Цена последних 10%: как Evil Martians перешли от чистой AI-генерации к гибридному пайплайну иллюстраций

Команда продуктовой студии Evil Martians больше года пыталась полностью автоматизировать создание иллюстраций для блога с помощью нейросетей. Инженеры тестировали связки из Midjourney, Recraft, Nanobanana и даже написали кастомное GPT-приложение. Результат всегда упирался в одни и те же ограничения. Модели выдавали отличную базу на 90%, но ломались на деталях. Искажались пропорции фирменного маскота, появлялись артефакты в мелких элементах, а прозрачный фон приходилось вырезать вручную.
Иллюзия экономии быстро развеялась на этапе постпродакшена. Каждая правка готовой генерации в AI-инструментах размывала изображение и снижала качество. В итоге редакторы тратили часы на ручную доработку артефактов в Photoshop. По внутренним оценкам студии, скрытая стоимость одной такой картинки доходила до 600-700 долларов в эквиваленте потраченного времени. Полностью автономный пайплайн оказался нежизнеспособным из-за проблемы «последней мили».
Рабочей схемой стал гибридный подход. Теперь редактор формирует короткий визуальный тезис, а основную работу берет на себя AI-агентство KOJI. Они используют нейросети для черновой генерации, но финальную сборку, настройку теней и исправление галлюцинаций делает живой иллюстратор. Перевод 2D-маскота в 3D и ручной контроль качества на последнем этапе позволили стабилизировать пайплайн. Затраты снизились до 100 долларов за финальное изображение, а команда избавилась от необходимости чистить генеративный мусор по пятницам.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад