RubberDuck Technologies
Итоговым проектом по прохождению курса «Прикладное применение генеративных нейросетей в креативных индустриях» от Школы дизайна НИУ ВШЭ стало преобразование любого своего студенческого проекта в небольшой стартап при помощи нейронных сетей, а также с использованием полученных на курсе знаний и умений.
Мною был выбран проект за 4 модуль 1 курса о создании компании «D.U.C.K.».
Ознакомиться с ним можно по ссылке: https://portfolio.hse.ru/Project/220572#
Первым делом я обратился к нейросети Chat GPT, рассказал о моей выдуманной компании и попросил придумать описание данной организации, как о реальном стартапе. Вместе с этим, любезный Chat GPT придумал для стартапа ещё и новое название!
Немного обработав ответ от Chat GPT я получил следующие название и описание стартапа:
После этого я написал на русском языке промпт для генерации изображения итогового продукта данного стартапа и использовал нейросеть DeepL для его перевода на английский язык.
Полученный промпт я вставил в несколько нейросетей, чтобы был выбор среди сгенерированных изображений.
Я вставил его в Leonardo AI, Krea.AI и в Exactly, внутри которого я натренировал модель на основе своих иллюстраций из оригинального проекта.
После генерации изображений мною было принято решение продолжить работу в Exactly, так как данная нейронная сеть показала наилучшие варианты. Вот они в сравнении с 3д-моделью продукта из оригинального проекта:
После этого я перешёл к созданию визуализации продукта в производственном цехе. Переработав прошлый промпт я получил новый для создания такого изображения.
Полученный результат меня не очень удовлетворил, поэтому я сгенерировал отдельно фоновое изображение для этих рабочих в Leonardo AI, и объединил эти два изображения в графическом редакторе.
Exactly
Leonardo AI
Вот, что получилось в итоге:
После этого я перешёл к промо-материалам, а точнее — к рекламным плакатам. Я попытался использовать нейросеть CLIP Interrogator для описания того, что изображено на оригинальном плакате, чтобы в дальнейшем использовать полученный текст, как промпт для генерации, но CLIP Interrogator справился с задачей очень плохо. Вот, что на этом плакате увидела нейросеть:
Пришлось описывать рекламный плакат самостоятельно и переводить полученный промпт всё в том же DeepL-е.
Exactly не справился с задачей, поэтому пришлось использовать Leonardo AI для генерации плакатов. Вот, что из этого вышло:
После генерации рекламных плакатов я перешёл к айдентике: логотипу, цветам и типографике. Написал и перевёл для генерации промпт, загрузил его на всякий случай и в Exactly, и в Leonardo AI, и в Krea.AI.
Лучше всего справилась нейросеть Krea.AI, вот для сравнения по сгенерированному логотипу от каждой нейросети:
А вот какой в итоге я выбрал логотип, созданный в Krea.AI, по нему уже можно определять фирменные цвета и шрифт.
Для определения цветовой палитры я использовал сервис Adobe Color.
Для определения шрифта я использовал сервис WhatFontis.com.
На нём я определил, что в логотипе используются шрифты «POE Vetica New Condensed» и «Sinkin Sans 600 SemiBold».
В конце работы над проектом я, используя графический редактор, объединил сгенерированные ранее плакаты с логотипом, и поместил полученные итоговые рекламные плакаты на носители.
В заключении хочу сказать, что создание данного проекта было очень интересным для меня экспериментом. Такой процесс создания брендинга переворачивает сознание, показывая, что работу в несколько месяцев при помощи нейросетей можно сократить до нескольких дней, часов и даже минут.
Прилагаю также список всех использованных в проекте инструментов и ресурсов с ссылками на них:
Chat GPT — https://chat-gpt.org/ Exactly — https://app.exactly.ai/welcome/choose-model Leonardo AI — https://app.leonardo.ai/ Krea.AI — https://www.krea.ai/apps/image/flux CLIP Interrogator — https://huggingface.co/spaces/pharmapsychotic/CLIP-Interrogator Adobe Color — https://color.adobe.com/ru/create/image DeepL — https://www.deepl.com/ru/translator WhatFontis.com. — https://www.whatfontis.com/