Використання інструментів нейромереж для пришвидшення розробки веб-інтерфейсів
DOI:
https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-60-2-42-50Ключові слова:
нейромережа, веб-інтерфейс, UI/UX дизайн, Chat GPT, MidjourneyАнотація
Анотація. Стаття присвячена розгляду сучасних інтрументів нейромереж, що дозволяють пришвидшити розробку веб-інтерфейсів та спростити роботу UI/UX дизайнерів. Одна з основних проблем сучасного дизайну – швидкий доступ до загальної інформації та можливого структурування сайту зі спеціалізованим контентом, а також отримання візуального його наповнення. Зараз нейромережі ще не можуть замінити дизайнерів, але значною мірою допомагають їм вирішувати поставлені завдання. Всі нейромережі, що можуть використовуватися у дизайні веб-інтерфейсів, можна поділити на чотири основні типи: конволюційні, рекурентні, мережі прямого розповсюдження та генеративна змагальна мережа. В своїй роботі дизайнер може використовувати переважно генеративні мережі, класифікацію їх можна здійснити за принципом «інформація на вході – інформація на виході». При роботі над проектом дизайнер може створити запит до нейромережі та отримати декілька варіантів, генерувати різні ідеї та створювати мудборди на їх основі, підбирати кольори, градієнти, текстуру, типографіку тощо. Нейромережа може створити різноманітні графічні елементи: іконки, кнопки, ілюстрації та фотографії з потрібною перспективою, стилем, кольорами. Також є перспективним використання нейромереж для покращення зображень, домальовування або видалення необхідних елементів. Розглянуто процес пришвидшення створення інтерфейсу лендингової сторінки за допомогою додатку Midjourney. Наведені приклади написання запитів (promts), які впливатимуть на остаточну якість згенерованого зображення. Отримані результати є якісним візуальним контентом, який можна або розмістити в проекті, або використати ідею, розташування елементів, композицію, кольорову гаму, фотографії, іконки тощо. Після створення графічних елементів дизайну за допомогою Chat GPT 3.5 був створений контент лендингової сторінки. Безпосередньо в середовищі Figma для швидкої генерації потрібного контенту можна використати плагін FIG GPT. Існуючі певні недоліки та неточності генерування, що виникають в роботі, можуть бути виправлені шляхом швидкого оновлення та створення нових версій нейромереж.
Посилання
Bozhko, T., & Arefiev, V. (2023). Neural Networks as a Graphic Design Tool. Bulletin of KNUKiM. Series in Arts, (48), 125–135. https://doi.org/10.31866/2410-1176.48.2023.282475 .
Chen, G., Xie, P., Dong, J., & Wang, T. (2019). Understanding Programmatic Creative: The Role of AI. Journal of Advertising, 48(4), https://doi.org/10.1080/00913367.2019.1654421.
Farhana Hoque (2024). Does Artificial Intelligence have the Possibility of Taking Over Designers’ Jobs in the Future? International Journal of Science and Business, 31(1), https://doi.org/10.58970/IJSB.2273.
Irbite, A., & Strode, A. (2021). Artificial intelligence vs designer: the impact of artificial intelligence on design practice. society. integration. education. In Proceedings of the International Scientific Conference, 4, (p.539-549). https://doi.org/10.17770/sie2021vol4.6310
Maltsev, A. (2022). Analysis of modern achievements in the field of artificial neural networks, machine learning and computational intelligence. Information Technology and Society, 2 (4), https://doi.org/10.32689/maup.it.2022.2.9.
Mustafa, Bahaa (2023). The Impact of Artificial Intelligence on the Graphic Design Industry. Arts and Design Studies. 104 https://doi.org/10.7176/ADS/104-01 .
Shunan Guo, Zhuochen Jin, Fuling Sun, Jingwen Li, Zhaorui Li, Yang Shi, and Nan Cao. 2021. Vinci: An Intelligent Graphic Design System for Generating Advertising Posters. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '21). Association for Computing Machinery, New York, USA, Article 577, (p. 1–17). https://doi.org/10.1145/3411764.3445117.
Sim Aaron, (2023). Retrieved from https://x.com/aaronsiim/status/1595544909540458496
Singh, K.D., Duo, Y.X. (2023). Future Design: An Analysis of the Impact of AI on Designers’ Workflow and Skill Sets. In: Vasant, P., et al. Intelligent Computing and Optimization. ICO 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 852. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-50330-6_23
Slityuk O., Struminska T., & Hlinska A. (2023). Application of neural networks to provide artistic expression in the filling of websites, In V International Scientific Conference «Topical issues of modern design», Kyiv, KNUTD, 27.04.2023 (р.379-382).
Tomić, Ivana & Jurič, Ivana & Dedijer, Sandra & Adamovic, Savka (2023). Artificial Intelligence in Graphic Design, In 54th Annual Scientific Conference of the International Circle of Educational Institutes of Graphic-Media Technology and Management, 2023. https://www.researchgate.net/publication/375423443_Artificial_Intelligence_in_Graphic_Design.
Verganti, R., Vendraminelli, L. and Iansiti, M. (2020). Innovation and Design in the Age of Artificial Intelligence. Journal of Product Innovation Managemen, 37. https://doi.org/10.1111/jpim.12523 .
Ying Du, Tianyu Li, Chang Gao (2023). Why do designers in various fields have different attitude and behavioral intention towards AI painting tools? an extended UTAUT model, Procedia Computer Science, Volume 221, https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.010 .
Zhu J., A. Liapis, S. Risi, R. Bidarra and G. M. Youngblood, Explainable AI for Designers: A Human-Centered Perspective on Mixed-Initiative Co-Creation (2018), in 2018 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), Maastricht, Netherlands. 2018, (pp. 1-8). https://doi.org/10.1109/CIG.2018.8490433 .
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 7
