🔪 Хирургически точные правки в большом процессе через НОДЫ

В видосе показываю чуть более сложную схему. Есть моя исходная фотка. 👉 Из неё делаем меня в нужном образе. 👉 Потом получаем разные ракурсы 👉 Уже есть материал, из которого можно собирать ролик. Далее можем править каждый отдельный кадр, не переделывая всё остальное и быстро наглядно видеть, нравится нам полученный результат или нет. Каждый квадратик — это отдельный кусочек работы. 🔗 Тут исходная фотка 🔗 Тут описание того, что хотим получить 🔗 Тут выбор модели 🔗 Тут результат. А линии показывают, что куда передаётся. И всё это видно на одном экране. Захотели другой образ — поменяли картинку с одеждой и запустили нужную часть заново. Не понравился один ракурс — переделали его. Остальные удачные кадры можно оставить. «Ким, ну я же могу это и в обычном чате сделать?» Да, можете)) Прикол становится понятнее, когда таких задач много. Или когда задачи сложные и повторяющиеся. Вы уже нашли удачный промпт, выбрали настройки, собрали нужную последовательность. И теперь можете использовать её снова: с другим человеком, одеждой или референсом. Не вспоминать каждый раз, как вы вообще получили прошлый результат. Не обязательно сразу строить огромную паутину. Можно начать с нескольких блоков, разобраться, как они связаны, и собрать маленькую схему под свою задачу. Вот этому и будем учиться на интенсиве. В Figma Weave, без написания кода: от первых связок до серии кадров с персонажем, а на эфире — перейдём к видео. "📆 2 ноября начинаем. Залетайте, попробуем разобраться вместе и собрать то, что потом пригодится в вашей работе) 🚨 55% мест уже занято, скоро цена повысится ещё раз. Посмотреть программу и забрать билет ⬅️

О главных событиях программы «Приоритет-2030»

  📍 Новый подход к обработке сигналов в микроэлектронике предложили ученые ДГТУ. Они разработали схемотехнические решения для дискретно-аналоговых фильтров на переключаемых конденсаторах. Предложенная архитектура позволяет независимо изменять амплитудно-частотные характеристики фильтра, не меняя частоту коммутации. Решение может использоваться в микросхемах обработки сигналов для промышленных, медицинских и коммуникационных систем.   📍 Способ длительного хранения растений-регенерантов картофеля и винограда в стерильной культуре разработали ученые Чеченского государственного университета. В таких условиях виноград может сохраняться до 210 суток, картофель — до 180 суток. Технология позволит уменьшить число пересадок, расход материалов и риск заражения коллекций посадочного материала.   📍 Новый способ получения углеродных нанотрубок — перспективного материала для применения в электронике и медицине — создан с участием исследователей ИРНИТУ. Научная инновация заключается в использовании плазмы, состоящей из паров спирта. Ключевое преимущество синтеза в паровом пламени — получение высокочистых продуктов с хорошо контролируемой кристалличностью, ультратонким диаметром и узким распределением частиц по размерам.   📍 Новый метод построения расчетной сетки для высокоскоростных линий передачи разработали ученые Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР). В тестах он позволил сократить погрешность расчета параметров вдвое. Разработка может лечь в основу отечественной системы автоматизированного проектирования для высокочастотной электроники.   📍 Нетоксичный волокнистый сорбент для фильтрации воды и воздуха запатентовали ученые СПбГУПТД. Модифицированный углеродный сорбент способен извлекать из жидкостей и газов ионы тяжелых металлов, красители и другие токсичные вещества. Разработка применима в медицине, бытовых и промышленных фильтрах, защитной экипировке, а также при ликвидации разливов нефте- и маслопродуктов.   Работы ведутся в рамках национального проекта «Молодежь и дети». 👻 МАХ | 💙 ВК | 📝 ДЗЕН

ЧТО КОНКРЕТНО БУДЕМ ДЕЛАТЬ НА ИНТЕНСИВЕ ПО НОДАМ 👀

Подробнее про техническую часть. Какие программы нужны, что будем собирать и куда потом это всё применять. Работаем в Figma Weave. Это отдельный сервис от Figma, где можно собрать разные нейронки в одну цепочку. Всё в браузере, код писать не нужно. Для старта покупать подписку необязательно: на бесплатном тарифе есть 150 кредитов в месяц, можно генерить картинки и собирать свои схемы. Для генерации видео уже понадобится платный тариф Weave, он оплачивается отдельно. С ним Маша будет работать уже на вебинаре. Теперь по урокам 👇 1️⃣ Первый урок — собираем первые связки и сравниваем нейронки. Маша покажет, как устроен интерфейс: куда загрузить картинку, где написать промпт, как соединить блоки и передать результат дальше. Отправим один промпт сразу в несколько нейросетей, сравним картинки рядом и выберем удачный вариант. Разберём настройки, стоимость запуска и работу с референсами. На выходе — своя первая рабочая схема и понимание, как её менять. Чтобы эта паутина из квадратиков перестала выглядеть как пульт управления атомной станцией 😁 2️⃣ Второй урок — собираем процесс создания целой AI-фотосессии. Создадим персонажа и подготовим его карту: лицо в разных ракурсах и с разными эмоциями. Она нужна, чтобы дальше помогать нейросети сохранять внешность героя. Возьмём одежду с отдельной картинки и переоденем в неё нашу модель. Зададим позу по референсу: сначала получим из него скетч, потом используем этот скетч для нового кадра. Сделаем раскадровку из шести изображений с разными планами и позами. Выберем лучшие кадры и подготовим их отдельно с улучшенной детализацией. 🚨 А потом заменим персонажа и одежду и запустим ту же схему ещё раз. Вот тут самое прикольное пожалуй. Сохранится всё важное и клевое, что вы настроили. А поменяется только то, что вы хотите поменять. Промпты уже на месте, связи настроены. Не надо снова искать по чатам и папкам, как ты в прошлый раз получил нормальный результат. Нужно переделать один кусочек — можно вернуться к нему и продолжить работу оттуда. 3️⃣ На практическом эфире — переходим к видео. Маша разберёт свой процесс создания ролика: подготовку персонажей и кадров, промпты и работу с видеомоделями внутри Weave. Покажет, как получать движение и киношную картинку. Готовые схемы и промпты заберёте себе и сможете адаптировать под свои задачи. А если я не собираюсь делать фотосессии с девушками? 🤔 На них мы учимся собирать процесс. Дальше этот же подход можно использовать, например, чтобы: 📍 Делать визуалы для презентаций: серию кадров с одним героем и общей стилистикой вместо пяти случайных картинок. 📍 Готовить рекламные концепции: сравнивать несколько визуальных направлений и развивать выбранное. 📍 Создавать контент для бренда одежды: пробовать разные образы на AI-модели, менять позы и ракурсы. 📍 Готовить сцены для рилсов: от персонажа и раскадровки до отдельных видеофрагментов. 📍 Быстрее вносить повторяющиеся правки: заменить исходную картинку или референс и использовать уже настроенную цепочку. Нейронки, конечно, косячить не перестанут)) Но у вас перед глазами будет весь процесс: какая картинка куда идёт, какой промпт используется и на каком этапе нужно что-то исправить. По формату всё просто: ✅ Два плотных урока примерно по полчаса. ✅ Домашки с проверкой. ✅ Практический эфир. ✅ Готовые схемы и промпты. ✅ Доступ к записям на полгода. Стартуем 2 ноября. Если уже генерите для себя или клиентов и чувствуете, что пора навести порядок в этом хозяйстве — приходите. Будем разбираться вместе) Посмотреть программу и забрать билет →

Интенсив по нодам. Открываем набор 🚀

Будем разбираться, как собирать процесс создания картинок и видео, сохранять удачные настройки и использовать их для следующих проектов. Старт 2 ноября. Участие — 990 ₽. Посмотреть программу и забрать билет ⬅️ ШО ТАКОЕ НОДЫ В 2 СЛОВАХ И КОМУ ОНИ НУЖНЫ! 🧔 Сидишь ты такой умный и красивый и генеришь в нейронках. И вот ты нашел удачный способ делать нужную картинку с кадром персонажа. Теперь хочется поменять одежду или получить другие ракурсы или оживить картинку. 😩 И начинается: где тот промпт, какую фотку загружал, какие настройки стояли, почему в прошлый раз было нормально, а всё летит в очко 😁 😩 То лицо слетело, то одежда не та, что надо, то ещё какое шайтанство. В нодах этот процесс можно собрать в схему. В одном блоке — исходная картинка. В другом — образ. В третьем — шапочка, которую надо вставить в образ 😁 В четвертом — сам промпт. В пятом — нейросеть, которая выполняет задачу. Результат передаётся на следующий этап. Вы сами задаёте, что с чем связано, что должно меняться, а что оставаться прежним. Сохраняете схему и используете дальше. Код писать не нужно. В видосе коротко показал наглядно это всё. Что будем делать на интенсиве: 📍 Создадим персонажа. Отправим один запрос сразу в несколько нейросетей, сравним результаты и выберем внешность. Подготовим персонажа для дальнейшей работы. 📍 Соберём серию из шести кадров. Переоденем героя по картинке с одеждой, зададим позу по референсу, получим разные планы и ракурсы. Такие серии можно использовать в презентациях, рекламных концепциях, контенте для своего блога или клиента. 📍 Перейдём от картинок к видео. На практическом эфире разберём подготовку кадров, движение и генерацию ролика. А готовые схемы и промпты заберёте себе — сможете менять их под свои задачи. Показывать будет Мария Седова — фотограф и AI-креатор, 7 лет в визуальном продакшене. Я сам иду разбираться вместе с вами. Хочу применять это для своих рилсов: меньше возиться с повторной настройкой и лучше управлять тем, что получается. (уроки я уже изучил, а вот веб буду с вами смотреть) Нейросети косячить, конечно, не перестанут)) Выбирать удачные результаты и вносить правки всё равно придётся. Но каждый раз заново собирать весь процесс уже не обязательно. По фактам: ✅ Два плотных урока примерно по полчаса. ✅ Домашки с проверкой. ✅ Практический эфир 5 ноября. ✅ Готовые схемы и промпты. ✅ Записи на полгода и сертификат. Если уже генерите картинки или видео и хотите упорядочить работу — приходите. Если ноды пока выглядят как страшная паутина из квадратиков — начнём с интерфейса и простых связок. Я сам долго откладывал именно потому, что казалось сложно) 2 ноября начинаем. Билет — 990 ₽. Посмотреть программу и забрать билет ⬅️
🔴Запись эфира
«Как собрать сильную клиентскую базу» 🔗Смотреть эфир Вы ждали запись, она готова 🤍 Это был один из самых прикладных эфиров. Показала конкретные схемы по тому, как эффективно работать с клиентами, чтобы они работали с дизайнером годами Подарки после эфира: ❔Задать вопрос Диане 🎁 ПДФ план по работе с клиентами Выжимка с эфира, чтобы ничего не забыть После получения подарка, можно будет зарегистрироваться на бесплатную игру для дизайнеров «Дизайн охота. 3 нейросезон»
🧾 Контракт компонентов: как сделать решения проверяемыми
Нейтан Кёртис разбирает, зачем дизайн-системам нужны формальные контракты компонентов. В них фиксируют свойства, состояния, зависимости и правила поведения, чтобы разные платформы одинаково понимали замысел компонента. Автор предлагает строить такие контракты на основе схемы. Она помогает проверять структуру данных, автоматически находить ошибки и генерировать большую часть кода. Хороший контракт должен быть типизированным, неповторяющимся, независимым от конкретной платформы, проверяемым, детерминированным, недорогим в поддержке и готовым к изменениям. Внутри: – Чем контракт компонента отличается от обычного описания или файла в Markdown; – Почему каждое решение нужно хранить в одном месте; – Как сделать контракт независимым от Фигмы, веба, iOS и Android; – Зачем нужны схемы, автоматическая проверка и детерминированная генерация; – Как менять контракты через ADR, версии и понятные правила совместимости. ➡️ Читать статью ——— 💻 Вакансии в IT и digital 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
🧱 Спецификации компонентов как общий язык Фигмы и кода
Нейтан Кёртис показывает, как превратить спецификации компонентов в рабочий центр дизайн-системы. Они собирают решения из Фигмы, прототипов и кода, а затем помогают переносить их между этими средами без потери деталей. Для этого нужны структурированные данные, схемы, версии и понятные правила. ИИ может помогать собирать требования и превращать их в код, но важные решения должны оставаться видимыми, проверяемыми и доступными для ревью. В такой системе инженеры тоже влияют на дизайн: находят проблемы с доступностью, уточняют поведение и возвращают эти решения в общую модель. Внутри: – Почему спецификация становится связующим слоем между дизайном, кодом и документацией; – Какие данные стоит описывать для каждого компонента; – Зачем разделять сгенерированные правила и требования, написанные людьми; – Как переносить решения между Фигмой, прототипами и разными платформами; – Почему ИИ лучше работает со структурированными контрактами, чем с разрозненными макетами. ➡️ Читать статью ——— 💻 Вакансии в IT и digital 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
Высота строчных в одной гарнитуре разного веса
К теме оптических компенсаций: сравнение высоты строчных в Futura Light и Futura Extra Bold рядом, одним кеглем. Верх h у обеих на одной линии, а строчные x и p у жирной заметно выше серой полосы. Высота строчных в одной семье не постоянна: с весом она растёт. Каталонская учебная схема с Викисклада, 2010. Источник: Alturax familia.png Изображение: Mercetorres (CC BY-SA 3.0) #шрифт #типографика #latin
🎨 Как подобрать палитру и не отдать решение нейросети
Автор разбирает подбор цветов от задачи проекта до промптов для генерации изображений. Сначала нужно понять характер бренда, аудиторию, конкурентов и носители. Потом выбрать цветовую схему, определить роли оттенков и проверить, сохраняется ли контраст в чёрно-белом варианте. Для генерации одной красивой картинки достаточно общего описания. Для серии в едином стиле нужно заранее зафиксировать цвета, HEX-коды, насыщенность, яркость и назначение каждого оттенка. Иначе нейросеть начнёт менять палитру от изображения к изображению. Внутри: – Чем отличаются RGB, CMYK, HEX и HSB; – Как использовать монохромные, аналоговые, комплементарные и триадные схемы; – Зачем нужно правило 60–30–10; – Как проверить контраст и понять, куда падает внимание; – В каком порядке описывать палитру, объекты и сюжет в промпте. ➡️ Читать статью ——— 💻 Вакансии в IT и digital 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
Как протестировать коллекцию при помощи ИИ ещё до производства👇🏻
▪️ Мне кажется, мы всё ещё слишком часто воспринимаем нейросети как инструмент для создания красивых картинок. Хотя для fashion-бизнеса гораздо интереснее другое: ИИ позволяет значительно дешевле проверять продуктовые гипотезы. Представьте классическую схему. ➡️ Дизайнер придумал коллекцию, разработал модели, сделал лекала, закупил материалы, отшил образцы, организовал съёмку. И только после довольно серьёзных вложений наконец показывает продукт покупателю и узнаёт: а ему вообще это нужно? Сейчас часть этого пути можно перевернуть. Сначала мы формулируем идею и целевую аудиторию. Собираем ассортимент, цветовую палитру и материалы. Создаём эскизы и технические рисунки. ➡️ А затем при помощи ИИ превращаем всё это в виртуальную коллекцию. Можно увидеть изделия фотореалистично, примерить их на женщину именно нашей целевой аудитории, собрать полноценные образы, сделать кампейн, показать разные ракурсы и даже создать рекламное видео. И уже с этим материалом идти к потенциальному покупателю. Например, сделать несколько вариантов одной модели и посмотреть, какой выбирают чаще. Проверить цвет. Сравнить длину. Запустить несколько рекламных креативов. Посмотреть клики и заявки. Собрать лист ожидания. В некоторых моделях бизнеса можно протестировать и предзаказ. 🔸 То есть вместо: идея → производство → маркетинг → узнаём, нужен ли продукт 🟠 получаем: идея → виртуальный продукт → тест спроса → корректировка → образец → производство. Конечно, виртуальный тест не заменяет реальный образец. Картинка ничего не говорит нам о посадке, технологии, качестве пошива или реальном поведении ткани. И большое количество лайков ещё не означает большое количество продаж. Но ИИ позволяет сделать главное: отсеять слабые гипотезы до самых дорогих этапов разработки. И вот это для меня гораздо интереснее бесконечной генерации картинок. В FVD CLUB мы как раз идём по этому пути практически: создаём коллекцию с нейросетями от идеи и ЦА до моделей, кампейна и видео, разбираем промпты и собираем весь процесс в одну систему. Если хочется не просто играть с ИИ, а встраивать его в реальную работу fashion-специалиста, присоединяйтесь к клубу. ВСТУПИТЬ В КЛУБ
4. Кроме обычных примеров (сканов и скринов), будут еще вот такие схемы с конструкциями. #курсовоздухе
Есть одна вещь, которую я вижу снова и снова у дизайнеров, которые начинают работать с нейросетями👇🏻
Они отлично стартуют. И где-то посередине , застревают. Расскажу, почему это происходит. И где именно провисает цепочка. ▪️Начало дизайна : нейросети работают блестяще Концепция, мудборд, поиск образов, цветовые решения, референсы, здесь ИИ настоящий партнёр. ChatGPT генерирует идеи за минуты. Midjourney и Nano Banana создают атмосферу коллекции. То, на что раньше уходили недели поиска, теперь несколько итераций промптов. Старт всегда выглядит вдохновляюще. Финал - нейросети снова на высоте Предпродажная подготовка, контент, маркетинговые материалы, карточки товаров, виртуальный лукбук, анимация здесь ИИ закрывает задачи, на которые раньше нужны были фотограф, модель, студия и бюджет. Aidentika, NewArc, Kling всё это работает. Результат убедительный. А вот посередине - провал Между вдохновляющей концепцией и красивым контентом есть один этап, который нейросети не закрывают. Технический рисунок. Перевод идеи в производственный документ. Тез док где каждый шов на своём месте, каждая застёжка выполнима, каждая деталь обработана технологически корректно. Этого не умеет ни одна нейросеть. Ни ChatGPT, ни Fermat, ни Style3D при всех своих возможностях. Потому что это не визуальная задача. Это инженерная. ❕ И именно здесь обученный специалист с Adobe Illustrator становится незаменимым звеном цепочки. Тем, кто берёт красивую картинку и превращает её в документ, по которому реально можно сшить. Схема выглядит так: ИИ → концепция и образы → дизайнер + Illustrator → технический рисунок и тех пак → ИИ → контент и визуализация Уберите среднее звено - и цепочка рвётся. Именно об этом я буду говорить на ближайшем вебинаре - как выстроить рабочую связку ИИ и профессиональных инструментов так, чтобы каждый из них делал то, что умеет лучше всего. Регистрация 👉🏻 ССЫЛКА
Границы возможного / немного про вайб-кодинг
На прошлой неделе я писал, что собираю внутреннюю систему финансового учёта для агентства. Собираю её с помощью ИИ-агентов и вайб-кодинга. За неполные две недели эта система из эксперимента превратилась во вполне рабочий инструмент, которым я сейчас активно пользуюсь и заполняю. Погружение во все процессы более детально привело меня к определенным выводам. 🔖 Главный инсайт, который я вынес ⚫️Если правильно определить границы MVP, то такой подход реально позволяет очень быстро собрать рабочий продукт. ⚫️В MVP надо оставить 5-6 основных сценариев для теста, а не 100500. В таком случае можно достаточно быстро прийти к работающему результату. За эти две недели я собрал то, чего мне не хватало ни в Excel, ни в Notion: удобный визуальный финансовый дашборд, импорт банковских выписок, автоматический учёт подписок и списаний за них. А ещё интегрировал Telegram-бота, которому можно голосом рассказать, куда потратил деньги или откуда пришёл доход. Система сама структурирует информацию и заносит её в нужную учётную схему. 🔔 Но есть нюансы Пока речь идёт об интерфейсе, логике и новых фичах, такой подход реально очень сильно ускоряет процесс. Но как только появляются чувствительные данные, сложные бизнес-сценарии, интеграции по API, вопросы безопасности, вынос базы данных, регулярное резервное копирование — всё. Здесь уже нужен головастый разработчик. При этом эксперимент мне очень зашёл. Токенов я, конечно, сжёг дохера. но даже с этим инструмент получился гораздо быстрее классического процесса разработки. Если представить весь привычный путь — аналитика, проектирование сценариев, продумывание логики, дизайн, разработка, внедрение — это легко могло бы занять овердохера времени на MVP. Здесь же всё происходит гораздо оперативнее. 🎯 Диджитал пришел к довольно интересной модели: ИИ и агенты не отменяют разработку, но очень сильно меняют правила самого процесса. Эксперимент продолжается. Ну и в обложке пара скринов моего дашборда.
🧪 Что проверять в прототипе до начала разработки
Екатерина Соловьёва собрала подробный гайд по тестированию прототипов. Ранняя проверка помогает найти проблемы в сценариях и навигации до того, как решения попадут в код и станут дорогими в исправлении. Бумажные наброски подходят для проверки общей идеи и структуры. Интерактивные схемы помогают пройти основные сценарии, а подробные прототипы нужны для проверки текстов, визуала и мелких взаимодействий. Во время тестов стоит фиксировать успешность задачи, время, ошибки и места, где пользователь останавливается или уходит. Внутри: – Как выбрать детализацию прототипа под задачу исследования; – Когда использовать юзабилити-тесты, интервью и экспертную оценку; – Как подготовить сценарии, метрики и участников; – Какие ошибки команды допускают при проведении тестов; – Как проверять доступность интерфейса ещё до разработки. ➡️ Читать статью ——— 💻 Вакансии в IT и digital 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
Полезный вебинар для тех, кто работает с городской средой и сообществами – 11 августа в 15:00 Городской университет 2.0 проведет открытый вебинар: «Как собрать команду и партнеров для городского проекта, который не развалится после первого события».
Обещают очень предметный разговор: → Какие роли нужны проекту и где искать под них людей → Как найти и привлечь первых партнёров с конкретным алгоритмом → Как объединять ресурсы и экспертизу разных людей, сохраняя управление → Как превращать зрителей и разовых участников в сообщество, которое продолжает жить своей жизнью → Пять рабочих схем кооперации, которые помогают проектам выживать и расти в небольших городах Своим опытом поделятся эксперты, которые прошли через городские проекты на практике: Святослав Мурунов — урбанист, социальный инженер, основатель сети Центров прикладной урбанистики. За плечами 40+ городов России и больше 300 тысяч человек, которые благодаря этой методологии запустили свои городские инициативы. Автор методологии «Сетевая модель города». Мария Романова — директор по развитию образовательных продуктов «Городского университета 2.0», организатор крупных мероприятий для IT-сообщества. Вебинар бесплатный, но для участия требуется предварительная регистрация. Реклама. АНО ВО «Городской университет 2.0» Erid:2VtzqvMdr11
Style Guide Generator
Плагин для удобного создания руководства по стилю с типографикой, цветовыми схемами и т.д. Install ️
Simpleflow Удобный плагин для создания блок-схем со стрелочками
Spectrum Art — готовые к использованию цветовые схемы веб-сайтов
Сервис "DGM"
Здесь вы сможете быстро создавать схемы, диаграммы и другие данные в формате зарисовок при помощи готовых шаблонов и инструментов. 🔍Глянуть сервис🔍 #сервисы
Если попросите меня рассказать о чем-то, то я скорее всего нарисую схему или таблицу — так что сделала таблицу-обзор на дизайн в России
Сейчас прохожу карьерный курсик, и там было задание собрать компании, продукты и команды, с которыми хотелось бы поработать. Я не ищу работу, но строю долгосрочный нетворк, задание подтолкнуло систематизировать для себя, все что я знаю о брендинговом\графическом рынке Так появилась ❤️ экселька ❤️ Внутри: 👉 Важные премии и фестивали, через которые удобно находить сильных авторов, в том числе начинающих и нишевых (со ссылками) 👉 Рейтинги студий и агентств (тоже ссылочками) 👉 Единый список студий из этих рейтингов со ссылками на сайты (на сайтах вакансии, проекты и ссылки на соцсети) ❤️ и отдельно мои любимые студии, за которыми я слежу и которыми вдохновляюсь. Отрываю от сердца свой секретик. Что бы вы добавили в эту таблицу?