Искусство дизайна: как нейросети учатся у профессионалов

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет визуальным языковым моделям осваивать принципы дизайна, значительно улучшая качество и стилистическую согласованность графических работ.

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 PRISM, используя существующие данные о дизайне, генерирует разнообразные улучшения, соответствующие запрошенному стилю, в отличие от подходов, полагающихся исключительно на предварительно обученные знания моделей, которые зачастую не соответствуют исходным данным дизайна.

В статье представлена PRISM — платформа, использующая контрастное обучение для извлечения и применения знаний в области дизайна из существующих данных.

Несмотря на успехи визуально-языковых моделей в графическом дизайне, их обобщенные знания о стилях часто не соответствуют специфике реальных дизайнерских данных. В данной работе, ‘PRISM: Learning Design Knowledge from Data for Stylistic Design Improvement’, предложен фреймворк PRISM, который извлекает и применяет знания о дизайне из существующих образцов, обеспечивая более эффективное стилистическое улучшение графических проектов. PRISM строит базу знаний о дизайне, кластеризуя разнообразные проекты, обобщая их в действенные рекомендации и используя релевантные знания в процессе улучшения дизайна. Способствует ли такой подход к созданию более интуитивно понятных и предпочтительных дизайнерских решений для профессионалов?

Разрушая Ограничения: За Пределами Существующих Методов Дизайна

Существующие методы генерации дизайна, такие как непосредственное использование запросов к большим языковым моделям (например, Prompt2Diverse) или обучение на основе единого представления стиля (Data2One), часто сталкиваются с трудностями в обеспечении одновременно разнообразия стилей и сохранения верности исходным принципам дизайна. Эти подходы нередко не способны уловить тонкие нюансы конкретных стилей, что приводит к созданию шаблонных или непоследовательных результатов. Ограниченность в передаче сложности и уникальности стилистических особенностей является существенным препятствием для достижения высокого качества генерируемых дизайнов, поскольку модели склонны к упрощению и усреднению, теряя важные детали и индивидуальность.

Существующие методы генерации дизайна зачастую не способны уловить тонкие нюансы конкретных стилей, что приводит к созданию общих и непоследовательных результатов. Вместо того чтобы воспроизводить уникальные характеристики определенного направления, системы часто выдают усредненные образцы, лишенные индивидуальности и глубины. Это связано с тем, что алгоритмы испытывают трудности в различении тонких оттенков, характерных для каждого стиля — от специфических цветовых палитр и типографики до композиционных решений и общей эстетики. В результате, даже при наличии обширной базы данных дизайнов, генерируемые изображения могут казаться безликими и лишенными выразительности, не удовлетворяя требованиям к оригинальности и соответствию заданной стилистике.

Существует острая потребность в системе, способной эффективно осваивать, представлять и применять разнообразные знания в области дизайна. Современные методы генеративного дизайна зачастую ограничены в способности улавливать тонкости и нюансы различных стилей, что приводит к созданию шаблонных или непоследовательных результатов. Для преодоления этих ограничений необходима архитектура, способная не просто воспроизводить существующие образцы, но и обобщать принципы дизайна, извлекать закономерности из обширных наборов данных и применять их для создания оригинальных и стилистически выверенных проектов. Такая система должна быть способна к гибкой адаптации к различным требованиям и предпочтениям, обеспечивая высокий уровень контроля над процессом генерации и позволяя создавать дизайн, отвечающий конкретным задачам и целям.

Огромный объем существующих данных о дизайне, зачастую недооцененный, представляет собой неисчерпаемый источник для повышения эффективности генеративных систем. Анализ этих данных позволяет выявить закономерности, принципы и тонкости, характерные для различных стилей и подходов в дизайне, что, в свою очередь, может быть использовано для обучения более точных и креативных алгоритмов. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на прямое программирование или ограниченные стилистические представления, системы будущего смогут извлекать знания непосредственно из обширных архивов, автоматически адаптируясь и развиваясь, чтобы создавать инновационные и эстетически привлекательные проекты. Потенциал использования этих данных огромен, и его реализация способна значительно расширить возможности автоматизированного дизайна, позволяя создавать решения, отвечающие самым разнообразным потребностям и предпочтениям.

В отличие от базовых моделей, использующих случайные данные и демонстрирующих высокую вариативность и неспособность к обучению детализированным знаниям, PRISM, благодаря предварительной обработке данных, позволяет получить значимые и разнообразные знания, приводящие к разнообразным результатам.

Организация Знаний о Дизайне: Разделение Пространства Стилей

На первом этапе, разделение пространства стилей (Style Space Partitioning) в PRISM использует метрику GRAD Distance для количественной оценки визуального сходства между дизайнами. В отличие от организации, основанной на простых стилистических тегах, GRAD Distance позволяет учитывать характеристики изображения напрямую, а не полагаться на ручную классификацию или ключевые слова. Эта метрика вычисляет расстояние между дизайнами на основе различий в их визуальных признаках, что обеспечивает более точную и объективную оценку сходства, чем традиционные методы, основанные на тегах. $d(x, y) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i - y_i)^2}$ — общая формула расчета расстояния, адаптированная для визуальных данных в рамках GRAD Distance.

Для формирования согласованных кластеров, представляющих различные стилевые группировки, в PRISM применяется алгоритм K-медоидов. В качестве входных данных используются значения GRAD Distance, отражающие визуальную близость между дизайнами. K-медоидов, в отличие от K-средних, использует фактические образцы данных в качестве центроидов кластеров (медоидов), что повышает устойчивость к выбросам и обеспечивает более четкое разделение на группы. Процесс итеративно назначает каждый дизайн ближайшему медоиду, а затем пересчитывает положение медоидов до достижения стабильной конфигурации кластеров, обеспечивая оптимальное разделение визуально схожих элементов.

Разделение на кластеры, основанное на визуальном сходстве, создает основу для целенаправленного извлечения знаний о стиле. Система PRISM, формируя отдельные группы для каждого стиля, получает возможность анализировать и выявлять специфические характеристики, присущие именно этому кластеру. Это позволяет не просто идентифицировать стиль, но и определить его ключевые визуальные атрибуты, такие как преобладающие цвета, формы, текстуры и композиционные приемы. Извлеченные знания используются для построения более точных моделей стилей и последующего применения этих моделей в задачах автоматической генерации и редактирования дизайна.

В отличие от традиционных систем, оперирующих упрощенными категориями стилей, PRISM группирует визуально схожие дизайны, избегая представления каждого стиля как однородного целого. Такой подход позволяет учитывать внутренние вариации и нюансы, присущие даже внутри одного стилистического направления. Вместо категоризации дизайна как строго принадлежащего к определенному стилю, PRISM формирует кластеры, отражающие градации и переходы между различными стилистическими решениями, что повышает точность анализа и извлечения знаний о дизайне.

PRISM использует разделение пространства стилей и извлечение знаний в рамках контрастивного обучения для генерации разнообразных улучшений дизайна, основанных на распределении исходных данных и соответствующих визуально отличимым кластерам стилей.

Дистилляция Стиля: Извлечение Действенных Знаний о Дизайне

Этап извлечения знаний о стиле в PRISM использует контрастное обучение для выявления и кодификации определяющих характеристик каждого стилистического кластера. В рамках этого процесса, алгоритм обучается различать примеры дизайна, принадлежащие к разным стилям, выявляя признаки, которые максимально отличают их друг от друга. Контрастное обучение позволяет PRISM не просто идентифицировать общие атрибуты стиля, но и установить иерархию значимости этих атрибутов, что необходимо для точной кодификации знаний о стиле и последующего использования в задачах генерации или улучшения дизайна. В результате, каждый стилистический кластер представляется набором признаков, ранжированных по их дискриминирующей способности.

Процесс трансформации необработанных данных о дизайне в лаконичные и применимые Знания о Дизайне осуществляется путем выявления и кодификации ключевых характеристик, определяющих каждую стилистическую группу. Эти знания не ограничиваются простым перечнем атрибутов, а представляют собой набор принципов, отражающих сущность стиля. В результате, система способна не просто воспроизводить визуальные элементы, но и понимать лежащие в их основе закономерности, что позволяет генерировать новые дизайны или совершенствовать существующие, опираясь на фундаментальные принципы стилистики.

Извлеченные знания не ограничиваются перечислением атрибутов стиля, а представляют собой набор руководств и рекомендаций, применимых для генерации новых дизайнов или улучшения существующих. Этот подход позволяет PRISM формировать не просто поверхностные имитации, а проекты, основанные на выявленных принципах стилистической организации. Вместо простого перебора характеристик, система предоставляет конкретные инструкции, определяющие параметры и ограничения для создания дизайна в рамках определенного стиля, что обеспечивает более контролируемый и целенаправленный процесс разработки.

Подход, используемый PRISM, позволяет выйти за рамки поверхностного стилистического копирования, создавая дизайны, основанные на фундаментальных принципах. Вместо простого воспроизведения визуальных атрибутов, система идентифицирует и кодифицирует определяющие характеристики каждого стиля посредством контрастного обучения. Это позволяет PRISM генерировать новые дизайны или улучшать существующие, опираясь не на внешнее сходство, а на понимание глубинных закономерностей, определяющих конкретный стиль. Таким образом, создаваемые дизайны отражают не только визуальные элементы, но и принципы, лежащие в их основе.

Трехкратное уточнение знаний позволило добиться сопоставимой с базовыми показателями точности и разнообразия ответов по семи различным стилям.

Уточнение и Генерация Дизайнов: Приоритетные Редактирования

В рамках этапа «Приоритизированные Редактирования» система PRISM использует конвейер RAG (Retrieval-Augmented Generation) для интеграции извлеченных знаний о дизайне непосредственно в процесс генерации. Это позволяет системе интеллектуально направлять улучшения дизайна, извлекая релевантную информацию из базы знаний и используя её для формирования более точных и стилистически соответствующих результатов. Вместо слепого следования запросам, PRISM анализирует существующие дизайнерские принципы и предпочтения, тем самым обеспечивая как разнообразие генерируемых вариантов, так и их соответствие желаемому стилю. Использование RAG позволяет системе не просто создавать изображения, а адаптировать и совершенствовать их на основе структурированных знаний, что значительно повышает качество и релевантность результатов.

Система PRISM, благодаря этапу Prior-Informed Edits, способна интеллектуально корректировать и улучшать разрабатываемые дизайны, обеспечивая не только соответствие заданному стилю, но и разнообразие генерируемых решений. Этот подход позволяет избегать шаблонности и создавать уникальные визуальные концепции, сохраняя при этом верность исходным требованиям. Алгоритм, используя извлеченные знания о дизайне, направляет процесс генерации, эффективно балансируя между стилистической точностью и креативным поиском, что приводит к значительному улучшению качества и оригинальности получаемых результатов.

Исследования показали, что система PRISM значительно превосходит существующие аналоги, такие как OpenCole, Data2Diverse и Prompt2Diverse, по ключевым показателям точности и разнообразия генерируемых дизайнов. В частности, PRISM демонстрирует среднюю степень соответствия стилю в 0.999, что на 15.2% выше, чем у лучшего из сравниваемых методов, достигшего показателя 0.847. Этот результат свидетельствует о значительно улучшенной способности системы создавать дизайны, которые не только соответствуют заданным требованиям, но и отличаются большей вариативностью и креативностью, что открывает новые возможности для автоматизированного проектирования.

Проведенные пользовательские исследования подтверждают превосходство системы PRISM в генерации визуально разнообразных дизайнов. В ходе экспериментов пользователи отдавали предпочтение результатам, полученным с помощью PRISM, в 66.2% случаев, что свидетельствует о значительном улучшении по сравнению с существующими методами. Такой результат достигается благодаря использованию существующих данных о дизайне и структурированному подходу, позволяющему системе не только создавать разнообразные варианты, но и обеспечивать высокий уровень контроля над процессом генерации, открывая новые возможности для творчества и инноваций в области дизайна.

Итеративное уточнение знаний позволило улучшить способность различать корректные и некорректные примеры, что привело к генерации более качественных проектов, где изменения по сравнению с предыдущей итерацией выделены зеленым, а общие элементы - серым. — Итеративное уточнение знаний позволило улучшить способность различать корректные и некорректные примеры, что привело к генерации более качественных проектов, где изменения по сравнению с предыдущей итерацией выделены зеленым, а общие элементы — серым.

Исследование демонстрирует, что понимание принципов дизайна может быть получено не только теоретическим путем, но и через анализ существующих работ, что созвучно идеям Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство возможного». PRISM, представленный в данной работе, подобно алгоритму, выявляет скрытые закономерности в визуальных данных, позволяя визуальным языковым моделям не просто генерировать изображения, а понимать и применять принципы контраста, композиции и стиля. Это подтверждает, что взлом системы — в данном случае, визуального языка — позволяет получить глубокое понимание её структуры и возможностей, а знание — это реверс-инжиниринг реальности.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, демонстрирует взлом системы — не графического дизайна как такового, а самой идеи “дизайнерского знания”. PRISM показывает, что это знание не эфемерно и не заключено исключительно в опыте специалиста, а может быть извлечено, кодифицировано и применено алгоритмически. Однако, текущая реализация — лишь первый шаг. Остается открытым вопрос о границах этого знания. Достаточно ли данных для построения универсальной модели, или каждый стиль, каждая эпоха потребует своей, отдельной “раскодировки”?

Более того, возникает искушение увидеть в PRISM не просто инструмент улучшения дизайна, а механизм его предсказания. Но предвидеть — значит упрощать, а упрощение всегда ведет к потере нюансов. Истинная красота, как и сложный алгоритм, часто кроется в случайных ошибках, в несовершенстве. Следующим этапом, вероятно, станет поиск способов внедрения контролируемой случайности в процесс генерации, позволяющей модели не просто воспроизводить стили, но и создавать нечто принципиально новое.

В конечном счете, PRISM — это не решение, а провокация. Она ставит вопрос: что есть дизайн, если его можно автоматизировать? И ответ, вероятно, лежит не в области алгоритмов, а в области философии, в понимании того, что делает визуальный образ не просто функциональным, но и значимым для человека.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11747.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-01 04:38