Использование простых редакторов изображений с ИИ-функциональностью при создании визуального контента для массмедиа

Я. Г. Мильчук, Д. С. Миронов

Аннотация


Актуальность исследования обусловлена высокой сложностью и требовательностью современных профессиональных графических редакторов (Adobe Illustrator и др.), которые затрудняют оперативное создание визуального контента в массмедиа для специалистов без дизайнерской подготовки. Целью работы является разработка и экспериментальная оценка веб-приложения с минималистичным интерфейсом и интегрированным AI‑функционалом (генеративные нейронные сети) в качестве альтернативы сложным редакторам изображений. Методы исследования включают создание прототипа предлагаемого AI-редактора и экспериментальное сравнительное тестирование его эффективности: пять участников с различным уровнем дизайнерского опыта выполняли типовой задачу по созданию макета в Adobe Illustrator и в разработанном веб-приложении, с анализом затраченного времени. В результате выявлено, что использование разработанного AI-редактора позволяет значительно сократить время выполнения задач (в несколько раз по сравнению с традиционным ПО) и облегчает процесс создания макетов, причем даже пользователи без специальной подготовки успешно справляются с работой. Результаты могут быть использованы в практике массмедиа для ускорения и упрощения создания визуальных материалов, снижая зависимость от профессиональных дизайнеров. Предложенный подход обладает потенциалом широкого применения в условиях ограниченных сроков и ресурсов, характерных для современных медиапроектов.

Ключевые слова


визуальный контент; массмедиа; генеративные нейронные сети; AI; редактирование изображений; веб-приложение; дизайн макетов

Полный текст:

PDF

Литература


[Li24] Li H., Xue T., Zhang A., Luo X., Kong L., & Huang G. (2024). “The application and impact of artificial intelligence technology in graphic design: A critical interpretive synthesis” // Heliyon, 10(21). DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e40037.

[Nie23] Nielsen J. AI Improves Employee Productivity by 66% // Nielsen Norman Group, 2023 URL: https://www.nngroup.com/articles/ai-tools-productivity-gains/

[Tho24] Thomson T. J., Thomas R. J., Matich P. (2024). “Generative Visual AI in News Organizations: Challenges, Opportunities, Perceptions, and Policies” // Digital Journalism, 12(5), p. 707–725. DOI: 10.1080/21670811.2024.2331769.

[Вох23] Вохминцев А. В. Методология решения проблемы одновременной навигации и построения карты на основе комбинирования визуальных и семантических характеристик окружающей среды // СИИТ. 2023. Т. 5, № 3(12). С. 136-155. EDN EFOFFO. [[ Vokhmintsev A. V. “Methodology for solving the problem of simultaneous navigation and map construction based on combining visual and semantic characteristics of the environment” // SIIT. 2023. Vol. 5, no. 3(12), pp. 136-155. EFOFFO. (In Russian). ]]

[Его24] Егорова А. А., Рыжов А. П. Системы генеративного интеллекта для синтеза изображений, сценарии их использования и связанные задачи // Вестник Московского университета. Сер. 15: Выч. математика и кибернетика. 2024. № 1. С. 47 60. DOI: 10.55959/MSU/0137-0782-15-2024-47-1-47-60. EDN: CKSOZA. [[ Egorova A.A., Ryzhov A.P. “Generative intelligence systems for image synthesis, scenarios for their use and related tasks” // Bulletin of Moscow University. Ser. 15: 2024. No. 1, pp. 47-60. DOI: 10.55959/MSU/0137-0782-15-2024-47-1-47-60. EDN: CKSOZA. (In Russian). ]]

[Мал23] Малашук Е. В. Инструменты ИИ в веб дизайне: области применения и методы использования // Инновационная наука. 2023. № 10-1. С. 21–30. EDN: EGDFZE. [[ Malashuk E. V. “AI tools in web design: areas of application and methods of use” // Innovative Science. 2023. No. 10-1, pp. 21–30. EDN: EGDFZE. (In Russian). ]]

[Мал24] Малышев И. О., Смирнов А. А. Обзор современных генеративных нейросетей: отечественная и зарубежная практика // Междунар. журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 1–2(88). С. 168–171. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-1-2-168-171. EDN: YVCLIC. [[ Malyshev I. O., Smirnov A. A. “Review of modern generative neural networks: domestic and foreign practice” // International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2024. No. 1–2(88), pp. 168–171. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-1-2-168-171. EDN: YVCLIC. (In Russian)]]

[Мир24] Миронов В. В., Гусаренко А. С., Тугузбаев Г. А. Персонализация графических конструкторских документов: программная реализация в ситуационно-ориентированной среде // СИИТ. 2024. Т. 6, № 4(19). С. 77-90. EDN HPPXEJ. [[ Mironov V. V., Gusarenko A. S., Tuguzbaev G. A. “Personalization of graphic design documents: software implementation in a situation-oriented environment” // SIIT. 2024. Vol. 6, no. 4(19), pp. 77-90. EDN HPPXEJ. (In Russian). ]]

[Мух24] Мухина О. С., Олешко В. Ф. Нейросети для генерации иллюстраций: к проблеме адаптационных практик // Вестник РУДН. Серия «Литературоведение, журналистика». 2024. Т. 29, № 1. С. 154–165. EDN: RGCXVL. [[ Mukhina O.S., Oleshko V. F. “Neural networks for generating illustrations: on the problem of adaptation practices” // Bulletin of RUDN University. Series "Literary Criticism, Journalism". 2024. V. 29, no. 1, pp. 154–165. EDN: RGCXVL. (In Russian). ]]

[Щел24] Щелик С. Ю., Солдатова А. В. Использование нейросетей и возможностей генеративного дизайна в брендинге // Практический маркетинг. 2024. № 7(325). С. 78–84. DOI: 10.24412/2071-3762-2024-7325-78-84. EDN: CZIHAY. [[ Shchelik S. Yu., Soldatova A. V. “Using neural networks and generative design capabilities in branding” // Practical Marketing. 2024. No. 7(325), pp. 78–84. DOI: 10.24412/2071-3762-2024-7325-78-84. EDN: CZIHAY. (In Russian). ]]




DOI: https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no4-p86

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2025 Я. Г. Мильчук, Д. С. Миронов