Известная дизайнер Яна Хох рассказала, как применять AI для визуализации замысла и проработки концепции

Уже сейчас 31% дизайнеров используют AI в своей работе, спрос на нейросетевые движения в отрасли с 2023 по 2024 год вырос на 212%, говорится в исследовании Bang Bang Education. Яна Хох, одна из самых известных дизайнеров в Казахстане, выстроила уникальную систему применения AI-инструментов, позволяющую не только максимально эффективно использовать нейросетевые технологии, но и вывести на принципиально новый уровень автоматизацию процессов, сохранив при этом свой авторский почерк и индивидуальность. В эксклюзивном материале для Клео.ру Яна Хох поделилась экспертизой и опытом применением искусственного интеллекта, на личных кейсах рассказала  как оптимизировать их работу, и представила инструкцию по применению AI в сфере профессионального дизайна.

Об эксперте

Яна Хох – ведущий дизайнер Казахстана, член Ассоциации Tanu, автор уникальной методики data-driven sustainable design, сочетающей устойчивый подход и применение передовых технологий. Среди наиболее известных работ Яны Хох концепция площади перед ТРЦ "Атакент", развлекательный комплекс-трансформер в п. Тенгиз, проект "Квартира с историями", офис Qazaq Altay.

Сегодня искусственный интеллект уже не воспринимается как эксперимент. В глобальном рейтинге готовности к внедрению искусственного интеллекта (AI) в 2024 году Казахстан занял 48-е место, Россия – 33-е.

Дизайн стал одной из тех отраслей, где внедрение AI происходит ускоренными темпами.

Предпроект, гипотеза и перспектива

В моей практике AI используется прежде всего на предпроектном этапе, когда происходит анкетирование и постановка задачи. LLM-модели, такие как ChatGPT, помогают мне структурировать большой объём информации: сценарии жизни, пожелания заказчика, ограничения, функциональные требования. Это инструмент систематизации мышления, а не генерации "красивых ответов".

Далее происходит формирование moodboard и визуального направления. Для этих целей я использую Midjourney.

Один из самых показательных кейсов – проект площади перед ТРЦ "Атакент". Базовая 3D-модель существовала давно, но вторую жизнь проект получил именно благодаря работе с AI. Я работала в связке LLM-систем, Midjourney и PromeAI, дополнительно используя другие сервисы для доработки деталей и устранения артефактов. Благодаря этому удалось сделать проект более детальным, усилить световые решения, компиляцию материалов, но при этом сохранить реалистичность и возможность реализации. Работа с таким большим объёмом общественного пространства прошла значительно быстрее, чем в традиционных архитектурных программах.

Одна из сложностей работы с Midjourney – ожидания заказчика. Если клиент видит эффектную, но не полностью реалистичную генерацию, он может не отличить вдохновение от реализуемого решения. Здесь нужно соблюдать баланс и объяснять, какие элементы являются концептуальным направлением, а какие требуют инженерной адаптации.

Этот инструмент даёт выразительный эстетический результат и достаточно прост в использовании. Но визуальная гипотеза – это не проект. Midjourney не применяется мной для планировочных решений, поскольку этот инструмент не учитывает реальные размеры, нормативы, конструктив.

Сгенерированное в Midjourney изображение – это не интерьер, его нельзя "развернуть" в другом ракурсе – нейросеть, даже прошедшая обучение, просто создаст совсем другую картинку, без привязки к предыдущей. При генерации данный инструмент не использует законы перспективы, он создает визуал, похожий на интерьер, но в практическом плане он может быть нереализуем. Поэтому Midjourney применяется для визуализации идей, а для создания приближенного к реальности проекта, я использую связку PromeAI и других сервисов, которые позволяют учитывать параметры помещения.

Есть и ещё одна проблема: AI сложно ограничить бюджетом. Например, при разработке выставочного павильона для компании Interstone была создана концепция с бионическими, подвижными формами – жилая комната буквально закручивалась в калач. Мы успели влюбиться в эту идею. Но бюджет выставки не позволял её реализовать. Пришлось принять рациональное решение и адаптировать концепцию. Это важный урок: AI вдохновляет, но ответственность за реализуемость остаётся на дизайнере.

Использование дизайнерами AI-инструментов

Наиболее часто встречающиеся ошибки AI при генерации изображений 

Визуализация – лишь видимая вершина

В мае 2024 года журнал "Актуальные исследования" обнародовал статистику, из которой следовало, что в 40% случаев AI-инструменты применяются для создания визуального контента. С точки зрения видимого эффекта – да. Визуализация – самый заметный и понятный способ использования AI. Он даёт быстрый результат, который легко продемонстрировать заказчику.

Но возможности искусственного интеллекта не ограничиваются генерацией изображений. Наиболее долгосрочный эффект AI даёт в структурировании процессов и сокращении рутинных задач – просто это менее заметно и требует принципиально иного подхода к организации деятельности.

Так, в возглавляемой мною студии дизайна, я выстроила процессы по структурированию данных в папке, к которым имеет доступ AI-агент. Соответственно, после загрузки файлов, доступ к проекту происходит в режиме диалога с ChatGPT, что позволяет в кратчайшие сроки сформировать техническое задание или внести исправления. 

В моей студии я выстроила систему преднастроенных папок проекта с доступом AI-агента. При авторском надзоре, если я не могу присутствовать лично, мои помощники загружают фото и голосовые комментарии в систему. LLM автоматически формирует выжимку проделанной работы, список задач и отдельно выделяет проблемы, требующие моего внимания. Я могу по запросу получить именно тот блок информации, который мне нужен.

Раньше приходилось пересматривать видео, фотографии, аудиозаметки. Сейчас информация структурируется мгновенно. Это принципиально изменило управление проектами.

Применение AI-инструментов для различных задач (исходя из актуальных версий на конец 2024 года)

Автор: Яна Хох

На крупном офисе геологической компании площадью 750 м² скорость решений была критична: каждый день простоя – это финансовые потери. Мы делали ручные эскизы прямо на объекте, загружали их и получали почти готовую визуализацию через AI. Заказчик сразу понимал направление, и оставалось лишь доработать детали.

Параллельно я вела другие проекты. Благодаря структурированной системе данные не смешивались, правки не терялись, процессы шли быстрее.

Один из муралов также был создан при помощи AI – изображение, сформированное прямо на строительной площадке, позже художник реализовал в точном соответствии с цифровой версией.

BIM и нормативы: когда все делает человек

AI открывает для дизайнеров новые возможности, нейросетевые сервисы – лишь часть инструментов в общей цифровой экосистеме студии.

Например, для создания чертежей и получения 3D-модели помещения применяется приложение Morpholio Trace, а для обмера помещений используется электронная рулетка, эти инструменты крайне важны, но в них нет нейросетевой составляющей.

Непосредственно техническая документация, по которой ведется реализация проекта, создается с помощью BIM, чаще всего для этих целей используется Autodesk Revit.

Эти этапы я принципиально не делегирую AI, также без применения нейросетей ведется оформление юридической документации.

Эргономика, нормативы, планировки я принципиально не делегирую AI. Мы по-прежнему опираемся на "Нойферта", перепроверяем расчёты, учитываем рост заказчиков, состав семьи, бытовые привычки. Индивидуальный подход остаётся ключевым.

Эволюция инструментария

Особенность нейросетевых решений в том что они быстро трансформируются. За год инструменты могут существенно эволюционировать и стек работы тоже меняется.

Раньше мой процесс был более сложным и включал больше сервисов. Промпт формировался в LLM-модели, затем в Midjourney создавался визуальный референс и направление атмосферы. После этого я строила каркас помещения в реальных размерах в SketchUp или Revit, и уже эту модель дополнительно обрабатывала в PromeAI, KREA и Dzine для получения более реалистичного образа, близкого к конкретному объекту.

Сейчас, с расширением возможностей каждого сервиса, процесс стал компактнее. Чаще всего достаточно связки ChatGPT, Midjourney и PromeAI. А в ряде задач хватает и двух инструментов – если речь идёт о формировании концепции и визуального направления без глубокой технической проработки.

AI – это высокотехноличный, очень удобный, но все-таки инструмент, а не актор. Даже самые продвинутые версии нейросетевых инструментов не смогут самостоятельно создать проект, поскольку для этих действий требуется целый набор инструментов, в том числе и без AI, нужна связь с реальным объектом, а также понимание того, что хочет заказчик. Нейросеть может предложить идеи, вдохновить, но настоящую работу над проектом ведет дизайнер-человек.

Когда я вспоминаю проект развлекательного комплекса для вахтового городка в Тенгизе, понимаю, насколько тогда не хватало этих инструментов. Большой объём данных, множество подрядчиков, потерянные правки, ошибки коммуникации – всё это усложняло процесс и влияло на сроки. Сегодня такие проекты проходили бы значительно легче и дешевле для заказчика.

AI практически не изменил мою философию дизайна. Я сохраняю авторский почерк и обучаю инструменты работать в моём стиле. Но проекты стали смелее. Благодаря AI я могу глубже прорабатывать детали, тестировать более сложные формы и быстрее проверять гипотезы.

Конкуренции с нейросетями я не боюсь. AI – это высокотехнологичный инструмент, но не автор. Человеку всегда нужен человек.