Генеративный искусственный интеллект как инструмент производства визуального контента бренда: трансформация креативного процесса

Введение

Визуальный контент является одним из основных носителей идентичности бренда. Д. Аакер рассматривает идентичность бренда как систему ассоциаций, которые компания стремится создать и поддерживать в сознании потребителя [1]. Визуальные элементы – логотип, фирменная палитра, стиль изображений, характер героев – служат наиболее быстрым каналом передачи этих ассоциаций: изображение считывается раньше текста и запоминается устойчивее. Ж.-Н. Капферер подчёркивает, что сильный бренд сохраняет постоянство своих смыслов при изменении форм их выражения [4]. В цифровой среде это требование усложняется: бренду необходимо непрерывно производить большой объём изображений и видео для разных платформ и форматов, сохраняя при этом единство визуального языка.

Традиционная модель производства визуального контента – фотосъёмка, видеопродакшн, трёхмерная графика – требует значительных затрат времени и ресурсов: съёмочной группы, локаций, моделей, реквизита, постобработки. Каждая новая серия контента означает повторный запуск производственного цикла. Генеративные нейросети для создания изображений и видео, получившие массовое распространение в 2022-2023 гг., предлагают альтернативную модель, в которой визуальный ряд создаётся на основе текстовых описаний (промптов) и референсных изображений.

По оценке McKinsey & Company, генеративный ИИ способен ежегодно добавлять мировой экономике от 2,6 до 4,4 трлн долл., причём маркетинг и продажи входят в число функций, на которые приходится наибольшая часть этого эффекта [8]. Экспериментальные исследования фиксируют и рост производительности труда: в работе Ш. Ноя и У. Чжан использование генеративной модели сократило время выполнения профессиональных письменных задач в среднем на 40% при росте оценки качества результата на 18% [9, с. 187]. Хотя эксперимент касался текстовых задач, он демонстрирует общий механизм: доля рутинной работы сокращается, а доля выработки идей и редактирования возрастает.

Вместе с тем ряд вопросов остаётся открытым. Как меняется структура креативного процесса при переходе к генеративному производству? Какие этапы сохраняют решающую роль человека? Какие риски возникают для бренда? Отечественные исследования фиксируют быстрое распространение нейросетей в маркетинговой и рекламной практике [2, с. 218-223; 3], однако организационная сторона производства визуального контента с помощью генеративного ИИ – распределение ролей, последовательность этапов, точки контроля качества – описана недостаточно. Это определяет актуальность настоящей статьи.

Цель исследования – определить, как генеративный ИИ трансформирует процесс производства визуального контента бренда, и описать модель этого процесса с выделением ключевых компетенций участников.

Объекты и методы исследования

Объектом исследования выступает процесс производства визуального контента для брендов, предметом – изменения этого процесса под влиянием генеративного ИИ.

В работе использованы следующие методы: анализ научных публикаций и отраслевых отчётов, посвящённых применению генеративного ИИ в маркетинге и креативных индустриях; сравнительный анализ традиционной и генеративной моделей продакшна; кейс-анализ практики креативной студии 2511 Studio (г. Майами, США), которая с 2024 г. производит с помощью нейросетей фэшн-фильмы, рекламные видеоролики и эдиториал-изображения для брендов в сегментах моды и лайфстайла. Автор участвует в проектах студии в роли креативного бренд-директора, что позволило применить метод включённого наблюдения и проанализировать процесс изнутри – от постановки задачи до сдачи материалов клиенту.

Результаты и их обсуждение

Сравнение моделей производства

Сопоставление традиционной и генеративной моделей производства визуального контента приведено ниже (табл. 1).

Таблица 1

Сравнение традиционной и генеративной моделей производства визуального контента

Принципиальное различие моделей состоит в характере ограничений. В традиционной модели результат ограничен физическими ресурсами: бюджетом, доступностью локаций, погодой, возможностями реквизита. В генеративной модели эти факторы перестают определять стоимость сцены, благодаря чему становятся доступны сюрреалистичные и технически сложные решения, прежде требовавшие крупных бюджетов на компьютерную графику. Однако возникают ограничения иного рода: нестабильность результата, сложность сохранения одинаковой внешности персонажа и продукта от кадра к кадру, артефакты в мелких деталях, а также правовая неопределённость. Иными словами, ограничивающим фактором становится уже не доступ к производственным ресурсам, а способность точно сформулировать задачу и отобрать результат.

Модель этапов производства

На основе кейс-анализа практики студии предложена модель производства визуального контента с применением генеративного ИИ, включающая шесть этапов (рис.).

Рис. Модель этапов производства визуального контента бренда с применением генеративного ИИ

Первый этап – бриф и бренд-платформа. Маркетинговая задача переводится в визуальную, фиксируются визуальные коды бренда: палитра, характер света, композиционные принципы, типаж героев, а также недопустимые элементы. В генеративном продакшне этот этап приобретает большее значение, чем в традиционном: нейросеть не обладает знанием о бренде и по умолчанию воспроизводит усреднённую эстетику обучающих данных. Без явно зафиксированных визуальных кодов результат рискует оказаться технически качественным, но обезличенным.

Второй этап – арт-дирекшн: разработка визуальной концепции, мудборда, подбор референсов, для видео – сценарий и раскадровка. На этом этапе определяется, что именно должно быть создано, и формируется критерий, по которому затем будет оцениваться результат.

Третий этап – промпт-инжиниринг и генерация. Визуальный замысел переводится на язык конкретных инструментов: разные модели требуют различной структуры описаний и по-разному реагируют на референсы. Генерируются серии вариантов изображений и видеофрагментов.

Четвёртый этап – кураторский отбор и итерации. Варианты оцениваются по соответствию замыслу и визуальным кодам бренда, удачные доводятся до нужного результата. Третий и четвёртый этапы образуют цикл, который повторяется до получения приемлемого материала. Именно в этом цикле, по наблюдениям автора, сосредоточена основная часть трудозатрат: число отклонённых вариантов многократно превышает число отобранных.

Пятый этап – постпродакшн: монтаж, цветокоррекция, звуковое оформление, графика, исправление артефактов. Этот этап сближает генеративный продакшн с традиционным и требует участия профильных специалистов.

Шестой этап – контроль соответствия бренду и правовым нормам. Проверяются корректность изображения продукта, отсутствие артефактов, отсутствие сходства с объектами чужой интеллектуальной собственности и с реальными людьми, необходимость маркировки контента.

Предложенная модель согласуется с выводами Д. Гревала и соавторов, согласно которым эффективность генеративного ИИ в маркетинге определяется соотношением качества входных данных и степени участия человека в доработке результата [6, с. 702]. В визуальном продакшне качество входных данных обеспечивается первыми двумя этапами, а участие человека – четвёртым, пятым и шестым.

Трансформация ролей

Переход к генеративному производству меняет распределение функций между участниками процесса (табл. 2).

Таблица 2

Распределение функций в традиционной и генеративной моделях

Из таблицы видно, что функции концепции, постановки задачи и контроля качества сосредотачиваются у одного специалиста. В практике формируется роль, которую можно обозначить как «ИИ-режиссёр»: она объединяет компетенции креативного директора, определяющего замысел и визуальный язык, и промпт-инженера, переводящего этот замысел в инструкции для моделей. Это подтверждает тезис З. Эпштейна и соавторов о том, что генеративный ИИ не устраняет творческий труд, а меняет его характер: ценность смещается к замыслу, выбору и кураторству [5, с. 1110]. М.-Х. Хуанг и Р. Раст выделяют механический, «мыслящий» и «чувствующий» уровни применения ИИ в маркетинге и показывают, что по мере автоматизации механических задач возрастает значение задач, требующих суждения и эмпатии [7, с. 30-50]. Применительно к визуальному контенту механическую часть – создание изображения – всё больше берут на себя модели, тогда как понимание бренда, аудитории и культурного контекста остаётся за человеком.

Риски для бренда

Анализ позволил выделить три группы рисков. Первая – стилистическая усреднённость: без сильного арт-дирекшна контент становится узнаваемо «нейросетевым» и теряет отличительность, что противоречит главной задаче брендинга – дифференциации [4]. Вторая – правовые риски, связанные с неопределённым статусом прав на сгенерированные изображения, использованием образов людей и возможным сходством с охраняемыми объектами; на значимость этих вопросов для рекламной отрасли указывают и отечественные авторы [3]. Третья – риски доверия: нераскрытое использование ИИ, особенно при изображении людей и самого продукта, может восприниматься аудиторией как введение в заблуждение.

На основании проведённого анализа можно сформулировать практические рекомендации для брендов и агентств: фиксировать визуальные коды бренда в форме, пригодной для генерации (библиотеки референсов, описания стиля, перечни недопустимых решений); закладывать в сроки и бюджет проекта этапы отбора и постпродакшна, а не только генерацию; сохранять за человеком функции замысла и финального решения; включать правовую проверку в стандартный процесс.

Заключение

Проведённое исследование показало, что генеративный ИИ меняет не только стоимость и скорость производства визуального контента, но прежде всего его структуру. Ограничивающим фактором перестают быть физические производственные ресурсы, и на первый план выходят постановка задачи, арт-дирекшн и кураторский отбор.

Предложенная шестиэтапная модель производства визуального контента с применением генеративного ИИ выделяет цикл «генерация – отбор» как центральное звено процесса и показывает, что этапы, предшествующие генерации и следующие за ней, сохраняют решающую роль человека. Формируется новая профессиональная роль – «ИИ-режиссёр», объединяющая компетенции креативного директора и промпт-инженера.

Поскольку генеративные инструменты общедоступны, конкурентное преимущество бренда определяется не доступом к ним, а качеством арт-дирекшна и способностью сохранять собственную визуальную идентичность. Перспективными направлениями дальнейших исследований являются количественная оценка экономической эффективности генеративного продакшна и изучение восприятия потребителями визуального контента, созданного с помощью ИИ.