Примеры использования графических нейросетей для четырёх отраслей: на маркетплейсах, в дизайне одежды, интерьеров, для организации мероприятий.
Генеративные нейросети — это нашумевший технологический тренд последних двух-трёх лет. Может ли он принести конкретную пользу для бизнеса? Расскажем на понятных примерах.
Что такое генеративные нейросети и чем они отличаются от обычных
В отличие от обычной нейросети, семейство генеративного ИИ строится с использованием базовых моделей и обладает возможностями, которых не было у более ранних ИИ, например, способностью генерировать контент. В том числе создавать новые изображения, видео, музыку самостоятельно.
Генеративные модели ИИ обучаются с помощью глубинного обучения на основе больших наборов данных и шаблонов. После этого они могут генерировать новые примеры, похожие на обучающие данные. И для этого им не нужен размеченный датасет, в котором на каждом изображении указано, какой именно элемент изображения как называется. Генеративная нейросеть способна распознавать такие элементы сама и генерировать подобные.
Популярные примеры генеративных моделей: GPT-4, Midjourney, PaLM, DALL-E 2 и Stable Diffusion.
Примеры использования генеративных нейросетей в бизнесе
Одна из возможностей применения — автоматизировать типовые и рутинные бизнес задачи по созданию контента, которые занимают много времени.
Маркетплейсы и онлайн-магазины
Генеративные нейросети способны ускорить работу на маркетплейсах в разы. Например, заменить фон на предметной съемке, отретушировать фото, создать описание для карточки товара.
Генерируем описание для карточки товаров
Самый популярный способ — сделать запрос через ChatGPT. Для этого четко сформулируйте задачу и распишите порядок, в котором ее нужно выполнить. Дайте контекст. Объясните ChatGPT, кто ваша целевая аудитория и какой цели вы хотите добиться. Чем больше контекста вы дадите, тем более актуальным, персонализированным и полезным будет ответ. Укажите стиль письма. Напишите, в каком виде должен быть представлен ответ.
Генерируем визуальный ряд для карточки товаров
Для этого подойдут DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion — нейросети, создающие изображения на основе текстовых описаний или входного изображения.
Мы создали несколько примеров в помощью генеративных нейросетей, чтобы показать применение возможностей искусственного интеллекта в онлайн торговле.
Дизайн одежды и виртуальная примерка
Обученные генеративные нейросети в “компании” с другим моделями способны обогащать готовую одежду новыми идеями дизайна или генерировать более реалистичные модели (например, для виртуальной примерки одежды). Сравните как выглядит цифровая модель одежды до применения генеративной нейросети и после.
Генерируем новые идеи дизайна одежды
Для начала вам нужно фото модели, желательно в полный рост и на нейтральном фоне. Затем с помощью инструментов выбранной нейросети создаем “маску для закрашивания”. И к ней применяем различные промты. Например, можно описать элементы одежды. Для этого в запросе подробно опишите, во что должна быть одета модель. Также можно добавить в описание тип одежды (например, Culotte dress, Babydoll dress, Wrap around dress, Kimono dress). Чтобы добавить креативности, добавьте эмоциональные слова (например, elegant, stylish, stunning). Прямое описание новый идей дизайна – эффективный метод, но не единственный.
Примерка одежды в реальном времени — фича, которая ещё не стала массовой. Но потенциал у этой услуги очевидно большой. Мы в NordClan создаём приложения с дополненной реальностью. Сервис распознаёт движения человека и использует технологию AR для примерки одежды в реальном времени.
Дизайн интерьера и помещений
В области дизайна генеративная нейросеть помогает автоматизировать первичные обращения клиентов: например, генерировать типовые изображения.
Такие решения подойдут для компаний по производству мебели, чтобы быстро “примерять” свои образцы на площадках клиентов. Для дизайнеров интерьера и дизайнерских бюро, чтобы ускорить согласование и разработку прототипов. Для застройщиков, которые хотят предлагать клиентам генерировать типовые дизайн проекты.
Диджитал дизайн
В области рекламы генеративные нейросети способны создавать сценарии для роликов и придумывать идеи для продвижения. Любая текстовая генеративная нейросеть способна вести себя как маркетолог, если ей задать такое условие и найти идеи для названия бизнеса, разработать акции для клиентов или стратегию на основе загруженных данных.
В ивент индустрии нейросети справляются с типовыми задачами по дизайну, например, оформление стандартных выставочных стендов в разных стилях.
Внедрение нейросети позволяет создавать уникальные решения в несколько раз быстрее. Время — это валюта нового времени, в бизнесе сегодня выигрывают те, кто первым внедряет инновации и быстрее прочих поставляет качественные услуги и продукты.
Использование генеративных нейросетей, кроме создания контента и идей для продуктового дизайна, помогает быстро находить решения, проводить исследования и предсказывать результаты. Аналитические возможности нейросети экономят ресурсы предприятия и помогают принимать более эффективные решения и улучшать бизнес-процессы в любом бизнесе. Новые цифровые системы и сервисы на основе нейросетей, а также компании, которые их используют значительно выигрывают по сравнению с другими на рынке.