Этот веб-сайт использует cookie-файлы для лучшего сервиса
Ok, не показывать снова

ИИ И ЭТИКЕТКА: партнёр специалиста
или его замена?

Обсудить свой вопрос
На XI Всероссийской конференции производителей самоклеящихся этикеток, которая осенью прошла в Москве, много говорили об искусственном интеллекте. Один из докладчиков уверял, что ИИ уже способен создавать дизайн этикеток и брать на себя некоторые функции специалиста по допечатной подготовке. Звучит так эффектно, что можно занервничать: вдруг профессии дизайнера и специалиста препресса становятся ненужными? Мы в WIZART Polygraphic не переживаем и объясним почему.

Немного матчасти: что такое «ИИ» в нашем контексте

Большинство людей уже привычно называют искусственным интеллектом ChatGPT, Gemini, Midjourney, «Алису» и другие решения, которые сегодня на слуху. Хотя многие и не подозревают, что термин ИИ появился намного раньше, и формально в него входят не только перечисленные генеративные ИИ-системы, но и, например, решения, использующие алгоритмы машинного обучения (Machine Learning, ML), которые давно нашли практическое применение в типографиях. Сюда относятся программные продукты для проверки макетов, системы 100% контроля качества печатной продукции, новейшие системы предиктивного обслуживания производственного оборудования и др.
В контексте ИИ, основной хайп, как это модно сейчас называть, связан с генеративными моделями, с которыми можно «разговаривать» и получать ответ, изображение, видео или аудио. Конечно, у многих специалистов появился соблазн сказать что-то вроде: «Сделай мне дизайн этикетки для вина да побогаче и подготовь макет к печати». Звучит уже не так фантастично как несколько лет назад, но не стоит всерьез рассчитывать, что условный ChatGPT полностью задвинет специалиста по допечатной подготовке. Чтобы замена случилась, его нужно обучить на внутренней производственной базе типографии, а это дорого, долго и технологически сложно. ИИ ускоряет, автоматизирует и помогает избежать ошибок, но не заменяет чувство композиции, знание материалов, понимание бренда и творческое видение. С другой стороны, генеративный ИИ, а также «вложенные» в него ML-системы, могут значительно облегчить работу такого специалиста. Специалисты WIZART привлекают себе в помощь таких помощников.

Что уже реально умеет ИИ?

Давайте кратко пройдёмся по возможностям и разберёмся, действительно ли искусственный интеллект может облегчит жизнь дизайнерам, препресс-специалистам, иллюстраторам, упаковщикам, технологам и даже менеджерам.

Искусственный интеллект как создатель: генеративные технологии

  • Генерация идей и визуальных концепций. Это как раз та область, где можно и нужно применять генеративные модели типа Midjourney и им подобные в сочетании с другими инструментами. В процессе разработки концепции будущей этикетки нейросеть может быстро предложить несколько направлений дизайна с учётом пожеланий заказчика: цветовая гамма, стилистика, аудитория. В отличие от работы с дизайнером генерация вариантов с помощью ИИ значительно ускоряет поиск идеи, которая будет использована в итоговом продукте.
Экспериментальный промт: этикетка для винной бутылки в стиле Ван Гога, множество детализированных эффектов печати, золото, голография, объемный лак
Но время разработки дизайна с помощью ИИ зависит от множества факторов. Во-первых, от самой задачи и качества запроса: чем чётче и детальнее заказчик формулирует, что именно ему нужно, тем быстрее и точнее можно получить результат. Если что-то не прописано, ИИ достраивает по статистике. Поэтому любая «вода» в запросе = больше случайности в результате.

Большое значение имеет и тема проекта. Если область узкая или малоизвестная, приходится вести более долгий диалог с ИИ, подробно объяснять, что именно требуется. Ведь модель работает на основе доступной информации и изображений. Если данных почти нет, она может предлагать лишь условные, вымышленные варианты. Например, еще 1,5 года назад приходилось долго объяснять детали, связанные с полиграфией. Поэтому самое важное в процессе создания дизайна – детализированный, продуманный запрос. Так что время создания может занимать от пяти минут до бесконечности, пока результат не будет удовлетворять задаче.

Инструменты: Midjourney, DALL·E, Adobe Firefly, Stable Diffusion, Kandinsky.
Комментарий дизайнера: В моей практике не было ни одной этикетки, чтобы ИИ учёл все вводные в итоговом варианте. Всё равно ещё добавляем логотип, текст, размещение на нужный размер, учитываем позиционирование. У ИИ есть тоже свои запреты. Например, я не смогла сгенерировать точный портрет Менделеева (это касается и запатентованных продуктов, логотипов, героев). Всегда были неточности из-за запретов на оригинал. Поэтому я нашла картинку-портрет Менделеева, пусть и в плохом качестве, и с ним уже работала.

  • Оптимизация изображений, которые могут использоваться в дизайне этикетки. Нейросети работают и действительно спасают, если растровые изображения недостаточно качественные. Для ключевых картинок, конечно, необходима профессиональная съёмка. Оптимизация подходит для вспомогательных элементов, бэкграундов, ретуши мелких объектов. Он способен увеличить разрешение без артефактов, восстановить детали, убрать шум, адаптировать изображение под конкретный профиль печати. Это не замена фотосъёмке, но реальный инструмент для «быстрого боя». Кроме того, можно увеличивать качество картинки самих ИИ, потому что они часто выдают результат с недостаточным качеством для печати или слабой проработкой деталей.
Инструменты: Gigapixel AI (Topaz), Adobe Super Resolution, встроенные функции Firefly/Photoshop.
В центре – картинка из интернета, справа – мы улучшили качество, слева – мы улучшили качество и применили художественный эффект с помощью нейросети
  • Генерация мокапов и визуализации. Генеративные модели позволяют быстро создавать 2D‑визуализации этикеток и показывать их в контексте (бутылка, полка). Но есть ограничения:
  1. Для качественных 3D‑визуализаций обычно комбинируют ИИ с профессиональными 3D‑программами.
  2. Результат может содержать ошибки в пропорциях и текстурах, поэтому нужна ручная доработка специалистом.
  3. Сгенерированные изображения требуют конвертации в технические макеты для печати.
Инструменты: Midjourney и Stable Diffusion (для 2D), Adobe Firefly (с интеграцией в экосистему Adobe), а также 3D‑решения вроде Spline.design или Meshy для дорисовки.

За пределами генеративного ИИ: инструменты с другими функциями

  • Автоматическая проверка макетов
Существуют программы для проверки PDF‑макетов: они анализируют вылеты, безопасные зоны, шрифты, разрешение, ICC‑профили и другие проблемные элементы. Такие решения экономят время и снижают риск брака, но не лишены недостатков: не выявляют смысловые и эстетические ошибки, могут давать ложные срабатывания и требуют корректной настройки. Человеческий контроль необходим.
Инструменты: Esko, Enfocus PitStop, Impressed Workflow (с ИИ-модулями).

  • Рутинные операции препресса (штампы, метки, сборки PDF).
Сегодня они автоматизированы частично: основу составляют скрипты и пресеты, но всё чаще применяются ИИ‑технологии. Они помогают оценивать расположение объектов, находить проблемные зоны, давать подсказки по выравниванию и анализировать читаемость. При этом ИИ – лишь вспомогательный инструмент: он ускоряет рутину, но не заменяет специалиста. Критические решения (треппинг, оверпринт, эстетическая оценка) остаются за человеком. Даже продвинутые системы требуют настройки под стандарты типографии и не гарантируют полной точности, поэтому человеческий контроль обязателен.
Инструменты: RIP, программы для автоматической раскладки элементов на листе или рулоне и др.

  • Интеллектуальная цветокоррекция и симуляция печати
Интеллектуальная цветокоррекция с помощью ИИ адаптирует изображения под конкретную технологию печати и подложку, учитывая такие нюансы, как растискивание и поведение точек. Это особенно важно для флексографии, где малейшие отклонения влияют на результат. Современные системы позволяют заранее увидеть на экране реальный вид изделия с учётом профиля машины и материала. Это упрощает согласование цветов и снижает риск брака, но последнее слово остаётся за специалистом.
Инструменты: Esko Color Engine, специализированные плагины, кастомные ML-решения.

  • Автоматическая вёрстка под форматы и адаптация
Современные ИИ‑модули автоматизируют адаптацию макетов под разные форматы упаковки. Технология существует, но её точность пока не идеальна, а использование ограничено. Многие компании по-прежнему адаптируют вручную и с помощью ML‑алгоритмов. Это экономит время при выпуске серийных линеек, но не заменяет дизайнера: ИИ лишь предлагает варианты, требующие проверки, а качество зависит от исходного макета.
Инструменты: генеративные модульные системы, некоторые CAD/packaging tools; часть функционала — классический «template engine», часть – ML (оценка читаемости, подбор размера шрифта).

  • Распознавание и исправление текстов
Нейросети хорошо справляются с обнаружением опечаток, проверкой шрифтов, поиском лишних пробелов и некорректного выравнивания. Некоторые плагины уже встроены в Illustrator и InDesign. Это тихий, но очень полезный инструмент, особенно при работе с большими объёмами информации.
Инструменты: плагины для InDesign/Illustrator, сервисы с интеграцией NLP.

  • Анализ дефектов печати в реальном времени
В типографиях уже давно используются камеры и ML-алгоритмы, которые в реальном времени обнаруживают смещение, загрязнения, муар, неравномерность красочного слоя. AVT и BST разрабатывают системы контроля качества печати с использованием алгоритмов ИИ, которые ставятся на печатные машины Heidelberg и других производителей. Они обучены на огромной базе примеров брака и позволяют значительно снизить потери, но эффективность зависит от множества факторов, включая качество исходного материала, настройки системы и уровень интеграции с производственным процессом.
Инструменты: решения от поставщиков оборудования и специализированных стартапов машинного зрения.

  • Подбор шрифтов и композиции
ИИ‑сервисы анализируют читаемость, предлагают сочетания шрифтов, дают базовые рекомендации по балансу элементов. Одним словом, задают ориентиры, а финальное решение всё равно за дизайнером. Алгоритмы ограничены входными данными, не учитывают контекст (бренд‑гайды, аудитория) и не справляются с нестандартными задачами.
Инструменты: Adobe Sensei, Fontjoy, Typeset-сервисы.

  • Оценка отклика
Анализ визуального образа позволяет прогнозировать, насколько этикетка будет заметна и привлекательна на полке для целевой аудитории. Оцениваются ключевые параметры: цвет, контраст, композиция. Но результат лишь вероятный. Точность зависит от качества входных данных, а эмоциональные и культурные нюансы алгоритмы учесть не могут. Поэтому результаты нужно проверять с помощью маркетинговых исследований.
Инструменты: KREA, Omneky, Vizit.

Заключение
Как видим, искусственный интеллект в том или ином виде представляет большую ценность для специалистов, занимающихся разработкой дизайна и подготовкой макетов этикеток к печати. Что-то с его помощью можно ускорить, что-то автоматизировать. Где-то он поможет найти ошибки, где-то подкинет идей. Но даже в творческой части нашей работы заменить человека до конца ИИ пока не может. Прежде всего потому, что он не умеет осознанно нарушать правила, а именно это делает продукт живым и цепляющим. Уникальность по-прежнему создаёт человек. Только специалист может сместить акцент, нарушить симметрию или допустить «нелогичный» ход, который в итоге сработает на эмоцию. ИИ пока интуитивными решениями не владеет.
Что же касается технической составляющей, то, как мы отмечали в начале статьи, пока не существует доступных «полиграфических» ИИ-моделей, способных подготовить макет с учетом огромного количества технологических тонкостей. Появление такого инструмента не исключаем, но пока носителем тайных и практических знаний всё равно остаётся человек. Мы в WIZART Polygraphic совмещаем мощь ИИ с творческим взглядом и опытом профессионалов, если этого требует задача. Поэтому партнёрство специалиста и ИИ – не абстракция из будущего, а новая реальность, которая уже работает на нас и с нами.
Задать вопрос
Другие статьи