Нейросеть от «Студии Лебедева»: смерть профессии дизайнера или генератор трэша?

Сегодня «Студия Лебедева» раскрыла секрет — некоторые логотипы для их клиентов делала нейросеть, которую они назвали «Николай Иронов». Мне как основателю «Логомашины» тут же начали звонить разные СМИ с вопросом: «Неужели профессии дизайнера пришел конец?» Давайте разбираться.

Как нейросети рисуют

Сразу скажу — я уверен, что дизайнеров рано или поздно заменят программы. Давайте для удобства говорить «нейросеть», хотя технология может быть другая.

Что интересно в нейронной сети — натренировав ее (например, «скормив» тысячи изображений лиц), мы уже не можем понять, как она генерирует результат. В коде нет строчки, удалив которую мы выключим, например, подбор цвета глаз или рисование волос.

Вот пример сгенерированного нейросетью лица. Когда мы шаг за шагом выключаем ее нейроны, изображение меняется непредсказуемым и пугающим образом:

Отсюда интересный вывод — натренированная определенным образом нейросеть сама по себе является ценностью. Вернемся к этому позже.

Как нейросети делают дизайн

У нейронных сетей в дизайне есть сильная сторона — они не устают делать варианты. Мы в Логомашине делаем 5 вариантов логотипа на выбор. Нейросеть может сделать тысячи. Поэтому подобные технологии используют для генерации дизайна. Вот, например, каркасы для дронов, сгенерированные компанией «Autodesk»:

Нейросеть предлагает бесконечное количество вариантов дронов

Кто подписан на канал Логомашины знает, что в дизайне есть 3 фактора: Usability, Identity, Impression. Алгоритмы «Autodesk» заботятся о юзабилити, но о впечатлении не думают — они просто не могут его оценить. Получается футуристично, но не потому, что алгоритм так решил — он пытается оптимально соединить точки в пространстве, а не нарисовать «Мону Лизу».

Сгенерированный дизайн рамы

В следующем примере нейросеть генерирует узоры для упаковки Nutella — каждая уникальная. Чтобы два раза не вставать — я ставлю на то, что генеративный дизайн и технологии трехмерной печати позволят в будущем делать многие повседневные предметы уникальными. Упаковка, мебель и автомобили — они будут похожи, как деревья в лесу, но при этом обладать уникальными чертами. У меня bmw z4, и у тебя bmw z4, но они немного разные.

А пока так — банки «Нутеллы» одинаковые, а узор на каждой уникальный:

Генеративный дизайн в действии

В применении нейросети в дизайне есть и очевидный недостаток — у нее нет цели. Например, если использовать генеративный дизайн для улучшения сцепления бутсов с покрытием, можно повесить на атлета датчики и ориентироваться на показатели скорости — чем они выше, там лучше дизайн. Так сделали в «Nike», и компьютер сгенерировал оптимальную подошву:

Но когда речь идет о впечатлении и вкусовщине в дизайне, у нас нет датчиков, которые скажут компьютеру, что хорошо, а что плохо. Поэтому в генеративном дизайне последнее слово пока за человеком — алгоритм предлагает варианты, человек выбирает. Так был разработан дизайн стула «A. I.» — его сделал культовый дизайнер Филипп Старк и алгоритм компании «Autodesk».

Стул «A. I.»

Та же ситуация с нейросетью Студии Лебедева — это генератор как минимум «смелых решений», как максимум — откровенного трэша. Вот такие варианты алгоритм предлагает в процессе:

Чтобы получить более классический логотип, нужно либо доделывать работу за нейросетью вручную, либо добавлять шаблоны, что испортит всю затею. Пока алгоритм не может ни произвести нужного впечатления, ни «придумать» концепцию или метафору.

Работы нейросети «Николай Иронов» Николай Иронов

Как нейросети лишат дизайнеров работы

Тем не менее, я уже сказал свое мнение — технологии рано или поздно доберутся до дизайнеров. Я ставлю, что за 15 лет профессия поменяется кардинально. Как это случится?

Камера обскура

Посмотрим на картинку — художник сидит в специальной камере, а через небольшую дырочку пейзаж проецируется на холст. Осталось только обвести — так удобно! И почти даром. Что же может пойти не так?

А вот уже та же камера, только поменьше и без художника внутри. Теперь фотограф направляет объектив куда хочет и получает снимок.

То же произойдет и с нейросетями — сейчас они помогают дизайнерам удалять объекты с фотографий и делать другую «грязную» работу. Потом они научатся подбирать цвета, генерировать узоры, знаки. Мы сами научим их лучше понимать людей и делать «красивый» дизайн.

Как изменится рынок дизайна, когда у всех наконец появится долгожданная кнопка «сделать зашибись»? Я вижу два варианта:

1. Дизайнеры-луддиты, которые не пользуются нейросетями, станут редкими специалистами, вроде портных, которые шьют костюмы на заказ. Но большинство будет носить «ZARA», то есть пользоваться генеративным дизайном.

2. Дизайнеры и дизайн-студии начнут тренировать нейросети на свой вкус. Нейросеть, которую обучал условный «Покрас Лампас» будет только у него, и даже после физической смерти «учителя», сможет сделать бесконечное количество работ в его стиле. У каждого дизайнера будет своя нейросеть, которой он объяснял, «что такое хорошо, и что такое плохо».

Вместо вывода

Сейчас, судя по всему, нейросеть «Николай Иронов» не сильно отличается от случайного генератора с возможностью загрузки образов. Она не умеет работать в разных стилях и не способна понять заказчика.

Тем не менее я уверен, что в ближайшие 10-15 лет появятся технологии, которые из помощников в дизайне превратятся в идеальных дизайнеров без сна и отдыха. Тогда мы станем в лучшем случае их арт-директорами, в худшем — безработными.

Будет ли это технология «Студии Лебедева»? Не думаю. Скорее надо смотреть на компании типа «Autodesk» или «Adobe», которой, к слову, принадлежит портал «Behance», куда мы добровольно скидываем миллионы примеров дизайна, на которых можно обучать нейросети.

В любом случае, прогресс неостановим, Подписывайтесь на Логомашину и заказывайте дизайн у настоящих людей из плоти и крови. Кто знает, может через пару лет Логомашина станет настоящей машиной, и мы ей будем не нужны.

0
179 комментариев
Написать комментарий...
Leonid Sobchenko

будет ли дегенеративный дизайн альтернативой генеративному?

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
176 комментариев
Раскрывать всегда