Как наша компания сгенерировала в нейросети дизайн упаковки для новой серии косметики

Я работаю в компании «Гельтек», которая в 1990-х выпускала гель для УЗИ.

Теперь мы разрабатываем уходовую косметику: кремы, сыворотки, маски и средства для волос. Из-за экспериментов в реакторах и тестов на создание продуктов уходит много времени. Проще говоря, многократные итерации и мелкие исправления результата, с которыми ассоциируются нейросети, нам очень близки.

Мы использовали искусственный интеллект в маркетинговой кампании одной из новинок. В начале октября выпустили коллекцию, дизайн для которой сгенерировала нейросеть. Рассказываю, откуда появилась идея, и показываю, что в итоге получилось.

Первые генерации. О том, что рано или поздно нейросеть нас всех заменит, не написал только ленивый. Новостей о развитии искусственного интеллекта стало так много, что наша компания решила проверить, на что способны новые технологии. Мы решили привлечь Midjourney для оформления стенда на выставке в Китае. В качестве ТЗ определили портреты стереотипно славянских девушек. Хотелось «клюквы», но красивой — чтобы посетители посмотрели и сразу поняли: это российский стенд.

У нас в штате не было мастера по работе с нейросетями. Профессия нейродизайнера новая, специалиста с пятилетним опытом еще не найти, поэтому в компании решили развивать собственные кадры. Задачу ознакомиться с возможностями Midjourney поставили штатному дизайнеру Насте. Вместе мы определили ключевые элементы для запроса: красивая славянская девушка, кокошник из ягод, яблоки, сказочный стиль.

Сначала генерация одного портрета занимала рабочий день, но со временем стали понятны принципы общения с искусственным интеллектом, и дело пошло быстрее. Даже здесь правильно составленное ТЗ — уже половина успеха.

Нейросеть генерировала красивых славянских девушек в кокошниках, но сразу стало понятно, что это не то, что мы хотели. Получилось чересчур реалистично — будто портреты участниц конкурса «Краса России — 1994». К запросу добавили слово «иллюстрация».

Еще одна проблема возникла из-за слова «сказка» в запросе. Хотелось получить архетипическую красоту, которую обычно рисуют в картинках к детским книжкам. Но слово в запросе играло с нами злую шутку. Девушки получались седыми, будто это молодые ведьмы.

Кроме того, нейросеть порой генерировала анимешные ушки и даже венки из лесных животных.

Исправление ошибок. Наша дизайнер должна была не только генерировать изображения, но и исправлять их: считать пальцы и удалять лишние части тела. Анатомические особенности у девушек возникали очень часто. Дизайнер решила, что исправлять проблемы в Photoshop проще, чем составлять новый запрос.

Правда, иногда мутации были очень серьезные — к примеру, у одной девушки возникла ступня на колене. Как бы хороша ни была девица, в таких случаях дизайнер запускала второй круг генерации.

Результаты. Посетителям выставки понравились наш стенд и изображения на нем. Да и мы сами высоко оценили эксперимент — даже дизайнер сказала, что генерировать в нейросети удобнее, чем рисовать самостоятельно.

В общем, стало понятно, что одним стендом дело не ограничится. Нам очень хотелось показать всем получившиеся иллюстрации. Компания решила создать коллекционную линейку косметики.

В компании решили не использовать готовые иллюстрации на этикетках косметики, поэтому вновь обратились к Midjourney. Концепт немного отличался от предыдущего: к красивым девушкам добавили растения, которые использовались в кремах и сыворотках. Для коллекции мы выбрали одни из самых популярных продуктов — в состав косметики входят экстракты алоэ, конского каштана, малины, ежевики и клюквы.

Оказалось, реализовать идею не так уж и просто, ведь ботаника — не самая сильная сторона нейросети. К примеру, вместо алоэ получались артишоки или любые другие суккуленты. Дизайнер не могла сгенерировать сразу и красивую девушку, и правильное растение. Пришлось все элементы создавать по отдельности. При этом возникали проблемы с генерацией отдельного венка, потому что нейросеть воспринимала его как настенный декор, а не аксессуар.

Методом проб и ошибок мы нашли лайфхак: Midjourney отлично понимает название растений на латыни. Видимо, это связано с тем, что в справочниках на мертвом языке использовали корректные иллюстрации. Пришлось помучиться, чтобы собрать изображения, зато была возможность выбирать из удачных генераций, на которых изображения выглядят реалистично.

Название для коллекции выбрали соответствующее. Так как мы изначально генерировали изображения для выставки в Китае, то серию назвали From Russia With Love. Судя по комментариям, покупателям очень понравились упаковки, так что эксперимент считаем успешным.

Наверное, главное преимущество нейросети перед живым дизайнером — вариативность. Если вы хоть раз просили художника переделать иллюстрацию, наверняка знаете чувство, когда вам приносят совсем не то, что вы хотели. Или почти то, но не совсем.

На этап «поиграйтесь шрифтами» может уйти много времени и нервов. И ваших, и несчастного художника, для которого каждое исправление — огромный труд, а каждый отвергнутый вариант — удар в сердечко. Работать с нейросетью намного проще и не так болезненно. Получаешь сотни вариантов и спокойно дорабатываешь один из них до идеального результата. Даже наша дизайнер считает, что искусственный интеллект упростит работу художникам в будущем.

В общем, нам очень понравилось — мы точно продолжим генерировать изображения в нейросети. Но заменять ею дизайнеров точно не будем — кто-то ведь должен контактировать с искусственным интеллектом и составлять запросы.

Сегодня нельзя игнорировать развитие нейросетей. Причем не только в дизайне. К примеру, с помощью искусственного интеллекта компания, в которой я работаю, строит прогнозы развития трендов на рынке косметики, а в будущем надеется использовать нейросети и для разработки продуктов.