Художественно-проектная деятельность
Проблема
Как тоновые растяжки решают проблему
Тоновые растяжки в Primitives (три уровня переменных)
Некорректные методы сборки
Корректные методы сборки
Лайфхаки
Выводы
Привет, Хабр! На связи Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight. Апрель выдался максимально насыщенным: ИИ продолжает лезть в дизайн, большие компании релизят продукты один за другим, а брендинг и типографика все так же радуют глаз.
Сегодня в выпуске:
1. Claude Design
2. Gemini for Mac
3. Новые иконки Google
4. Олимпиада в Лос-Анжелесе
5. ChatGPT Images 2.0
6. GPT-5.5
7. Amazonia
8. Literatura
9. Cosmos
10. Aesthetics of AI
У демосцены любопытное отношение к копирайту. Оно приблизительно сводится к системе усилий (усилий в идеях, усилий в ремесле), в которой сцена сама себя регулирует и наказывает участников сцены, напрямую ворующих у других участников. Однако на кражи из внешнего мира часто закрывают глаза, особенно если это касается графики.
Первый пиксель-арт сцены почти всегда копировался (или, если точнее, плагиатился) из других источников. В частности, достаточно широко заимствовались иллюстрации, связанные с фэнтези- и научно-фантастической литературой. Любимцами были фэнтези-художники Борис Вальехо и Фрэнк Фразетта, а также любитель хромированных распутных роботов Хадзимэ Сораяма.
Смысл пиксель-арта заключался не столько в оригинальности, сколько в труде. Сканеры и дигитайзеры были слишком дорогими для подростков, а изображения, создаваемые первыми потребительскими моделями, оказывались грубыми и малодетализированными. Для создания изображения, выделяющейся подробностями и чёткостью, требовалась ручная пикселизация, а это очень изощрённый процесс. Сначала нужно было вручную скопировать контур оригинала при помощи мыши (или джойстика на C64), затем как-то передать детали в условиях низкого разрешения (обычно примерно 320x256 пикселей), выбрать ограниченную индексированную палитру (обычно 16 или 32 цветов), вручную добавить дизеринг и антиалиасинг. Это был кропотливый труд.
Удивительно, но “нейрохудожники” появилась не вчера. Оказывается, компьютеры умели генерировать целые картины еще когда в мире бушевал глэм-рок, молодежь страны Советов находила романтику в поездке на БАМ, а жесткий диск со 100 мегабайтами считался эпохальным прорывом технической мысли…
Берём одно изображение — девушка в синем металлик-костюме с серебряными вставками, ботфортами и визором — и прогоняем через пять разных нейросетей. Промпт один и тот же, результаты разные. Смотрим, где что работает.
Приветствую. Меня зовут Анна, я ex ведущий коммуникационный дизайнер Звука от Сбера. В конце прошлого года я столкнулась с сокращением и попала на рынок труда. Мне было очень важно быстро найти новую работу, а не просиживать месяцы в статусе безработного. Поэтому я создала для себя максимально эффективную среду, которая мне позволила получить оффер за 1 неделю. Но есть нюансы, о них в конце.
В 2026 году выбор шрифта для сайта в России — это уже не только вопрос дизайна. На практике нужно одновременно учитывать три фактора: законность использования, качество кириллицы и устойчивость канала доступа к самой гарнитуре. Ошибки обычно возникают не из-за названия шрифта, а из-за способа его применения: без лицензии, вне условий лицензии, через незаконный self-hosting или через зависимость от поставщика, с которым для российских компаний возможны ограничения на покупку и сопровождение.
Для веб-проектов поэтому важно разделять три группы: безопасные шрифты, шрифты с лицензионными рисками и шрифты с санкционно-операционными рисками для России. Ниже — практический разбор именно в этой логике.
Привет, меня зовут Егор, я работаю продуктовым дизайнером в команде, которая разрабатывает облачные сервисы для создания ИИ-агентов. Мне нужно было спроектировать интерфейс трейсинга (tracing), который помогает быстро найти проблемное место и понять, как агент пришел к такому результату. В статье расскажу, какой путь я прошел и что получилось.
Работа с ИИ-агентом выглядит так: пользователь задает запрос, агент отвечает и по пути обращается к языковой модели, инструментам и внешним сервисам. Когда результат получается неожиданным или агент ошибается, понять причину, почему так вышло, сложно: между запросом и ответом скрывается цепочка действий.
Важно, что у агентных сценариев одна особенность: это уже не один вызов модели — один ответ. Агент может планировать шаги, пересобирать план, вызывать инструменты каскадом, возвращаться к уже пройденным шагам и попадать в смысловые циклы. Из‑за этого путь выполнения легко становится непрозрачным и недетерминированным, и без трейсинга разбор превращается в догадки.
Вечный спор дизайнеров и юристов: патент на промышленный образец или авторское право? Когда автору нужно защитить своё творение, вариантов вроде бы два. Но на деле всё сложнее.
Меня зовут Юрий Горбачев. Я руковожу патентным бюро и сегодня разберу в статье, как защищать дизайн, преимущества и недостатки каждого варианта, приведу примеры из практики.
И вот тут довольно сложно в двух словах объяснить, в чем, собственно, преимущество MJ над другими генераторами изображений. И есть ли оно вообще. А все потому, что если оценка какой-то определенной части сущности креатива уходит от измеряемых метрик в сторону вкусовщины - то это уже необъективная метрика. Вкусы у всех разные. А еще о них не спорят.
Поэтому если руководство ниже поможет хоть кому-то из вас, дорогие и уважаемые читатели, протестировать данную модель и сформировать о ней свое объективное мнение - я буду очень рад. Потому что MJ - очень стильная.
Итак, большинство людей начинают с запросов к, скажем, условной Nano Banana PRO, вида "beautiful girl portrait 8k cinematic", получают что-то сносное - думают, что разобрались и в MJ все сработает так же. Не разобрались и не сработает.
В данном случае мы имеем как аналогию - съемку профессиональной камерой, но в дефолтном авторежиме. Да, красиво. Но красиво можно было и на телефон снять. Так, а зачем нам камера?
Когда я жила в Нэшвилле, мы с моими подругами часто выезжали на «экскурсии» по штату. Однажды мы поехали искать белоголовых орланов в западном Теннесси; в туалете национального парка нам встретилась женщина с кучерявыми волосами, которая сообщила, что вчера видела 113 орланов. Мы же за всю поездку увидели... двух.
Летом 2017 года мы поехали на ещё одну экскурсию на завод Манхэттенского проекта в Ок-Ридже. В 1942 году Ок-Ридж был выбран в качестве места создания завода по обогащению плутония и урана в рамках Манхэттенского проекта — совершенно секретного мероприятия по разработке первой атомной бомбы. Маленькое сельское поселение, расположенное в долине западного Теннесси, благодаря срочному проекту по созданию атомной бомбы превратилось в тайный посёлок под названием «Site X», увеличив своё население с трёх тысяч человек в 1942 году до 75 тысяч к 1945 году. Наряду с ростом населения были построены огромные здания комплекса.
Модальные окна — пожалуй, самый спорный элемент любого интерфейса. Они врываются в процесс, требуют внимания и вынуждают принимать решение прямо сейчас. Поэтому хорошая «модалка» — это не про красивый внешний вид, а про уместность. Про то, чтобы вмешаться в нужный момент и не навредить.
Но чтобы понять, где эта грань, стоит сначала разобраться: а что вообще происходит, когда модальное окно появляется на экране?
Книга «Искусство визуализации в бизнесе» — это второе издание известного практического руководства по визуализации данных, в свою очередь выросшего из авторского проекта FlowingData.com. В отличие от академических книг по статистике данных (с наводящими зубную боль сложными графиками) или дизайнерских альбомов с красивыми иллюстрациями, здесь акцент сделан на рабочем процессе, от поиска данных до готовой визуализации, пригодной для бизнес-отчета, презентации перед инвесторами или аналитической записки руководителю.
Это не столько книга про то, «как построить график», — скорее системный гайд для аналитика, дизайнера или маркетолога по превращению данных в картину, понятную для бизнес-пользователей. Автор последовательно проводит читателя через весь цикл — сбор данных, очистку, анализ, выбор формы визуализации и финальный дизайн.
В середине прошлого века люди задумались, способен ли человек передать некоторой системе (например, компьютеру) роль непосредственного создателя художественного произведения. Можно ли не просто превратить устройство в инструмент художника, а сделать его автономным генератором формы, цвета или звука? Так зародилось процедуральное (или генеративное) искусство.
В этой статье расскажем, как художники воображали себя компьютерами, почему алгоритмические произведения долго не находили признания, и обсудим, можно ли вообще считать некий алгоритм и результат его работы искусством.
Когда обсуждают AI-generated UI, разговор обычно быстро уходит в одну из двух крайностей.
Первая крайность звучит так: можно ли это сразу нести в продакшен?
Вторая так: насколько результат похож на дизайн-языки, от Apple до Material Design.
Проблема в том, что мы слишком рано начинаем оценивать AI-картинку как почти готовый интерфейс. Хотя во многих случаях она полезна совсем по другой причине. Не потому, что экран уже получился зрелым, воспроизводимым и пригодным для продуктовой среды. А потому, что он принёс редкую визуальную комбинацию, до которой человек вручную шёл бы заметно дольше, либо вообще не полез бы в эту сторону с первой попытки.
Главная польза AI-generated UI часто лежит не в скорости производства экранов, а в поставке визуальных мутаций.
Но и это, как мне кажется, ещё не самый интересный слой темы.
Есть перспектива глубже. AI полезен не только тем, что выбрасывает необычные визуальные сочетания. Он постепенно меняет саму точку входа в процесс. Раньше сильный визуальный ход обычно должен был родиться внутри головы дизайнера. Теперь он всё чаще может возникнуть снаружи, в виде машины, которая массово производит промежуточные формы. После этого дизайнер уже не столько изобретает первый образ, сколько отбирает, фильтрует, нормализует и превращает удачное отклонение в систему.
Именно этот сдвиг, по-моему, и заслуживает более внимательного разговора.
В этом выпуске пробежимся по самым интересным новостям марта, которые точно стоит посмотреть и взять себе на заметку:
1) Кит — маскот Firefox
2) Новинки от Apple
3) Слоты в Figma
4) Сразу два новых шрифта: Snickers Sans и TikTok Sans
5) Апдейт Google Stitch
6) Интересный UX-кейс с «читами»
7) Дизайн для «Backstage Roasters»
8) SVG-иконки и новые эмодзи
9) «Агентурная» работа прямо на холсте Figma
Психологи уверены: то, как мы воспринимаем происходящее, — в том числе заслуга шрифтов. Они могут быть холодными и отстраненными, теплыми и яркими. Сегодня поговорим о нескольких старых шрифтах и расскажем, как они были созданы.
Я работала продюсером сериалов на ТНТ 17 лет — прошла путь от ассистента генерального продюсера до руководителя отдела производства сериалов. За это время я видела сотни историй — невероятных, живых, настоящих. И столько же презентаций к ним, от которых у меня буквально лилась кровь из глаз.
Авторы приходили с сильным материалом. Сценарий цеплял, персонажи дышали, конфликт был настоящим. А потом открывалась презентация — и всё тонуло в безликих слайдах. Текст без позиции, картинки из фотостока, структура как у школьного реферата.
Я пошла учиться дизайну — с нуля, потому что не умела ничего, кроме продюсирования. Зато за плечами была художественная школа из детства, глубокое понимание индустрии изнутри и чёткое ощущение, чего не хватает рынку. Так появился человек, которого можно описать одной фразой: продюсер, который страдал от чужих плохих презентаций — и решил делать их сам.
Нейросети изменили производство: Midjourney, Reve, Nano Banana, ChatGPT — теперь это рабочий стек. Но как именно они встроены в процесс и где человеческое мышление незаменимо — про это почти никто не рассказывает. Вот как это выглядит изнутри.
Когда звучит фраза «нарисовать картинку нейросетью», под этим обычно подразумевается отправка запроса в какой-нибудь условно-бесплатный сервис вроде Nano Banana или ChatGPT. Еще можно заплатить за подписку на Midjourney и смириться с тем, что твои промпты видит вся дискорд-галерея. Есть, конечно, и еще один путь — поднять открытую модель вроде Stable Diffusion на собственном компьютере, однако для большинства пользователей он всё ещё ощущается как «очень сложно» или «очень дорого». Книга, о которой мы хотим сегодня рассказать, решает как минимум первую проблему.
Пиксель кажется чистым изобретением компьютерной эры – светящаяся точка на экране, из миллионов которых складываются все наши фото, игры и видео. Мы привыкли думать о нём как о технической единице: квадратной и цифровой.
Но если посмотреть внимательнее, идея пикселя появилась задолго до первых процессоров. Это не столько технология, сколько способ мышления: разбить сложное изображение на отдельные части и собрать их заново уже в своей голове.
Художники открыли эту логику первыми, когда наносили на холст сетку, пытались управлять светом через темную комнату – она же камера-обскура, а позднее превратили дискретность в художественный принцип. Затем пришла цифровая революция: пиксель стал матрицей чисел, стандартом тестирования и языком видеоигр. А сегодня пиксель вернулся туда, откуда появился, – в материальный мир, но уже как культурный феномен. Теперь пиксель можно держать в руках: это кубик Рубика или кирпичик LEGO. В этой статье мы пройдём путь от аналоговой сетки к цифровому пикселю и обратно… к кубику Рубика.