Генеративный дизайн на практике: как дизайнеру работать с ИИ

ИИ уже уверенно вошёл в повседневную работу дизайнеров. Он не заменяет профи, но помогает справляться с рутиной, искать нестандартные решения и ускорять процессы. Рассказываем, какие задачи можно делегировать нейросетям для дизайна, в чём их сильные и слабые стороны, и как встроить ИИ в рабочий процесс.

Что умеет ИИ в digital-дизайне

Когда нужно быстро придумать визуальное решение, собрать черновик макета или подготовить адаптации, ИИ может серьёзно ускорить процесс. Главное — понимать, какие задачи он действительно решает, а какие по-прежнему остаются за дизайнером. Вот основные функции ИИ, которые уже можно внедрить в рабочий процесс:

Генерация визуалов по описанию. Нейросети вроде Midjourney, Stable Diffusion или ChatGPT создают изображения по текстовым запросам. Это может быть мудборд, визуальный концепт для презентации или обложка для соцсетей. Такая генерация особенно полезна на старте проекта — чтобы быстро накидать визуальные идеи, которые потом дорабатываются вручную.

Например, для сайта агентства бизнес-подарков Illan Gifts студия OTVETDESIGN разработала серию 3D-иллюстраций. Сцены — от кэрроловских садов до футуристических механизмов — создавались по промптам, а затем дорабатывались вручную и превратили сайт в арт-витрину бренда.

Подбор цветовых решений. ИИ-сервисы Khroma и Huemint анализируют существующие палитры и предлагают цветовые сочетания под конкретный проект. Это помогает:

• при создании айдентики,
• при обновлении визуального стиля,
• при сборке интерфейсов, презентаций и др.

Удаление фонов и лишних объектов. Нейросети Remove.bg, Cleanup.pictures, а также новые функции в Photoshop позволяют за секунды удалить фон, убрать лишние предметы, «почистить» изображение. Эта функция особенно выручает в SMM, email-дизайне, e-commerce — когда важно быстро привести визуал в порядок и не тратить время на ручную ретушь.

Так, агентство EMAILMATRIX обрабатывало 4000 изображений для рассылки: нужно было удалить фон, выровнять и привести всё к одному виду. Сервис Photoroom с пакетной обработкой справился с этим за 3–4 дня — вместо недели работы для 10 человек.

Стилизация изображений. ИИ может придать изображению в нужную стилистику: сделать его более «винтажным», добавить 3D-эффект или сделать его похожим на комикс. Такие функции есть в Artbreeder, Runway, Photoshop (Neural Filters).

В проекте «Лавка 100» команда Яндекса сгенерировала для упаковки изображения, стилизованные под произведения искусства. Для этого дизайнеры использовали нейросеть YandexART, а затем дорабатывали визуал вручную: добавляли текстуры, фильтры и состаривание, чтобы вписать изображения в фирменный стиль коллекции.

Генерация логотипов и айдентики. Сервисы для создания фирменных знаков отрисовывают логотипы и бренд-элементы, опираясь на вводные данные — тематику, цветовую гамму, типографику. Это не заменяет работу бренд-дизайнера, но может сэкономить время на этапе концептов или помочь молодым проектам, которые хотят сэкономить.

Создание карточек товаров и визуалов для маркетинга. Нейросети для работы с маркетплейсами автоматически расставляют объекты, подбирают фон, свет и перспективу. Это позволяет ускорить подготовку контента без студийной съёмки и долгого подбора фона.

Например, в проекте Lamoda × Baon вместо съёмки дизайнеры сгенерировали изображения людей в одежде бренда с помощью нейросети. Работа заняла около 90 часов, но итоговый визуал дал отличные результаты: многие баннеры с ИИ-изображениями показали конверсию выше, чем традиционные.

Улучшение качества изображений. С помощью нейросетей можно увеличить разрешение, повысить резкость и «очистить» изображение. Сервисы для улучшения качества картинок особенно полезны при работе с логотипами, архивной графикой или визуалами в низком качестве.

Дмитрий Чаплинский в своих авторских иконках использовал нейросети для детальной проработки, чтобы повысить чёткость, выровнять стилистику и добиться фотореалистичного вида — особенно в мелких деталях.

Генерация адаптаций. Нейросети могут сгенерировать несколько вариантов одного и того же визуала — квадрат, вертикаль, широкоформат. Это реализовано, например, Clipdrop или Runway. Но пока автоматические адаптации работают не идеально: дизайнеру всё ещё приходится вручную править композицию и текст.

Автоматическая вёрстка и генерация прототипов. Если дизайнер работает с веб-продуктом, ИИ может помочь даже на этапе вёрстки. Uizard, Galileo AI, Visily и другие платформы генерируют интерфейсы, лендинги и простые UI-компоненты по текстовому описанию.

Сценарии применения ИИ в работе дизайнера

В тандеме «дизайнер + ИИ» роли понятны: человек — как арт-директор, нейросеть — как исполнительный ассистент с бесконечной папкой вариантов. Дизайнер задаёт направление, отбирает лучшее, дорабатывает и отвечает за результат. ИИ предлагает идеи, ускоряет рутину, но ждёт, чтобы им грамотно распорядились. Именно в таком формате технология усиливает, а не заменяет живого дизайнера.

Рассмотрим, как это работает на практике — по этапам рабочего процесса.

Этап 1. Поиск идей и стилистики

Когда дизайнеру нужно оформить баннер, лендинг или карточки для соцсетей, всё начинается с поиска визуального направления. Раньше — часы на Pinterest и составление мудбордов. Теперь — несколько запросов в нейросеть.

Что делает ИИ:

• по короткому описанию предлагает десятки визуальных решений: разные стили, композиции, цветовые решения;
• помогает собрать первый черновой мудборд;
• может предложить неожиданные трактовки задачи, расширяя поле для креатива.

Что делает дизайнер: 

• формулирует чёткое ТЗ: задаёт целевую аудиторию, ограничения по стилю;
• запускает несколько генераций, отбирает и интерпретирует лучшие варианты;
• часто миксует идеи, дорабатывает их в графическом редакторе или использует как отправную точку для финального макета.

Например, в студии Артемия Лебедева нейросеть Николай Иронов генерировала логотипы для компании «КАН» — десятки вариантов по заданным параметрам. Дизайнер выбирал удачные или задавал новую генерацию. Это был творческий диалог, в котором ИИ подкидывал решения, а человек направлял. Финальный логотип, правда, в итоге не приняли.. Но сам процесс показал, как нейросеть помогает с идеями, даже если итог зависит от человека.

Сейчас нейросеть Николай Иронов успешно работает с клиентами студии. Тарифы предполагают от 999 вариантов логотипов: заказчик может выбрать понравившиеся сам или с помощью профессионалов.

Этап 2. Визуальное производство без съёмки и иллюстраторов

Когда проект требует уникального изображения — предметного фото, персонажа, иллюстрации — дизайнеру раньше приходилось заказывать фотосъёмку, обращаться к иллюстратору или часами искать нужный кадр в фотобанках. С ИИ дело идет проще и быстрее.

Что делает ИИ:

• генерирует изображение объекта в нужной обстановке (например, стакан смузи на тёплом расфокусированном фоне с мягким светом);
• создаёт стилизованные визуалы: flat‑иллюстрации, винтаж, 3D;
• помогает собрать серию карточек, визуалов для email, оформления лендинга или презентации.

Что делает дизайнер:

• решает, какой тип визуала подойдёт под задачу;
• задает параметры генерации: ракурс, композицию, свет, фон, стиль;
• отбирает варианты, устраняет ошибки генерации, подгоняет под бренд-гайд, дорабатывает в Photoshop или Figma.

Например — агентство ADMOS создавало комикс для компании MONT. Иллюстрации генерировались ИИ по сценарным описаниям. Каждый кадр дизайнеры правили вручную: убирали лишнее, выравнивали стиль, собирали раскадровку. В результате получился выразительный комикс без привлечения иллюстратора — быстро и в нужной стилистике.

Этап 3. Сборка макета

Когда идея визуала определена, начинается сборка финального макета — афиши, баннера, открытки, email-рассылки. Тут ИИ может взять на себя отдельные элементы, но за композицию и визуальную иерархию по-прежнему отвечает человек.

Что делает ИИ:

• генерирует фоны, текстуры, декоративные объекты;
• предлагает цветовые сочетания;
• может «расширить» изображение, создать обрамление или предложить вариант композиции.

Что делает дизайнер:

• выстраивает композицию, расставляет акценты, подбирает шрифтовые пары;
• учитывает правила восприятия, брендовые ограничения, формат носителя;
• дорабатывает сгенерированные элементы вручную — чтобы избежать артефактов, повысить читаемость, достичь визуального баланса.

В проекте ЖК Opus агентство Exalter использовало ИИ для генерации атмосферного окружения вместо банальных рендеров. Архитектурные визуализации сочетались с природными сценами от нейросети. Дизайнер сам выстраивал композицию, подбирал свет, ракурсы и цвета, чтобы всё выглядело цельно. Так получилось выделиться среди шаблонной рекламы недвижимости.

Этап 4. Адаптация и финальные форматы

Редко когда достаточно одного визуала. Один и тот же макет нужно адаптировать под сторис, баннер в рассылке, карточку в маркетплейсе. ИИ может помочь, но без контроля дизайнера результат получится шаблонным.

Что делает ИИ:

• автоматически меняет размеры и пропорции, переформатирует изображение;
• подгоняет визуал под разные устройства и платформы;
• может генерировать дополнительные версии или изменить детали при адаптации.

Что делает дизайнер:

• проверяет, чтобы смысл и композиция не потерялись в адаптациях;
• настраивает макет под носители: в одном случае важен крупный заголовок, в другом — визуальный акцент;
• тестирует читаемость, контрастность.

Что ИИ пока не умеет: ограничения и риски

ИИ в дизайне развивается быстро, но до полноценной замены человека пока далеко. Вот основные слабые места, которые стоит учитывать.

Нет настоящего креатива

ИИ не придумывает принципиально новое — он варьирует уже известное. Его композиции и стили часто повторяются, решения — шаблонны. Он может выдать сотни похожих картинок, но не создаст одну, действительно оригинальную.

Как раз такую проблему описывает EMAILMATRIX: при генерации героя для новогодней рассылки — милого дракончика — нейросеть упорно предлагала однотипные образы, несмотря на разные промпты. Позже похожие персонажи всплывали в письмах других компаний и даже на билбордах — так у сотен брендов оказался почти одинаковый «уникальный» герой.

Слабое понимание контекста и бизнес-целей

ИИ не знает, для кого и зачем создаётся визуал — он не понимает мотивацию аудитории, каналов коммуникации или KPI проекта. Он может сгенерировать красивую обложку, но не скажет, как она повлияет на кликабельность или продажи.

Нет стабильности и повторяемости

Иногда нейросеть выдаёт удачный результат, но потом повторить его невозможно. Это мешает в работе с сериями — например, когда нужно показать одного и того же персонажа в разных ракурсах или ситуациях.

Адаптация и вёрстка всё ещё слабые

Адаптации на разных форматах — результат шаблонный, не всегда читаемый. Автоматические ресайзы и апскейлы могут ломать композицию. Особенно чувствительно при переводе в печать, где важны нюансы цвета и разрешение — тут ИИ пока не заменит профессионала.

В проекте инвестиционных карт для банка «Тинькофф» дизайн-студия «ЦЕХ» работала с иллюстрациями заказчика, сгенерированными в Midjourney. Образы животных предстояло адаптировать под линогравюры. Чтобы подготовить изображения к печати, иллюстратору пришлось вручную дорабатывать каждую деталь — упрощать текстуру шерсти, вписывать декоративные узоры. В случае с иллюстрацией быка рисунок пришлось полностью создать заново. Кейс подчёркивает, что нейросеть может предложить эффектный образ, но без участия специалиста адаптация под печатные материалы и стилистику остаётся невозможной.

«Галлюцинации» и ошибки генерации

Нейросеть может «придумать» лишние детали: искажённые логотипы, странные позы, некорректные формы. Такие артефакты часто приходится править вручную.

В кейсе Repina Branding для фитнес-клуба Selform дизайнеры использовали Midjourney, чтобы сгенерировать фотографии моделей в фирменной спортивной форме. Это позволило обойтись без съёмки, но потребовало сотен генераций: нейросеть «галлюцинировала» позы, добавляла лишние предметы или путала пропорции. Дизайнеры вручную отбирали кадры, корректировали композиции и настраивали цвет — без контроля здесь не обойтись.

Этические и правовые риски

1. Плагиат и стилистические заимствования: много моделей обучены на нечётко лицензированном контенте — изображения могут копировать чужие авторские решения.
2. Скрытые предвзятости: часто ИИ руководствуется стилевыми и культурными стереотипами при генерации.
3. Юридическая неопределённость: вопрос авторства ИИ‑работ и ответственности до сих пор не решён, особенно в коммерческих проектах.

Будущее: что изменится

Некоторые сложности, с которыми дизайнеры сталкиваются сейчас, уже начинают решаться. Скорее всего, в ближайшие год‑два привычный рабочий процесс снова изменится — ИИ станет точнее, предсказуемее и полезнее. Вот направления, где особенно заметен прогресс.

Улучшение стабильности и повторяемости. Уже появляются функции генерации с сохранением seed — уникального идентификатора, который позволяет «повторить» нужный результат. Это особенно важно, когда нужно создать серию визуалов в одном стиле — например, для упаковки или бренд-айдентики. Пока такие инструменты доступны не везде, но они быстро развиваются.

Лучшее понимание контекста. Разрабатываются модели, которые можно дообучить под конкретный бренд, визуальный язык и тон коммуникации. Пока это требует технической подготовки и чаще применяется в больших проектах, но со временем такие функции могут появиться и в массовых ИИ-инструментах.

Регулирование авторства и раскрытие использования ИИ. Законодательство в области ИИ постепенно формируется: обсуждаются принципы авторского права, обязательства раскрытия источников, ограничения на deepfake и защиты оригинального контента. Уже сейчас всё чаще появляются пометки вроде «Создано с использованием ИИ» — например, в оформлении «Пушкинской Ласточки».

ИИ в других отраслях: промышленный дизайн, архитектура и fashion

ИИ всё активнее применяется за пределами графического дизайна — от мебели и одежды до городской среды и архитектурных инсталляций. Вот как он помогает дизайнерам в других сферах.

Промышленный дизайн

В этой сфере дизайнеры создают физические продукты — от мебели и бытовой техники до автомобилей и медицинских устройств. Каждое решение требует баланса между функциональностью, прочностью, стоимостью и эстетикой.

Как помогает ИИ:

1. Генеративное моделирование: ИИ предлагает десятки вариантов формы и конструкции на основе заданных ограничений — например, минимального веса и максимальной прочности.
2. Интеграция с 3D-печатью: ИИ сразу выдаёт модели с оптимальной внутренняя структурой (латис), что позволяет печатать лёгкие, но прочные детали.
3. Интерактивное проектирование: дизайнер может изменять параметры (вес, материал, геометрию) и получать новую форму в реальном времени.
4. Ускорение прототипирования: вместо долгих ручных расчётов — быстрая генерация и проверка десятков вариантов с оценкой вариантов эффективности.
5. Автоматическая оптимизация: анализирует, как объект поведёт себя под нагрузкой, какие материалы использовать и как их рациональнее распределить.

Мебельный бренд Archipelago разработал коллекцию уличной мебели с помощью нейросетей Midjourney и Stable Diffusion. Дизайнеры задавали промпты с описанием материалов, форм и контекста использования, получая десятки визуальных концептов. Из них команда отбирала лучшие и адаптировала под реальные технологии и материалы.

Архитектура и дизайн среды

Здесь искусственный интеллект работает с пространствами: от отдельного дома до городской среды. Архитекторы ищут баланс между эстетикой, функцией, нормами, инженерными системами и потребностями людей.

Как помогает ИИ:

1. Генерация вариантов планировок и фасадов: ИИ предлагает компоновки помещений, конфигурации застройки, модели этажности — исходя из участка, инсоляции, плотности и других параметров.
2. Анализ сценариев использования пространства: моделирует, как люди будут перемещаться, где образуются потоки, где стоит разместить вход, стоянку или детскую площадку.
3. Планировочные генерации: создаёт варианты планировок, фасадов и компоновок участков на основе данных о плотности, освещении и нормативных ограничениях.
4. Оценка устойчивости: моделирует энергопотребление, вентиляцию, инсоляцию и экологическую эффективность — до создания конструктивной концепции.
5. Концептуализация и визуализация: быстро генерирует фотореалистичные визуализации зданий и интерьеров — архитекторы получают отправные точки для переговоров и презентаций.

Например — арт-объект «Граникус» в подмосковном парке «Ёлочки» создавался с помощью нейросети Stable Diffusion. Команда дизайнеров и архитекторов использовала её для генерации визуальных концептов, вдохновлённых природными структурами — минералами, кристаллами, геологическими формами. Из сотен вариантов выбрали самые выразительные и доработали их в 3D, чтобы подготовить к производству. В итоге получился зеркальный объект с характерным многогранным силуэтом.

Fashion-дизайн

Дизайнеры одежды сталкиваются с высоким темпом индустрии: сезонность, тренды, производство. Каждая коллекция требует быстрых решений, но при этом — уникальности и точного попадания в запрос аудитории.

Как помогает ИИ:

1. Быстрая генерация эскизов и силуэтов: ИИ предлагает визуальные решения, комбинирует стили, ткани, формы на основе описания или референсов. Это ускоряет первый этап — креативный.
2. Тренд-аналитика и прогнозы: нейросети анализируют Pinterest, TikTok, показы мод и предсказывают, какие цвета, фасоны и образы будут популярны в ближайшее время.
3. Создание паттернов и принтов: ИИ генерирует уникальные орнаменты, визуальные текстуры, варианты композиций для ткани, обуви, аксессуаров.
4. Виртуальная примерка: есть сервисы, которые предлагают клиенту увидеть себя в одежде или подобрать стилистическую палитру онлайн — технология пока не совершенна, но активно развивается. 

Gloria Jeans разработала капсульную коллекцию костюмов, жилетов и рубашек при помощи искусственного интеллекта. Дизайнеры сформулировали вводные параметры — стиль, цветовую гамму, настроение — и сгенерировали десятки эскизов с помощью Stable Diffusion. Затем команда отбирала самые удачные варианты и вручную адаптировала их под реальные ткани и лекала. Такой подход помог быстро найти интересные идеи и сэкономить время на эскизах, но при этом дизайнеры всё равно держали процесс под контролем и доводили образы до нужного результата.