Как с помощью нейросетей экономить десятки тысяч рублей и рабочие дни команды: 3 кейса IT-Agency

На связи Алексей Алексеев, я руковожу креативным кластером в IT-Agency. Эта статья — обзорная экскурсия, на которой вы узнаете, какие конкретные прикладные задачи можно решить с помощью нейросетей. Расскажу, что мы уже делаем для себя и наших клиентов с помощью ИИ. Всё на примере реальных кейсов, где упрощаем работу и экономим ресурсы на решение разных задач с визуалом:

  • рисуем обложки к статьям без привлечения иллюстраторов;
  • экономим бюджеты и время на корпоративные фотосессии;
  • создаём крутые стикеры для нашей команды.

Будет максимально полезно тем, кто интересуется нейросетями, но ещё не начал практиковать или только пробует первые промпты.

Но сначала поговорим о том, что многих беспокоит.

Алексей Алексеев

Алексей Алексеев

экс-руководитель креативного кластера

Заменят ли меня нейросети?

Могу сказать, что да, но не совсем. Есть свои нюансы.

Дело в том, что есть задачи разного уровня, для которых нужны специалисты разной квалификации.

  • Однотипные, мега-простые задачи, которые делают джуны по шаблону. Это точно заберут нейросети.
  • Сложные креативные задачи, которые выполняют высококвалифицированные спецы, продолжат делать люди, но всё интереснее. Заменят тех, кто не хочет осваивать инструмент. На их место придут такие же сильные специалисты, которые ещё и нейросетями владеют.

Чтобы было понятнее, вспомним появление Photoshop. Тогда художники и иллюстраторы тоже боялись, что их заменят. В итоге появились разные параллельные направления работы, художники до сих пор существуют.

Мы находимся на том этапе, где нейросети знать просто нужно. Их используют в работе все: некоторые делают это своим преимуществом, другие по разным причинам не афишируют.

Не стоит переживать, что вас заменят. Лучше потратьте силы и время на освоение новых инструментов и навыков, повысите свою ценность на рынке.

А теперь к кейсам и задачам.

Сделать в нейросети иллюстрации к блогу Газпромбанка

Недавно на вебинаре рассказывал о кейсе для Газпромбанка, где мы создавали обложки в рамках пресейла. Весь визуал взят из видеоряда вебинара, он в открытом доступе, ссылка в конце статьи.

Итак, разработали иллюстрации для блога Газпромбанка в соответствии с требованиями:

  • псевдо-реалистичные с эффектом фактурной бумаги;
  • персонажи с минимальной проработкой лиц, но характерными пропорциями и позами;
  • кадрирование персонажей крупное — по пояс или чуть выше колен;
  • серо-голубая цветовая гамма с акцентными цветами: синий, бежево-золотой и краповый, общий тон преимущественно светлый.

Мы научили нейросеть рисовать иллюстрации так, что результат не отличишь от работы художника. Пример работы искусственного интеллекта:

image

Нейросеть учла важные нюансы. Например, в случае с предметным изображением ИИ рисует платформу под основным объектом. Это требование художники соблюдают не всегда

Налаживаем коммуникацию с клиентами (CRM-маркетинг)

Подбираем оптимальную стратегию маркетинга, чтобы увеличить лояльность и конверсию на каждом этапе воронки.

Как мы это сделали? Весь процесс уложили в четыре этапа.

Первый этап: отобрали референсы

Мы открыли блог Газпромбанка и выбрали иллюстрации, которые можно назвать идеальными в плане соблюдений правил площадки. Для обучения нужно около 10-20 примеров, мы погрузились глубже и собрали 30-40, чтобы получить наилучший результат.

image

Не забывайте, чем больше у модели данных, тем лучше она поймёт, что вы от неё хотите

Второй этап: обучили нейросеть

Для обучения использовали Freepik — он давно уже больше, чем фотосток. По факту это агрегатор нейросетевых инструментов для работы с визуалом. Выбрали, потому что простой, удобный, а ещё у нас был платный аккаунт, дополнительно денег не потратили.

Собранные референсы упаковали в архив, загрузили в интерфейс, дали модели имя и отправили её на обучение. Обычно модель учится около 10 минут, иногда бывает быстрее.

image

Качество выставили Ultra, чтобы получить изображения в высоком разрешении

Третий этап: написали промпт

Делали параллельно второму этапу. Пока Freepik обучался, мы пошли в DeepSeek и попросили нейросеть сгенерировать максимально точный промт для другой нейросети — Flux, она есть в агрегаторе Freepik.

Чтобы получить эффективный промпт, мы дали чёткие указания:

  • содержание иллюстрации — персонаж, его положение, окружение, предметы и так далее;
  • требования — их можно загрузить как файлом, так и написать текстом.
image

Если файл не огромный, лучше пишите все требования текстом, чтобы нейросеть ничего не упустила. Плюс так сможете дать нужные акценты

Четвёртый этап: сгенерировали изображения

Когда всё было готово, мы вернулись в Freepik, выбрали созданную модель и закинули туда промпт. Перед генерацией не забыли выбрать нужный размер изображения. Что получилось:

image

Уже хорошо, но если присмотреться, найдёте неточности. Растения растут не из вазы, на полке стоит нечто непонятное, на столе много лишних предметов, а ещё линии сплошные.

Здесь и потребуется рука специалиста. С помощью встроенного инструмента мы указали нейросети, какие части изображения надо исправить, а наиболее тонкие нюансы доработали сами за пару минут в Фотошопе. Готовый результат:

image

Теперь на столе нет лишних предметов, положение растения верное, убрали с полок неопознанные объекты, а линии и волосы доработали вручную

Итог

Сделали две иллюстрации, которые идеально попадают в стиль блога, всего за 4 часа с учётом обучения модели, генерации, ретуши и доработок.

У иллюстратора ушло бы день-два с учётом всех доработок. Мы сэкономили время, деньги и дали аналогичный результат.

Создать реалистичные корпоративные фотографии для команды без трат на фотосессии

Задача: сгенерировать для команды фотографии, которые не отличить от работы фотографа. Они нужны для сайта агентства, для соцсетей, спикерства и других целей.

Проблема: если делать по старинке, то будет долго и без гарантии нужного результата. Кто-то может быть занят или не учесть мелочи: ракурс, положение в кадре и так далее.

Мы решили сделать корпоративные фото в нейросети.

Первый этап: собрали фотографии для обучения модели

Чтобы нейросеть научилась создавать реалистичные фотографии людей, нужно отобрать настоящие фото по следующим критериям:

  • на фото не должно быть лишних людей, иначе нейросеть может добавить их в генерацию;
  • ваше лицо не должны закрывать посторонние предметы. Если вы, как я, носите очки — это можно;
  • максимально много разных ракурсов, чтобы нейросеть запомнила ваши черты.

Соберите желательно 20 качественных фотографий. Это не обязательно должны быть профессиональные фото, если у вас хорошая камера на телефоне, можете собрать фактуру и домашних условиях.

image

Примеры удачных фото для обучения нейросети. Здесь есть не все ракурсы, но и этого хватило, чтобы ИИ запомнил моё лицо

Второй этап: обучили нейросеть

Отобранные фотографии архивируем и отправляем в модель внутри агрегатора ИИ Replicate. Важно: укажите триггерное слово, по которому нейросеть поймёт, что при запросе надо использовать конкретную модель, а не рандомную генерацию. Остальные настройки можете не трогать.

Модель будет обучаться около 20 минут.

image

Для этой задачи также можно использовать Freepik, но мы взяли другой искусственный интеллект, чтобы наглядно показать: вашу задачу могут решать разные инструменты

Третий этап: написали промпт

Аналогично первому кейсу, просим DeepSeek написать промпт для нашей нейросети. Не забываем подробно описывать, что нам нужно на фото.

image

Если нейросеть что-то сгенерирует не так, вы можете попросить DeepSeek исправить промпт. Например, заменить какой-нибудь предмет одежды. Так вместе вы доведёте промпт до нужного состояния.

Четвёртый этап: сгенерировали фотографии

Когда модель обучится, а DeepSeek подготовит промпт, загрузите его в модель Replicate под названием Flux dev LoRA, чтобы сгенерировать фотографии.

image

Чтобы улучшить качество генерации, задайте настройку quality выше 80. Рекомендуем генерировать сразу четыре фотографии, чтобы было с чем сравнить и выбрать лучшую

Финальный штрих: в Photoshop добавил на фотографию брендирование, чтобы чёрная футболка соответствовала реальному мерчу IT-Agency. Кстати, это можно сделать с помощью нейросетей, подходящую сможете найти на платформе Hugging Face.

image

Итог

За несколько часов получил корпоративную фотографию, затем по такой же схеме сделали и для команды: в едином стиле, с одинаковым фоном, в разной одежде и позах.

Всё стоило около 200 рублей на человека, за свою фотосессию каждый отдал бы от 5 000 рублей и больше времени, чтобы получить разнящиеся результаты.

Сделать персональные стикеры для команды агентства

Нужно было сделать для коллег персонализированные стикеры, чтобы команда могла ими обмениваться в чатах и использовать как реакции вместо обычных эмодзи. Нам было важно, чтобы паки были последовательные: на стикерах у ребят должна быть одинаковая одежда и причёска.

Всего два этапа.

Первый этап: подобрали референсы

Для задачи нужна одна хорошая фотография. Её мы загрузили в Midjourney и попросили отрисовать исходник в стиле стикеров. Так мы получаем референс стикеров для дальнейшей обработки.

image

Это больше похоже на псевдо-3D чем на стикеры. Поэтому пошли дорабатывать в другом ИИ

Второй этап: генерация стикеров

Получившийся референс и оригинальное фото уносим в нейросеть Leonardo.AI. Почему именно этот ИИ? Leonardo.AI делает фото последовательно: он запоминает прошлые генерации и новые делает на их основе.

image

Получается, что следующие картинки будут максимально похожи на предыдущие. Это удобнее, чем в других ИИ, где могут измениться детали генерации: одежда, причёска, аксессуары и так далее.

Leonardo.AI сам пишет промпт. Вы можете его доработать, если нужно, хотя и без исправлений получается хороший результат. В итоге получили такие стикеры:

image

Одинаковая одежда, цвета и эмоции те, которые нам были нужны

Итог

За несколько часов в спокойном темпе сделали персонализированные стикеры. У иллюстратора на это ушли бы дни. Джун, который выполнял задачу, в будущем сможет делать такие вещи ещё быстрее. Плюс не тратили деньги, но получили классный результат.

Подведём итоги

Эти три примера понятно иллюстрируют, как с помощью нейросетей можно создать различный визуал и решать конкретные задачи бизнеса. Пробуйте, оно того стоит!

Подписывайтесь на наш канал, рассылку и оставайтесь на связи. Скоро расскажу, как с помощью нейросети создать цифровой аватар, которого можно использовать для работы с видео: инструкции, поздравления, реклама и другие форматы. До встречи!

Статья написана по мотивам моего вебинара о том, как нейросети меняют digital.

Записал Алексей Алексеев, отредактировал Сергей Афонин

Брендинг

Инструменты

Подобрали для вас

Ещё по теме «брендинг»

Обсудим задачу

Мы свяжемся с вами в течение двух часов, чтобы задать вопросы и обсудить, какую пользу можем принести

Александр Кульгинский

Александр Кульгинский

управляющий партнёр

Написать в Телеграм

Общество с ограниченной ответственностью «АйТи-агентство»

Юридический адрес

119633, г. Москва, улица Новопеределкинская,
дом 12, корпус 1, кв. 136

ИНН 7731515791

КПП 772901001

ОГРН 1047796850419

ОКВЭД 62.01

ОКПО 75601257

ОКАТО 45268577000

Основной вид деятельности

62.01 Разработка компьютерного программного обеспечения

Дополнительные ОКВЭД

62.02 Консалтинг в области компьютерных технологий

62.09 Прочая IT-деятельность

63.11 Обработка данных и интернет-сервисы

63.11.1 Деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов

70.22 Консультирование по вопросам коммерческой деятельности и управления

72.19 Научные и технические исследования

73.11 Рекламная деятельность

73.20 Маркетинговые исследования

78.10 Деятельность агентств по подбору персонала

Виды деятельности в области ИТ
(Приказ Минцифры №449)

1.01 Проектирование, разработка, адаптация, внедрение, сопровождение, тестирование программ для ЭВМ и баз данных

1.04 Деятельность в отношении информационных систем (CRM, аналитика, BI)

12.01 Оказание услуг с использованием собственных программ ЭВМ по учёту и распространению рекламы в интернете, размещение объявлений, поиск покупателей и продавцов

15.01 Услуги по размещению и продвижению предложений в интернете с использованием собственных программ и баз данных

26.01 Обработка и систематизация данных, мониторинг информации, верификация данных