffusion — нейросети с тонкими настройками.

Так что и в этот раз за более точным результатом мы пошли создавать принты с нуля в SD.

Показываем объем Stable Diffusion

Нейросеть не понимала объем нашего двигателя, и генерации смазывались.

Поэтому пришлось загружать в Stable Diffusion карту глубины — отдельное изображение, где объект раскрашен темными и светлыми пятнами, которые обозначают расстояния до камеры. А чтобы нарисовать карту вручную прямо поверх исходного чертежа, нашему дизайнеру Ляйсан Тороповой понадобилось подробнее изучить устройство двигателя: посмотреть не только чертеж, но и 3D-модели двигателя в интернете.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Поняв объем, нейросеть стала выдавать очень классные результаты.

Контролируем фантазийность в Stable Diffusion

У Stable Diffusion есть параметр, который отвечает за фантазийность — Denoising strength. Мы экспериментировали с ним, чтобы добиться нужного уровня стилизации. Сначала получалось что-то далекое от желаемого. Спустя несколько итераций, правок промта и поиска подходящих параметров Denoising strength мы нащупали то, что нужно.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Делаем коллажи

Даже в Stable Diffusion не получались генерации, которые бы на 100% попадали в ожидания заказчика: на одной картинке были более удачные лопасти, ну другой — корпус. Поэтому финальные принты мы делали коллажами в Фотошопе — составляли понравившиеся детальки из разных креативов в одно целое.

Этот момент наглядно иллюстрирует роль дизайнера в процессе создания креативов с помощью нейросетей: дизайнер не просто перебирает промты, а использует разные техники и комбинации инструментов, и в итоге сам, опираясь на свою экспертизу, решает, что брать в работу и с чем сочетать. Редко нейросеть выдает результат, который можно просто взять — гораздо чаще дизайнеру нужно составлять коллаж из генераций.

Готовим к печати

В начале мы писали, что генерить цифровую картинку — не то же самое, что готовить принт для нанесения. Это потому, что у нанесения бывают ограничения. В этом кейсе принт на ткань должны были наносить с помощью шелкографии. Это качественный способ, но есть нюансы — чем больше в принте цветов, тем дороже производство. Поэтому мы установили оптимальный для супрематизма лимит в шесть цветов и после генерации вручную прибрали оттенки, чтобы не выходить за рамки.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Плюс для печати нужно было гигантское разрешение, поэтому мы апскейлили картинки в Stable Diffusion.

А чтобы показать, как располагать принт — сгенерировали бланковые худи и футболки в Midjourney. И потом наложили принт в Фотошопе.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Результат: 200 вариаций промта за 4 дня

Нейросети берут на себя рутину и экономят нам время по сравнению с работой руками. Если откинуть время на согласование и другие организационные моменты и посчитать только генерации, то:

  • 2 дня ушло на генерацию стилевых референсов в Midjourney;
  • 2 дня — на подготовку принта в стиле рисунка тушью. Вручную это заняло бы около пяти дней;
  • 2 дня — на супрематизм. На него вручную тоже ушло бы от пяти дней;
  • пара дней на ручную подготовку к печати.

При этом на первом этапе мы перебрали 43 стиля, а потом для двух из трех выбранных стилей мы перебрали примерно по 50–100 вариаций промтов, чтобы получить хорошие генерации. Чертежный вариант мы не дорабатывали в нейросетях — а обвели исходник вручную.

Кстати, если вам понравились наши принты — вы можете купить мерч с ними на сайте «Уральских авиалиний».

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD
Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Наша команда уже приоделась)

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

Чек-лист: что нужно для подготовки принтов на мерч в нейросетях

  • Для быстрого выбора стиля удобно использовать Midjourney — нейросеть хорошо чувствует нужную эстетику, но может быть не так точна в деталях конкретного изображения.
  • Чтобы воссоздать объемный объект в Stable Diffusion, нужно подгружать в нейросеть карту глубины. Можно нарисовать ее самостоятельно — примерно наметить темные и светлые места: чем ближе к смотрящему, тем светлее.
  • Для настройки степени фантазийности в Stable Diffusion есть инструмент Denoising strength: чем больше значение, тем результат дальше от оригинальной картинки (в случае инпейнтинга).
  • Не стоит пытаться получить точный результат от нейросети. Быстрее взять разные детали из нескольких удачных генераций и соединить их вручную в Фотошопе.
  • Когда готовите принт к печати, учитывайте способ нанесения. Вероятно, вы упретесь в ограничения по цветам и другие особенности.
  • Нейросети хорошо справляются с апскейлом — повышением разрешения изображения при сохранении отличного качества.

Офтоп: нейросети и абстракция

Пока мы искали нужный нам уровень точности, мы заметили, что Stable Diffusion мыслит как художник.

Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD

«Меня поразило, что Stable Diffusion способен создать очень абстрактную композицию, которая все еще слегка напоминает референсный двигатель. Как настоящий художник-супрематист. Жаль, что для этой задачи такие креативы не пригодились. Зато они вдохновили меня сделать что-то подобное в своем личном творчестве. Например, создать плакаты в таком стиле», — Ляйсан Торопова, моушн-дизайнер JetStyle.

А если у вас есть похожая задача по разработке креативов для мерча или других носителей — физических и диджитальных, напишите нам в Телеграм @jetstyle_bot. Вместе что-нибудь придумаем!

8
Начать дискуссию