Почти половина (45%) дизайнеров используют в своей работе нейросети, выяснили* аналитики школы дизайна Contented и сервиса по поиску работы Зарплата.ру. При этом активно пользуются ими каждый шестой (17%), а 28% — время от времени. Четверть российских дизайнеров (26%) планируют начать пользоваться нейросетями в ближайшем будущем.
Чаще всего респонденты применяют нейросети в графическом дизайне (80%), веб-дизайне (48%), а также в 3D-графике (30%). Также дизайнеры используют такие технологии в направлении UX/UI (20%), для дизайна интерьеров (18%), мобильных приложений (15%) и дизайна городской среды (15%). Реже всего нейросети используются в гейм-дизайне (10%) и дизайне дополненной реальности (8%).
Специалисты сферы дизайна рассказали, какие нейросети, по их мнению, удобнее всего для генерации изображений. На первом месте оказалась Midjourney (65%), следом – Kandinsky 2.0 и DALL-E 2 (по 35%). Нейросеть Craiyon похвалили 30% дизайнеров, Stable Diffusion – 20%, Wix ADI – 18% и ровно столько же — Leia. Наименее удобными дизайнеры назвали Looka Logo Maker (13%) и Nova (5%).
Дизайнеры оценили опыт использования нейросетей на текущем этапе их развития. 65% считают, что они справляются с задачами в половине случаев, а 25% отметили, что большая часть сгенерированных результатов полностью их устраивает. Лишь 10% оценивают уровень развития нейросетей сегодня как слабый.
По мнению опрошенных дизайнеров, успешнее всего нейросети можно применять для генерации портретов несуществующих людей, чтобы обойти приобретение прав на изображения — так считает 70%. 68% специалистов сферы дизайна уверены, что технологии искусственного интеллекта можно успешно применять для генерации изображений по текстовым описаниям в различных стилях. Также дизайнеры отметили, что нейросети умеют обрабатывать изображения не хуже Photoshop – об этом рассказали 60% респондентов. 58% используют их для увеличения разрешения изображений, а 55% — для генерации иллюстраций по референсам. 45% с помощью нейросетей создают драфты логотипов и бренд-китов, 37% — генерируют объекты UX-дизайна и ровно столько же подбирают таким способом шрифты и цвета. Лишь 2% дизайнеров считают, что нейросети не могут успешно применяться в реальных рабочих кейсах.
Дизайнеры назвали плюсы использования нейросетей в своей работе: помощь в генерации идей (80%), экономия времени (62%), помощь в рутинных и кропотливых задачах (37%), удобство для создания быстрых референсов для заказчиков (37%) и помощь в оптимизации рабочих процессов, не связанных напрямую с дизайном (30%).
А главные недостатки графических нейросетей, по мнению специалистов, — это слабая генерация деталей, например, пальцев рук, глаз, волос (65%). 40% отметили частое игнорирование деталей в запросах, а 37% — размытые детали, наличие пятен на изображениях и других помех. Треть (35%) считает, что нейросети на текущем этапе плохо понимают референсы. 32% посетовали на проблемы с доступом к сервисам, четверть — на плохо генерируемые надписи и 23% — на некачественную генерацию лиц людей. Пятая часть пожаловалась на обрезанные головы и перекошенные лица при генерации изображений людей. Лишь 12% не заметили никаких существенных проблем.
15% дизайнеров переживают, что нейросети смогут их заменить. 37% относятся к вопросу с осторожностью — считают, что на текущем этапе развития ИИ этого не произойдет, но ситуация может измениться. Однако большинство (48%) респондентов уверены, что нейросети все же не заменят дизайнеров.
*Методология
Опрос проводился 24 мая — 29 июня среди 1200 дизайнеров в возрасте 25-55 лет, проживающих в российских городах-миллионниках.
