MASZ WYGENEROWANY FAJNY PROJEKT. CO DALEJ?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania grafik stało się powszechne. Sami nie stosujemy AI do tworzenia koncepcji projektowych, jednak wygenerowane obrazy coraz częściej pojawiają się jako element briefu od klienta. Tego typu szkice mogą być pomocnym punktem wyjścia wskazującym kierunek designu.

Nadal pozostaje jednak sporo pracy kreatywnej: poprawa kompozycji czy dobudowanie kolejnych elementów projektu (np. pozostałych ścianek opakowania). Zdecydowanie zalecamy twórcze przetworzenie wizualizacji z AI. Chroni to przed wtórnością wobec innych projektów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję oraz przed przypadkowym naruszeniem praw autorskich do cudzych prac, na których mógł wzorować się algorytm. Co równie ważne: tylko udział człowieka pozwala uzyskać prawa autorskie do finalnego dzieła.

„Zdecydowanie zalecamy twórcze przetworzenie wizualizacji z AI. Chroni to przed wtórnością wobec innych projektów oraz naruszeniem praw autorskich. (...) Udział człowieka pozwala uzyskać prawa autorskie.”

Nawet jeśli klient uznaje wygenerowaną wizualizację za pożądany efekt końcowy, jej wykorzystanie w rzeczywistym projekcie wymaga szeregu działań. Poniżej lista najważniejszych prac do wykonania. Większość z nich jest konieczna, by projekt w ogóle mógł trafić do produkcji, a reszta gwarantuje profesjonalny efekt pozbawiony błędów.

---

KWESTIE, KTÓRE WYMAGAJĄ EKSPERTYZY CZŁOWIEKA TO:

1. JAKOŚĆ OBRAZU

(wektoryzacja, wysoka rozdzielczość, 300 DPI, kompresja, skalowanie)

a) rozdzielczość

Generatory grafik AI tworzą obrazy ograniczonych rozmiarów. Projekt przeznaczony do wysokiej jakości druku wymaga rozdzielczości drukarskiej 300 DPI (właściwie: PPI). Zazwyczaj poszczególne elementy projektu należy wygenerować oddzielnie oraz przeskalować algorytmami, dobranymi odpowiednio. Dla projektów cyfrowych rozdzielczość należy dostosować do docelowych ekranów i sposobu prezentacji grafiki.
Przykładowo: key visual będący elementem wizualizacji wysokiej butelki wina będzie zajmował jeszcze mniejszą część rozdzielczości obrazu.

b) wektoryzacja

Elementy takie jak teksty, logotypy czy kody kreskowe (EAN) i niektóre grafiki muszą mieć format wektorowy. Grafika wektorowa zachowuje jakość przy skalowaniu i ma precyzyjnie przypisane wartości kolorów. Generatory AI (poza wysoce wyspecjalizowanymi) tworzą wyłącznie pliki rastrowe (złożone z pikseli). Wymagają one wektoryzacji, czyli ręcznego odtworzenia za pomocą kształtów geometrycznych.
Przykładowo: niedokładnie wygenerowany rastrowy kod kreskowy z kolorów RGB się nie zeskanuje, a za małe bitmapowe logo wyjdzie rozpikselowane.

c) jakość wizualna

Wygenerowany obraz – nawet jeśli ma duży rozmiar – może być rozmazany, z cyfrowymi szumami lub zbyt skompresowany. Doświadczone oko projektanta bez trudu wyłapie te detale do retuszu lub wymiany grafiki.
Przykładowo: zauważalna część generacji Midjourney – jednego z głównych modeli generatywnych – wychodzi nieostra. Widocznie baza danych modelu zawiera też nieostre źródła.

2. SPÓJNOŚĆ BRANDINGU I LINII PROJEKTOWYCH

(Księgi Znaku i Marki - Systemy Identyfikacji Wizualnej, palety kolorów)

a) zgodność ze standardami marki

Leżąca u podstaw generowania obrazów przez AI losowość uniemożliwia zachowanie spójności ze standardami marki. Określone w Systemach Identyfikacji Wizualnej kroje pisma, palety kolorów czy style graficzne wymagają pracy na konkretnych zasobach i nieprzetworzonych plikach, czego sztuczna inteligencja nie potrafi.
Przykładowo: AI nie potrafi powtarzalnie umieścić idealnie identycznego logo marki.

b) profesjonalne zasoby

Tworząc spójną linię opakowań lub kampanię reklamową, profesjonalny grafik sięga po mniej ograne, płatne kroje pisma, projektuje dedykowane zestawy piktogramów oraz przemyślane elementy layoutu. Wszystko to tworzy profesjonalny efekt całości.
Przykładowo: AI generuje napisy, używając wąskiego zestawu tych samych, niedokładnie odtworzonych fontów.

c) edytowalność i skalowalność

Co szczególnie istotne, projekt utworzony w profesjonalnym programie jest edytowalny. Pozwala to grafikowi na precyzyjne wprowadzanie zmian, rozszerzanie o kolejne warianty oraz nowe formaty bez zniekształceń powstających przy przetwarzaniu grafik przez AI. Zestaw projektów o spójnym wyglądzie tworzy zdecydowanie lepsze wrażenie niż przypadkowe wariacje.
Przykładowo: AI przy zmianie formatu potrafi rozciągnąć nieproporcjonalnie elementy identyfikacja marki lub inne grafiki.

3. KOREKTA BŁĘDÓW

(literówki, halucynacje graficzne, błędy logiczne, marketingowe, komunikacyjne)

a) błędy wizualne

Nadal często czuć sztuczność obrazów AI – szczególnie razi to np. w wizualizacjach jedzenia. A nawet jeśli uda się uzyskać realistyczny wygląd, wciąż może być problem z poprawnym generowaniem napisów oraz detali. Nieczytelny tekst trzeba zastąpić profesjonalnym składem, a zniekształcone elementy graficzne – wyretuszować, wymienić lub zwektorować.
Przykładowo: AI wstawia w ilustracje słynne „dodatkowe palce”. Sztuczne wizerunki potraw są mniej apetyczne, niż nawet słabe zdjęcie prawdziwego dania. Błędy w generowaniu tekstów są powszechne, zwłaszcza przy polskich literach.

b) błędy w „rozumowaniu” AI

Sztuczna inteligencja nie bierze pod uwagę wszystkich okoliczności, np. właściwości fizycznych i przestrzennych przedmiotów. Tak samo jak potrafi dawać zupełnie nieprawidłowe odpowiedzi tekstowe.
Przykładowo: gdy klient wygenerował druk z tłoczeniem, AI nie uwzględniło, że na odwrocie kartki będzie ono też widoczne, i to w odbiciu lustrzanym.

c) błędy marketingowe i kulturowe

AI stworzy ładny obrazek, ale nie zaprojektuje prawidłowej hierarchii wizualnej komunikatu. Dodatkowo, bazując na zagranicznych danych treningowych (np. z USA czy Chin), może nieświadomie powielić symbole nieadekwatne dla innego rynku.
Przykładowo: pracownik działu komunikacji wyprodukował materiał AI na Święto Niepodległości z motywami amerykańskiej flagi.

d) niedociągnięcia projektowe

Doświadczony grafik dba o to, czego działające losowo AI nie potrafi: precyzyjne rozmieszczenie elementów, profesjonalny dobór typografii, spójną kolorystykę czy właściwą symbolikę ikon.
Przykładowo: AI na podstawie promptu na piktogram o określonej treści zazwyczaj da takie same, generyczne wyniki.

Tego typu detale są często niewidoczne na pierwszy rzut oka, ale to one decydują o profesjonalnym odbiorze gotowego druku.

WYMAGANIA TECHNICZNE

(DTP, wykrojniki, profile kolorów, spady, znaczniki druku)

a) formaty i wykrojniki

Precyzyjne dostosowanie grafiki do wykrojników (niestandardowych kształtów pudełek, etykiet, materiałów POS itp.) wraz z zachowaniem wymaganych marginesów bezwzględnych, spadów (zapasu grafiki wychodzącego poza linię cięcia) oraz znaczników drukarskich.
Przykładowo: AI nie ustawi w prawidłowej orientacji elementów nadruku na pudełko, działając na jego rozłożonym na płasko wykrojniku. Nie zdefiniuje też znaczników drukarskich, w tym linii wykrojników, za pomocą wymaganych kolorów dodatkowych.

b) responsywność cyfrowa

W przypadku projektów ekranowych – dopasowanie grafiki do różnych proporcji wyświetlaczy (viewportów) i wymaganych kadrowań.
Przykładowo: AI ma problemy ze stworzeniem spójnie różnych formatów tego samego projektu. Podczas przeformatowań psuje nawet zgrabny layout wyjściowy.

c) podłoża i uszlachetnienia

Przygotowanie plików pod konkretne materiały (różne gatunki papieru, folie przezroczyste) oraz techniki uszlachetniania (lakier wybiórczy UV, hot-stamping itp.) i druku (offset, druk cyfrowy, sitodruk i inne).
Przykładowo: AI może zasymulować wygląd różnego typu efektów związanych z materiałami i uszlachetnieniami, ale nie ma narzędzi do przygotowania tego technicznie.

d) przestrzenie barwne

Prawidłowa konwersja i zapis w odpowiednich profilach kolorystycznych (RGB do zastosowań ekranowych, CMYK oraz kolory dodatkowe, np. Pantone, do druku).
Przykładowo: AI działa tylko w ekranowej kolorystyce RGB i na plikach rastrowych. W większości przeznaczeń takie pliki RGB nie nadają się do druku.

e) specyfikacje drukarni

Uwzględnienie szczegółowych wytycznych produkcyjnych, takich jak minimalna wielkość pisma, optymalny skład głębokiej czerni czy maksymalny limit nafarbienia (TAC).
Przykładowo: drukarnie mają różne wymogi przygotowania do druku, których AI w rastrowym pliku nie jest w stanie uwzględnić. Niespełnienie ich skutkuje odrzuceniem pliku przy weryfikacji (preflight) lub wyprodukowaniem wadliwego nakładu (np. z rozmazaną farbą, nieczytelnym tekstem czy błędnymi kolorami).

WYMAGANIA PRAWNE

(prawa autorskie, przepisy o znakowaniu produktów)

a) prawa autorskie i ryzyko plagiatu

Generatory tworzą obrazy na podstawie zestawów danych zawierających cudze prace, co niesie ze sobą ryzyko nieświadomego naruszenia praw autorskich. Aby tego uniknąć, należy porównać wygenerowany projekt ze stylistykami konkurencji i pracami artystów oraz designerów tworzących w podobnej estetyce. Dla maksymalnego bezpieczeństwa zaleca się twórcze przetworzenie przez ludzkiego projektanta. Jest to również niezbędne do uzyskania praw autorskich do finalnego dzieła – w większości systemów prawnych utwory wygenerowane w 100% przez AI nie podlegają takiej ochronie.
Przykładowo: Wygenerowane przez AI logo będzie najczęściej bardzo generyczne. A nawet jeśli byłoby unikalne, to nie da się go w takiej formie zastrzeć.

b) regulacje branżowe

Istotną kwestią są formalne wymogi dotyczące np. opakowań: minimalna wielkość pisma, odpowiednie rozmieszczenie oznaczeń pojemności, składu czy ostrzeżeń. Część tych parametrów może zweryfikować sam projektant, jednak kluczowe kwestie warto skonsultować np. z kancelarią prawną, działem jakości producenta lub drukarnią. Błędy mogą skutkować wycofaniem nakładu.
Przykładowo: minimalny rozmiar tekstu na etykiecie zależy od jej wielkości i jest mierzony wg wysokości małych liter. AI nie ma narzędzi do takiej kontroli.

---

CZY TO JUŻ WSZYSTKO?

Jak widać, lista głównych zagadnień do opracowania jest długa, a ładna wizualizacja z prompta to dopiero początek pracy. O użyteczności i jakości finalnego projektu decydują detale, poprawność techniczna oraz doświadczenie osoby, która potrafi przełożyć wizualizację na rzeczywisty produkt. Jeśli potrzebujesz wsparcia na tym etapie – zapraszamy do współpracy. Możemy razem urzeczywistnić Twój projekt.