0:04 Почему мы все говорим про искусственный интеллект?
0:10 Генерация продукта с помощью 10 нейросетей, насколько это быстрее и дешевле, чем несколько дизайнеров, верстальщиков и копирайтеров, которые сделают то же самое по старимке.
0:21 Да, более того, они ведь еще пишут все эти промпты и сохраняют их себя, а потом передают, куда следует.
0:29 Этим летом я экспериментировал, и один и тот же запрос отправил в 10 разных мира сетей.
0:39 А ты специально взял персонажа, у которого как бы нету пальцев?
0:44 Через 2 года уже и будет угрожать настолько, что окажется, что в какой-то момент твой начальник нейросеть.
0:52 Дизайнера,м которые хотят устроиться в Яндекс.
0:55 Что им нужно изучать?
0:58 Здравствуйте, уважаемые слушатели!
1:00 В эфире снова подкаст за дизайн.
1:03 Его ведущие - я Андрей Болканский, и я Родион Соснов.
1:08 Наш подкаст выходит при поддержке НКО - Центр инициатив Культурный мост, и при поддержке подкаст студии Мегабайт университета и тмо.
1:20 Призываем вас подписываться на наши социальные сети вк.ком/д подкаст и также в телеграме т.ми.
1:29 Как слышится, так и пишется.
1:30 Заходите, там бывают бэкстейджи, материалы от наших спикеров, какие-то ссылки на интересные статьи, книги и так далее.
1:38 Мы рады представить вам нашего сегодняшнего гостя.
1:41 Он имеет большой опыт работы в технологических компаниях России, таких как Озон, Модульбанк, Билайн, сейчас являются дизайн-директором в Яндексе.
1:51 Ментор, преподаватель, автор курсов по дизайну и энтузиаст - Искусственного интеллекта.
1:59 Да, это Павел Исаенко, и как вы уже поняли, из анонса наша сегодняшняя тема про нейросети и искусственный интеллект в дизайне.
2:07 Наконец-то вы очень долго просили эту тему, и мы очень долго молчали на эту тему.
2:13 Наконец, мы нашли достойного спикера, чтобы серьезно про все про это поговорить.
2:18 Павел, первый вопрос, который мы хотели бы тебе задать: почему мы все говорим про искусственный интеллект?
2:28 Про искусственный интеллект мы говорим последнее время очень активно, потому что он стал развиваться настолько быстро и заметно, что это смогло стать такой интересной темой для дискуссий.
2:40 Кажется, что за последний год многие нейросети смогли измениться настолько сильно, что это стало заметно даже для самых обычных их пользователей.
2:51 Но при этом нейросети существуют уже давно, и чуть ли там не с 60-х годов, да.
2:56 И также уже было много заходов уже в интернет-эпоху нейросети то есть и 10 лет назад и 20 лет назад а почему именно сейчас это настолько выстрелило и всерьез люди говорят о том, что кардинальным образом нейросети именно изменят дизайн.
3:13 Кажется, сейчас нейросети вышли на такой уровень, который стал ощутим и заметен.
3:19 Кажется, что это самое важное здесь раньше.
3:22 Нейросети, конечно, тоже существовали искусственные и другие примеры искусственного интеллекта также можно легко привести в рамках продукта, встречалось достаточно часто, но за последние полтора года, полтора-два года, наверное, нейросети генеративные, те, которые создают визуальный контент, те, которые генерируют текст, смогли стать такими заметными - играть такую большую роль в создаваемом контенте.
3:52 Что об этом начали говорить.
3:54 Кажется, что именно это и привлекло к ним такое большое внимание.
3:59 Павел, скажи, пожалуйста, а что такое именно генеративная нейросеть?
4:04 Мы вот употребляем очень много разных терминов.
4:06 Было бы здорово, если бы ты сейчас провел микроскопический ликбез.
4:09 Вот есть искусственный интеллект - термин, есть термин нейросеть, есть генеративная нейросеть.
4:14 В чем между ними разница?
4:16 Я думаю, что искусственный интеллект - это термин такой больше маркетинговый, все-таки, да?
4:21 А вот нейросеть, генеративная нейросеть - еще какие-нибудь там нейросеть, сверточная нейросеть - это уже более технически правдоподобный термин.
4:29 Вот расскажи, что это вообще за зверь и в чем между ними разница?
4:32 На самом деле я бы не согласился с тем, что искусственный интеллект - это маркетинговый термин, потому что все-таки это скорее наиболее такое верхнеуровневое глобальное представление о предмете, о котором мы с вами сегодня говорим.
4:46 Искусственный интеллект, та область компьютерных технологий, которая в принципе ориентирована на то, что до этого мог создавать человек, генерировать человеческий мозг и то, что пытается воспроизвести компьютер, при этом пытается он это воспроизвести при помощи различных инструментов.
5:05 И здесь возникает как раз такое понятие - как нейросеть.
5:09 Нейросеть - это инструмент, который
5:11 обрабатывает так же, как и человеческий мозг, входящий в него информацию и анализирует ее, и на основе этого может создать что бы то ни было.
5:21 Работающий как сеть из нейронов каждый из которых обрабатывает какой-то свой кусочек информации и передает его дальше.
5:29 В результате получается какой-либо аутпут.
5:33 Собственно, в любом случае есть то, что передается в нейросеть, это может быть запрос, это может быть изображение, которое необходимо обработать что-то еще, и после того как нейросеть обработала соответственно через все нейроны этой сети прошел этот запрос, получается результат.
5:53 если супер поверхностно описывать: то, что каким образом работает нейросеть.
5:59 Генеративные нейросети -
6:02 которые умеют генерировать какой-либо контент.
6:05 Это может быть текст, это может быть изображение, это может быть видео, это может быть звук.
6:10 На самом деле огромное количество различных вариантов того, что могут нейросети создавать?
6:15 Если вот так вот немножко опускаться с уровня высокой абстракции на наши простые жизненные дела и практическое применение нейросетей в дизайне, то что конкретно они сейчас, вот на сегодняшний день, что они научились делать в дизайне.
6:31 Да, нейросети на самом деле научились делать достаточно много, и самые простые тому примеры - это создание изображений по запросу, создание видео по конкретному запросу, который отправляется в нейросеть.
6:44 Также есть другие варианты того, как нейросети можно использовать.
6:50 Это естественно генерация текста, уже многие представили свои собственные текстовые редакторы.
6:56 На самом деле, это обобщение и суммаризация информации: как таковое можно обратиться в нейросеть при условной разработке какого-либо продукта и нейросеть генерирующий текст соберет, очень близкий к возможному результату исследования - результат обобщения по какому-то конкретному объекту.
7:19 Условно можно говорить про создание нового продуктах электронной почты, задать вопрос нейросети, какие есть основные боли у пользователей электронной почты.
7:30 И нейросеть с большой вероятностью соберет те самые 80% более пользователей, которые действительно есть.
7:37 Правда, есть еще 20%, которые, наверное, будут самыми интересными, но в целом, как бы основную базу у нейросеть сможет собрать такой достаточно интересный пример.
7:49 Точно таким же образом можно исследовать какую-либо информацию, которую отдавать нейросети.
7:55 Можно исследовать текст какой-либо описание, идеи или гипотезы, можно исследовать изображения и на его основе составлять тепловую карту, что-то подобное, для того, чтобы понимать, каким образом взгляд пользователя будет перемечаться по изображению вообще, насколько рекламный материал хорошо будет работать?
8:16 Будет ли он работать?
8:17 Какая будет последовательность у человеческого глаза?
8:21 Несколько примеров из того, что можно делать при помощи нейросетей.
8:25 Могу рассказать пример, который некоторое время мы пытались воспроизвести, пытались только при помощи нейросетей создать сайт вымышленного продукта и собственно использовали достаточно большое количество различных инструментов для того, чтобы получить финальный итоговый макет, сверстанный и уже собранный на Имл, соответственно, Итм, или ИЦС, если я правильно помню, у нас получился в результате.
8:49 И мы использовали порядка 6-7 различных нейросетей: от генерации идей, генерации изображения, составления структуры сайта генерации изображений, превью приложения, которые мы предполагали демонстрировать и о котором мы предполили рассказывать в рамках этого сайта.
9:09 И уже, собственно, после этого создание кодовой базы.
9:13 Конечно, что-то получилось, насколько это жизнеспособная история, и насколько удобно пользоваться сразу же десятком нейросетей для того, чтобы получить такой результат, вызывает вопросы, но при этом результат получить можно: вопрос: каким образом правильно это оценить?
9:30 Насколько тот прототип, который у нас получился в итоге, он действительно приближен к реальности и будет привлекать пользователей.
9:39 Ну, это очень классный такой эксперимент, именно научный.
9:42 Да, именно эксперимент, все верно.
9:44 Павел, а вот этот конкретный случай, как ты оценил, насколько это было привлекательно для пользователей?
9:49 То есть, это вообще жизнеспособная сущность получилась?
9:53 На мой взгляд., нет На мой взгляд, это не жизнеспособная сущность, конечно.
9:58 Части из того, что у нас получилось в результате, были удачными.
10:03 Нам кажется, что достаточно неплохо удалось собрать структуру продающего лендинга, и, собственно, это было основное.
10:12 Также сгенерировать текст, изображение и сам сайт.
10:17 Его тоже приходится создавать в рамках одной из нейросетей, которая генерит изображения, это был не самый удачный пример.
10:25 Да, конечно, нейросети умеют правильно располагать текст, но здесь начинается огромное количество различных сложных запросов, которые нужно вписывать в текст, чтобы он правильно размещался, правильно размещались изображения, и здесь либо получается слишком большое количество вариантов исправлений, либо же, соответственно, это не жизнеспособно совершенно.
10:47 То есть, пользователю с этим работать будет невероятно сложно.
10:51 Можно попробовать простой пример, попросить нейросеть добавить текст на какое-либо изображение и вы увидите
10:59 как это будет работать не все нейросети хорошо умеют добавлять конкретный текст на то изображение которое они уже сгенерировали да подтверждаю по поводу текстов действительно заставить нейронку что-то написать невероятно сложно, но отдельную букву она еще кое-как может нарисовать.
11:15 То есть, если попросить ее нарисовать, там букву А декорированную цветочками в стиле Альбрехта Дюрера, она что-то выдаст, какую-то букву.
11:24 А и можно так вот 38 букв нагенерировать и из них составить необходимый заголовок, например.
11:34 А я еще хотел спросить: возвращаясь к приведенному этому примеру, насколько это целесообразно экономически?
11:42 Вот такая генерация продукта с помощью 10-ти нейросетей: насколько это быстрее и дешевле, чем несколько дизайнеров верстальщиков и копирайтеров, которые сделают то же самое по старинке.
11:53 Пока прямо сейчас это скорее экспериментальная история создания при помощи нейросетей какого-либо жизнеспособного продукта.
12:02 Да, части создаются достаточно классно, на высоком уровне.
12:06 Текст генерится, изображение можно генерить, но при этом результат, который собирается целиком и полностью в рамках нейросетиться, скорее научный эксперимент, чем реальность на самом деле.
12:18 Даже вот эти попытки склеить текст и изображения - они уже кажется, что приводят нас к тому, что дизайнер в каком-то формате должен присутствовать хотя бы для того, чтобы собрать эти две части, а на самом деле для того, чтобы оценить результат, насколько нейросеть вообще создала действительно подходящую под, например, целевую аудиторию, изображение.
12:43 Паша, в связи с этим такой немного кликбейтовый вопрос.
12:46 Но это вопрос, который задают все везде, и именно его до бесконечности обмусоливают: это заменит ли искусственный интеллект дизайнера, и если шире, то конкретно кого он заменит и в какой степени?
12:59 То есть, что с продуктовыми дизайнерами, что с графическими дизайнерами, коммуникационными и так далее.
13:04 То есть, кто наиболее уязвим, так скажем, если можно вообще говорить о том, что им что-то угрожают.
13:10 Ну, на мой взгляд, в данный момент дизайнерам еще пока ничего особо не угрожает, потому что нейросети не настолько хорошо научились работать с изображениями.
13:22 Да, можно создать изображение фотографического качества.
13:26 Для того, чтобы его создать, нужно очень четко сформулировать запрос.
13:30 Настолько четко, что предсказать тот результат, который получится?
13:35 Или попробовать его таким образом адаптировать, если мы говорим про те нейросети, которые позволяют либо увеличивать изображение, либо менять какие-то в нем детали, либо делать различные вариации, соответственно, то здесь дизайнер может скорее выступать в роли некого оператора умной нейросети, умной машины, при помощи которой он как, при помощи одного из инструментов, что-либо создает.
14:03 С другой стороны, есть достаточно большая и важная история, связанная с авторскими правами и то, что создает нейросеть.
14:12 На самом деле у разных нейросетей различная правовая база.
14:17 И нужно смотреть, очень четко читать описание тарифов в рамках нейросети, насколько можно использовать лицензионно эти изображения, которые нейросети создают.
14:26 При этом важно понимать, что есть достаточно много изображений, на которых изображены люди, лица людей, и даже если они созданы при помощи нейросети, у нас все равно нет стопроцентной уверенности в том, что действительно такого человека не существует, что в какой-то момент он не придет в ту компанию, которая использует его изображение, не обратится с вопросом на том, что ему также причитается какой-либо гонорар за использование его изображения, ну или, соответственно, обратиться в суд за несанкционированное использование его изображения.
15:01 Поэтому с этим кажется, что нужно быть достаточно аккуратным, а если смотреть на то, что создается при помощи нейросетей какие-то рекламные материалы, то, как мы с вами знаем, достаточно
15:14 сильно, достаточно активно используется изображение людей, изображение животных.
15:20 И третья категория: все время забываю, что там
15:24 больше всего нравятся пользователи люди, животные и что-то еще, да?
15:31 Ну, вот, наверное, еду можно сгенерить, но кажется, что зачем это делать, если это реклама какого-либо кафе или ресторана, то там нужно показывать действительно существующую еду.
15:43 Может быть, с горные пейзажи, всевозможные
15:47 Такие абстрактные природные виды.
15:50 Здесь возникает вопрос: вообще о коммерческом использовании нейросетей - генерации изображений вообще для чего-то нужна, в каких случаях это может быть использовано?
15:59 И люди, которые достаточно сложно фотографировать, если вы представляете себе фотографический процесс, который может заниматься на съемке в студии ни один час, ни один день для того, чтобы получить тот самый классный результат - там, условно, не знаю, фэшн-съемки или съемки эмоциональные, там, где нужно что-то опять же в рекламе, очень четко передать, съемки вместе с какой-либо продукцией, вот это вот все.
16:26 Все равно для того, чтобы сделать то же самое при использовании нейросетей, нужно будет вначале подготовить эти изображения отдельно от людей, например, или рендеры, а потом в дальнейшем писать правильный запрос для того, чтобы это скомпилировать.
16:41 Кажется, что пейзажи скорее это редкая история.
16:45 Может быть, да, городские пейзажи могут использоваться в каких-либо коммуникациях на сайтах, баннерах, там, где-то еще можно представить - в принципе, в графическом дизайне, но горы, снежные шапки, деревья, и так далее.
16:59 Мне кажется, что проще пойти на фотосток и купить такое изображение, чем генерировать его при помощи нейросети.
17:07 Кстати, а появились ли уже нейросети в качестве авторов на фотостоках.
17:13 И, может быть, они появились, а мы не знаем об этом.
17:16 Ну, то есть, они мимимикрируют под реальных авторов.
17:19 Возможно, они уже представляются, как.
17:22 Не хочется называть это известное всем имя одного из персонажей нейросетей одной крупной российской студии, которая существует уже достаточно давно и генерирует логотипы для крупных и не только для различных организаций можно прийти и попробовать при помощи него сгенерировать пути какой-то результат?
17:42 Классно, кажется, что для кого-то это может работать.
17:45 Вопрос: насколько это будет ложиться то произведение, которое получится в итоге в целевую аудиторию, опять же, и будет передавать все эти смыслы, ценности, образы, которые хотелось туда изначально заложить.
18:00 Паша, я хочу прежде чем задать следующий вопрос: прокомментировать.
18:04 Вот ты сказал, что никому пока ничего не угрожает, пока еще не научились нейросети.
18:10 Ну, во-первых, настораживает, конечно, слово пока.
18:12 То есть, учитывая, как все это быстро развивается, могу себе представить, что через два года уже и будет угрожать настолько, что окажется, что в какой-то момент твой начальник - нейросеть.
18:23 Условно нет, но шутки шутками, но, например, в иллюстраторском комьюнити там уже вовсю пришли нейросети, и это стало проблемой.
18:32 То есть были там тоже всякие скандалы с тем, что авторы разделились там на два лагеря, одни топят против нейросетей, требуют их маркировать специальным образом на всяких вот сайтах, где публикуются авторские иллюстрации.
18:45 А другие авторы наоборот призывают использовать и всячески продвигают - и говорят, что вот мы в соавторстве с ней России сделали там крутейшую фэнтези работу.
18:56 Вот все-таки что ты об этом думаешь?
19:01 Кажется, что это, наверное, самая такая ближайшая к ней сетям область, которая будет, конечно, не поглощаться, но в которые нейросети будут использоваться максимально активно.
19:14 И да, действительно, кажется, что сейчас тот момент, когда различные нейросети, а я скорее воспринимаю их как инструменты.
19:23 Набирают определенную популярность, интересно говорить о том, что в соавторстве с какой-то конкретной нейросетью ты создал изображение.
19:33 Но при этом, наверное, это как различные инструменты в дизайне, которые появлялись последние годы.
19:40 Интересно было сказать, что я создал это при помощи какого-то конкретного инструмента Х, в тот момент, когда он набирал популярность, что я знаю этот инструмент, понимаю, как им пользоваться, и попробовал, что же при помощи этого инструмента можно создать.
19:55 Но в целом кажется, что это один из инструментов, что-то можно сгенерировать при помощи одной конкретной нейросети, что-то при помощи другой.
20:04 Это конкретный результат, который вместе с дизайнером получается.
20:08 Кажется, что это важно.
20:10 И я бы предлагал воспринимать в ближайшей перспективе нейросети - скорее как инструмент, которым дизайнер будет пользоваться для того, чтобы создать что-либо, для того, чтобы получить какой-либо результат в перспективе.
20:24 И да, действительно, сейчас тема иллюстраций и в принципе графический дизайн наиболее близкая к тому, что можно при помощи нейросетей закрывать.
20:36 Но при этом университетям нужно на чем-то учиться, и кажется, что проще всего учиться на объектах искусства и на том, что входит в категорию графического дизайна.
20:48 Наверное, для того, чтобы перейти на следующий уровень и начать
20:52 разбираться в Уи, разбираться в УА и продуктовой составляющей здесь.
21:00 Есть определенный гап когда-то.
21:02 Нейросети, наверное, погрузятся и в это, и смогут генерировать что-то на основе
21:09 более глубокого анализа всего, что было создано.
21:12 Но пока кажется, что это скорее какая-то далекая история.
21:16 Павел, продолжая вот эту тему с помощью иллюстратором.
21:22 Ты сказал, что иллюстрация - это ближайшая зона опасности, скажем так, да, для поглощения нейросетями.
21:28 Но вот такая мысль мелькнула, что чтобы иллюстратору, управляющему нейросетью писать запросы, для этой нейросети ему нужно иметь насмотренность в плане живописи и дизайна и уметь писать сложный запрос.
21:42 То есть, во-первых, нужно иметь насмотренность и во-вторых, нужно хорошо формулировать свои мысли зачастую еще и на английском языке.
21:50 То есть получается, что даже с нейросетью без общего образования дизайнерского, ну, не выехать.
21:58 Ну да, я бы немножко даже конкретизировал, что получается, что профессия дизайнера несколько трансформируется в сторону такого более журналистского, что ли, подходы?
22:08 Знаю понемножку обо всем
22:11 и могу грамотно это описать, с другой стороны, дизайнер и до нейросетей, если ему поступал, например, берем графического дизайнера, который делает фирменный стиль для какой-нибудь металлообрабатывающей компании, он все равно должен был погружаться в контекст.
22:25 Ну, хороший дизайнер, да.
22:27 Да, это важно, что хороший дизайнер, конечно, должен в любом случае погрузиться в какую-то конкретную область, с которой он работает, или в конкретный инструмент.
22:37 По сути, нейросеть становится в перспективе неким хардовым инструментом, который имеет смысл знать для того, чтобы быть на таком же уровне, как и коллеги по цеху, не зная определенных инструментов графического дизайна, приведен
22:57 фигма как наиболее, наверное, распространенного сейчас сложно куда-то двигаться.
23:03 Можно создавать изображения, и тут можно привести разные примеры: в Орде, в Э, в ПуэрПойнте, я не помню точно как на Венус называется стандартный графический редактор.
23:18 Пойнт, по-моему, вот в нем тоже можно создать графическое изображение.
23:22 Оно будет определенным приближением к тому, что хочется получить в результате.
23:27 А можно использовать нейросеть, каждый из этих инструментов - хардовый инструмент, который нужно изучить для того, чтобы понять, насколько он подходит.
23:36 Он может подойти к конкретному дизайнеру, а может не подойти.
23:39 Ну, вот, для того, чтобы использовать грамотно нейросеть, надо уметь писать промп, надо разбираться в стилях, в жанрах, в общем, формулировать, причем формулировать на языке понятном машине для того, чтобы там в Парпоинте или там, да, есть какой-то японский художник, который в Эсселе создает графические шедевры, закрашивая каждую ячейку своим цветом.
24:02 Ну, то есть, для этого не надо владеть языком на высоком уровне.
24:06 Языком ты имеешь в виду русским английским или языком запросов?
24:10 Я имею в виду чисто литературную историю.
24:13 Там же с языком еще связано, что у университета есть такое понятие, как токен, то есть она воспринимает запрос, который мы и пишем кусочками.
24:22 Как бы вычленяет кусочки смысла, и на основании их рисует какое-то изображение.
24:28 Если мы говорим о рисуночных нейросетях.
24:30 Павел, может быть, ты меня сейчас поправишь?
24:33 Вот это тоже интересный нюанс.
24:34 То есть, опрос, который очень грамотно сформулирован литературным русским, английским, неважно, каким языком, она может понять, ну она в данном случае
24:47 могут понять совершенно не так, как мы понимаем этот запрос.
24:52 И тут, вообще, это понятно, что когда мы говорим про нейросеть, понимают, это такой антропоморфизм.
24:59 Но даже сам текст, который мы и пишем, она его раскладывает на какие-то части, не такие, на какие мы его раскладываем, и вот этим получается тоже надо владеть.
25:08 И так хочется задать вопрос нашему гостю Павел: как этому всему научиться?
25:14 Да, мне кажется, что научиться можно точно так же, как и мы учились в этом момент.
25:19 Поиску, если вы помните, когда-то 25, может быть, больше лет назад, в тот момент, когда появлялись первые поисковые машины, и тоже когда мы заходили на главную страницу Гугл или Яндекс, мы выбивали определенный запрос, и он мог быть сформулирован не детское автокресло купить, мог быть сформулирован несколько иначе.
25:45 Где купить детское авто, кресло, и дальше можно представить себе.
25:49 Наверное, в тот момент таких запросов еще не было.
25:51 Я привожу уже чуть больше приближенный к нашей текущей реальности возможный запрос, но в целом мы же научились формулировать правильно запросы в поиск, точно так же и нейроссеть.
26:05 Кажется, что для того, чтобы сформулировать правильный промпт, нужно несколько раз попробовать, посмотреть, с чем нейросети умеют работать и как они на это реагируют.
26:17 Даже одно и то же изображение, один и тот же запрос нейросети обрабатывают немного по-разному.
26:24 Этим летом я экспериментировал и один и тот же запрос отправил в десяток разных нейросетей.
26:31 И получил очень разные результаты.
26:34 На самом деле, практически все, точнее, все нейросети согласились с моим конкретным запросом про слоненка поработать, и это уже здорово, потому что есть некоторые нейросети, которые от определенных тем отказываются и говорят, что с таким запросом мы работать просто не можем.
26:51 Переформулируйте его, пожалуйста.
26:54 И кажется, это может возникать из-за того, что есть различные форматы законодательства, в рамках которых регламентируется в том числе и генерация изображений.
27:11 Имеет смысл очень аккуратно работать с нейросетями и формулировать эти запросы.
27:16 Кто-то умеет отказываться, кто-то, возможно, нет.
27:20 Боль, они ведь еще пишут все эти промпты и сохраняют их у себя, а потом передают куда следуют: и учатся - и учатся на них.
27:33 Есть, кстати, одна нейросеть, я не знаю, можем говорить какие-то названия или не будем.
27:37 В общем, есть одна нейросеть, которая генерит не только изображение, но она еще предлагает генерить промпты.
27:45 То есть ты пишешь промпт, нажимаешь кнопочку там сгенери промпт на основании моего промпта, она выдает варианты промптов, которые, в свою очередь, уже можно скормить.
27:56 нет, ей же скормить.
28:00 две нейронки в одной: одна такая маленькая, которая промпта тебе помогает генерить, а основной ее мотор - это уже генерация картинок.
28:07 Паша, я хотел еще попросить: сможешь ли ты нам прислать результаты тех экспериментов, которые ты летом проводил, сравнивая разные нейросети по одному и тому же промпу, чтобы мы у себя опубликовали?
28:19 Да, конечно, я поделюсь.
28:20 У меня есть статья на медиуме.
28:22 Можно туда зайти и посмотреть.
28:25 Да, это достаточно интересно.
28:27 При этом, я когда эту статью писал, писал ее весной, и вналеча опубликовал ее в России на русском, потом перевел на английский через какое-то время и опубликовал на медиуме.
28:42 И несколько изображений я перегенерил, потому как нейросети развиваются очень быстро и собственно было видно насколько по-новому генерация этого слоненка из моего запроса улучшилась в некоторых случаях.
29:00 опять же не, будем приводить пример, у каких нейросетей произошел очень большой скачок.
29:05 На самом деле, у тех, которые работают с изображением достаточно большого количества, с начала года поменялось очень многое.
29:11 Они научились многому.
29:12 А можно такое трикстерский вопрос?
29:15 А ты специально взял персонажа, у которого как бы нет пальцев?
29:23 Это тоже достаточно интересно, если посмотреть.
29:26 Я могу сейчас попробовать найти и отправить эту статью, чтобы мы говорили примерно об одном и том же.
29:34 Я думаю, что она где-то у меня должна быть близко под рукой.
29:37 О, вот я сейчас ее перешлю, и можно будет посмотреть на те изображения, которые генерятся, и увидеть, что иногда у слона бывает несколько больше, чем два бивня, или больше, чем один холод, и количество ног может отличаться.
29:55 Нейросети, конечно, работают достаточно интересно даже на примере такого простого персонажа.
30:02 Ну, я еще в подтверждение слов Павлов скажу, что даже подряд заданный один и тот же запрос приводит к подряд двум разным картинкам.
30:12 Ну или там, когда в минуту прокрастинации я бываю генерирую картинки в нейросети, то результат там: 5 раз один и тот же запрос выдает 5 разных изображений.
30:22 Разные, конечно, они один и тот же сюжет, но разные, все равно.
30:27 Я, наверное, добавлю немножко: вот про ту самую нейросеть, в которой можно вначале сгенерить промпт, а потом уже на его основе создать какое-либо изображение.
30:38 До того, как это появилось, я пользовался двумя разными нейросетями, давно для генерации промпта, а другой для генерации конкретного изображения.
30:48 И это было достаточно интересно, потому что, с одной стороны, когда ты описываешь самостоятельно ровно то же самое, что проводишь через нейросеть для
30:59 генерации промпта, очень сильно отличаются результаты.
31:03 Очень сильно отличаются результаты как с точки зрения качества изображения, так и с точки смысла итогового изображения.
31:11 Поэтому кажется, что в целом это работает достаточно неплохо.
31:15 Вопрос, куда это изображение потом пойдет?
31:18 Потому что если это, например, будет
31:20 какая-то рекламная коммуникация.
31:22 Кажется, что достаточно интересно будет, как она будет восприниматься, ведь ее в том числе в какой-то момент будет воспринимать и нейросеть, анализирующая все рекламные объявления для того, чтобы ее отранжировать поставить ей какой-то определенный рейтинг и выдать какому-то количеству пользователей поэтому здесь вот начинается много разных интересных тем для того, чтобы поспекулировать про обучение нейросетей на изображениях, которые генерают нейросети, для того, чтобы в дальнейшем их отдать нейросетям, которые будут с ними как-то в дальнейшем работать.
32:04 Ты просто снял с языка вопрос: как только ты начал говорить, как быть-то в этой ситуации: ведь нейронки начнут учиться на картинках, которые сгенерировали нейронки, а они ведь должны учиться на настоящих, ну так возьму в кавычки это слово, на настоящих картинках,
32:21 не будет ли вот этот коллапс зацикленности, не произойдет ли он с нейронными сетями?
32:26 Я, может быть, скорее уражаюсь, но я думаю, что ты понимаешь, да, что я имею в виду?
32:29 Да, конечно, конечно, понимаю вопрос.
32:32 Мне кажется, что в какой-то момент это действительно произойдет, но и в целом уже происходит вот самый пример, который я описал до этого, когда нейросеть генерирует какое-то изображение, а потом его отправляют в рекламный кабинет какой-либо крупной сети, и она также прогоняет его через свои нейронки, ранжирует, выставляет ему рейтинг, показывает какому-то количеству пользователей, собирает обратную связь, не зная, что это изображение сгинировано на нейросеть.
33:04 Если я правильно помню, одна из крупнейших соцсетей собиралась в своем рекламном кабинете дать возможность прям генерить изображение внутри, просто задать конкретно несколько ключевых слов и по ним генерить изображение, показывать пользователю самостоятельно такой блэк бокс, в который ты отдал несколько слов, а потом получил какое-то количество пользователей, которые по этой рекламе к тебе пришли, перешли по конкретным ссылкам, и не можешь понять вообще, что хорошо сработало.
33:38 И тут, ребята, таргетологи и прочие маркетологи, которые занимаются подобными конверсионными историями, сразу же могут с одной стороны начинать немного переживать, с другой стороны, совсем этого не делать, потому как опять же это непредсказуемый результат.
34:00 А Паша, мы начали уже про это говорить, несколько раз упомянул, как конкретно нейросеть может помочь в работе дизайнера.
34:06 То есть, это генерация идей, это генерация визуального ряда, это исследования.
34:12 Вот можешь поподробнее про это рассказать.
34:14 Условно говоря, с практической точки зрения, вот скажем, типичный представитель нашей аудитории - допустим, мидл или джуниор-дизайнер - он хочет Здесь, наверное, как раз тот самый эксперимент, который мы проводили - хороший пример, когда практически не имея никакой информации, можно создать плюс-минус близкую к жизни, насколько это возможно.
34:42 Можно прийти в нейросеть, работающую с текстовыми запросами, генерающими текст, и попросить создать конкретную структуру.
34:54 Например, структуру сайта.
34:56 Пример, который у меня был, с которым мы работали на самом деле было несколько, но вот давайте сейчас возьмем один из них - это был сайт образовательного проекта, который запускал курс для начинающих дизайнеров.
35:11 И я просил нейросеть дать мне структуру этого сайта, каким образом, в какой последовательности мне конверсионно расположить основные блоки от хедера до футера, какое должно быть изображение, ключевое,
35:30 баннер на главном экране, какие сети должны быть в кнопках, какую информацию нужно рассказать.
35:37 И нейросеть на самом деле достаточно неплохо генерирует весь этот контент, начиная со структуры, а потом уже в рамках каждого из блоков показывая, что нужно создать.
35:48 На основе этого можно уже сделать запросы в нейросеть, которая будет генерировать изображения и подобрать визуал, сгенерировать логотип, сгенерировать изображения для веб-сайта, подобрать цветовую гамму.
36:02 Здесь уже на самом деле можно выбрать те инструменты, которые тоже относятся к искусственному интеллекту, на самом деле не являются нейросетями, а про которые мы не говорили практически с самого начала, в первую очередь говорили про нейросети, генерирующие изображения видео и текст как наиболее интересные и наиболее на слуху сейчас, но на самом-то деле есть и другие примеры использования искусственного интеллекта в дизайне.
36:30 Есть инструменты, которые помогают при помощи искусственного интеллекта на основе какого-либо изображения создать палитру для веб-сайта с различным количеством цветов или создать она может быть от 3-4 цветов до 20 которые гармонично будут восприниматься сбалансировать их задать какое-то
36:58 основной цвет, соответственно, выбрать правильный процент соотношения цветов.
37:04 Есть подобные инструменты для подбора шрифтовых гарнитур, вообще, какие шрифты будут сочетаться друг с другом, в зависимости от характера, который хочется в рамках сайта или проекта или приложения показать, соответственно.
37:22 Подобных продуктов достаточно много, это то, что генерится при помощи искусственного интеллекта и большого количества проанализированной информации до этого, но не настолько
37:36 в популярном формате, как генеративные нейросети, прямо сейчас.
37:42 Подобные инструменты тоже есть.
37:45 Следующая часть - это инструменты для исследования, вообще для того, как по тому прототипу, который был создан, будет пользователь двигаться.
37:56 На что он обратит внимание?
37:57 На заголовки, на изображения, на кнопке, собственно, можно примерно представить путь пользователя, путь взгляда пользователя по конкретному, будем говорить, про лендинг дальше, и понять, насколько он хорошо работает.
38:14 Не одно, что это определенное приближение, но все равно это даст возможность избежать некоторые стартовые ошибки.
38:23 А вот, Павел, возвращаясь к тезису о том, что нейросеть - это хардовый инструмент.
38:29 Кстати, очень неожиданный тезис для меня - прям такой: как сказать,
38:35 немножко ты снизил градус паники.
38:37 Потому что я уже морально готовился к восстанию машин, а ты сказал, что это просто хардовый инструмент, и стало как-то жить легче.
38:44 А как художнику или дизайнеру сохранить в случае использования нейронных сетей авторский стиль?
38:50 Вот иллюстратор - рисует серию иллюстраций, вообще, мне всегда казалось, что именно серия изображений - это довольно трудная задача для пользователя как оператора нейронки: во-первых, у нейронок есть например набор стилей какой-то, фиксированный.
39:05 Можно ей, конечно, что-то такое написать: там: запрос на три абзации в конце стиль мане, или там стиль ранний ренессанс, что-нибудь в этом духе, но нейронки все равно рисуют очень узнаваемо.
39:18 Вот, смотришь на картинку, и вот эх, это нейросеть нарисовало, все понятно.
39:23 Может быть, в твоем опыте есть опыт борьбы за стиль: как это сказать?
39:29 Чистоту стиль за чистоту стиль, да, борьбу за чистоту стиля.
39:32 Иллюстратор, понятно, он рисует, у него есть рука.
39:35 Его рука, его стиль - получается от природы.
39:39 А случай нейронок: ты просто пишешь текст, и она рисует всегда так, как она рисует.
39:44 Или это вообще нереально?
39:46 Никакого авторского стиля не может быть уже с нейронками.
39:48 И нужно просто писать правильный запрос и все, и расслабиться.
39:53 Вообще, кажется, что нейросети за последнее время научились действительно многому, и некоторые из них умеют воспринимать то изображение, которое им
40:06 Можно ввести текстовый запрос, а можно в этот текстовый запрос добавить конкретное изображение, основываясь на котором генерить что-либо.
40:15 Можно склеивать несколько изображений, например, взять изображение какого-либо животного и какую-либо стилистику в живописи, может быть, не столь очевидную, как Мане или Ван Гог, кого-то менее узнаваемого, и попросить эти два изображения соединить, выполнить изображение конкретного животного в конкретной стилистике.
40:38 И да, результат может не всегда получиться с первого раза такой, но в целом это уже получается.
40:48 Это достаточно здорово.
40:49 Кажется, что таким же образом можно было бы и иллюстратору двигаться с его авторским стилем.
40:56 Тут, наверное, вопрос: что нейросеть начнет на этой стилистике обучаться и кажется авторский стиль от этого сможет в перспективе потеряться потому что его будет создавать уже не автор а нейросеть это вот тот самый сложный вопрос с авторскими правами.
41:16 Конечно, по какому-то конкретному сэмплу, когда воспроизводится новое изображение, это здорово, но его авторам все же будет не иросеть, а не тот самый иллюстратор.
41:28 А что значит авторам будет нейросеть?
41:30 То есть, права на изображение принадлежат конкретной компании?
41:35 Нужно смотреть на условия использования каждой из нейросетей.
41:40 Где-то изображение, которое создано при помощи этой нейросети, нельзя использовать в рекламных целях, где-то только на определенных тарифах.
41:52 В каких-то случаях, соответственно, в зависимости от того, что это за изображение, можно увидеть другие юридические риски.
42:01 Поэтому нужно быть максимально аккуратней с генерацией людей, так и в принципе других изображений, максимально проверяя все возможные последствия.
42:12 Конкретно кто будет считаться автором, сказать сложно, если это просто сгенерированное по текстовому запросу изображения, то с большой вероятностью автором этого изображения будет нейросеть, а не тот, кто написал этот запрос.
42:29 Если там возникают какие-либо сэмплы, то тогда да, тогда уже вероятность того, что это изображение создано в соавторстве, оно будет немного выше.
42:41 Но при этом все равно, так как мы с вами рассматриваем нейросеть как хардовый инструмент и то изображение которое будет получено в рамках генерации кажется его имеет смысл после этого дорабатывать, изменять для того, чтобы получился действительно предсказуемый авторский результат.
43:05 Паша, у нас есть еще несколько вопросов.
43:08 Вот вначале перед тем, как мы начали запись, мы как ни формально обсуждали то, что произошло очень много изменений, в том числе в течение года.
43:22 Если говорить принципиально и максимально коротко, то у многих нейросетей генерирующих изображений изменилось
43:31 качество генерируемых изображений по одному и тому же запросу.
43:36 Кажется, что это достаточно важная история.
43:38 Кроме этого, многие из нейросетей научились, кроме того, что генерировать изображение - это увеличивать его разрешение.
43:49 Добавлять возможные поля по краю, собственно, достраивать изображение.
43:58 Ну, поскольку ты являешься дизайн-директором в Яндексе дизайнерам, которые хотят устроиться в Яндекс, что им нужно изучать, какие нейросети, какие технологии, не знаю, учиться писать промпты для того, чтобы быть успешными, их рассматривали в качестве соискателей.
44:16 Я бы сказал, что здесь скорее нужно быть знакомым с нейросетями, примерно представлять о том, что это такое и как этим можно было бы пользоваться.
44:26 Этого вполне будет достаточно.
44:29 Я могу предположить, что технологии будут меняться все же достаточно быстро, и в рамках нейросетей изменения будут также продолжаться каждые полгода достаточно резко, поэтому сказать, что там нужно смотреть какую-то конкретную нейросеть и учиться при помощи нее что-то сделать - достаточно сложно.
44:50 Думаю, что нужно просто общее представление - и насмотренность.
44:55 В общем, нужно быть в курсе, следить за трендами, за технологиями и не отставать, так сказать, от прогресса.
45:05 Перед эфиром мы спросили у Алисы, какие вопросы она бы задала про нейросети.
45:11 И один из вопросов был следующий: что такое перцептрон и как он связан с нейросетями?
45:17 И я, наверное, попросил бы Алису здесь включиться и ответить: Алиса, что такое перцептрон и как он связан с нейросетями?
45:29 Ну, она у меня стоит в соседней колонке, поэтому я, к сожалению не слышу ответа.
45:33 Не знаю, слушат ли Алиса меня, но, наверное, она лучше меня ответит на этот вопрос.
45:42 Мы замкнули нейросеть, но нейросеть.
45:44 Да, пусть нейросети друг с другом общаются без нас.
45:47 И у нас есть вопрос от подписчиков.
45:50 Вопрос звучит так: не совсем по теме нейронных сетей, но как после вуза можно попасть в очень известную и крупную компанию.
45:59 Есть ли варианты стажироваться параллельно с учебой?
46:07 Да, возможность стажироваться вместе с учебой, конечно же, есть, и стажировка - это отличный способ попасть в классные компании.
46:16 У нас достаточно много стажеров, которые остаются с нами после того, как стажировка закончилась.
46:24 Так, резюмируя, я думаю, что стажировка - это один из лучших вариантов во время учебы и попасть в какую-либо компанию.
46:31 Обычно стажировки бывают с каким-то ограниченным сроком, три месяца или полгода это отличная возможность с одной стороны посмотреть на компанию изнутри, насколько то представление, которое есть об этой компании снаружи, соответствует действительности, с другой стороны, проявить себя.
46:49 Поэтому я максимально всем рекомендую именно этот способ.
46:54 Мы ответили на вопрос подписчика.
46:58 Мы были безумно рады пообщаться с тобой, получить ответы на интригующие и интересующие дизайн комьюнити вопросы.
47:10 А сегодня с нами был Павел Исаенко, дизайн-директор в Яндексе и энтузиаст искусственного интеллекта нейросетей.
47:20 Спасибо большое, Паша!
47:28 Что ж, с вами был подкаст за дизайн.
47:30 Его ведущий я Орден Соснов.
47:32 И я Андрей Болканский.
47:35 Подписывайтесь на наши соц.
47:36 сети за дизайн и против всего плохого.
47:39 Всем пока, пока пока.
Комментарии
Войдите, чтобы оставить комментарий.