그래픽 디자인 산업의 미래는 기술의 발전에 크게 영향을 받습니다. 인공 지능. 따라서 디자이너는 AI가 무엇인지, 업계에서 AI가 수행하는 역할을 이해해야 합니다.

많은 사람들이 AI를 연관시킵니다. 인공 지능) 스스로 생각하는 컴퓨터나 자율주행과 같은 공상과학 시나리오를 사용합니다. 로봇, 말하자면 로고를 만드는 것보다. 그들은 AI가 실제로 우리의 선입견과 밀접하게 일치하는 세상으로 이어질 때 아름답거나 끔찍한 것으로 봅니다. 이는 AI가 일반적으로 전면에서 주목을 끄는 명백한 신기술이 아니라, 구체적인 문제에 대한 최상의 솔루션을 제시하기 위해 기존 비즈니스 프로세스에 원활하게 통합되기 때문입니다. AI가 그래픽 디자인 분야에서 주목을 받고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 예를 들어, 여러 가지 새로운 디자인 시스템 그 어느 때보다 AI에 더 많이 의존하고 있습니다. 이러한 변화는 가까운 미래에 훨씬 더 주류가 될 것입니다.

AI, 그래픽 디자인 분야에서 더욱 두각을 나타내다

AI는 전통적인 창작 과정에 종지부를 찍고 있습니다. 특히 그래픽 디자인에서. 디자이너와 최종 사용자 모두 이로 인한 변화에 대해 긴장하고 있습니다. 디자이너들은 자신의 문제를 걱정한다. 일 프로세스가 더욱 자동화되고 단조로워짐에 따라 보안이 유지되고 직업에 대한 사랑이 줄어듭니다. 사용자들은 인간의 손길이 전혀 없는 제품을 구매해야 하지 않을까 걱정하고 있습니다.

이러한 우려는 어느 정도 타당하지만 일부 주장에도 불구하고 종종 과장되어 있습니다. AI는 디자이너를 직장에서 쫓아낼 것이다. 일반적으로 창작 과정은 항상 기존 아이디어에서 얻은 영감에 의존해 왔습니다. AI가 디자인 프로세스에 더욱 깊이 관여하게 되면서도 이러한 현실은 변하지 않았습니다. 유일한 차이점은 디자인의 품질이 우수하고 프로세스를 훨씬 효율적으로 완료할 수 있다는 것입니다.

고품질 그래픽을 디자인하는 과정은 힘들고 지치게 됩니다. 필연적으로 높은 수준의 기술이 필요합니다. 훈련 그리고 상당한 시간 투자가 필요합니다. 최근 수십 년 동안 소프트웨어, 하드웨어 기능, 3D 프린팅 및 기타 기술의 획기적인 발전으로 인해 설계 및 개발 프로세스가 크게 바뀌었습니다. 그러나 또 다른 주요 진화가 이미 펼쳐지고 있습니다. AI의 발전은 그래픽 디자인 산업을 더욱 변화시킬 많은 새로운 기회를 불러일으켰습니다. 기존 하드웨어 및 소프트웨어 기술은 이미 매우 정교하며 설계자에게 많은 이점을 제공합니다. 새로운 기계 학습 기능을 통해 이 기술은 단순한 도구가 아닌 보조자처럼 될 수 있습니다.

이미지 처리 또는 레이아웃 생성을 지원하기 위해 AI를 사용하면 이미 매우 실용적인 가속화 및 단순화가 가능해졌습니다. 그 기초는 Georg Nees의 작업과 함께 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 그러나 최근 몇 년 동안 새로운 이미지 처리 기능을 가능하게 하는 많은 획기적인 발전이 이루어졌습니다. 이는 점점 더 정교한 알고리즘과 더 높은 컴퓨팅 성능으로 인해 발생했습니다.

그래픽 디자인 분야의 AI 확산은 시각적 브랜딩의 통일성에 도움이 될 수 있습니다.

일부 디자이너와 조직이 그래픽 디자인에서 인공 지능에 대한 의존도가 높아지는 것에 대해 제기하는 한 가지 우려는 그것이 오랜 조직의 브랜드 이미지를 바꿀 수 있다는 것입니다. 직관적으로 이것은 유효한 문제처럼 보입니다.

그러나 실제로는 그 반대일 가능성이 높습니다. 실제로 조직이 보다 일관된 시각적 브랜딩 전략을 수립하고 온라인 디자인을 개선하여 더 나은 사용자 경험을 창출합니다..

인공 지능에 의존하는 그래픽 디자인 프로세스를 사용하는 것이 시각적 브랜딩 일관성에 이상적인 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

고품질 디자인 템플릿 사용

Canva와 같은 다수의 새로운 자동화 디자인 플랫폼은 인공 지능에 크게 의존하고 있습니다. 그들은 사용자를 위한 다양한 디자인 템플릿을 제시하기 위해 최고 성능의 디자인을 분석했습니다.

이는 시각적으로 일관된 브랜드 이미지를 창출하려는 기업에게 가장 중요한 이점 중 하나입니다. 디자인에 동일한 템플릿을 계속 사용할 수 있으므로 브랜드 표현에서 의도하지 않은 불일치로 이어질 수 있는 변경 횟수가 줄어듭니다.

기계 학습 고객에게 영향을 미칠 수 있는 미묘한 브랜드 세부 정보를 식별할 수 있습니다.

일부 시각적 브랜딩 요소는 브랜드의 성격을 매우 명백하게 보여줍니다. 다른 것들은 훨씬 더 미묘합니다. 그러나 미묘한 디자인 요소조차도 브랜드 추종자에게는 매우 중요할 수 있습니다.

머신러닝 기술은 브랜드와 관련된 기존의 시각적 그래픽을 분석할 수 있습니다. 그들은 디자인 팀의 새로운 구성원이 간과할 수 있는 고객에게 매우 중요할 수 있는 작은 세부 사항을 발견할 수 있습니다.

정밀 공식 브랜딩 대폭 강화

또한 인공 지능을 사용하면 그래픽을 훨씬 더 균일하게 디자인하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 디자이너는 자동화된 프로세스를 사용하여 새로운 시각적 요소의 배치를 정확히 찾아낼 수 있기 때문에 디자이너의 손재주에 훨씬 덜 의존합니다. 또한 AI를 사용하여 처음부터 모든 시각적 요소를 만드는 대신 기존 시각적 요소를 가져올 수도 있습니다.

이미지 크레디트: Shutterstock의 라이선스 – 작성자: Laurent T

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
액세스하려면 여기를 클릭하십시오.

출처: https://datafloq.com/read/ai-secret-ultimate-consistency-visual-online-branding/16696