ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В РАЗРАБОТКЕ ДИЗАЙНА УПАКОВКИ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается методика поэтапного применения возможностей искусственного интеллекта при дизайн-проектировании упаковки. Приводится исторический обзор возникновения и становления нейросетей, их использование в качестве инструмента дизайнера. Приведены примеры применения методики: при создании упаковки линейки косметики и упаковки чая. Отмечены преимущества нейросетей. Обозначена первостепенная роль дизайнера, для которого искусственный интеллект – новый и удобный инструмент, экономящий время.

Ключевые слова: дизайн упаковки, применение нейросетей.

Дизайн упаковки – важнейший инструмент продвижения продукта. Он способствует привлечению внимания покупателя к товару, что ведет к увеличению продаж. Дизайнеры и маркетологи используют различные методы и приемы при проектировании упаковки. Новым, активно развивающимся методом является внедрение искусственного интеллекта.

Гипотеза исследования заключается в предположении о том, что применение методики внедрения нейросетей в дизайн упаковки позволяет увеличить эффективность создания уникальных и привлекательных дизайнов, что приведет к улучшению визуального восприятия и конкурентоспособности продуктов на рынке, при этом позволяет экономить ресурсы.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания методики использования нейросетей при проектировании дизайна упаковки.

Цели и задачи исследования:

1. Обзор исторического аспекта.
2. Описание методики использования нейросетей в дизайне упаковки.
3. Обзор примеров применения методики.

Предпосылки к появлению нейросетей берут начало в 1940-х годах. В 1943 году американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс опубликовали статью, описывающую модель нейронной сети, основанную на биологических принципах работы мозга. В 1950-х годах Фрэнк Розенблантт создал персептрон – первую искусственную нейронную сеть, способную распознавать изображения. В 1990-х нейросети стали применять в коммерческих целях. В 1998 году французский ученый Ян Лекун представил алгоритм обратного распространения ошибки, который стал основным алгоритмом обучения нейросетей. С 2000-х годов нейросети стали активно развиваться и использоваться при анализе данных. В 2010-х годах обрел популярность термин «Deep Learning», обозначающий алгоритм методов машинного обучения. Изучение алгоритма привело к высоким результатам, его развитие спровоцировало разработку новых инструментов и алгоритмов построения и обучения нейросетей.

Прорывом стало появление в 2020 году языковой модели GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), созданной американской организацией OpenAI. Модель успешно справлялась с большими объемами текстовых данных. В ноябре 2022 года выходит ChatGPT и за короткий промежуток времени обретает всемирную популярность у пользователей.

Нейросети стали широко использоваться мировыми корпорациями: Microsoft, Яндекс начали разрабатывать свои проекты на основе GPT-моделей. Нейросети постоянно развиваются и обучаются, работая с большим количеством информации. В настоящий момент они способны генерировать тексты, изображений и картин, мало отличимых от тех, которые создает человек [5, c. 25].

Нейросети стали активно использоваться дизайнерами и маркетологами как удобный инструмент, расширяющий возможности в дизайн-проектировании. Так, с помощью нейросетей можно автоматизировать многие рутинные процессы: обрезка и форматирование изображения, адаптация под нужный размер. Это позволит дизайнеру быть сосредоточенным на творческих процессах и разработке креативов [2, с. 371]. Кроме того, нейросети применяют для генерации изображений, которые могут быть задействованы в дизайне. Применение возможностей искусственного интеллекта может оптимизировать дизайн упаковки, чтобы улучшить ее эстетический вид и привлекательность для потребителей [6, с. 35]. Для поэтапного применения нейросетей в создании дизайн-проекта упаковки была составлена авторская методика:

1. Предпроектное исследование: анализ целевой аудитории, исследование конкурентов, составление мудборда, определение стиля и т.д.
2. Составление четкого технического задания.
3. Включение в работу нейросетей. Составление промта (Промт – текстовая инструкция, задаваемая пользователем нейросети, чтобы получить изображение, текст или код) дизайнером, использование текстовой модели нейросети для составления корректного запроса.
4. Работа в нейросети (генерация изображений: Midjourney, Leonardo, Kandinsky, Stable Diffusion и др., увеличение изображение без потери качества Gigapixel): загрузка фото-референсов, редактирование промта до получения нужного результата.
5. Доработка генераций вручную дизайнером.
6. Внедрение генерации в дизайн.

В качестве примера применения методики рассмотрим дизайн уходовой косметики бренда «Гельтек». В 2023 году была выпущена коллекция косметики, дизайн упаковки которой создавался при помощи нейросети Midjourney. Помимо упаковки иллюстрации были использованы в оформлении стенда для выставки в Китае. Техническое задание включало создание иллюстраций со славянскими девушками в народном костюме, в сказочном стиле. Отмечено, что «правильно составленное ТЗ – уже половина успеха» [4]. Возникали искажения в генерациях, дизайнеру приходилось вручную исправлять анатомические ошибки. Генерации для коллекционной линейки косметики были дополнены растениями, содержащимися в продукции. Дизайнер признает, что растения – слабая сторона нейросети, поэтому каждый элемент генерировался по отдельности. Кроме того, сгенерированные растения не соответствовали исходному запросу. Решением стало использование слов на латыни – таким образом были достигнуты нужные результаты. Итогом стал выход коллекции From Russia With Love, пользующейся успехом у покупателей (рис. 1). Посетители выставки также отметили высокий уровень исполнения стендов.

Рисунок 1. Коллекция косметики From Russia With Love бренда «Гельтек», разработанная при помощи нейросети

Другой пример применения методики – авторская разработка концепта линейки чая чая «Душистый лист». Разработка дизайна упаковки велась с использованием нейросети Leonardo. Концепция заключалась в создании образа «чая для путешествия». Разные вкусы чая имели привязку к конкретному региону: зеленый – Алтай, красный – Египет, ромашковый – Италия. Стиль – векторная иллюстрация. Чашка чая, пар, и прочие элементы были отрисованы автором. Было сформировано композиционное решение. Ввиду сложности и долгосрочности отрисовки фоновой векторной иллюстрации, отражающей пейзаж каждого региона, были использованы возможности нейросети. С помощью ChatGPT был составлен промт, максимально нацеленный на получение нужного результата. Затем промты и фото-референсы были загружены в нейросеть. После нескольких попыток были получены качественные иллюстрации, соответствующие запросу. Полученные изображения были успешно вмонтированы в проект (рис. 2). В результате использования такого инструмента, как нейросеть, задача по разработке была выполнена быстрее, чем если бы иллюстрации были отрисованы вручную, при сохранении качественного уровня исполнения.

Рисунок 2. Лицевая сторона упаковки чая, фон которой создан при помощи нейросети

На двух примерах было продемонстрировано, что нейросети являются полезным инструментом дизайнера при проектировании дизайна упаковки, экономящим время и ресурсы. Следование предложенной методике способно упростить процесс освоения дизайнерами нейросетей. Современному специалисту важно обладать навыками работы с искусственным интеллектом. Графический дизайн может постепенно трансформироваться в симбиоз человека и нейросети, реализуя преимущества обеих сторон [3, с. 103].

Преимущества использования нейросетей в дизайне упаковки:

1. Быстрая визуализация концепции.
2. Оптимизация рабочих процессов.
3. Создание элементов оформления (иллюстрации) в заданном стиле.
4. Развитие художественного видения, расширение насмотренности дизайнера.

В настоящее время нейросети не могут полностью создавать дизайн-проекты без участия дизайнера. Галушкин А.И. считает проблему нейросетей в том, что она не сможет смоделировать решение на основе опыта и особенностей отдельной сферы и ниши в дизайне, поэтому на данный момент нейросеть не сможет заменить дизайнеров [1, с. 70]. Нейросети не являются универсальным решением для всех задач дизайна, и требуют соответствующего обучения и опыта их использования [6, с. 36]. При активном развитии и постоянном усовершенствовании моделей генерации несовершенны, в них часто бывают искажения и анатомические дефекты. При этом искусственный интеллект не обладает креативностью, творческим мышлением, эмоциональным аспектом, пониманием исторического, культурного, социального контекста, этическими соображениями, умением оценивать и прогнозировать потенциальный результат.

Таким образом, цели и задачи исследования в целом достигнуты. Приведен обзор исторического пути нейросетей от предпосылок до современности. Определены преимущества использования нейросетей. Предложена и описана поэтапная методика применения нейросетей в создании дизайн-проекта упаковки и продемонстрирована на двух примерах. Обозначена первостепенная роль дизайнера, для которого искусственный интеллект – новый и удобный инструмент, экономящий время.

Список литературы:

1. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Серия «Нейрокомпьютеры и их применение». – М.: ИПРЖР, 2020. Кн. 1. – 456 с.
2. Коновалов Ю.Р., Трухина А.С. Возможности искусственного интеллекта в дизайне // Формирование механизмов устойчивого развития экономики: Сборник трудов III Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции. – Симферополь: ООО «Издательство Типография «Ариал». – 2023. – С. 368-371.
3. Лукьянова М.Е., Чиркова А.И. Перспективы использования нейросети в графическом дизайне // Регионы. Города. Ракурсы и параллели : Сборник научных статей VII Всероссийской научно-практической  конференции преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов. – Омск: Изд. Омский государственный технический университет. – 2021. – С. 98-103.
4. Тинькофф Журнал: Как наша компания сгенерировала дизайн упаковки для новой серии косметики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://journal.tinkoff.ru (дата обращения 21.12.2023)
5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2018. – 1104 с.
6. Шарин М.А., Чернышев Н.М. Козлов О.А. Нейросети и использование их в дизайне // Проблемы и тенденции научных преобразований в условиях трансформации общества: Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. – Уфа: Изд. ООО «Аэтерна», – 2023. – С. 32-37.