ЭКСПЕРТ ПРО // ИИ_в_дизайне
Как нейросети помогают человеку творить?
рассказывает Юлия Семёнова, руководитель направления позиционирования стратегических инициатив «Газпромнефть ИТО»
Я начала увлекаться нейросетями практически с момента их появления. Тогда, несколько лет назад, я работала в рекламном агентстве, и ИИ только начинал входить в повседневную практику. Можно было использовать его для выполнения довольно простых задач: создание мокапов, оживление фотографий, упаковка концепций для клиентов.
Но по мере развития технологий работать с нейросетями становилось все интереснее. Почти каждый месяц появлялись новые инструменты или прокачивались старые, которые открывали новые возможности для творчества. Точность генерации изображений повышалась, а значит на изображениях с людьми больше не было лишних пальцев, рук и других конечностей. Сегодня мы уже можем использовать модели, чтобы создавать полноценные анимационные ролики без глубокого знания Blender (программа для создания трехмерной компьютерной графики и анимаций).
В этой статье я поделюсь своим опытом и покажу, как создаю генеративные анимации и визуалы. Разберем весь процесс на примере реальной задачи, с которой наша команда столкнулась совсем недавно: нам нужно было разработать рекламный ролик для сервиса AstraFix:Selfser vice.
Шаг 1. Сценарий и подготовка к раскадровке
Любой ролик начинается со сценария. В нашем случае основу подготовила моя коллега Елизавета Кирилина: она разработала сценарий и примерную смысловую раскадровку, где было обозначено, что может происходить в каждом кадре и какую мысль должен донести ролик в целом. Поскольку проект создавался в рамках фирменного стиля компании, все визуальные решения должны были соответствовать корпоративным требованиям. Поэтому еще на этапе подготовке важно было определить будущую визуальную систему ролика.
Для раскадровки (и в целом) я использую Figma. Тут все довольно просто: разбиваю рабочее поле на отдельные кадры/квадраты, кратко описываю, что происходит в каждом из них, а затем постепенно начинаю наполнять их изображениями. Такой подход позволяет заранее увидеть композицию ролика и понять, насколько удачно сцены складываются в единую историю.
Шаг 2. Определение цветовой палитры и сути персонажа
Так как одной из важных задач было сохранить фирменный стиль, то основная цветовая палитра проекта стала бело-синяя с оранжевыми деталями. При этом хотелось уйти от слишком очевидной визуальной метафоры, когда проблема изображается красным цветом, а ее решение – зеленым. Такой подход выглядел бы шаблонно и скучно. Вместо этого я выбрала более лаконичную, светлую и минималистичную стилистику.
Главным героем ролика стал небольшой робот АстраФиксик – персонаж в форме звезды, визуально связанный с операционной системой Astra Linux. Он должен был стать эмоциональной точкой контакта между сервисом и зрителем: дружелюбным, ненавязчивым и вызывающим симпатию.
Я сознательно отказались от человекоподобного робота. Такой персонаж воспринимался бы как человек, тогда как мне хотелось создать более универсальный и метафоричный образ.
Шаг 3. Создание персонажа и раскадровки
Сначала я примерно представила, каким должен быть герой: светлым, минималистичным, с немного наивным характером – чем- то напоминающим Валли.
Чтобы задать основу будущего дизайна, я быстро собрала эскиз в Figma из простых геометрических фигур. О н не был финальной иллюстрацией, он скорее служил ориентиром для композиции и формы персонажа, которого затем предстояло сохранить во всех кадрах ролика.
После этого я собрала несколько референсов вместе: собственный набросок, изображения Валли и еще несколько удачных примеров роботов, найденных в интернете. Все эти материалы вместе с текстовым промптом отправились в нейросеть NanoBanana.
В промте надо было четко отметить, какое изображение – это референс по свету, какое по композиции, какое по фактурам и тп.
Промт был такой:
Конечно, генерация не стала финальным этапом. Изображение дорабатывалось в графическом редакторе Photoshop: убрать небольшие артефакты, исправить цветовые неточности и выровнять однотонные поверхности. Генеративные модели до сих пор часто создают на них шум или неравномерные градиенты, поэтому ручная доработка остается важной частью процесса.
Также вы можете писать более простой промт сразу на русском языке.
Когда основной персонаж был готов, оставалось сделать раскадровку с ним. На следующих кадрах важно было сохранить ту же степень детализации, те же пропорции и стиль. Следуя сценарию, я последовательно генерировала сцены, а затем при необходимости дорабатывала их в графических редакторах: добавляла логотипы, элементы интерфейса и другие фирменные детали.
Кстати, на этом этапе есть небольшой лайфхак. Некоторые кадры можно генерировать сразу по четыре за один запрос. Например, с помощью ChatGPT, а затем разрезать получившееся изображение на отдельные кадры и при необходимости доработать их. Это позволяет заметно ускорить работу, а часть задач выполнить бесплатно.
На примере ChatGPT разберем раскадровку ролика. Я ввела в запрос в чате самого персонажа, а затем текстовый промт прямо на русском языке:
Конечно, такая раскадровка нуждается в сильной доработке, но она дает нам представление, что будет хорошо смотреться в кадре, а что не очень.
Из полезных советов также – возможность использовать нейросеть Nano Banana бесплатно. Она доступна через Google Labs. Но перед использованием советую внимательно ознакомиться с пользовательским соглашением: сервис оставляет за собой право использовать созданные вами изображения для обучения моделей или других внутренних целей.
В день дается около 15 бесплатный генераций в высоком качестве. В бесплатной версии нейросети ChatGPT также доступны несколько генераций изображений в день. Если вы регулярно работаете с графикой, платная подписка довольно быстро окупается – она избавляет от большинства ограничений и заметно ускоряет процесс.
Я дорабатывала все изображения чаще всего в NanoBanana в бесплатной и платной версии, затем убирала какие -то артефакты через графические редакторы.
Шаг 4. Анимация
Когда вся раскадровка готова, можно переходить к анимации. В моем случае именно генеративный ролик состоял из 12 кадров, еще несколько кадров были разработаны вручную, т.к. отражают интерфейс или ссылки.
Для генерации анимации я использовала нейросеть Seedance.
В зависимости от поставленной задачи Seedance поддерживает разные сценарии генерации: можно создавать видео по текстовому описанию, анимировать готовую раскадровку, использовать референсные изображения или даже заменять персонажей в существующих видеороликах. Возможностей действительно много, и именно поэтому стоит потратить время на изучение лучших практик.
В нашем случае мы используем готовую раскадровку, текстовый промпт к раскадровке и референсные изображения.
Максимальная продолжительность одного ролика в Seedance – 15 секунд. В большинстве случаев этого более чем достаточно. Если ролик длиннее, достаточно разбить раскадровку на несколько частей и сгенерировать их отдельно. Промпты я всегда пишу сразу на английском языке. Seedance – китайская модель, и дополнительный перевод с русского только увеличивает вероятность того, что часть смысла потеряется. Практика показывает, что английские промпты дают более стабильный и предсказуемый результат.
Еще одна удобная возможность Seedance – ссылки на изображения через символ @. Благодаря этому можно указать, какие кадры использовать в качестве референсов, какие объекты должны сохраняться между сценами и как один кадр связан со следующим. Это помогает добиться гораздо более консистентной анимации.
Например, первые 15 секунд ролика и с 6-ю кадрами были со следующим промтом:
Далее остается выбрать параметры генерации.
Если промпт составлен правильно и все настройки выбраны корректно, качественную анимацию вполне реально получить с первой попытки. В нашем проекте практически так и произошло: только один кадр пришлось перегенерировать.
Вы можете использовать либо автоматические переводчики с русского на английский, либо писать более простые промты сразу на русском. Например – подгружаете вашу раскадровку как файлы в Seedance и пишите промт на русском:
Шаг 5. Финальный монтаж
После генерации всех сцен остается собрать ролик в любом видеоредакторе.
Добавляем переходы между сценами – в приложении есть анимации перехода – это могут быть либо плавные трансформации, либо простые склейки без переходов вообще.
При необходимости размещаем подписи, титры/субтитры – важно соблюдать корпоративные шрифты, если ролик который вы делаете планируется для трансляции в контуре компаний, логошот и другие элементы, после чего отправляем ролик на согласование.
После утверждения ролик готов к публикации – в нашем случае он демонстрировался на корпоративных ТВ-панелях.
Важная информация, которая сэкономит вам токены
Главное в качественной ИИ-анимации - не выбор нейросети, а хорошо подготовленная и раскадровка: единая цветовая гамма, освещение, детализация и внешний вид персонажей. Не стоит смешивать несколько видеогенераторов в одном проекте – разные модели по-разному работают со стилем, движением и светом, что может нарушить визуальную целостность. и обязательно изучайте документацию выбранной нейросети.
A ChatGPT лучше использовать как помощника в написании промптов, а не как их безусловного автора, поскольку рекомендации должны учитывать особенности конкретной модели.
Всегда изучайте официальные примеры и подборки лучших практик. Именно там чаще всего можно найти самые интересные техники/промты, которые позволяют получить результат значительно лучше среднего.
Вдохновляйтесь, развивайте насмотренность и не бойтесь экспериментировать.