<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><oembed><type>video</type><version>1.0</version><html>&lt;iframe src=&quot;https://www.loom.com/embed/9050545fb5ee4a3aafda6b734a8e7362&quot; frameborder=&quot;0&quot; width=&quot;1280&quot; height=&quot;960&quot; webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;</html><height>960</height><width>1280</width><provider_name>Loom</provider_name><provider_url>https://www.loom.com</provider_url><thumbnail_height>960</thumbnail_height><thumbnail_width>1280</thumbnail_width><thumbnail_url>https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/9050545fb5ee4a3aafda6b734a8e7362-3235f9a886936c97.gif</thumbnail_url><duration>354.468</duration><title>Как GPT-2.5 помогает в артконтенте</title><description>В этом Loom автор делится тестами работы GPT 2.5 в дизайне и делает выводы о том, что именно важно дизайнерам через ближайшие 1-2 года. Он прогонял модели по референсам GrowTechSolution, и в ходе итераций просил, чтобы надписи могли расти, а также уточнял больше и больше деталей по ориентирам, центровке, градиентности и блюру. Затем он применял модель к кейсу Evaluator с двумя архетипами и отмечал артефакты и ошибки в компоновке, хотя быстрее получал варианты. Главный вывод: нужны art direction и умение ставить задачи, а ключевое преимущество дает быстрый поиск референсов и развитие у команды навыков работы с новыми инструментами.</description></oembed>