13
Заусайлов Александр Сергеевич
Российский технологический университет – МИРЭА
Мильчакова Наталья Егоровна
Российский технологический университет – МИРЭА
КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ВИЗУАЛЬНОГО КАЧЕСТВА И УДОБСТВА ГЕНЕРАЦИИ В ЦИФРОВОМ ДИЗАЙНЕ
Заусайлов А. С., Мильчакова Н. Е. Критерии оценки визуального качества и удобства генерации в цифровом дизайне // Технологии и качество. 2025. № 2(68). С. 81–86. https://doi.org/10.34216/ 2587-6147-2025-2-68-81-86.
DOI: https://doi.org/10.34216/2587-6147-2025-2-68-81-86
УДК: 74.01
EDN: KYCXXT
Дата приема статьи в публикацию: 20.05.2025
Аннотация: В статье рассматриваются основные критерии оценки визуального качества и удобства генерации изображений с использованием технологий искусственного интеллекта. Анализ включает как художественные и технические характеристики финального результата, так и параметры взаимодействия с генеративными моделями. Представлены основные группы критериев, такие как эстетика, оригинальность, композиция, читаемость, семантическая точность, пригодность к использованию, детализация, цвет, артефакты, разрешение, а также характеристики процесса генерации, включая удобство промпта, гибкость настроек, управляемость и скорость отклика. В исследовании предложена сводная таблица, отражающая различия в восприятии и оценке между пользователями и экспертами. Такой подход позволяет объективно анализировать сильные и слабые стороны генераторов изображений и оценивать их применимость в профессиональной дизайнерской практике.
Ключевые слова: цифровой дизайн, визуальная оценка, генеративный ИИ, генерация изображений, критерии качества, взаимодействие с моделью, UX-дизайн
Список литературы: 1. Анализ лучших сервисов ИИ для генерации контента // Megagroup : [сайт]. [2023]. URL: https://megagroup.ru/post/podklyuchenie-ii (дата обращения: 27.02.2025). 2. Cравнения ИИ в 2024 году // vc.ru : [сайт]. [2024]. URL: https://vc.ru/ai/1440756-cravneniya-ii-v-2024-godu-midjourney-vs-flux-vs-dall-e-vs-adobe-firefly-vs-stable-diffusion-prodolzhenie (дата обращения: 01.03.2025). 3. Дрюкова А. Э., Мильчакова Н. Е., Дрюков М. В. Использование нейронных сетей в индустриальном дизайне // Дизайн. Материалы. Технология. 2022. № 2. С. 24–29. 4. Мочалова Л. В., Мамедова И. Ю. Методика оценки типографики и дизайна мобильных интерфейсов // Технологии и качество. 2024. № 2(64). С. 44–50. 5. Галанин С. И., Сильянова Е. А. Эволюция дизайна в стилистике модерна // Дизайн. Материалы. Технология. 2019. № 1. С. 10–14. 6. Фостер Д. Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей. СПб. : Питер, 2020. 336 с. 7. Генераторы изображений на базе ИИ в 2024 году: экспертная оценка и рейтинг // Quick Creator : сайт. [2024]. URL: https://quickcreator.io/blog/2024-ai-image-generators-expert-reviews-rankings (дата обращения: 10.02.2025).
Информация об авторе: Заусайлов Александр Сергеевич, Российский технологический университет – МИРЭА, г. Москва, Россия, zausailovsasha@yandex.ru, https://orcid.org/0009-0007-0513-7267
Информация о соавторе: Мильчакова Наталья Егоровна, Российский технологический университет – МИРЭА, г. Москва, Россия, mne_nugen@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-3662-087X