Завершился третий поток моего большого курса по нейросетям в коммуникационном дизайне, который я провожу совместно с Bang Bang Education. По традиции делюсь с вами моим шорт-листом крутейших работ студентов, вы только зацените какую красоту генерят ребята!
За эти три потока в курсе участвовало без малого 190 человек, материал на курсе сверх интереснейший и ультра актуальный для индустрии графдизайна. 24-го августа стартует четвертый поток, на который еще два дня будет действовать скидос от BBE.
За эти три потока в курсе участвовало без малого 190 человек, материал на курсе сверх интереснейший и ультра актуальный для индустрии графдизайна. 24-го августа стартует четвертый поток, на который еще два дня будет действовать скидос от BBE.
1❤18🔥3👏2❤🔥1👍1
Волею судеб угодил в экспертный совет пятого форума молодежных медия "ШУМ", который проходил на берегу Балтийского моря близ Светлогорска. Обучал генеративному ремеслу, консультировал команды, вдыхал соленый воздух прекрасной Балтики, топтал мощеные улицы старого Светлогорска и Кенигсберга.
❤15👍2🔥1
Воспользовавшись случаем (все-таки не ближний свет) пробежался в Калининграде по местам боевой славы по заведениям, 4 года назад которым я делал айдентику и весь графдиз.
❤17🔥9👍3
Буду делиться завтра нашей генеративной экспертизой в 3D в гостях у Сбера в Питере на конференции Технохаб Конф, увидимся:)
🔥17
Продолжаю эксперимент с автоматизацией процессов в креативном производстве. Не так давно я писал про нейроайдентику для концепта ресторанов ЖРИ, на который я примеряю связку нескольких моделей для дизайна приложения продукта. Та самая вожделенная и пока еще не до конца покоренная нейросетями технология text2app.
Я сделал дизайн нескольких экранов используя только генеративные модели, а так же сервис📱 Scrn.Gallery, при помощи которого формировал референсные поля для генерации макетов. Итак, что было сделано, что получилось, а что пока нет, обо всем по порядку.
1. Я собрал ключевые визуалы с айдентикой ресторана, которые я до этого так же целиком и полностью сгенерил, они стали первым слоем референсного поля.
2. Второй слой референсного поля я собирал при помощи сервиса📱 Scrn.Gallery — удобнейшей площадки, на которой собраны лучшие UI/UX решения из РФ и СНГ, а именно скрины экранов приложений, UI элементы, паттерны и сценарии. И все это сверхудобно фильтруется и серчится. Плюс есть возможность через Cloude подрубить mcp поиска и автоматизировать сам подбор рефов, к примеру найти "онбординг тревел-приложений". В общем кайф, горячайше рекомендую!
3. Отобрав несколько референсов, схожих с моим представление о приложении ЖРИ, закидываю оба референсных слоя в ChatGPT, описываю в нем контент и структуру экранов, и с нескольких попыток получаю достаточно неплохие экраны.
4. Убедившись, что дизайн экранов меня устраивает на 90%, я отправляюсь в поиски инструментов для адекватного перевода получившихся PNG в редактируемый вектор, дабы уже в фигме продолжить ручной допил и сборку оставшегося флоу.
5. В качестве эксперимента я использовал Figma Make с моделью claude opus, непосредственно в сам Claude за моделью Sonnet 5 и плагин для фигмы CodeTea: image 2 figma. Результаты каждого инструмента вы можете видеть сами. Если кратко, на сто процентов не попал никто, но figma make с opus под капотом оказалась ближе всего. Я действительно получил оптимизированный под айфон экран со сформированной структурой из автолейаутов и фреймов. Но ручного допила до соответствия PNG макету он требовал все-таки много.
Какой вывод. Пока на сто процентов автоматизировать производство макеты без использования редактора в принципе не возможно, но пайплайн из chat gpt, референсных полей из scrn gallery и figma make позволяет сильно сократить время производства чистового макета. Совершенно очевидно, что это только вопрос времени, когда автоматизация этого процесса будет всеобъемлюща, но пока мы можем наблюдать только ее зачатки.
Я сделал дизайн нескольких экранов используя только генеративные модели, а так же сервис
1. Я собрал ключевые визуалы с айдентикой ресторана, которые я до этого так же целиком и полностью сгенерил, они стали первым слоем референсного поля.
2. Второй слой референсного поля я собирал при помощи сервиса
3. Отобрав несколько референсов, схожих с моим представление о приложении ЖРИ, закидываю оба референсных слоя в ChatGPT, описываю в нем контент и структуру экранов, и с нескольких попыток получаю достаточно неплохие экраны.
4. Убедившись, что дизайн экранов меня устраивает на 90%, я отправляюсь в поиски инструментов для адекватного перевода получившихся PNG в редактируемый вектор, дабы уже в фигме продолжить ручной допил и сборку оставшегося флоу.
5. В качестве эксперимента я использовал Figma Make с моделью claude opus, непосредственно в сам Claude за моделью Sonnet 5 и плагин для фигмы CodeTea: image 2 figma. Результаты каждого инструмента вы можете видеть сами. Если кратко, на сто процентов не попал никто, но figma make с opus под капотом оказалась ближе всего. Я действительно получил оптимизированный под айфон экран со сформированной структурой из автолейаутов и фреймов. Но ручного допила до соответствия PNG макету он требовал все-таки много.
Какой вывод. Пока на сто процентов автоматизировать производство макеты без использования редактора в принципе не возможно, но пайплайн из chat gpt, референсных полей из scrn gallery и figma make позволяет сильно сократить время производства чистового макета. Совершенно очевидно, что это только вопрос времени, когда автоматизация этого процесса будет всеобъемлюща, но пока мы можем наблюдать только ее зачатки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19❤7💩2