31 августа 2026
Генеративный дизайн: что это, как работает и как его использовать
По данным исследования «Яков и Партнёры» и Яндекса, в России генеративный ИИ в 2025 году применяли уже 71% компаний. Исследование Designer Fund и Foundation Capital показало, что в 2026 году нейросети в дизайне еженедельно используют 91% специалистов, ежедневно — 75%. В среднем дизайнеры работают с семью ИИ-инструментами, год назад — с тремя.
При этом термин «генеративный дизайн» трактуют по-разному. Иногда его путают с нейросетевыми изображениями. В инженерной среде так называют создание деталей, зданий и сложных конструкций. Рассказываем, что это за подход на самом деле, как устроен изнутри и с чего начать его изучение.
При этом термин «генеративный дизайн» трактуют по-разному. Иногда его путают с нейросетевыми изображениями. В инженерной среде так называют создание деталей, зданий и сложных конструкций. Рассказываем, что это за подход на самом деле, как устроен изнутри и с чего начать его изучение.
Алеся Сахарова
Пишущий редактор
По данным исследования «Яков и Партнёры» и Яндекса, в России генеративный ИИ в 2025 году применяли уже 71% компаний. Исследование Designer Fund и Foundation Capital показало, что в 2026 году нейросети в дизайне еженедельно используют 91% специалистов, ежедневно — 75%. В среднем дизайнеры работают с семью ИИ-инструментами, год назад — с тремя.
При этом термин «генеративный дизайн» трактуют по-разному. Иногда его путают с нейросетевыми изображениями. В инженерной среде так называют создание деталей, зданий и сложных конструкций. Рассказываем, что это за подход на самом деле, как устроен изнутри и с чего начать его изучение.
При этом термин «генеративный дизайн» трактуют по-разному. Иногда его путают с нейросетевыми изображениями. В инженерной среде так называют создание деталей, зданий и сложных конструкций. Рассказываем, что это за подход на самом деле, как устроен изнутри и с чего начать его изучение.
- Генеративный дизайн — подход, при котором ИИ выполняет часть работы. Дизайнер задаёт нейросети тему, ограничения и референсы. Алгоритм предлагает десятки вариантов решения, а человек выбирает подходящий и дорабатывает вручную.
- Генеративный ИИ, генеративная графика и параметрическое инженерное проектирование — разные направления генеративного дизайна. Каждое решает свой круг задач.
- Применять подход можно в разных сферах. Параметрическая генерация помогает в промышленном дизайне, архитектуре и машиностроении, а нейросети — в брендинге, упаковке, соцсетях, продуктовом визуале и презентациях.
- Промптинг и генеративный дизайн различаются. Ввод текстового запроса для ИИ — это лишь часть процесса генеративного дизайна.
- Ключевое преимущество генеративных технологий — дизайнер ускоряет рутину и экономит время, а компании снижают расходы на подрядчиков.
- Генеративные технологии не заменяют продуманную дизайн-концепцию. Они всё ещё требуют контроля из-за риска шаблонного визуала, ИИ-галлюцинаций и потери авторской подачи.
- Дизайнер теперь чаще играет роль куратора и арт-директора: формулирует задачу, задаёт технические и фирменные ограничения для ИИ, выбирает инструмент, генерирует варианты и вручную отбирает и дорабатывает черновик в редакторе.
- Инструмент для генеративного дизайна выбирают под конкретную задачу. Для иллюстрации с нуля подходят Midjourney и DALL-E. Для доработки готового макета — Adobe Firefly и генеративная заливка в Photoshop.
- Диффузионные модели — тип нейросетей, которые создают картинку с помощью шума. Они учатся шаг за шагом сначала добавлять помехи, а потом восстанавливать формы, объекты и другие детали изображения. От точности промпта зависит результат этого процесса.
- Сначала стоит освоить классические навыки дизайна, а затем использовать ИИ как дополнительный инструмент. Композиция, цвет, типографика и брендинг остаются базой. К ней добавляются арт-дирекшен, критическое мышление и понимание лицензий на сгенерированный контент.
- Чтобы освоить генеративный дизайн, можно начать с одной нейросети и одного графического редактора. Новичку стоит сначала закрепить базовые навыки дизайна, практикующему специалисту — встроить ИИ в повторяющиеся задачи, а маркетологу или предпринимателю без штатного дизайнера — освоить простую постобработку и решить, что можно сгенерировать самостоятельно и когда лучше привлечь дизайнера.
Подробно
- Что такое генеративный дизайн
- Чем генеративный дизайн отличается от похожих направлений
- Где применяют генеративный дизайн
- Что решает ИИ, а что — по-прежнему человек
- Какие у генеративного дизайна плюсы и минусы
- Какие технологии лежат в основе генеративного дизайна
- Как дизайнер работает с нейросетью: пошаговый процесс
- Какие инструменты используют для генеративного дизайна в графике
- Как начать использовать генеративный дизайн
- Влияние на профессию дизайнера: какие навыки и компетенции нужны теперь
- Что такое генеративный дизайн
- Чем генеративный дизайн отличается от похожих направлений
- Где применяют генеративный дизайн
- Что решает ИИ, а что — по-прежнему человек
- Какие у генеративного дизайна плюсы и минусы
- Какие технологии лежат в основе генеративного дизайна
- Как дизайнер работает с нейросетью: пошаговый процесс
- Какие инструменты используют для генеративного дизайна в графике
- Как начать использовать генеративный дизайн
- Влияние на профессию дизайнера: какие навыки и компетенции нужны теперь
Что такое генеративный дизайн
Генеративный дизайн — это подход, смысл которого в том, что дизайнер, инженер или архитектор формулирует задачу и описывает для нейросети ограничения. По этим условиям алгоритм быстро предлагает десятки решений.
При традиционном проектировании человек сам создаёт эскиз или макет. В генеративном подходе он задаёт условия, оценивает сгенерированные версии, выбирает несколько и дорабатывает их. Когда клиенту нужна обложка поста в фирменном стиле бренда, он обращается к дизайнеру. Тот на основе запроса заказчика рисует обложку и демонстрирует, что получилось.
В генеративном дизайне у алгоритма похожая роль. Специалист с помощью текста и референсов описывает тему, цветовую палитру, композицию и формат. За одну генерацию нейросеть разрабатывает несколько вариантов, из которых человек выбирает подходящий. Затем поправляет детали вручную.
При традиционном проектировании человек сам создаёт эскиз или макет. В генеративном подходе он задаёт условия, оценивает сгенерированные версии, выбирает несколько и дорабатывает их. Когда клиенту нужна обложка поста в фирменном стиле бренда, он обращается к дизайнеру. Тот на основе запроса заказчика рисует обложку и демонстрирует, что получилось.
В генеративном дизайне у алгоритма похожая роль. Специалист с помощью текста и референсов описывает тему, цветовую палитру, композицию и формат. За одну генерацию нейросеть разрабатывает несколько вариантов, из которых человек выбирает подходящий. Затем поправляет детали вручную.
Чем генеративный дизайн отличается от похожих направлений
Термин «генеративный дизайн» используют в двух основных значениях. Историческое, инженерно-параметрическое, появилось до ИИ-инструментов. Современное связано с нейросетями. Ещё есть смежные понятия.
Графическому дизайнеру в ежедневной практике нужно уметь применять нейросети и понимать, что промптинг — лишь часть процесса.
Где применяют генеративный дизайн
Параметрическую генерацию используют везде, где важен баланс веса, прочности и стоимости материалов: в аэрокосмической и автомобильной промышленности, а также в производстве мебели и спортивной обуви.
В архитектуре и строительстве алгоритмы рассчитывают варианты планировок, фасадов и технических решений. Например, помогают распределить несущие стены, перекрытия и опоры с учётом строительных норм, ветровой нагрузки и освещённости помещений. Вместо того чтобы вручную чертить и проверять каждый эскиз отдельно, архитектор задаёт эти условия программе.
Генеративные технологии подходят для разных визуальных направлений:
В архитектуре и строительстве алгоритмы рассчитывают варианты планировок, фасадов и технических решений. Например, помогают распределить несущие стены, перекрытия и опоры с учётом строительных норм, ветровой нагрузки и освещённости помещений. Вместо того чтобы вручную чертить и проверять каждый эскиз отдельно, архитектор задаёт эти условия программе.
Генеративные технологии подходят для разных визуальных направлений:
- В графическом и веб-дизайне нейросети создают иллюстрации, фоны и элементы интерфейса на основе текстового описания или референсов. Здесь генерация чаще выполняет роль отправной точки или черновика.
- В гейм-дизайне и индустрии развлечений алгоритм сам создаёт часть игрового контента по правилам, которые задают разработчики: ландшафт, лес или пещеру для нового уровня, вместо ручной отрисовки каждой локации. С помощью нейросетей студии создают анимации и видео, быстрее наполняют игру контентом, а художник дорабатывает и проверяет генерации.
Для каких задач графические дизайнеры используют генеративные технологии
Этот подход позволяет быстро проверить идею и сократить время на рутинные процессы.
Брендинг и айдентика. Нейросети помогают быстро протестировать десятки направлений стиля. Если дизайнер разрабатывает айдентику для нового бренда одежды, то до детальной прорисовки может показать клиенту вариации цветовых схем, текстур ткани и повторяющихся графических элементов для упаковки, которые сгенерировал ИИ.
Брендинг и айдентика. Нейросети помогают быстро протестировать десятки направлений стиля. Если дизайнер разрабатывает айдентику для нового бренда одежды, то до детальной прорисовки может показать клиенту вариации цветовых схем, текстур ткани и повторяющихся графических элементов для упаковки, которые сгенерировал ИИ.
Генеративный дизайн для Flowwow. Команда бренд-бюро «Щука» сгенерировала сотни изображений персонажей, продуктов и декоративных элементов и доработала их, чтобы объединить разные сюжеты общим оформлением. Источник: Shuka
Упаковка. Алгоритмы создают фоны, орнаменты, иллюстрации и черновики мокапов для нескольких продуктов одной линейки. Человек собирает готовые генерации в единую систему с иерархией, логотипом и типографикой. Компаниям с широким ассортиментом такой подход помогает быстро подготовить серию упаковок в единой стилистике, сохраняя различия между товарами.
Mattel использует Adobe Firefly для концептов упаковки Barbie. Команда описывает сцену с помощью текстового промпта, получает визуальные направления и дорабатывает их в Photoshop с помощью генеративной заливки. Источник: Adobe
Соцсети. Нейросеть генерирует карточки, обложки и сторис за минуты, а дизайнер адаптирует детали под формат площадки, собирает шаблоны, добавляет текст и фирменные элементы. Это упрощает еженедельную подготовку десятков постов для соцсетей.
Кампания Paramount+ #BringYourIFtoLife. Аудитория в соцсетях описывала воображаемых персонажей, а команда проекта с помощью Adobe Firefly превращала описания в цифровые рисунки. Источник: аккаунт Paramount+ в X
Продуктовый визуал. Генеративные технологии меняют фоны для карточек товара, расширяют кадр, добавляют окружение и предметные детали без дорогой фотосъёмки. Например, вместо студийной предметной съёмки товара для интернет-магазина искусственный интеллект генерирует десятки фоновых композиций. Специалист выбирает те, что лучше подчёркивают продукт. Затем ретуширует границы и тени, проверяет цвет, масштаб и соответствие карточке товара.
Совместный проект IBM, Adobe и агентства Ogilvy Trust What You Create. Команда использовала Adobe Firefly и на примере рыбок-галлюцинаций показала, что при работе с ИИ может пойти не так, и как Firefly помогает в сложных проектах. Источник: IBM
Презентации. Нейросети помогают подготовить черновую структуру, создать вариации обложек или фона, тематические иллюстрации и иконки под конкретную тему для каждого нового слайда. Это удобно, когда искать подходящие стоковые изображения долго, а заказывать новые невыгодно.
Сервис для презентаций Gamma AI может использовать ссылку на сайт или документы Word, PDF и PPTX. Он формирует структуру и макет с блоками, предлагает текст, оформление и иконки.
Сервис для презентаций Gamma AI может использовать ссылку на сайт или документы Word, PDF и PPTX. Он формирует структуру и макет с блоками, предлагает текст, оформление и иконки.
После регистрации на сайте Gamma AI предложит выбрать формат. Она за секунды собирает черновик презентации или веб-страницы, а также помогает создавать карточки, посты и карусели для соцсетей. Источник: Gamma
Дизайнер указывает тему и количество слайдов. В презентацию можно вставить видео, инфографику, Google Таблицы, опросы и кнопки с действиями. После генерации можно вручную изменить текст, добавить или удалить блоки, заменить изображения. Готовый файл нейросеть выгружает в формате PowerPoint или PDF.
• Научитесь управлять результатом в визуальных нейросетях: через композицию, стиль, свет, палитру, референсы и точные формулировки
• Увидите, как превращать случайную красивую картинку в осознанный визуальный результат и улучшать его через анализ и итерации
• Увидите, как превращать случайную красивую картинку в осознанный визуальный результат и улучшать его через анализ и итерации
• Научитесь управлять результатом в визуальных нейросетях: через композицию, стиль, свет, палитру, референсы и точные формулировки
• Увидите, как превращать случайную красивую картинку в осознанный визуальный результат и улучшать его через анализ и итерации
• Увидите, как превращать случайную красивую картинку в осознанный визуальный результат и улучшать его через анализ и итерации
Что решает ИИ, а что — по-прежнему человек
Нейросети меняют рабочий процесс. Теперь дизайнер чаще выступает в роли арт-директора: контролирует процесс генерации и отвечает за то, чтобы контент выглядел цельно. Кроме того, он:
- Формулирует позиционирование и визуальную концепцию.
- Разрабатывает логотип и описывает, как его использовать в материалах компании.
- Выбирает типографику и собирает сетку.
- Определяет палитру и иерархию элементов.
- Формулирует цель, ограничения и направления для нейросети.
- Оценивает точность деталей и уместность образов.
- Проверяет права на референсы и условия лицензии, оценивает, можно ли использовать результат в коммерческих целях.
- Отбирает из десятков готовых версий наиболее подходящие под задачу, дорабатывает их вручную и приводит к единому стилю.
- Перед публикацией проверяет картинку на фактические и визуальные ошибки, а также на читаемость на разных носителях.
- Готовит файл для печати, сайта и рекламных площадок.
Алгоритмы хорошо перебирают варианты, создают черновики, заменяют фон и расширяют изображения. Но они не умеют оценивать, подходит ли сгенерированный визуал бренду, работает ли композиция на конкретную аудиторию и решает ли макет бизнес-задачу. Поэтому технологии всё ещё не заменяют дизайнера, который связывает цель с ожиданиями аудитории и бизнес-контекстом.
Роли специалиста и ИИ-модели на примере конкретных рабочих сценариев
Без специалиста не обойтись там, где важна точность смыслов: в сложных сюжетных иллюстрациях или в элементах упаковки, которые регулирует закон, например в маркировке состава товара. В этих случаях человек использует генеративный контент как черновик или источник идей, а финальную версию собирает сам.
Какие у генеративного дизайна преимущества и недостатки
Плюсы
- Скорость. Нейросети генерируют черновики рисунков и макетов за минуты вместо нескольких часов или дней ручной отрисовки. На этапе поиска концепции такой подход позволяет быстро проверить 3−4 направления и сосредоточиться на одном из них. Генеративные инструменты также ускоряют рутину, например, создание баннеров, карточек товаров и типовых макетов по техническому заданию.
- Оптимизация. Благодаря ИИ-инструментам графические дизайнеры, маркетологи и контент-менеджеры сокращают время на рутинную работу. Небольшие команды и предприниматели без специалиста в штате таким способом могут самостоятельно закрывать базовые потребности в визуале и тем самым снижать расходы на подрядчиков.
Чтобы понять, какой баннер в соцсетях сработает лучше, раньше компании заказывали несколько вариантов у подрядчика и ждали правок. Теперь можно сгенерировать десятки баннеров с фоном и текстом за один день, проверить их на соответствие требованиям бренда, запустить A/B-тест и выбрать тот, что приносит больше кликов. - Нестандартные решения. Нейросеть предлагает необычные сочетания цветов, форм и стилей. Иногда неудачный на первый взгляд эскиз подсказывает неожиданную идею для проекта.
Минусы
- Нужен контроль. Без обучения и чёткой задачи есть риск, что нейросеть выдаст случайный и шаблонный визуал. Для более точного результата потребуется больше повторных генераций. Также ИИ не заменяет специалиста, который прорабатывает дизайн-концепцию со сложной айдентикой, фирменными иллюстрациями или продуманной системой навигации в интерфейсе.
- Нестабильное качество и «галлюцинации». Нейросети иногда ошибаются в надписях, логотипах и деталях. Ещё искажают пропорции объектов и неудачно располагают элементы в кадре. Поэтому перед публикацией стоит проверять все эти детали и редактировать то, что пошло не так.
Пример ИИ-галлюцинации. Нейросеть добавила лишние пальцы на руке. Иллюстрация сделана в Recraft AI
- Риск потерять авторскую подачу. Модели обучаются на больших массивах данных и склонны предлагать однотипные решения. Поэтому есть риск, что генерации будут напоминать контент конкурентов, которые используют те же инструменты и вводят похожие формулировки запросов.
Чтобы сохранить авторскую подачу, можно использовать референсы собственных проектов и дообучать модели на своих материалах, если такая функция есть. Ещё всегда стоит дорабатывать генерации вручную, например, заменять шаблонные детали, корректировать композицию, добавлять фирменные элементы.
Какие технологии лежат в основе генеративного дизайна
Разные ИИ-технологии решают разные задачи. Одни создают изображения, другие перебирают формы, упрощают конструкцию или перестраивают объект по заданным параметрам.
В ежедневной работе графическому дизайнеру чаще всего нужны нейросетевые инструменты. Остальные технологии важны для промышленного и инженерного проектирования, но напрямую не влияют на работу с графикой и брендингом.
Как нейросеть создаёт визуал
Диффузионная модель превращает шум в изображение
Диффузионные модели — тип нейросетей, которые создают картинку, постепенно удаляя шум:
- Сначала модель учится добавлять к рисунку случайные помехи, пока он не превратится в белый шум, похожий на плохой сигнал старого телевизора.
- Затем учится восстанавливать объекты, формы и другие детали, убирая шум шаг за шагом.
- Когда человек вводит промпт, нейросеть начинает со случайного шума. Модель постепенно превращает его в рисунок так же, как училась убирать помехи на тренировочных примерах.
Чем больше шагов в этом процессе, тем детальнее и точнее результат. Некоторые сервисы позволяют вручную выбрать их количество.
Модель учится на датасетах
Датасеты — это наборы данных, на котором обучают нейросеть. Она находит в этих данных статистические закономерности картинок. Увидев миллионы фотографий закатов, ИИ запоминает тёплые оттенки, размытые облака, контраст между небом и горизонтом. В упрощённом виде модель не ищет один готовый фрагмент фотографии, а собирает новую на основе общих закономерностей.
Бывают разные источники датасетов:
Бывают разные источники датасетов:
- Лицензионные источники, как Adobe Stock. Adobe Firefly обучают на материалах из библиотеки Adobe Stock и на контенте из общественного достояния с истёкшим сроком авторских прав. Контент Firefly без пометки beta можно использовать в коммерческих целях, но перед публикацией стоит проверить условия лицензии.
- Открытые источники, как набор данных LAION-5B. Датасет хранит ссылки на миллиарды изображений и их описания. Материалы, доступные по ссылкам, могут принадлежать разным авторам и организациям, и права на них не всегда ясны. Поэтому обучать нейросети, как ранние версии Stable Diffusion, на таких данных спорно с юридической точки зрения.
Для бизнес-задач важно заранее проверить, на каких данных обучалась модель и что разрешает её лицензия. Одни сервисы разрешают использовать созданный визуал в рекламе, на сайтах и в соцсетях. Другие ограничивают количество генераций или способы публикации. Условия зависят от тарифа, версии модели и правил платформы.
Следует учитывать, как сервис хранит и использует данные. Прежде чем загружать закрытые бренд-гайды и данные клиентов, стоит проверить политику компании, договор с заказчиком и условия обработки данных в сервисе.
Следует учитывать, как сервис хранит и использует данные. Прежде чем загружать закрытые бренд-гайды и данные клиентов, стоит проверить политику компании, договор с заказчиком и условия обработки данных в сервисе.
Дизайнер формулирует промпт
Конкретное описание обычно помогает лучше контролировать результат, хотя не гарантирует точного совпадения с замыслом.
С расплывчатым описанием «нарисуй красивую обложку» получится шаблонный визуал. Поэтому, чем подробнее человек опишет композицию, цветовую палитру, освещение и настроение, тем меньше потребуется доработок.
Ещё полезно указывать, чего на картинке быть не должно, и ссылаться на конкретные референсы, если инструмент это позволяет. Так можно точнее задать условия для генерации и не подбирать удачную формулировку методом проб и ошибок.
С расплывчатым описанием «нарисуй красивую обложку» получится шаблонный визуал. Поэтому, чем подробнее человек опишет композицию, цветовую палитру, освещение и настроение, тем меньше потребуется доработок.
Ещё полезно указывать, чего на картинке быть не должно, и ссылаться на конкретные референсы, если инструмент это позволяет. Так можно точнее задать условия для генерации и не подбирать удачную формулировку методом проб и ошибок.
Как дизайнер работает с нейросетью: пошаговый процесс
Разберём процесс на примере иллюстрации для карточки товара на сайт бренда одежды.
Шаг 1. Формулирует задачу
Описывает, каким должно быть изображение:
На этом этапе полезно опираться на референсы и уже утверждённый брендбук. Так результат будет ближе к нужному направлению.
Для карточки товара запрос может быть таким: «Создай иллюстрацию с предметной сценой. Нарисуй куртку на нейтральном фоне, в сдержанной цветовой гамме, минималистично, со спокойным настроением».
- в каком стиле;
- с каким настроением;
- какого типа;
- где и как его будут использовать.
На этом этапе полезно опираться на референсы и уже утверждённый брендбук. Так результат будет ближе к нужному направлению.
Для карточки товара запрос может быть таким: «Создай иллюстрацию с предметной сценой. Нарисуй куртку на нейтральном фоне, в сдержанной цветовой гамме, минималистично, со спокойным настроением».
Шаг 2. Задаёт ограничения
Ограничения включают требования к цветам, шрифтам, фирменным элементам бренда и техническим параметрам:
Ограничения сужают выбор и оставляют только подходящие варианты. Для карточки товара важно, чтобы иллюстрация подходила по пропорциям для сайта, не содержала лишних предметов и соответствовала фирменным цветам. Для этого можно прописать в промпте или настройках сервиса соотношение сторон, указать конкретные оттенки и перечислить, чего на изображении быть не должно.
- формату;
- разрешению;
- соотношению сторон для конкретной площадки размещения.
Ограничения сужают выбор и оставляют только подходящие варианты. Для карточки товара важно, чтобы иллюстрация подходила по пропорциям для сайта, не содержала лишних предметов и соответствовала фирменным цветам. Для этого можно прописать в промпте или настройках сервиса соотношение сторон, указать конкретные оттенки и перечислить, чего на изображении быть не должно.
Шаг 3. Выбирает метод и инструмент
Выбор зависит от цели. Для предметной иллюстрации с нуля подойдут Midjourney, DALL-E или Adobe Firefly. Если нужно доработать исходную фотографию товара, например добавить фон или убрать лишний объект, можно использовать генеративную заливку в Photoshop.
Шаг 4. Генерирует варианты с помощью алгоритмов
Дизайнер тестирует разные запросы, добавляет описания и ограничения. На этом этапе полезно менять отдельные слова в промпте и сравнивать получившиеся версии, чтобы понять логику конкретного инструмента. Модель перебирает комбинации параметров и предлагает несколько ожидаемых и неочевидных решений.
Пример генеративного концепта портативной игровой консоли. Источник: Unsplash
Шаг 5. Отбирает и редактирует ИИ-генерации вручную
Специалист выбирает один или несколько наиболее удачных и близких к задаче черновиков. Затем дорабатывает их в графическом редакторе:
Этот этап определяет, будет ли визуал сочетаться с материалами бренда или выглядеть случайным.
- Корректирует цвет.
- Убирает артефакты.
- Приводит все элементы к единому стилю карточек на сайте.
- Проверяет файл перед публикацией.
Этот этап определяет, будет ли визуал сочетаться с материалами бренда или выглядеть случайным.
Погрузитесь в профессию на курсе ↓
• Освоите творческую профессию на стыке диджитала и искусства
• Изучите 10 инструментов и добавите 13 проектов в портфолио по реальным задачам партнёров
• Сможете решать задачи графического дизайнера ИИ-инструментами
• Изучите 10 инструментов и добавите 13 проектов в портфолио по реальным задачам партнёров
• Сможете решать задачи графического дизайнера ИИ-инструментами
• Освоите творческую профессию на стыке диджитала и искусства
• Изучите 10 инструментов и добавите 13 проектов в портфолио по реальным задачам партнёров
• Сможете решать задачи графического дизайнера ИИ-инструментами
• Изучите 10 инструментов и добавите 13 проектов в портфолио по реальным задачам партнёров
• Сможете решать задачи графического дизайнера ИИ-инструментами
Какие инструменты используют для генеративного дизайна в графике
Для графических задач чаще всего используют Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly и генеративную заливку в Photoshop.
Midjourney и DALL-E создают картинку по текстовому описанию. У Midjourney отдельная рабочая среда, а DALL-E генерирует по запросу в диалоге.
Adobe Firefly входит в Creative Cloud и встроен в привычные редакторы: Photoshop, Illustrator и Express. Генеративная заливка в Photoshop — отдельная функция на основе Firefly. С помощью заливки можно добавить, удалить или заменить объекты с учётом перспективы и освещения.
Midjourney и DALL-E создают картинку по текстовому описанию. У Midjourney отдельная рабочая среда, а DALL-E генерирует по запросу в диалоге.
Adobe Firefly входит в Creative Cloud и встроен в привычные редакторы: Photoshop, Illustrator и Express. Генеративная заливка в Photoshop — отдельная функция на основе Firefly. С помощью заливки можно добавить, удалить или заменить объекты с учётом перспективы и освещения.
Midjourney и DALL-E подходят, когда необходима свежая идея или материал без исходника. Adobe Firefly и генеративная заливка в Photoshop — когда есть готовый макет, который нужно доработать и сохранить положение остальных элементов.
Как начать использовать генеративный дизайн
Независимо от уровня знаний и опыта, на старте можно освоить один генеративный сервис и один графический редактор с ИИ-функциями. Можно протестировать их на простых фонах для соцсетей, а затем постепенно расширять набор программ.
Начинающему дизайнеру
Новичку понадобится, сначала закрепить базу, а затем добавлять нейросети как дополнительный инструмент.
Примерный план действий:
Примерный план действий:
- Освоить правила композиции, цвета, типографики, визуальной иерархии и работы с формой на практике.
- Выбрать одну генеративную нейросеть и один графический редактор.
- Научиться формулировать цель, запрос и ограничения для нейросети.
- Практиковаться на небольших задачах, например, сгенерировать постер, обложку, рекламный баннер или паттерн. Сравнивать созданный контент с работами опытных коллег, чтобы отличать удачный результат от шаблонного.
- Научиться отбирать и дорабатывать ИИ-изображения в редакторе.
- Собрать кейсы с описанием процесса.
- Постепенно переходить от отдельных картинок к айдентике и коммерческим проектам.
Опытному дизайнеру
Тем, кто освоил нейросети, ИИ-сервисы помогут быстрее готовить черновики в привычном рабочем процессе.
Примерный план действий:
Примерный план действий:
- Использовать один генератор и один интегрированный инструмент. Например генеративную заливку в графическом редакторе, в повторяющихся задачах:
- ретуши;
- поиске концепций;
- адаптации форматов;
- расширении изображений;
- создании нескольких фонов;
- доработке макетов с помощью генеративной заливки;
- черновиках иллюстраций с помощью Midjourney или Firefly;
- подготовке материалов для обсуждения с клиентом.
- Встроить ИИ в этап исследования и создать собственную базу знаний:
- библиотеку референсов;
- критерии проверки;
- правила хранения промптов и шаблонов.
- Ускорять работу с помощью нейросетей. Проверять, как нейросеть справляется с сериями постов, карточек товаров, баннеров и презентаций. Такой подход удобен для регулярного выпуска большого объёма контента по одному шаблону. На повторяющихся форматах проще оценить, сколько времени ИИ-инструменты действительно экономят, а какие этапы всё же требуют ручной редактуры.
- Обновить портфолио. Дополнить кейсами в формате «контекст — процесс — роль дизайнера — результат».
Маркетологу, контент-менеджеру или предпринимателю
Тем, кто хочет решать базовые вопросы с визуалом без найма специалиста, достаточно одного генератора и базовых навыков постобработки.
Представим, что контент-менеджеру нужна обложка для карточки курса в соцсетях с ноутбуком на светлом фоне. Цвета должны соответствовать фирменной палитре. Раньше такой визуал заказывали у подрядчика или собирали из готовых стоковых элементов. Теперь условия описывают в генераторе и получают черновик. В этом случае подойдут инструменты с готовыми шаблонами и понятным интерфейсом, например Adobe Express.
Примерный план действий:
Представим, что контент-менеджеру нужна обложка для карточки курса в соцсетях с ноутбуком на светлом фоне. Цвета должны соответствовать фирменной палитре. Раньше такой визуал заказывали у подрядчика или собирали из готовых стоковых элементов. Теперь условия описывают в генераторе и получают черновик. В этом случае подойдут инструменты с готовыми шаблонами и понятным интерфейсом, например Adobe Express.
Примерный план действий:
- Заранее определить, что можно сделать самостоятельно.
- Освоить основы постобработки.
- Проверить достоверность изображений и решить, можно ли публиковать их без изменений или необходима доработка с дизайнером.
Специалист-дизайнер нужен, когда ошибка может стоить дорого. Генеративные инструменты в таком случае помогут быстрее подготовить бриф и подобрать референсы. Например, при разработке:
- логотипов;
- айдентики;
- интерфейсов;
- сложной упаковки;
- макетов для печати;
- рекламных кампаний;
- визуализации товара, где важна точность.
Влияние на профессию дизайнера: какие навыки и компетенции нужны теперь
ИИ-технологии изменили набор компетенций, но часть базовых осталась прежней.
Помимо классических навыков, появились новые. Теперь дизайнеру необходимо уметь подбирать нейросети под конкретную задачу и работать с ними.
Спрос на специалистов, которые работают с нейросетями, заметно растёт. По данным hh.ru, в первом полугодии 2026 года на дизайнеров и художников пришлось 16% всех вакансий с упоминанием ИИ.
В пятёрке профессий с самым высоким спросом на навыки работы с нейросетями также SMM- и контент-менеджеры, интернет-маркетологи, менеджеры по продажам и работе с клиентами, программисты и разработчики. Источник: hh.ru
Однако ИИ-инструменты не заменяют классические навыки. Понимание композиции, цвета и типографики необходимо, чтобы оценить генерации и понять, что именно в них редактировать. Знание принципов брендинга помогает сохранять целостный образ бренда, когда часть визуала создают вручную, а часть получают с помощью алгоритмов.
Работодатели чаще оценивают, насколько осознанно специалист использовал нейросеть:
Работодатели чаще оценивают, насколько осознанно специалист использовал нейросеть:
- какие этапы работы он ускорил, а что редактировал вручную;
- какую концепцию и стилистику разработал сам;
- как довёл материал до версии, которую можно использовать в бизнес-задачах.
Дизайнерская база помогает работать с нейросетями осмысленно: оценивать результаты, замечать ошибки и адаптировать материалы под площадку и брендбук. На расширенном курсе Нетологии «Графический дизайнер + ИИ» с поддержкой наставника можно развить эти навыки, освоить генеративные технологии на практике и собрать из учебных кейсов сильное портфолио.
Читать также
Мнение автора и редакции может не совпадать.
Чтобы быть в курсе всех новостей и не пропускать новые статьи, присоединяйтесь к Telegram-каналу Нетологии.
Чтобы быть в курсе всех новостей и не пропускать новые статьи, присоединяйтесь к Telegram-каналу Нетологии.
Алеся Сахарова
Пишущий редактор
Оцените статью