W ostatnich latach narzędzia oparte na AI stały się praktycznym elementem mojego workflow projektowego — nie jako zamiennik kreatywności, lecz jako jej realne wzmocnienie. Dobrym przykładem jest projekt platformy Brainelem, w którym jednym z końcowych zadań było zaprojektowanie raportów uczniowskich generowanych dynamicznie online i eksportowanych do PDF. Raporty wymagały zestawu ilustracji przedstawiających różne profile uczniów w formie spójnych, charakterystycznych postaci, przy bardzo ograniczonym czasie realizacji.
W tym celu opracowałem kontrolowany pipeline oparty na lokalnie uruchamianym modelu image-to-image. Po starannej selekcji modelu bazowego i kilku wyspecjalizowanych LoRA, wykorzystałem prompty z wagami, negacjami oraz ręcznie przygotowanymi obrazami prowadzącymi. Pozwoliło to uzyskać spójność stylistyczną, kolorystyczną, kompozycyjną i pozową całego zestawu postaci. Selektywna zmiana parametrów umożliwiała szybkie iteracje stylistyczne na potrzeby wewnętrznych dyskusji, a końcowe poprawki realizowane były poprzez inpainting i lekką postprodukcję. Finalnie powstał kompletny zestaw 16 unikalnych postaci gotowych do wdrożenia.
Choć modele generatywne nie są w stanie zastąpić ludzkiego osądu ani intencji twórczej, stały się potężnym narzędziem zwiększającym efektywność pracy. Przy świadomym użyciu pozwalają osiągnąć jakość i tempo realizacji, które jeszcze niedawno były nieosiągalne. Jednocześnie, ze względu na ryzyko halucynacji i niespójności, AI traktuję jako wsparcie — narzędzie do eksploracji, iteracji i przyspieszenia produkcji, przy zachowaniu pełnej kontroli decyzyjnej po stronie człowieka.
