Штучний інтелект у графічному дизайні: кейс генеративних нейромереж

Анотація

Мета статті полягає у з’ясуванні ступеню впливу ШІ на графічний дизайн на прикладі операціоналізації нейромереж, які уможливили генеративну графіку, дозволили використовувати високу варіативність параметрів, також регулювати кольорову гаму, контраст та геометричні пропорції об’єктів, що створюються. Методи дослідження. Застосовано емпіричний метод, метод аналізу та синтезу, а також якісні методи дослідження, які зокрема передбачають опрацювання наукових, популярних і веб-джерел, присвячених використанню генеративних мереж і ШІ у графічному дизайні; проаналізовано особливості та функціональні параметри окремих нейромереж у контексті теми статті. Крім цього, поряд з оглядом останніх досліджень, присвячених даній темі, прояснено і взаємозв’язок між експериментально-науковими дослідженнями графічного дизайну сьогодні та розвитком генеративного дизайну як перспективної технології з широкою сферою застосування та методу проєктування функціональних конструкцій графічного дизайну, UI/UX дизайну, анімації тощо. Наукова новизна. В статті вперше представлено комплексний підхід до проблеми застосування ШІ та генеративних нейромереж у графічному дизайні, а також розглянуто, зокрема на прикладі таких нейромереж як DALL-E, DALL-E 2, Stable Diffusion, MidJourney та Craiyon, потенціал, переваги та недоліки конкретних нейромереж під час генерування композиційно-графічних рішень. Висновки. З’ясовано, що генеративні нейромережі є одним із найпопулярніших видів ШІ у дизайн-індустрії у першій чверті ХХІ ст. Такі нейромережі, як DALL-E, DALL-E 2, Stable Diffusion, MidJourney та Craiyon, або професійні програми InDesign чи Illustrator, однозначно стали сьогодні незамінними помічниками для багатьох дизайнерів-графіків, які з їхньою допомогою відтворюють, трансформують і синтезують зображення, варіюють елементи відповідно до потреб користувачів, отримують змогу покращувати і редагувати варіації згенерованих зображень, а також регулювати геометричні пропорції, кольорову гаму і контраст об’єктів, використовувати високу варіативність параметрів.