Дизайн и Искусственный Интеллект: Понимание Замысла

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет генеративным нейросетям лучше понимать намерения дизайнера, делая процесс создания визуальных решений более интуитивным и управляемым.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Система ToMigo преобразует намерения пользователя в интерпретируемые концептуальные графы дизайна, анализируя как визуальные данные, так и текстовые описания, и предоставляя модульную структуру, в которой отдельные узлы позволяют точно настраивать параметры, а логические связи обеспечивают внутреннюю согласованность, что, в свою очередь, позволяет выявлять неясные моменты, напрямую редактировать логику искусственного интеллекта и адаптировать генерируемые проекты к меняющимся целям, обеспечивая тем самым понимание и контроль над процессом проектирования как для пользователя, так и для самой системы.
Система ToMigo преобразует намерения пользователя в интерпретируемые концептуальные графы дизайна, анализируя как визуальные данные, так и текстовые описания, и предоставляя модульную структуру, в которой отдельные узлы позволяют точно настраивать параметры, а логические связи обеспечивают внутреннюю согласованность, что, в свою очередь, позволяет выявлять неясные моменты, напрямую редактировать логику искусственного интеллекта и адаптировать генерируемые проекты к меняющимся целям, обеспечивая тем самым понимание и контроль над процессом проектирования как для пользователя, так и для самой системы.

В статье представлена ToMigo — система, использующая графы концепций дизайна для моделирования пользовательских намерений и обеспечения эффективного взаимодействия человека и искусственного интеллекта в сфере визуального дизайна.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, сохраняется проблема несоответствия результатов творческим намерениям пользователя. В данной работе, представленной под названием ‘ToMigo: Interpretable Design Concept Graphs for Aligning Generative AI with Creative Intent’, предлагается подход, моделирующий намерение пользователя в виде графов концепций дизайна, где узлы отражают выбор по цели, содержанию или стилю, а связи — интерпретируемые объяснения. Разработанная система ToMigo позволяет не только выводить намерение из референсных изображений и текста, но и предоставлять пользователю возможность интерактивного управления процессом создания дизайна. Не откроет ли это новые горизонты для более эффективного и интуитивно понятного взаимодействия человека и искусственного интеллекта в сфере визуального дизайна?

Разрушая Барьеры Понимания: Проблема Перевода Замысла в Дизайн

Традиционные инструменты дизайна часто оказываются неспособны точно уловить и перевести в визуальную форму сложные оттенки пользовательских намерений. Вместо четкого воплощения задуманного, возникает неточность, приводящая к тому, что создаваемый образ лишь приблизительно соответствует первоначальному видению. Эта проблема особенно актуальна при работе с абстрактными запросами или когда пользователь испытывает трудности в четком формулировании своих потребностей. В результате, дизайнеру приходится полагаться на интерпретацию, что неизбежно ведет к расхождениям между ожиданиями и конечным результатом, требуя многочисленных итераций и корректировок для достижения желаемого эффекта. Подобная несостыковка не только замедляет процесс создания, но и снижает удовлетворенность пользователя, поскольку конечный продукт может не соответствовать его внутреннему представлению.

Постоянное несоответствие между задуманным и полученным результатом в процессе разработки дизайна часто приводит к бесконечным циклам правок и, как следствие, к разочарованию и снижению продуктивности. Когда визуальное воплощение не соответствует исходным целям пользователя, творческий процесс застопоривается, требуя дополнительных итераций для уточнения и корректировки. Эта ситуация не только отнимает ценное время и ресурсы, но и негативно сказывается на мотивации и вдохновении дизайнера, препятствуя реализации наиболее смелых и инновационных идей. В итоге, процесс, призванный создавать новое, оказывается скованным необходимостью постоянного исправления ошибок, возникающих из-за неточного понимания первоначальных потребностей.

Для достижения действительно эффективного дизайна необходима система, способная не просто создавать визуальные образы, но и понимать глубинные цели пользователя. Современные инструменты часто фокусируются исключительно на внешнем представлении, упуская из виду мотивацию и задачи, которые стоят за запросом. Понимание этих целей позволяет системе генерировать не просто эстетически приятные решения, а функциональные и соответствующие потребностям пользователя. Такой подход предполагает использование методов искусственного интеллекта, способных анализировать намерения, предсказывать предпочтения и адаптировать дизайн в соответствии с контекстом, что значительно повышает эффективность творческого процесса и снижает вероятность возникновения недопонимания между дизайнером и заказчиком.

Существующие подходы к визуализации идей часто оказываются недостаточно эффективными для точной передачи замысла дизайнера, что приводит к расхождению между ожидаемым результатом и фактическим воплощением. Отсутствие надежной системы для представления и итеративной доработки концепций затрудняет процесс коммуникации и требует значительных затрат времени на внесение правок. Вместо четкого отображения первоначальной задумки, текущие методы часто порождают неоднозначные интерпретации, заставляя заказчика и исполнителя тратить ресурсы на бесконечные согласования и компромиссы. Такая ситуация не только замедляет реализацию проекта, но и снижает качество конечного продукта, поскольку первоначальное видение может быть искажено или утеряно в процессе многочисленных изменений.

Система успешно предсказывает намерения пользователя, восстанавливая полное представление из неполных текстовых и визуальных данных, при этом идентифицируя как явно указанные, так и подразумеваемые характеристики, включая повторяющиеся или важные элементы, для полноценной реализации задуманного.
Система успешно предсказывает намерения пользователя, восстанавливая полное представление из неполных текстовых и визуальных данных, при этом идентифицируя как явно указанные, так и подразумеваемые характеристики, включая повторяющиеся или важные элементы, для полноценной реализации задуманного.

ToMigo: Представляя Дизайн с Помощью Концептуальных Графов

В основе ToMigo лежит новый подход к генерации дизайна, использующий ‘Граф Концепций Дизайна’ (Design Concept Graph) в качестве центрального представления. Этот граф структурирует процесс проектирования, явно связывая высокоуровневые цели дизайна с низкоуровневыми визуальными характеристиками. В отличие от традиционных методов, где эти связи часто неявно подразумеваются, граф концепций предоставляет формальное и машиночитаемое представление, позволяющее системе ToMigo понимать и выполнять дизайнерские задачи более эффективно. Структура графа позволяет моделировать сложные взаимосвязи между различными аспектами дизайна, обеспечивая согласованность и предсказуемость результатов генерации.

Дизайн-графы в ToMigo обеспечивают явную связь между высокоуровневыми целями проектирования и низкоуровневыми визуальными характеристиками. Эта структура позволяет установить соответствие между намерениями пользователя, выраженными в виде общих требований, и конкретными визуальными атрибутами, такими как цвет, форма и текстура. Такая организация данных необходима для обеспечения согласованности между заданными целями и генерируемыми результатами, что является ключевым аспектом для выравнивания ИИ с намерениями пользователя. В рамках данной структуры, каждая вершина графа представляет собой либо цель проектирования, либо визуальную особенность, а ребра отражают взаимосвязь между ними, определяя, как конкретные визуальные элементы способствуют достижению поставленных целей.

В системе ToMigo интеграция визуальных источников вдохновения осуществляется посредством включения ‘Референсных Изображений’ непосредственно в структуру ‘Графа Дизайна’. Эти изображения служат точками привязки для определения и реализации конкретных визуальных характеристик, которые пользователь желает видеть в конечном дизайне. Каждое референсное изображение сопоставляется с узлами графа, представляющими как высокоуровневые цели дизайна, так и низкоуровневые визуальные атрибуты, такие как цвет, текстура, форма и композиция. Это позволяет системе ToMigo не только учитывать общую концепцию, но и точно воспроизводить желаемые визуальные элементы, обеспечивая более точное соответствие между намерениями пользователя и генерируемым дизайном.

Система ToMigo использует “Виджеты Теории Разума” для обеспечения прозрачности и контроля над интерпретацией пользовательских намерений искусственным интеллектом. Эти виджеты предоставляют пользователю возможность визуально исследовать внутреннее представление ИИ о заданных целях дизайна, отображая связи между высокоуровневыми запросами и низкоуровневыми визуальными атрибутами. Пользователь может напрямую корректировать эти связи, уточняя или изменяя интерпретацию ИИ, что позволяет добиться более точного соответствия с желаемым результатом. Такой подход обеспечивает итеративный процесс, в котором пользователь активно влияет на процесс генерации дизайна, направляя ИИ к более релевантным и ожидаемым решениям.

Приложение ToMigo интегрировано в пользовательский интерфейс, позволяя пользователям вводить текстовые и визуальные запросы, а также получать уточняющие вопросы, после чего система обновляет узлы графа концепций дизайна, отображаемые в виде виджетов, и генерирует или обновляет дизайн, выделяя измененные узлы зеленым цветом до применения к финальному варианту, как показано на примере акцентирования описания узла (D) в существующем дизайне (G).
Приложение ToMigo интегрировано в пользовательский интерфейс, позволяя пользователям вводить текстовые и визуальные запросы, а также получать уточняющие вопросы, после чего система обновляет узлы графа концепций дизайна, отображаемые в виде виджетов, и генерирует или обновляет дизайн, выделяя измененные узлы зеленым цветом до применения к финальному варианту, как показано на примере акцентирования описания узла (D) в существующем дизайне (G).

ИИ-Управляемое Уточнение и Интерактивный Диалог

Система ToMigo использует механизм “Уточняющих вопросов” для проактивного сбора обратной связи и разрешения неоднозначностей в запросах пользователя. Данная функция позволяет системе выявлять неполноту или неточность исходных данных, задавая конкретные вопросы для получения необходимой информации. Это позволяет избежать генерации нерелевантных или нежелательных результатов, повышая точность и соответствие итогового дизайна намерениям пользователя. В процессе работы система анализирует полученные ответы и адаптирует дальнейшие действия, обеспечивая более эффективное взаимодействие и минимизируя потребность в ручной корректировке.

Процесс генерации изображений в ToMigo напрямую управляется графом концепций дизайна (Design Concept Graph). Этот граф представляет собой структурированное представление целей и требований к визуальному результату. Вместо генерации изображений на основе текстового описания, ToMigo использует граф концепций как основу для создания визуального контента, обеспечивая соответствие генерируемых изображений заданным параметрам и намерениям пользователя. Это позволяет системе создавать изображения, которые не просто визуально привлекательны, но и точно отражают задуманный дизайн и его функциональное назначение.

В ToMigo реализована система интерактивной доработки (“Interactive Refinement”), позволяющая пользователям предоставлять обратную связь по сгенерированным дизайнам. Эта обратная связь непосредственно используется алгоритмами искусственного интеллекта для итеративного улучшения визуальных решений. Система анализирует пользовательские комментарии и вносит корректировки в процесс генерации изображений, стремясь к более точному соответствию изначальным требованиям и предпочтениям пользователя. Итеративный характер этого процесса обеспечивает постоянное повышение качества и релевантности генерируемых дизайнов.

В основе функциональности ToMigo лежит модель GPT-4, обеспечивающая генерацию как изображений, так и текстовых запросов. Система демонстрирует статистически значимое соответствие намерениям пользователя в отношении дизайна (p < 0.01), что было подтверждено посредством непараметрического критерия Манна-Уитни. Это указывает на высокую степень согласованности между запросами пользователей и визуальными результатами, полученными в ToMigo.

Анализ оценок пользователей и представления концепций в графе ToMigo показал высокую степень соответствия между сгенерированными изображениями и пользовательскими идеями, с медианой оценок в 4 и 4.2 соответственно.
Анализ оценок пользователей и представления концепций в графе ToMigo показал высокую степень соответствия между сгенерированными изображениями и пользовательскими идеями, с медианой оценок в 4 и 4.2 соответственно.

Со-эволюция и Объект-Посредник

Взаимодействие между отзывами пользователя и корректировками искусственного интеллекта приводит к процессу, названному «Со-эволюцией». Этот динамический обмен позволяет системе не только адаптироваться к предпочтениям пользователя, но и генерировать неожиданные, креативные решения. В результате, создаваемые проекты отличаются не только соответствием заданным требованиям, но и высоким уровнем инновационности. Иными словами, система способна предлагать варианты, которые пользователь, возможно, не смог бы сформулировать самостоятельно, обеспечивая тем самым оптимальный баланс между целенаправленностью и творческой свободой. Этот процесс позволяет достичь гармоничного сочетания функциональности и эстетики, делая дизайн более привлекательным и эффективным.

В основе взаимодействия пользователя и искусственного интеллекта в ToMigo лежит так называемый «Граф концепции дизайна», функционирующий как «объект-посредник». Этот граф представляет собой общую, структурированную визуализацию идеи, позволяющую обеим сторонам — человеку и алгоритму — совместно оперировать одним и тем же представлением о проекте. Вместо прямого обмена текстовыми инструкциями или неоднозначными описаниями, система использует этот граф как платформу для уточнения, расширения и согласования дизайнерских решений. Таким образом, «Граф концепции дизайна» не просто хранит информацию, но и активно облегчает коммуникацию, минимизируя недопонимание и обеспечивая более эффективную совместную работу, где каждый может вносить свой вклад в развитие идеи, опираясь на общую, понятную структуру.

Процесс совместной эволюции выходит за рамки простого выполнения поставленной задачи, формируя более глубокий и продуктивный опыт совместного проектирования. Вместо односторонней передачи требований и их реализации, система ToMigo способствует постоянному диалогу между пользователем и искусственным интеллектом. Этот динамичный обмен позволяет не только достигать высокой степени соответствия требованиям, но и открывает возможности для совместного творчества, где каждая сторона вносит вклад в развитие и уточнение дизайна. Пользователь получает возможность влиять на процесс, а система — адаптироваться к предпочтениям и намерениям, что приводит к более интуитивным и эффективным результатам, выходящим за рамки изначальных ожиданий.

В основе ToMigo лежит принцип приоритета согласованности, что открывает новые горизонты для творческого самовыражения и оптимизации рабочих процессов. Система демонстрирует высокую степень соответствия как чётко сформулированным пользовательским требованиям, так и неявно подразумеваемым намерениям, которые она способна выводить самостоятельно. Такая способность к точному улавливанию потребностей пользователя позволяет создавать проекты, отвечающие не только поставленным задачам, но и скрытым ожиданиям, значительно повышая эффективность дизайна и уровень удовлетворенности результатом. В результате, ToMigo не просто выполняет запросы, а становится партнёром в творческом процессе, расширяя возможности для реализации самых смелых идей.

Пользовательские оценки в целом показывают высокую степень соответствия сгенерированных дизайнов и концептуальных графов изначальному замыслу, при этом два представленных дизайна получили сопоставимые оценки.
Пользовательские оценки в целом показывают высокую степень соответствия сгенерированных дизайнов и концептуальных графов изначальному замыслу, при этом два представленных дизайна получили сопоставимые оценки.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к пониманию и моделированию намерений пользователя в процессе визуального дизайна. Система ToMigo, используя графы концепций дизайна, пытается преодолеть разрыв между творческим замыслом и возможностями генеративного искусственного интеллекта. Этот подход, по сути, является попыткой реверс-инжиниринга творческого процесса, вычленением ключевых концепций, определяющих конечный результат. Как заметил Бертран Рассел: «Всё, что мы знаем, это то, что мы не знаем». Именно это осознание пробелов в понимании и побуждает к созданию инструментов, таких как ToMigo, для более эффективного взаимодействия человека и машины, позволяя пользователю контролировать и интерпретировать действия ИИ.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и любой эксплойт, начинается с вопроса, а не с намерения. ToMigo демонстрирует возможность формализации намерения в контексте визуального дизайна, но эта формализация — лишь проекция, карта территории, а не сама территория. Остаётся открытым вопрос о том, насколько адекватно графы концепций отражают истинную сложность и неоднозначность человеческого замысла. Ведь намерение — это не просто набор связанных понятий, это контекст, интуиция, случайные ассоциации, которые пока не поддаются строгой алгоритмизации.

Будущие исследования должны сосредоточиться на преодолении этого разрыва. Необходимо разработать методы оценки не только видимого намерения, но и скрытых предпосылок, невысказанных ожиданий, неявных предпочтений. Интересно исследовать возможность интеграции ToMigo с системами, способными к нечёткому логическому выводу и вероятностному моделированию, чтобы учитывать неопределённость и противоречивость человеческого мышления. В конечном счете, задача заключается не в том, чтобы скопировать человеческий разум, а в том, чтобы создать систему, способную эффективно с ним взаимодействовать, учитывая его слабости и сильные стороны.

И, конечно, не стоит забывать о более фундаментальном вопросе: зачем нам вообще нужна эта «гармония» между человеком и машиной? В конечном итоге, всякое сотрудничество — это компромисс, а любой компромисс — это потеря. Возможно, истинная ценность ToMigo заключается не в том, чтобы сделать генеративный ИИ более «человечным», а в том, чтобы заставить нас самих взглянуть на процесс дизайна по-новому, увидеть в нем не только творчество, но и систему, которую можно взломать, оптимизировать и переосмыслить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05825.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-07 18:45