йо, на связи все еще Борис с регулярной рубрикой ППК❤️
тут три кейса о том, как сегодня устроена работа с визуальными системами. Собрал из США, Японии и Южной Кореи — от внедрённого ИИ до инструмента, который сотрудники используют самостоятельно
1. Decagon — разборки со своими правилами ❤️
команда Decagon связала дизайн-библиотеку в Figma с компонентами в коде. ИИ получает параметры макета и собирает интерфейс из существующих элементов. Дизайнеры и разработчики определяют состояния, ограничения и правила применения.
по словам команды, мелких исправлений между макетом и реализацией стало меньше. Независимых замеров ускорения в материале нет.
мне здесь нравится довольно приземлённая вещь: прежде чем поручить работу нейронке, пришлось разобраться, как она вообще устроена у людей. Какие компоненты существуют, когда их использовать, где допустимы изменения. Знакомая история: пока работаешь сам, многое держится на «ну тут понятно». Попробуй передать другому — выясняется, сколько всего ты никогда не формулировал. С ИИ этот разговор становится особенно подробным.
❤️кейс Decagon ❤️
2. Tokyo Dome City — айдентику можно передать вместе со способом её производства ❤️
у Tokyo Dome City много экранов разных размеров и пропорций. Для них &Form и aircord разработали адаптивную систему, которая объединяет шрифт, изображения и анимацию. Сотрудники сами создают материалы для мероприятий и повседневных объявлений через специальное ПО.
проект реализован. Использование ИИ в описании не заявлено: система работает на алгоритмах и заданных дизайнерами правилах.
вот такие задачи мне интересны. Сделать несколько сильных носителей — уже большая работа. А дальше начинается жизнь: другой текст, неудобный формат, срочное объявление, человек без дизайнерского опыта. Здесь всё это заложили в сам проект.
хочется проверить, сколько свободы остаётся у сотрудника. Может ли он собрать что-то неожиданное? Где система начнёт сопротивляться? По этим границам часто понятнее качество айдентики, чем по презентации с идеальными примерами.
❤️ Проект и видео ❤️
❤️ Подробный разбор ❤️
3. Amorepacific — полезно знать, в какую сторону нам точно не надо ❤️
Команда Amorepacific исследовала AI-производство визуалов для LABO-H. Описание бренда перевели в систему промптов, параметры виртуальной модели и правила вариаций. Часть характеристик закрепили, другие разрешили менять.
Отдельно прописали исключения. Например, лаборатория должна сохранять исследовательский характер, избегая больничной атмосферы, киберпанка и тяжёлой промышленной эстетики.
Пока это разработка до стадии предложения. Запуск кампании авторы не подтверждают.
Зацепился за список исключений. Мы со студентами постоянно сталкиваемся с этим при смешении эстетик: добавляешь «технологичности», а через пару генераций уже приехал в неоновый город с проводами из головы.
Поэтому хочется заранее понимать границы своего решения. Что здесь должно сохраняться? Что можно менять? В какой момент мы потеряли исходную мысль и просто согласились на красивую картинку? Последний вопрос, кажется, стоит задавать себе почаще.
❤️ Процесс и результаты ❤️
щёлочь любит тебя, всем хороших выходных
p.s. ППК — Пятничная Подборка Кейсов)
