»
»
Нейросети в UI/UX: Как сделать «Вау», когда контент «Ну такое»

Нейросети в UI/UX: Как сделать «Вау!», когда контент «Ну такое»

14.01.2026
~ 5 минут
время чтения статьи
Знакомая ситуация: ты рисуешь макет, ставишь туда идеальные, «вылизанные» картинки со стоков, подбираешь типографику, воздух… Клиент в восторге. А потом наступает этап наполнения реальным контентом.
Пример изображения со стоков для макета и реального фото от заказчика
И тут магия рушится. Клиент присылает фото, снятые при плохом свете, низкого разрешения или просто визуально «шумные». В итоге, вместо эстетичного проекта получается что-то среднее, что и в портфолио положить не хочется, и показать стыдно.

Раньше приходилось либо часами ретушировать это вручную, либо смириться. Сейчас у нас есть нейросети. И я хочу рассказать, как использовать их не для генерации космонавтов в поле, а для спасения реальных дизайн-макетов.
Исправление изображения с помощью NanoBanana PRO
А еще я расскажу где AI реально спасает, где он бесполезен, а где — пока бессилен?

Как с помощью нейросетей улучшить фото товаров?

Буст для графики: где нейросети творят чудеса
Главная сила нейросетей для нас, дизайнеров, — это умение «навести лоск» без потери сути. Они отлично справляются с улучшением качества (upscale), чисткой шумов и стилизацией. Это позволяет сохранить задуманную эстетику проекта, даже если исходники подкачали.
Суть в том, что мы не заменяем реальный объект на фейковый. Мы просто делаем его лучшую версию.

  • Пример из жизни: У меня есть любимая, но уже довольно потрёпанная ручка. Если я просто сфотографирую её и вставлю на сайт — это будет выглядеть как мусор. Но если прогнать её через нейросеть с запросом на улучшение материалов и света, сохраняя геометрию…

Где магия ломается: ограничения и «галлюцинации»

Но тут важно понимать: нейросеть — это не волшебная палочка, которая понимает физику мира. Она работает с пикселями, а не со смыслами.
Если исходное фото композиционно или логически противоречит тому, что вы просите, результат будет пугающим. Нейросеть отлично улучшает то, что есть, но часто плохо дорисовывает сложную анатомию или взаимодействие предметов с нуля.

Мой эксперимент с колпачком: Я решила усложнить задачу и взяла то же фото с закрытым колпачком и попросила изобразить процесс письма — как будто чья-то рука пишет этой ручкой.
Результат? Полный провал: Нереальные и не живые изображения, в которых модель как будто не умеет пользоваться ручкой

Секрет успеха: помогаем нейросети

Чтобы получить крутой результат, нужно дать нейронке правильную «болванку». Если вы хотите, чтобы рука писала — дайте ей фото руки, которая пишет.

Я сделала новый исходник:
  1. Сняла колпачок.
  2. Взяла ручку в руку, имитируя письмо.
  3. Лайфхак: хоть я и левша, я специально взяла ручку в правую руку. Почему? Потому что большинство датасетов, на которых обучались модели, состоят из фото правшей. С правой рукой нейросети работать проще, и результат получается стабильнее.

Когда нейронки в дизайне лучше НЕ использовать

Несмотря на всю мощь, есть моменты, где я бы советовала остановиться:

  1. Товары со специфическими деталями. Если вы продаете сложную технику, ювелирку или авторскую одежду, где важен каждый шов — нейросеть может «улучшить» деталь так, что она перестанет соответствовать реальности. Покупатель получит не то, что видел на картинке.
  2. Лица реальных сотрудников. Если только вы не делаете легкую ретушь. Превращать бухгалтера Марину в голливудскую звезду с другим цветом глаз — плохая идея. Это выглядит фальшиво.
  3. Информационная графика. Схемы, карты, точные данные. Нейросети пока еще плохо дружат с текстом и точной геометрией чертежей.
Итог: Используйте нейросети как мощный фильтр для поднятия визуальной стоимости проекта. Но не заставляйте их придумывать реальность за вас — лучше потратьте 5 минут на правильный исходник, и результат будет «Вау».

Еще статьи