ИИ стал одним из главных символов последних лет. С развитием этой неоднозначной технологии многие компании, в том числе и лидеры индустрии, пришли к тотальной автоматизации творческих процессов – во имя скорости и вопреки качеству того, что они создают.
Визуальный контент, который производят такие компании, выглядит однотипным, лишенным индивидуальности и какой-либо ценности. Проблема (или, скорее, неудобство для бизнеса) – в том, что потребитель с хорошим уровнем насмотренности сразу это понимает. Однако нейросеть лишь следует заданному направлению: если промпты, референсы и критерии отбора шаблонны, таким же будет и дизайн.
Так, в 2024 году Figma оказалась в центре крупного скандала: ее ИИ-функция Make Designs при запросе на создание погодного приложения выдавала при повторных тестах один и тот же результат – интерфейс, очень похожий на Apple Weather. После публичной критики инструмент временно отключили, но подобная тенденция сохранилась в работе других генеративных сервисов.
В материале разберем, в чем причина шаблонности AI-дизайна, почему без дизайнерской доработки результат теряет индивидуальность и как создавать качественный визуальный контент с помощью ИИ.
Главное о создании дизайна с помощью ИИ:
- Нейросети предлагают наиболее вероятные, усредненные решения, а за оригинальность контента все еще отвечает человек.
- Причина, почему создание дизайна с помощью нейросети часто приводит к шаблонному результату, – в использовании одинаковых промптов, популярных референсов и наиболее распространенных, «безопасных» визуальных решений.
- Первый сгенерированный вариант важно воспринимать как черновик, на основе которого дизайнер выстраивает композицию, подбирает цвет и типографику, добавляет фирменные элементы.
- В опросе Figma девять из десяти специалистов заявили, что с распространением AI дизайн не потерял своей значимости. Почти шесть из десяти считают, что он стал еще более ценным.
Почему нейросети приходят к типовым решениям
Принцип работы генеративных нейросетей основан на поиске закономерностей. Проще говоря, они изучают повторяющиеся связи в текстах и изображениях, а затем их же воспроизводят в новых комбинациях. Это происходит потому, что часто встречающиеся сочетания модель воспринимает как норму и использует их в первую очередь. И чем чаще дизайны повторяют друг друга, тем выше вероятность, что модель воспроизведет их снова.
В 2026 году группа исследователей провела эксперимент и попросила людей и языковые модели предложить идеи новых товаров. AI-варианты в семь раз чаще попадали в 10% лучших по предполагаемому покупательскому интересу, но при этом они были менее оригинальными по отдельности и более предсказуемыми в совокупности. Даже самые продвинутые модели не смогли показать тот же уровень разнообразия, что человек.
Этот эффект усиливается из-за нескольких факторов:
- Опора на универсальные основы. Большинство AI-инструментов ориентируется на один и тот же набор базовых принципов: композицию, контраст, визуальную иерархию, читаемость, выравнивание и единообразие элементов. Эти правила помогают избежать очевидных ошибок, но как только их объединяют в единую систему в усредненном формате, ИИ закономерно выдает очень узкий спектр корректных и «безопасных» решений.
Искусство дизайна заключается в том, что некоторые правила все же можно нарушать. Главное – делать это со вкусом. - Ограниченный набор компонентов. Некоторые инструменты, особенно генераторы интерфейсов, собирают макеты из готовых библиотек. Например, Figma First Draft использовала собственные наборы компонентов и примеры их сочетаний. Из-за особенностей исходной системы первые макеты иногда оказывались слишком похожими на уже существующие приложения. Подобный риск возникает и в других сервисах, если генерация ограничена одной библиотекой элементов.
- Похожие обучающие материалы. Нейросети видят большое количество сайтов, приложений и рекламных макетов, построенных по одним принципам. Поскольку массовый коммерческий дизайн представлен в открытых источниках гораздо шире, модели лучше осваивают распространенную визуальную эстетику и подстраивают результаты генераций именно под нее.
- Общие формулировки в промптах. Если отдавать нейросетям абстрактные запросы без конкретики (например, «современный лендинг» или «минималистичное приложение»), инструменту просто не будет хватать контекста для создания чего-то оригинального. Недостающие детали он добавит самостоятельно, используя стандартные настройки и наиболее очевидные ассоциации с указанным стилем.
- Одинаковые референсы. Когда дизайнеры обращаются к одним и тем же подборкам из Pinterest, Behance и Dribbble, визуальный поиск заранее ограничивается популярными стилями и трендами.
- Отсутствие дальнейшей доработки. Искусственный интеллект не может обладать дизайнерским чутьем и не понимает особенностей бизнес-процессов. Из-за этого он не может самостоятельно оценить, насколько созданный визуал решает задачу бренда и соответствует ожиданиям аудитории. Без авторского участия и ручной доработки дизайн остается обезличенным.
Кстати, многие пользователи отмечают, что нейросети для работы с дизайном часто исключают плохие решения, заодно лишая визуал смелых выразительных особенностей.
Главные признаки шаблонного AI-визуала
Из-за повсеместного использования генеративных сервисов люди начали видеть признаки AI-контента буквально везде. Под подозрение иногда попадают даже те материалы, которые были созданы полностью вручную: насмотревшись на характерную нейросетевую эстетику, авторы могут неосознанно воспроизводить знакомые приемы и без помощи ИИ.
Сгенерированный дизайн выдает сочетание нескольких характерных признаков:
- Фиолетовые и синие градиенты. Универсальный цветовой сценарий, особенно распространенный в AI-интерфейсах.
- Одинаковый каркас страницы. Центрированный заголовок, CTA-кнопка, скриншот продукта, три карточки, тарифы и FAQ.
- Скругления и глассморфизм. Полупрозрачные панели, эффект стекла, сглаженные углы.
- Bento-сетки. Контент автоматически раскладывается по аккуратным прямоугольным блокам разного размера.
- Нейтральная типографика. Inter, Roboto, Poppins, Manrope, Space Grotesk и другие универсальные гротески.
- Типовые 3D-объекты. Плавающие сферы, стеклянные формы, пластиковые персонажи, абстрактные фигуры.
- Избыточное сглаживание. Идеально ровные поверхности, мягкий свет, почти полное отсутствие естественных фактур.
- Нарушенная композиция. Недостаток свободного пространства, слабая визуальная иерархия, избыток декора, отсутствие композиционного центра.
- Универсальные тексты. Громкие, но безликие призывы к действию, типичные ИИ-формулировки и клише (например, «не только…, но и…», «от… к…», «это не просто…, это…», «быстро, просто и эффективно»).
Важно: эти и другие клише не были придуманы нейросетями. Подобные конструкции давно используются в англоязычной рекламе и стандартизированных редакционных шаблонах, на которых AI-инструменты и обучаются. Нейротекст же выдает контекст и степень уместности таких формулировок. - Отсутствие индивидуальности и авторского присутствия. Типовая стилистика, универсальные образы, слабая связь с айдентикой компании, отсутствие фирменных элементов и черт, по которым бренд можно узнать без логотипа и названия.
Избежать шаблонной AI-эстетики и научиться разрабатывать узнаваемый дизайн с помощью нейросетей можно на курсе «Мультидизайнер» от «Логомашины». Управляйте возможностями ИИ, находите цепляющие авторские решения и создавайте визуал, который выделяется среди тысяч сгенерированных проектов.
Как дизайнеры и бренды уходят от однотипных генераций: 3 свежих примера
Ideogram × How&How
Год: 2026
Задача: выделить Ideogram среди похожих AI-сервисов
Источник уникальности: человеческий вкус и арт-дирекция
Главный прием: подчинение AI-графики авторской концепции
Иронично, но создатели Ideogram, одного из самых заметных генераторов изображений на рынке, обратились за новой айдентикой не к собственному ИИ-сервису, а к настоящей брендинговой студии How&How.
Сотрудничество закономерно вызвало дискуссию: сотрудники студии обсуждали этическую сторону проекта во внутреннем канале Moral Compass и решали, стоит ли работать с компанией из спорной для дизайнерского сообщества отрасли. В итоге сотрудничество все-таки состоялось, а противоречия вокруг использования ИИ стали частью концепции ребрендинга.
Роли были разделены довольно четко. How&How разработала стратегию, знак, типографику, композиционные принципы и общую арт-дирекцию, а технологии Ideogram использовали для создания части изображений. Нейросеть генерировала абстрактные образы животных, растений и повседневных предметов, после чего дизайнеры отбирали материалы, дорабатывали их и встраивали в единую визуальную систему.
Центральным элементом айдентики был выбран знак в форме человеческого мозга с буквой I в середине: идея состояла в том, чтобы показать главенство человека и его мысли над бездушной машиной, какой бы развитой она ни была.
Nike A.I.R.
Год: 2024
Задача: представить идеальную обувь для 13 спортсменов
Источник уникальности: характер и опыт каждого атлета
Главный прием: генерация идей на основе индивидуального опыта с последующим созданием физических прототипов
В 2024 году Nike запустила эксперимент, призванный показать, как нейросети могут расширить возможности дизайнеров, не заменяя их. В рамках проекта Athlete Imagined Revolution компания собрала команды для работы с 13 профессиональными спортсменами, включая Килиана Мбаппе, Элиуда Кипчоге, Виктора Вембаньяму и Ша’Карри Ричардсон.
Первым этапом было проведение подробных интервью. Дизайнеры изучили характер, особенности движения, личный опыт, потребности и предпочтения каждого спортсмена, а затем преобразовали полученную информацию в промпты. За один день команда создала сотни визуальных AI-концептов, однако многие из них были похожи друг на друга. Чтобы избежать однообразия, дизайнеры искали в результатах наиболее интересные детали и использовали их в качестве источников вдохновения.
Эскизы и 3D-модели кроссовок создавались и дорабатывались вручную, после чего решения проверяли в компьютерных симуляциях и на физических прототипах. К обсуждению привлекали и самих спортсменов. В результате совместной работы Nike представила 13 прототипов, созданных благодаря продуктивному взаимодействию человека и технологий.
Heinz A.I. Ketchup
Год: 2022
Задача: показать узнаваемость Heinz
Источник уникальности: фирменная форма бутылки и этикетки
Главный прием: превращение ограниченности нейросетей в концепцию кампании
В 2022 году Heinz и агентство Rethink решили проверить, как искусственный интеллект представляет себе кетчуп. Эксперимент заключался в следующем: в еще не доступную широкой публике DALL·E 2 вводили как обычные, так и необычные запросы (например, «кетчуп эпохи Возрождения» или «кетчуп в космосе»), не упоминая при этом название бренда. Однако нейросеть выдавала однотипные изображения, и все они по удивительному стечению обстоятельств напоминали фирменную бутылку Heinz.
С одной стороны, это можно было бы воспринять как очередной пример шаблонности AI, но в Heinz поступили умнее: компания увидела в однотипных генерациях доказательство собственной узнаваемости и превратила результаты эксперимента в рекламную кампанию. Пользователям сети предложили присылать собственные промпты, а полученные изображения размещали в социальных сетях, печатной и наружной рекламе, на лимитированной серии бутылок и виртуальной выставке.
Кампания обеспечила бренду заметный медийный эффект и еще раз доказала, что и ИИ-контент может быть оригинальным, если тот подчинен продуманной концепции.
Как создавать узнаваемый дизайн с помощью нейросети: практическое руководство
Качественная разработка дизайна с помощью ИИ – такой же сложный и многоэтапный процесс, как и работа традиционными методами. Дизайнеру важно понимать, что он делает и какой цели служит визуал, иначе нейросеть заполнит смысловые пробелы шаблонными решениями.
AI ускоряет поиск идей и выполнение отдельных рутинных задач, однако качество результата по-прежнему зависит от человека, его профессиональных навыков, насмотренности и авторского мышления.
| Правило | Решение |
|---|---|
| Правило 1. Сначала сформулируйте задачу | Опишите продукт, аудиторию, площадку размещения и желаемую реакцию пользователя. Общий запрос замените подробным брифом с конкретными вводными, чтобы у нейросети был понятный контекст. |
| Правило 2. Зафиксируйте визуальный код бренда | Загрузите брендбук и/или укажите фирменные цвета, шрифты, формы, принципы композиции и характер изображений.
Добавьте стоп-лист: например, запретите фиолетовые градиенты, глассморфизм, типовые 3D-объекты или другие неподходящие приемы. |
| Правило 3. Разделите референсы по функциям | Соберите отдельные примеры для композиции, цвета, типографики, фактур и настроения. Не стоит использовать только одно изображение в качестве визуального ориентира.
Расширьте подборку фотографиями, сканами, архивной графикой, архитектурой, предметами и собственными разработками. |
| Правило 4. Ищите несколько самостоятельных концепций | Сформулируйте три–пять направлений с разными метафорами, техниками и визуальным языком. Важно, чтобы концепции фундаментально отличались – простая замена цветов или отдельных деталей сути не поменяет. |
| Правило 5. Отбирайте варианты по понятным критериям | Оценивайте каждую работу по соответствию задаче, айдентике, самому продукту и ожиданиям аудитории. Первый действительно понравившийся вариант можно считать черновиком, который еще предстоит проверить и развить. |
| Правило 6. Пересоберите макет вручную | Скорректируйте композицию, иерархию, цвет, типографику и свободное пространство в Figma или другом графическом редакторе. Уберите лишние детали и добавьте элементы, характерные для бренда. |
| Правило 7. Проведите проверку на шаблонность | Сравните работу с материалами конкурентов и типичными AI-визуалами. Вновь переработайте палитру, композицию, типографику и образы, если они выглядят универсальными и слабо связаны с задачей проекта. |
Совет от «Логомашины»: хороший дизайн не обязан быть идеальным. Уникальным его могут сделать смелые решения – осознанные отступления от привычных правил, которые делают авторское присутствие очевидным. ИИ для дизайнеров – это отличный инструмент для проверки таких идей, однако решение о том, какие из них заслуживают развития, остается за человеком.
Тренд: human-made дизайн и намеренное несовершенство
Human-made («созданная человеком») эстетика – часть более широкого движения к авторскому, более эмоциональному визуальному языку 2027 года и нескольких последующих лет. Чтобы сделать контент очевидно рукотворным и живым, некоторые дизайнеры намеренно оставляют следы творческого процесса: неровные карандашные линии, видимые исправления, мазки краски, зернистость.
Дизайнеры ищут разные способы подчеркнуть присутствие автора в готовой работе. Сама Canva назвала 2026 год периодом Imperfect by Design («намеренного несовершенства»). По данным платформы, 80% опрошенных авторов заявили о стремлении вернуть себе полный творческий контроль над процессом создания контента.
Из этого можно сделать простой вывод: нейросетям можно, а иногда и нужно отдавать поиск исходных образов, подготовку черновиков и прочие рутинные задачи. Характер и качество визуальной коммуникации (то есть всех графических элементов) формируются на следующем этапе – с помощью собственных иллюстраций, реальных фактур, рукописной типографики и нестандартной композиции.
Авторский подход тем и ценен, что даже в эпоху сгенерированного контента несовершенства помогают бренду завоевать доверие и сохранить узнаваемый визуальный почерк.
Где нейросети действительно помогают дизайнеру
ИИ все чаще интегрируют прямо в профессиональные инструменты: например, в Figma, Canva, Photoshop и Illustrator. Использовать эти функции полезно в повседневной работе, поскольку они выполняют локальные технические операции внутри открытого проекта и заметно экономят время.
Пожалуй, самыми популярными встроенными AI-инструментами сегодня являются:
- Figma AI – ускоряет разработку интерфейсов: создает редактируемые черновики, собирает прототипы, помогает работать с текстом и графикой.
- Canva Magic Studio – упрощает производство контента: создает макеты и медиаматериалы, переводит их на другие языки и адаптирует для разных площадок.
- Adobe Firefly – помогает создавать и редактировать растровую, векторную графику и видео внутри программ Adobe Creative Cloud.
Подобные инструменты становятся крайне эффективными помощниками при разработке собственных проектов, и это неоднократно доказывали студенты и выпускники «Логомашины». Например, Ангелина Соловьева после обучения на курсе «Нейросети для дизайнеров» вернулась к своему старому веб-проекту, заменила стоковые фотографии изображениями, созданными специально под концепцию, и обновила логотип. То есть AI действительно смог принести пользу, но только тогда, когда сгенерированные материалы логично развили авторскую идею.
Позже Ангелина подготовила с помощью ChatGPT и Midjourney 3D-персонажа, карточки для маркетплейса, фирменный стиль и графику для сайта. Эти работы заинтересовали рекрутеров, а навыки работы с нейросетями помогли Ангелине получить должность в международной компании в Майами.
Насмотренность – главный фильтр нейросетевых результатов
Умение качественно работать с ИИ уже востребовано бизнесом: работодатели все чаще включают его в обязательные требования к кандидатам. Но без понимания основ дизайна, профессиональной подготовки и насмотренности отличать хорошо продуманный визуал от шаблонных решений довольно сложно. В этом и заключается ценность дизайнерской экспертизы: специалист оценивает предложенные варианты и сам выбирает решения, которые можно дорабатывать.
Чтобы уверенно управлять результатами AI, нужно развивать визуальное мышление, осваивать профессиональные инструменты и регулярно работать с разными типами проектов. Получить такую подготовку можно под руководством экспертов индустрии на курсе «Мультидизайнер» от «Логомашины». Программа охватывает сразу несколько направлений и готовит универсального специалиста, способного работать с разными форматами и решать комплексные задачи бизнеса:
- Графический дизайн, веб, UX/UI и нейродизайн. Студенты учатся создавать рекламные материалы, презентации, сайты, интерфейсы и фирменную графику.
- Профессиональная работа с ИИ. В программу входят 150+ готовых промптов, 30 рабочих сценариев, генерация изображений, текстов, видео и анимации.
- 9+ кейсов для портфолио. Работы создаются на основе задач, с которыми дизайнеры сталкиваются в коммерческих проектах.
- Практика с личным наставником. Курс рассчитан на шесть месяцев и включает 13 модулей, 72 урока и безлимитные видеоразборы от практикующих дизайнеров.
- Подготовка к работе с клиентами. Студенты оформляют портфолио на Behance, учатся рассчитывать стоимость услуг, проводить переговоры и искать заказы.
Курс разработан на базе действующей дизайн-студии с опытом реализации более 2 000 проектов. Выпускник получает универсальную специализацию и учится самостоятельно управлять творческим процессом, используя ИИ лишь как инструмент, который ускоряет поиск идей, подготовку материалов и техническую доработку.
Учитесь работать с нейросетями осознанно, развивайте дизайнерское мышление и создавайте проекты, которые выделяют бренд среди однотипного AI-контента.
Итого: каким будет уникальный дизайн в эпоху AI?
Уникальность дизайна определяется прежде всего присутствием в нем автора. Его опыт, насмотренность, вкус, профессиональные знания и понимание задачи формируют саму идею и визуальный язык проекта. А проблема сгенерированного контента – в отсутствии этой самой дизайнерской экспертизы: модель воспроизводит знакомые закономерности, но не может самостоятельно оценить, есть ли в результате собственная идея и связь с контекстом проекта.
Основные выводы:
- Нейросети при создании изображений опираются на материалы, использованные во время обучения. Популярные стили встречаются в них чаще, потому модели регулярно воспроизводят похожие визуальные решения.
- Причина шаблонности также кроется в общих промптах, одинаковых референсах и отсутствии ручной доработки.
- Чтобы создать узнаваемый дизайн с помощью ИИ, автор должен самостоятельно проанализировать аудиторию и продукт, сформулировать концепцию, сгенерировать несколько вариантов, выбрать из них наиболее сильный, а затем доработать его вручную.
- Научим создавать логотипы, упаковку, фирменный стиль, баннеры, сайты и AI-креативы
- Закрепим наставника — он поможет освоить программы и выполнить первый оплачиваемый заказ
- Поможем начать зарабатывать с 4-го месяца, собрать портфолио и выйти на доход от 100 000 ₽ после курса
Краткое содержание
Можно ли сделать качественный дизайн с помощью ИИ?
Да, конечно, но только если автор сам формулирует визуальную идею, критически оценивает предложенные решения и адаптирует их под задачу. Нейросеть – хороший инструмент для подготовки исходных материалов, но качество композиции, цвета, типографики и визуальной системы зависит от специалиста.
Как распознать шаблонный AI-визуал?
Его выдают фиолетово-синие градиенты, одинаковые сетки, сглаживание, нейтральные шрифты, типовые 3D-объекты и отсутствие связи с айдентикой бренда.
Как использовать нейросети для создания дизайна?
Определите задачу, проанализируйте аудиторию, соберите референсы и на этой основе сформулируйте подробный промпт. После этого сгенерируйте несколько концепций, выберите наиболее подходящую и доработайте цвет, типографику, композицию и фирменные элементы вручную.
Почему дизайн, созданный с помощью AI, выглядит одинаково?
Модели воспроизводят распространенные сочетания цветов, форм и стилей. Все то, на чем они обучались и что представлено в сети, сводится к общим статистическим закономерностям. В результате нейросеть чаще выбирает знакомые и усредненные решения.
Какие навыки нужны дизайнеру для работы с ИИ?
Необходимы насмотренность, понимание основ композиции, колористики, типографики и умение работать с референсами. Помимо этого, важно составлять точные промпты, критически оценивать результаты и дорабатывать их в профессиональных программах с учетом задачи бренда.
