Нейросети в дизайне одежды

Давайте познакомимся, я Мария Шевченко. Я помогаю компаниям оптимизировать расходы на разработку коллекций одежды, а также преподаю всё, что знаю, в Британской Высшей Школе Дизайна, Высшей Школе Экономики и в своей онлайн-школе 3dcouture. Сегодня расскажу вам о полезных инструментах, которые появились у меня около года назад, и которые с каждым днём благодаря технологическому прогрессу становятся всё быстрее и качественнее.

Заказчику иногда сложно принять решение о запуске изделия, опираясь только на художественный эскиз. Для опытного дизайнера не составляет труда красиво презентовать образ на гипертрофированной фигуре в 2D эскизе. Но что получится в готовом виде?

Оценить варианты будущего изделия можно с помощью нейросети. Чем детальнее будет исходный рисунок, тем точнее нейросеть отобразит его в реалистичном виде. Например, чёрно-белый эскиз может выглядеть по-разному в виде фотосессии. Чтобы результат точно соответствовал задумке, нужно описать цвет, материалы и детали. Технический эскиз в цвете потребует меньше пояснений — нужно лишь указать стиль съёмки и внешность модели.

Если вы, как и я, работаете в 3D, можно легко преобразовать рендер в фотореалистичную съёмку. Подробное описание не требуется, так как сама модель уже достаточно детализирована. Я не довожу рендер до идеала: поза может быть схематичной, могут присутствовать коллизии — нейросеть сама исправит эти мелочи.

Недавно я стала графическим иллюстратором. Раньше мои клиенты обращались к профессиональным графическим дизайнерам, но не всегда точно понимали, какой именно принт им нужен. Иногда есть референс, но копировать его дословно бессмысленно, а иногда заказчику сложно описать желаемый стиль и цвета, и он просто просит предоставить несколько вариантов для одобрения. Обычно в договоре предусматриваются от трёх до пяти вариантов, и даже в этом случае не всегда хотя бы один удовлетворяет клиента.

С помощью нейросети я могу сгенерировать сотни стилей, и когда заказчик выберет понравившийся, предложить столько же композиций. Это занимает не более пары часов рабочего времени.

Так был создан принт для этой пижамы (смотрите иллюстрацию ниже). Тема принта — Летучий корабль. Первый вариант был предложен графическим дизайнером, но заказчик хотел чего-то другого, хотя не мог точно сформулировать свои пожелания.
Это проблема 90% конфликтов между клиентом и исполнителем: дело не в навыках дизайнера, а в том, чтобы найти стиль и элементы принта, которые понравятся заказчику. Сколько вариантов придётся перебрать — всегда загадка.

С помощью нейросети мы точнее сформулировали задачу дизайнеру, сначала сгенерировав стилистические решения, а затем переведя все элементы принта в этот стиль. Таким образом, техническое задание фактически создала нейросеть. На основе готового референса дизайнер завершил работу за полдня, тогда как раньше этот процесс мог затянуться на месяц.

Другой пример — принт для футболки. В качестве референса использован рисунок, который является частной интеллектуальной собственностью. Мы вдохновились этой идеей и создали свой вариант, объяснив нейросети, что нам понравилось в исходнике, и задав тему для генерации.

Что делать, если принт создаётся для шелкографии с ограниченным количеством цветов? Нейросеть справляется и с этим. Например, рисунок на тему русской иконописи в стиле супрематизма, разбитый на шесть цветов — это мой личный алгоритм работы. И нейросетевая фотосессия несуществующей модели в несуществующей футболке с этим принтом — тоже её результат.

Если вы знакомы с темой нейросетевых изображений, сразу поймёте, что я не использую известные платформы для генерации. Изображения, созданные с помощью MidJourney, легко узнаваемы. Но дело не в этом — нам нужен полный контроль над рисунком.

Все генерации я делаю локально на своём компьютере, что гарантирует конфиденциальность. Я использую модели, которые не требуют коммерческой лицензии, и работаю без цензуры.

Вот (ниже), например, принт, который невозможно создать на таких платформах, как MidJourney. Люди без одежды — это табу для генераций платформ. Но этот принт и фотосессия на модели — результат работы нейросети.

Тема принтов очень многогранна. Я использую множество подходов, исходя из данных, которые предоставляет заказчик. Часто я применяю каскадные генерации, когда результат работы одной нейросети становится «кормом» для другой.

Работа с нейросетями открывает огромные возможности для креативной деятельности, но важно помнить, что успех во многом зависит от того, как вы взаимодействуете с самой нейросетью. Существует ряд базовых правил создания промптов (заданий) для нейросетей, которые необходимо изучить для получения наилучших результатов. Вот пять ключевых правил, которые я использую:

1. Четкость и детализация. Чем точнее вы опишете задачу, тем более релевантным будет результат. Это особенно важно для генерации реалистичных изображений, будь то фотосессия или принт, — опишите цвет, материалы и стиль как можно подробнее.
2. Используйте готовые референсы. Важно задавать нейросети конкретные примеры или референсы, особенно если вы вдохновляетесь чем-то уже существующим. Так вы сможете точнее сформулировать задачу и получить более соответствующий вашей задумке результат.
3. Определение стиля. Если работа связана с графическим дизайном или принтами, укажите стиль, в котором нужно создать изображение. Это избавит вас от множества пересмотров и согласований, как было с темой «Летучий корабль».
4. Каскадные генерации. Иногда стоит разбить задачу на несколько этапов. Например, сначала сгенерировать стилистику, а затем на основе этого создать элементы принта. Это позволяет настраивать результат постепенно и точно.
5. Постоянное тестирование и настройка. Нейросети постоянно развиваются, и тестирование новых подходов и алгоритмов может значительно ускорить и улучшить процесс работы. Как и в моём случае, где я адаптирую модели для локальной генерации.

Для всех вышеописанных работ я использую нейросеть Stable Diffusion, и вот почему. Во-первых, она предоставляет гибкость и полный контроль над процессом генерации. Это особенно важно, когда нужно работать с деталями, избегая стандартных и шаблонных решений, которые присущи другим популярным платформам. Во-вторых, Stable Diffusion работает локально, что гарантирует конфиденциальность и позволяет использовать модели, которые не требуют коммерческой лицензии. А отсутствие цензуры на изображениях даёт мне возможность создавать нестандартные решения, которые недоступны на массовых платформах.