Born-in-AI: как мы создавали магазин мерча
Мы в А101 создавали магазин мерча для жителей и сотрудников — как всегда и всем, хотелось быстро, качественно и дешево.
Фотографий не было — только домашние фотки мятого мерча с плохим светом на столе. Кроме продуктовых карточек на белом фоне хотелось сделать и фото на моделях и в живом контексте.
Использовали 20+ нейросетей, чтобы решить следующие задачи:
1. Создание принта. По-честному, через ИИ сделали 2/50 товаров — сделали принты на футболки. ChatGPT придумал классный лайн, и поправил промпт для Recraft с векторной иллюстрацией. В остальном процесс стандартный — креативная концепция, десятки референсов, дизайн, подготовка к печати.
2. Продуктовые фотографии из домашних шотов. Мы ищем интернет-магазинах и на маркетплейсах товар, максимально похожий на наш, на его основе создаем референс для ИИ и меняем принты и другие детали. Подчищаем в Figma и Photoshop артефакты, окончательно выбеляем фон, добавляем тени. На выходе — идеальное фото товара.
3. Фото “на модели”. Формируем креативную концепцию, собираем и придумываем референсы. Где-то полностью с нуля, а где-то с использованием живых референсов, создаем уже новые в нейросети — на этом этапе у нас появляются фотографии с бланковыми (без наших принтов) товарами. После, используем наши фотографии на белом фоне, только что созданный референс и заменяем в нейросети бланк на наш продукт.
4. Создание роликов. Процесс повторяется — креативная концепция, сториборд, мудборд, рефы и анимация в ИИ, монтаж.
5. Создание дополнительных материалов. Фотозону, которая отсылает и к мему, и к одному из наших принтов, тоже сделали в нейросетях.
Результат: 200 фотографий, 3 ролика, трехзначное число заказов, восторг от жителей и сотрудников. А главное — на 5-7 миллионов рублей дешевле, чем те сметы, которые нам готовили студии продакшена. 20 минут на фото, 15-25 часов на генерацию и 5 часов на ролик. И все это может делать 1 человек, а не команда из 10. Никаких ТЗ, пула подрядчиков, поисков студий, локаций и прочего.