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