Графический дизайн *

Недавно я посмотрел интересное видео YouTube‑канала «Physics for the Birds». Это видео посвящено матрицам, но для объяснения некоторых операций с матрицами автор использовал флаги. Он показал, как можно разбить флаги по осям, чтобы представить их в виде матриц и сэкономить место на диске. В конце этот пример был применён к реальным матрицам и вычислениям с ними.

Однако это видео дало мне вдохновение: часто флаги бывают очень простыми — несколько разноцветных полос, распространённые элементы наподобие звезды, полумесяца или креста. Если использовать какую‑нибудь схему кодирования, то удастся ли описать флаг Франции

в формате «три полосы: синяя, белая, красная», чтобы декодеру и рендереру достаточно было всего нескольких бит? Как может выглядеть такое кодирование?

Я решил создать нечто подобное.

OpenAI выпустила подробный гайд по промптам для GPT Image 2.5. Я прочитал его, а потом полез на Reddit смотреть, что происходит с этими рекомендациями в реальной жизни. Оказалось, пользователи уже успели не только проверить многие советы, но и найти несколько довольно полезных обходных путей.

В одной из предыдущих статей мы сделали гипотезу Пуанкаре в картинках.

В этой статье мы сделаем компьютерную визуализацию основных шагов и ключевых идей доказательства Великой теоремы Ферма, предложенного английским математиком Эндрю Уайлсом в 1995 году.

Формулировка Великой теоремы Ферма очень лаконична:

Теорема утверждает, что для любого натурального числа n>2 уравнение

a^n+b^n=c^n не имеет решений в целых ненулевых числах a,b,c (Источник:[1] ).

Американская корпорация Kraft Heinz зарабатывает миллиарды долларов, продавая свои продукты в десятках стран по всему миру. А начиналось все с семейных рецептов, грядок и выращивания хрена. История успеха Heinz в нашем материале.

Как же за всем этим успевать?

За это время вышли ещё и обновлённый DeepSeek, и результаты по Навье-Стоксу. На этом фоне у GPT Images 2.5 были все шансы потеряться. Не потерялся.

Разве что реддит-модер ненадолго снёс официальный пост OpenAI из-за «вторника без картинок»...

Так вот, 8 сентября 2026 года OpenAI выпустила обновлённую версию своего генератора изображений – ChatGPT Images 2.5. Официально это не «тройка», хотя по объёму изменений можно было бы и замахнуться. Впрочем, это и в самом деле скорее «версия 2.0, доведённая до ума», чем революция. Но именно это доведение до ума и есть самое интересное.

Если в двух словах: генерация стала быстрее почти на 50%, редактирование – более хирургическим, а сама модель – заметно менее забывчивой в длинных диалогах. Дальше – details, details, details.

Спойлер: пеликана на этот анимировали в 96 кадрах и прокатили на велосипеде. Но обо всём по порядку.

Среди азиатских корпораций довольно много долгожителей. Некоторым компаниям больше века. Поэтому неудивительно, что некоторые логотипы успевают устареть и поднадоесть и топ-менеджменту, и клиентам. И без ребрендинга тут никак не обойтись. Однако чем богаче история фирмы, тем с большей обдуманностью стоит подходить к подобным шагам. В противном случае есть риск вызвать у потребителей волну негодования или даже подорвать репутацию организации. 

Привет, Хабр!

Некоторое время назад у меня образовалось немного (вернее много) свободного времени, и я между моментами серфинга на известном сайте HH решил посмотреть в сторону освоения Rust. Кроме всего прочего мне очень интересует тема библиотек графических интерфейсов.

В Rust есть несколько подобных библиотек, я решил остановиться на Iced — текущая версия Iced 0.14. Прежде всего понадобилось понять принципы построения библиотеки и архитектурную философию паттерна ELM, которая реализована в библиотеке.

В процессе изучения родился описываемый ниже PET‑проект Iced Forms Pack. Проект представляет собой конструктор форм из базовых элементов Iced.

Скиллы превращают обычного ИИ-агента в узкопрофильного спеца: он ищет инфу в интернете, работает с файлами, пишет код, анализирует данные, запускает задачи в сторонних сервисах.

В этой подборке я собрал 50 самых популярных скиллов для ИИ-агентов - вместе они набрали 9 млн звезд на GitHub и 22 млн установок.

Используйте бесплатно.

Для каждого скилла указал, что он умеет, где пригодится и команду для быстрой установки.

Начиная вести бизнес, предприниматель ставит перед собой множество задач: рост выручки, расширение каналов дистрибуции, поиск партнеров и т.д. Это очевидные вещи. Но в настоящее время каждому бизнесмену также очевидна необходимость регистрации товарного знака, поскольку она направлена, прежде всего, на защиту его интересов. Поэтому, каждый предприниматель должен знать, как защитить свои права и как не нарушить права третьих лиц. 

Ведь со временем бизнес развивается, и основатель фирмы может столкнуться с объективной необходимостью провести ребрендинг. Либо у него просто может возникнуть желание внести в свой товарный знак изменения, тем самым сделав его наиболее привлекательным для потребителя. 

Как известно, предпринимательская деятельность ведется на свой страх и риск, и заоблачные прибыли никто никому не гарантирует. Подводных камней хватает везде. И внесение изменений в товарный знак — один из них. Казалось бы, товарный знак зарегистрирован установленным образом, свидетельство получено и, соответственно, никто не сможет поставить под сомнение исключительное право на него. Так? Увы, нет. Вместе с патентным поверенным Александрой Пелех разбираемся в этом сложном вопросе.

Привет, Хабр!

На связи Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight.

В августе было много обновлений: у Instagram обновился логотип, у Uber — система иконок, Figma осваивала скиллы и ластик, а бренды выкатывали свежие айдентики и спецпроекты. Остальные находки месяца — ниже.

1. Новый логотип Instagram

2. Система иконок Uber

3. Айдентика Берлинского музея

4. Skills внутри Figma

5. Фигластик

6. Ребрендинг и новая упаковка для Индилайта

7. Cifrovoy rubel

8. Big Walk

9. ЦвеТ-очки

10. Mac Mini + Mac Studio Update

Знакомая ситуация: продукт написан за выходные, гипотеза подтвердилась, кто‑то уже платит. Приходит дизайнер и просит файл.

Файла нет. 

Есть интерфейс, который существует только в виде кода. Кнопка там называется.btn‑primary,.btn‑add и.button‑save — три класса, одна кнопка, паддинги отличаются на пиксель. Серый цвет записан тремя способами, и один из них, судя по всему, опечатка. Отдать это дизайнеру нельзя. Нарисовать заново — значит выбросить полгода работы и начать спорить про радиусы. 

Мне стало интересно, что тут реально может AI. Не «сделай красиво», а честный замер: я собрал маленькое демо, намеренно заложил в него шестнадцать несогласованностей, записал их в отдельный файл и спрятал. Потом запустил на этом коде свежую сессию Claude Code, которая файла с ответами не видела.

В статье — что из этого вышло, с цифрами и с местами, где всё сломалось.

.. некоторое время назад мы начали активно прикручивать на свою аналитическую платформу MCP. Разумеется, по ходу этого процесса у меня с коллегами происходят разные беседы и споры о планах развития, и несколько недавних показались мне достаточно любопытными для того, чтобы вынести их идеи сюда... начну немного издалека...

Давайте вспомним, как менялась торговля. Сначала были рынки, где продавец был обязательным посредником между вами и товаром. Потом появились универсамы, где уже можно было ходить самому, но товар всё равно взвешивал и отпускал продавец за прилавком. Дальше — супермаркеты, где мы получили почти полную свободу выбора. Наконец, мы пришли к кассам самообслуживания и покупкам в один клик с телефона. Эволюция торговли была в том, что на каждом таком шаге убирался посредник — и таким образом... получился многовековой тренд на самообслуживание.

В этой статье мы решим классическую задачу из курса гидродинамики [4]: сделаем симуляцию плоского течения в канале. Для этого мы напишем на Python код, численно решающий систему дифференциальных уравнений в частых производных, описывающих поведение несжимаемой жидкости:

Подбор идеальной палитры — одна из самых сложных задач для начинающего дизайнера, фотографа, нейронщика — в общем, любого, кто работает с визуалом.

В этой статье я разбираю весь путь: от базовых вопросов и свойств цвета до рабочих цветовых схем и промптов, которые помогают удерживать заданную палитру в нейросетях.

История ныне всемирно известной транснациональной корпорации началась в 1866 году, когда фармацевт Генри Нестле разработал продукт для искусственного вскармливания грудных детей. Он получил название Farine Lactee Henry Nestle — «Молочная мука Генри Нестле». Фирма по производству и продаже товара была учреждена уже в 1867 году.

Нестле был одним из первых швейцарских производителей, который создал логотип для своего предприятия. За основу был взят герб его собственной семьи. На нем изображена одинокая птица, сидящая в гнезде. Это была отсылка к фамилии Nestle, которая означает «гнездо» на немецком языке. 

Позже предприниматель адаптировал логотип, добавив трех птенцов, которых кормила мать. Так он хотел показать визуальную связь между его именем и продуктами компании. К логотипу он добавил надпись Nestle. Интересно, что тогда в Швейцарии не было национального законодательства по товарным знакам, поэтому логотип был зарегистрирован в Гонконге (на тот момент территории Британской империи) в 1874 году. Только в 1890 году Нестле смог зарегистрировать его в качестве швейцарской торговой марки. Товарный знак до сих пор является действующим. А в России у него еще статус общеизвестного.

Чем больше участники рынка стремятся выбрать для своей продукции или услуг обозначение, вызывающее у потребителя определенную ассоциацию непосредственно с предлагаемым товаром или услугой, тем чаще им приходится сталкиваться с отказом в регистрации обозначений по так называемым абсолютным основаниям, когда обозначение не способно выполнять свою главную функцию — индивидуализацию товаров или услуг юридических лиц или индивидуальных предпринимателей. Вместе с патентным поверенным Анной Чернецовой разбираемся, что говорят закон и практика.

В этой статье мы сделаем компьютерную визуализацию одного из важнейших понятий в топологии- расслоения Зейферта.

TouchDesigner позволяет собирать сложные генеративные эффекты из небольшой сети операторов. В этом туториале создадим «живую луну» из 500 000 точек, поверхность которой непрерывно деформируется процедурным шумом.

Основной эффект строится на связке Point Generator POP, Feedback POP, Noise POP и Math POP. Шум смещает частицы, а нормализация каждый кадр возвращает их на поверхность сферы. Благодаря обратной связи деформация превращается в непрерывное движение.

После настройки POP-системы подготовим рендер через Geometry COMP, добавим шлейф с помощью Feedback TOP и завершим изображение свечением через Bloom TOP. В статье приведены схема сети, параметры операторов, скриншоты всех основных этапов и варианты дальнейшего развития эффекта — от аудиореактивности до управления через MIDI.

Привет, Хабр!

На связи Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight.

В июле собрал много интересного: от промышленного дизайна и громких ребрендингов до немного космических новостей от OpenAI.

В этом выпуске:

1. Награда Red Dot для техники Tuvio;

2. Микро-клавиатура для работы с Codex;

3. Возвращение Coca-Cola к истокам;

4. Обновленный Tinder;

5. Превращение Freepik в Magnific;

6. Ребрендинг Stack Overflow;

7. Новые модели GPT 5.6;

8. Библиотека дизайн-студий со всего мира;

9. Неоднозначная айдентика ФК «Родина».

Сейчас в тренде - внедрение ИИ вообще в любой проект, в любой чайник или пылесос. Я давно ковыряюсь в проектировании и Revit, и меня стабильно бесило одно и то же: куча рутины, одинаковых действий, которые можно было бы спокойно автоматизировать. Глядя на то, какие чудеса сейчас творят языковые и диффузионные LLM, генерируя целые детализированные миры, очень хочется сделать тоже самое в строительной сфере.

Уже существует ряд реализаций. Однако обычно все заканчивается на уровне красивой демки, однако, если присмотреться, там всегда есть эффект "пятого пальца", только в контексте архитектуры это выглядит как третий унитаз или вторая дверь в ванную.

Я решил собрать свой вариант и назвал его AiRevit. Это не чатик с LLM поверх Revit. Тут вообще не предполагается использования такой архитектуры, которая бы основывалась на угадывании токена (нам не нужно ничего угадывать, нужно соблюдать строгие строительные правила). Это детерминированный pipeline, где текст сначала превращается в структурированный program_graph, потом в layout_solution, а уже потом в реальные элементы Revit через Dynamo и Python-скрипты. В репозитории это разложено на Node 3, Node 4 и Node 5, чтобы не было каши и чтобы каждый кусок отвечал за свою часть работы. (https://github.com/Rearks/AiRevit)