Генеративный дизайн — это разработка внешнего вида, состава и функций предметов, при которой часть решений принимает компьютер. К этому направлению относится и создание картинок в нейросети, и проектирование техники с участием искусственного интеллекта. Исследуем, как работают генеративные технологии, где их применяют, и почему это перспективное направление развития.
Что такое генеративный дизайн
Генеративным дизайном называют такой подход к разработке цифровых и физических объектов, в котором часть задач выполняет компьютер. Сейчас это понятие тесно связано с искусственным интеллектом (AI, ИИ). Но генеративные технологии в дизайне появились в 1960-х, хотя до начала эпохи Big Data к ним обращались редко. До изобретения ИИ дизайнеры прописывали в программе множество исходных вариантов и получали случайные комбинации элементов.
Искусственный интеллект может выполнять роль дизайнера в любой сфере: от разработки сайтов до производства техники. Чтобы получить результат, сначала нужно обучить нейросеть на массиве данных. Качество генеративного контента зависит от того, как сформулированы условия запроса.
AIгенерирует десятки вариантов дизайна и быстро решает задачи любой сложности. Инженеры и дизайнеры оценивают, что получилось. Результаты генерации используют как финальное решение или как основу для дальнейшей разработки. Генеративные технологии используют в архитектуре и промышленности, в графическом дизайне и веб-разработке, в индустрии развлечений.
Источник: ru.freepik.com
Зачем нужен генеративный дизайн
Ускорение бизнес-процессов. Искусственный интеллект за минуту решает задачи, на которые у человека бы ушло несколько рабочих дней. Это главное преимущество генеративных технологий. Компании внедряют инновации, чтобы ускорить производство и уменьшить издержки, в том числе за счет фонда оплаты труда. Компьютеризация снижает себестоимость готовых продуктов.
Объединение инженеров и дизайнеров. С приложениями для генеративного дизайна работают все участники команды. Без них инженеры часто делают акцент на технической стороне продукта, забывая про эстетику. Дизайнеры иногда предлагают красивые, но непрактичные решения. Новые технологии помогают создавать функциональные и эстетичные продукты.
Оптимизация производства.Искусственный интеллект в промышленном дизайне может:
проектировать детали со сложной архитектурой;
объединять несколько элементов в одну конструкцию;
уменьшать вес деталей без потери прочности;
планировать закупки сырья для производства;
находить слабые или перегруженные элементы механизма.
ИИ может виртуально тестировать детали. Инженерам не нужно изготавливать образцы и тратить время на испытания. Действие нагрузок на детали моделируется в программе. ИИ показывает, как можно изменить дизайн модели, чтобы сделать ее более прочной и функциональный.
Как работает генеративный дизайн
Генеративные технологии работают по одной схеме во всех направлениях дизайна. На начальном этапе проводится обучение искусственного интеллекта. Эту работу часто выполняют IT-компании, а инженеры и дизайнеры работают с готовыми программами. Пользователи описывают желаемый результат, а искусственный интеллект создает модели по заданным параметрам.
Правила машинного обучения включает развитие ИИ во время работы. Пользователи оценивают результаты генерации, и программа учитывает это при обработке похожих запросов. Накопленный опыт позволяет ИИ предлагать решения, которые соответствуют ожиданиям пользователя.
В промышленном дизайне генерация начинается с загрузки требований. Инженер или дизайнер описывает параметры проекта, а программа находит варианты решения задачи. Важно понимать, что искусственный интеллект не предлагает свои идеи. Он перебирает элементы готовых проектов и объединяет в новых сочетаниях. Специалист должен оценить результаты генерации и выбрать лучший вариант.
В веб-разработке используются генеративно-состязательные сети — GAN (Generative Adversarial Networks). Это алгоритмы машинного обучения, которые создают генеративный контент высокого качества. С помощью GAN можно создавать иллюстрации и видеоролики для сайтов. Для начала работы нужно загрузить датасет — это набор исходников, похожих на желаемый результат. После обработки датасета алгоритм начнет генерировать похожие картинки или видео.
Какие есть направления
Промышленный-дизайн
Генеративные технологии используются на сложных и наукоемких производствах. Искусственный интеллект проектирует детали и узлы. ИИ проводит расчеты, которые помогают делать механизмы прочнее и тратить меньше сырья на производство. Созданные с помощью ИИ конструкции часто выделяются среди аналогов, они отличаются футуристическими текстурами и формами.
Генеративный дизайн применяется для проектирования мебели, машин и механизмов, спортивной обуви и многих других товаров. Это востребованное решение во всех отраслях промышленности. Особенно активно его используют для разработки автомобилей, велосипедов и других категорий транспорта. Например, компания «Декатлон» презентовала велосипед с рамой, размеры которой подгоняются под владельца с помощью ИИ и 3D-печати
Архитектура
В архитектуре генеративный дизайн стал элементом BIM-технологии. BIM — это точная 3D копия объекта, которая учитывает все его особенности. Модель отражает архитектурно-конструкторские, технические, финансовые, бытовые и другие характеристики здания. Внедрение ИИ в архитектуре уменьшает расходы на проектно-конструкторские и строительные работы. Разработка 3D моделей зданий с помощью ИИ занимает меньше времени.
Веб-дизайн
Самый простой пример генеративных технологий в веб-дизайне — вставка картинок, созданных с помощью нейросетей. В интернете есть и более сложные инновационные сайты, где используются системы компьютерного зрения.
Заслуживает внимания проект Realless от программиста и художницы Олесей Чернявской. Чтобы оценить идею, откройте его и включите веб-камеру. Каждый раз, когда вы будете моргать, один из элементов будет меняться случайным образом. Сначала изменения будут незаметными, но через некоторое время страница будет значительно отличаться от первой версии.
Системы компьютерного зрения можно использовать и для других целей. Например, создать сайт, который узнает пользователей по лицу и меняет настройки дизайна для каждого человека. Можно сделать сайт, где страница будет размываться, когда пользователь слишком сильно наклоняется к экрану. Это решение поможет человеку следить за осанкой и сохранить зрение.
Графический дизайн
Генеративный подход используется при разработке фирменного стиля компаний. В России стала популярной нейросеть «Николай Иронов» от студии Артемия Лебедева. Она генерирует логотипы, выбирает цвета и шрифты, предлагает слоганы для бренда. Заказчик получает несколько готовых дизайн-пакетов, которые можно сразу запускать в производство.
Искусственный интеллект помогает визуализировать данные и создавать инфографику. Например, для пользователей Mac OS доступна программа NodeBox. В ней можно составлять блок-схемы на основе данных, которые часто меняются (котировки акций, курсы валют и т. д). Дизайнер выбирает шаблон инфографики и условия генерации отчетов. Нейросеть создает блок-схему и обновляет ее, когда меняются исходные параметры.
Генеративные нейросети применяются в маркетинге. Они создают дизайн упаковок и картинки для рекламных кампаний. Например, в 2017 году производитель Ferrero выпустил 7 миллионов банок Nutella с уникальными этикетками. Изображения создали в программе, которая сочетала шаблоны дизайна и выбранные цвета в случайном порядке.
Индустрия развлечений
Генеративный контент используется при разработке компьютерных и мобильных игр. Популярный подход — автоматическая генерация ландшафтов для виртуального мира. Нейросети выполняют рутинную работу и снимают часть нагрузки с гейм-дизайнеров.
Есть генеративные нейросети для обработки видео. Например, сервисы Arena и Avenue создают и совмещают визуальные эффекты. Полезные инструменты упрощают работу виджеев, монтажеров и видеоблогеров.
Развитие нейросетей породило новое направление в искусстве — ИИ-арт. Художники и дизайнеры используют генеративный контент как часть творчества. Например, французский художник Мигель Шевалье создает инсталляции, основанные на бесконечной генерации образов.
Плюсы и минусы генеративного дизайна
Плюсы | Минусы |
|
|
Как использовать генеративный дизайн
Исследуем, как работают генеративные технологии, на примере CAD-системы. Это программа для автоматического проектирования деталей и механизмов. Для примера возьмем систему Autodesk Fusion 360, в ней можно создавать элементы с нуля или улучшать готовые конструкции.
Пошаговая инструкция:
Установите Autodesk Fusion 360 с технологией Generative Design. Эта функция добавлена в стандартный набор инструментов в 2018 году.
Загрузите 3D-модель для оптимизации или опишите характеристики детали, чтобы создать ее с нуля.
Укажите, какие динамические и статические нагрузки будут действовать на деталь.
Опишите смежные элементы механизма или укажите места, форму которых нельзя менять.
Выберите одну или несколько технологий производства.
Перечислите допустимые материалы.
Запустите процесс генерации.
Autodesk Fusion 360 проектирует детали или элементы механизмов, учитывая заданные условия. CAD-система проводит расчеты и предлагает десятки и сотни вариантов одной детали. Инженеру остается выбрать подходящее решение. Результат генерации можно изменить как вручную, так и с помощью искусственного интеллекта.
Какие есть инструменты
Для промышленного дизайна
Autodesk Fusion 360 — это самая популярная CAD-система с технологией Generative Design. Она создана для профессиональной разработки 3D-моделей. В меню есть много вариантов настройки автоматического проектирования. Программа может не только создавать детали по запросу, но и управлять производством. Есть бесплатная версия софта для домашнего использования.
NX от компании Siemens содержит широкий набор инструментов для графического дизайна. У нее более сложный интерфейс, чем у Fusion 360. Софт поддерживает управление полным жизненным циклом продукта. В программе можно проектировать детали и производственные процессы. Цена лицензии высокая, поэтому NX используют только крупные предприятия.
Creo от компании PTC — это модульное решение для дизайнера. В приложении можно создавать 2D и 3D модели, управлять обслуживанием механизмов, планировать жизненный цикл изделий и приложений. В настройках можно выбирать стандартные и адаптивные схемы производства. Есть возможность сравнивать материалы и схемы производства, чтобы выбрать оптимальный вариант. Пользователь может выбрать и оплатить набор модулей, подходящий для его задачи.
Для графического и веб-дизайна
Hatchful — бесплатная нейросеть для генерации логотипов. На первом этапе нужно определиться с визуальным стилем бренда. Далее ввести название и слоган компании, и выбрать площадки, где будет размещено лого. Нейросеть предложит десятки вариантов на основе исходных настроек. На следующем этапе можно изменить готовый логотип во встроенном редакторе.
ShadowDraw — бесплатное приложение для iPad с версией iOS 13.0 или выше. В программе есть широкий набор инструментов для рисования и уроки от профессиональных художников. В режиме генеративного дизайна нейросеть распознает контуры рисунка и предлагает несколько вариантов, как его завершить.
Poster Generator — бесплатная нейросеть, где можно создавать постеры. Приложение доступно на английском языке. У сервиса лаконичный интерфейс с небольшим количеством инструментов. На первом этапе можно выбрать цветовую гамму для фона и настройки изображения. Нейросеть будет генерировать случайные постеры. Получив подходящий вариант, можно остановить работу и перейти к редактированию. В настройках можно изменить форму, текстуру и цветовую палитру фигуры на переднем плане.
Источник: ru.freepik.com
Типичные ошибки и как их исправить
Ставить абстрактное задание. Чтобы получить генеративный контент, который вам понравится, важно представлять себе результат. Если вы будете вводить абстрактные запросы, вы получите не тот дизайн, который хотели бы видеть. Когда вы будете ставить задачи для нейросети, вводите как можно больше параметров. Чем точнее указаны настройки, тем лучше результат.
Не сохранять удачные запросы. Техническое задание для нейросети называется «промпт». Это настройки, по которым алгоритмы генерируют контент. Если вы быстро получили дизайн, который вам понравился, сохраните промпт. Библиотека с шаблонами помогает тратить меньше времени на постановку задач.
Не проверять результаты. Искусственный интеллект не умеет творить, как это делает человек. В процессе генерации он объединяет элементы других работ. Генеративный контент часто содержит ошибки, самая известная из которых — неправильное рисование рук. Иногда нейросети копируют стилевые и жанровые особенности работ, защищенные авторским правом. Проверяйте результаты и отклоняйте заимствования, исправляйте ошибки в графическом редакторе.
Главное, что нужно знать
Генеративные технологии — это создание уникального контента с помощью компьютерных алгоритмов. Человек ставит задачу для искусственного интеллекта и проверяет результаты, созданные программой.
Генеративный дизайн можно использовать во всех сферах экономики: от промышленности и архитектуры до веб-разработки и медиа-индустрии. Нейросети научились проектировать детали и механизмы, создавать картинки и короткие видео, наполнять сайты по шаблонам и решать другие задачи.
Главное преимущество генеративного дизайна: экономия рабочего времени сотрудников. У специалистов остается больше времени на творческую работу. Компании экономят деньги при разработке продуктов. Дополнительную прибыль они направляют на развитие бизнеса.
У технологии есть недостатки. Генеративный контент зависит от формулировки запросов и качества машинного обучения. Чтобы получать хорошие результаты генерации, компаниям приходится устанавливать хороший софт и нанимать сотрудников, которые умеют работать с искусственным интеллектов.
По статистике от исследовательской компании Market Data Forecast, объем мирового рынка генеративного дизайна каждый год увеличивается на 20%. Это перспективное направление для развития. Если вы начнете изучать генеративные технологии сегодня, вы легко найдете высокооплачиваемую работу в будущем.
