Введение

 

 

Развитие генеративных нейросетей открыло новые возможности для создания изображений, включая тексты и буквы, без участия человека. Уже давно не секрет, что современные дизайнеры могут с помощью текстовых описаний получать «нейро-изображения» – от ии-фото до художественных иллюстраций и даже видео, – и часто такие изображения содержат текстовые элементы. Генеративный шрифт (Generative Font) — это тип шрифта, форма и стиль глифов которого создаются не вручную дизайнером «буква за буквой», а с помощью программного кода, алгоритмов или искусственного интеллекта. Строго говоря, шрифтом это называть нельзя. Это скорее «нейро-текст», визуальный почерк эпохи искусственного интеллекта: AI-модели воспроизводят буквы, но делают это не так, как традиционные шрифтовые программы или люди. Вместо аккуратных системных литер нейросети порой выдают искажённые надписи – с лишними штрихами, гибридными формами или совсем нечитабельный «шрифт» из абстрактных символов.

Тем не менее эти же ошибки и артефакты постепенно становятся дизайнерским ресурсом и инструментом для достижения различных коммуникационных целей, а чаще просто принимаются из-за нехватки бюджета или времени на доработку дизайн-макета. Цель данной статьи – исследовать, как нейросети генерируют буквы, какие специфические закономерности и артефакты при этом возникают, и как эти особенности могут быть осмысленно использованы дизайнерами. Также мы рассмотрим, понимают ли современные модели принципы шрифтов (строение графем, различие между латиницей и кириллицей и т.д.), и обсудим перспективы улучшения качества генерации текста: смогут ли нейросети в будущем создавать идеальные буквы без характерных искажений.

 

Генерация изображений с текстом: от первых моделей к современным

Создание осмысленного текста – одна из самых сложных задач для генеративных моделей изображений. Ранние системы вроде DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney и др. применяли нейросетевые диффузионные модели для превращения текстового описания в картинку. Однако точное воспроизведение букв никогда не было их сильной стороной. Модели обучения ориентировались прежде всего на реалистичность и общую композицию изображения, поэтому текст воспринимался ими лишь как часть визуального шума или орнамента и узора, а не как знаковая система. Соответственно, попытки сгенерировать осмысленную надпись зачастую приводили к бессмысленному набору линий, отдалённо напоминающих буквы. Например, ранние версии Midjourney фокусировались на визуальных элементах и не уделяли внимания буквам – поэтому текст выходил как «бессмысленные каракули» вместо осмысленных слов.

Изображение, сгенерированное ранней версией Midjourney по промпту «generate a birthday card with the phrase 'Happy Birthday, Alex!' prominently displayed», Источник

Эта проблема во многом объясняется ограничениями обучающих данных: стандартные наборы изображений содержат относительно мало примеров чётко представленного текста (например, фото с чисто напечатанными надписями), поэтому модель просто не научилась писать разборчиво. В результате даже простое слово, запрошенное в prompt, могло превратиться в нечитаемый набор символов.

Почему же нейросети так трудятся над буквами? Дело в том, что генеративная модель не обладает врождённым пониманием алфавита – она оперирует статистическими образами. В отличие от человека, который знает, что слово состоит из определённых последовательных знаков, диффузионная сеть видит текст как картинку, как набор форм, а не как семантические символы. Малейшее искажение формы буквы, совершенно терпимое для объекта вроде пейзажа или животного, для текста оказывается фатальным: смещение черты или лишний изгиб делают букву неузнаваемой для нашего глаза.

Исследователи отмечают, что нейросети воспринимают буквы как визуальные текстуры, а не как знаки со строгими правилами, поэтому даже небольшое отклонение (например, слипшиеся или наложенные буквы, отсутствующая засечка) рушит читаемость слова. Человек мгновенно замечает любое отклонение от привычных очертаний букв, «спотыкается» и сталкивается с трудностями в чтении. Отсутствие буквального «понимания» текста у модели дополняется и особенностями обучения на ранних этапах: как правило, модели не обучались специально тонкостям типографики. Их задача – выдавать правдоподобную картинку в целом, а не точно соблюдать символы. Если размытая или изменённая буква не сильно портит общую эстетику изображения, модель легко «считает» такой результат приемлемым в функции потерь. У неё нет встроенной функции проверки орфографии или строгого контроля последовательности букв, как у человека. Поэтому ранние генеративные нейросети, даже обладая огромными параметрами, буквально не умели писать: вместо заданного слова «Truth» они выводили что-то вроде «Trutt» или «TURTH», стараясь лишь приблизительно воспроизвести образ слова, но не точные буквы.

Для практического дизайна такой «глючный» текст был бесполезен. Пользователям приходилось тратить время на постобработку: дорисовывать или заменять буквы вручную, что уменьшало профит от использования ИИ в подобных макетах. Таким образом, на ранних этапах генеративный текст в изображениях воспринимался скорее как раздражающий артефакт, чем как полезная функция.

 

Новое поколение моделей: решение «текстовой проблемы»

Ситуация начала меняться с появлением нового поколения моделей, в которых разработчики уделили особое внимание буквам. В 2023–2025 годах вышли системы, заявленные как умеющие генерировать чёткий и разборчивый текст прямо внутри изображения. К ним относятся, например, модель Gemini 3 Pro Image от Google (известная под кодовым названием Nano Banana Pro) и мультимодальные возможности GPT-4 от OpenAI (интегрированные в систему под названием Sora и GPT-4 Vision). В этих моделях нейросеть фактически совмещает навыки большой языковой модели и генератора изображений, что даёт неожиданно хороший эффект: модель знает, какие слова она должна вывести, и старается отобразить именно их. Так, OpenAI в марте 2025 года сообщала, что новая версия GPT-4 с генерацией изображений «превосходно точно воспроизводит текст», строго следуя заданным надписям. По сути, нейросеть впервые начала воспринимать текст внутри картинки не как абстрактный фон, а как семантически значимый объект, требующий точности.

Пример генерации текста в мультимодальной GPT-4o. Источник

У Google схожий подход: многомодальная система Gemini 3 способна генерировать постеры, диаграммы и даже переводы надписей на разные языки, сохраняя при этом высокую разборчивость шрифта. На официальной странице Gemini Image подчёркивается возможность «генерировать чёткий текст для плакатов… с последующим переводом дизайна под разные локализации». Ключевой упор – на резкость и читабельность букв: пользователь может описать даже тип шрифта или имитировать рукопись, и модель постарается это выполнить. Иными словами, новейшие генеративные сети начинают учитывать правила письма и формы букв, а не только общую картинку.

Стоит упомянуть и открытые разработки. Например, в 2023 г. компания Stability AI представила модель DeepFloyd IF, созданную специально для улучшенной генерации текста в изображениях. DeepFloyd IF – диффузионная модель, которую обучили на гигантском датасете (LAION-5B) с упором на английский текст. Разработчики заявили, что она превзошла предшественников по качеству надписей: IF генерирует высокодетализированные картинки и особенно хорошо справляется с текстом. По их словам, модель «научилась» вписывать заданные слова в изображение лучше, чем предыдущие открытые аналоги (Stable Diffusion и др.). Фактически, DeepFloyd IF продемонстрировала, что даже без проприетарных данных возможно добиться заметного прогресса – впервые опенсорсная модель могла надёжно генерировать читаемый текст в картинке.

Архитектура IF похожа на архитектуру Imagen от Google. Источник

Новейшие коммерческие сервисы тоже идут в эту сторону. Появились специализированные генераторы изображений с текстом, например Ideogram (стартап выходцев из Google Brain) и Stockimg.ai Flux, которые рекламируют умение создавать логотипы и баннеры с чёткими надписями. Сравнение, проведённое компанией Stockimg, показало, что их модель способна выдать карточку с идеальной надписью «Happy Birthday, Alex!» (в отличие от Midjourney и прежнего DALL-E, где текст получался либо слишком замысловатым, либо размытым). Это подтверждает: проблема постепенно решается, и качество AI-генерации текста стремительно растёт.

Для иллюстрации возможностей современных моделей приведём пример изображения, сгенерированного Google Gemini (Nano Banana Pro). Здесь нейросети была дана сложная задача: изобразить скороговорку «How much wood would a woodchuck chuck if a woodchuck could chuck wood?», причём сами буквы должны быть выложены из брёвен, которые «набросал» бобр. Результат впечатляет: текст полностью читаем – каждая буква английского алфавита узнаваема и стоит на своём месте, фраза передана точно, а композиция выглядит осмысленно и декоративно.

Пример современного состояния: изображение, сгенерированное моделью Nano Banana Pro (Gemini 3) по запросу, где текст составлен объёмными буквами из брёвен – надпись хорошо читается и выполнена без ошибок, что свидетельствует о высоком качестве генерации. Источник

Таким образом, мы стоим на пороге нового этапа: генеративные нейросети начинают писать почти так же уверенно, как и рисовать. Это открывает перспективы для дизайнеров – от быстрого прототипирования афиш и логотипов до создания новых декоративных или акцидентных шрифтов. Однако прежде чем говорить о дизайне, рассмотрим ещё один аспект: а существуют ли модели, специально созданные для генерации шрифтов? И почему они пока не стали мейнстримом?

 

Специализированные модели генерации шрифтов и их ограничения

Помимо больших универсальных систем, генерирующих любые изображения, в последние годы велось немало исследований, направленных именно на создание новых шрифтов средствами ИИ. Такие проекты обычно фокусируются на том, чтобы по ограниченному набору символов автоматически достраивать полный шрифт в заданном стиле. Особенно актуальна эта задача для иероглифических систем (китайского, японского), где набор знаков огромен, и дизайнеру отрисовать тысячи символов вручную крайне трудоёмко. Нейросети предлагали решения: GAN-модели, сетевые автоэнкодеры и трансформеры, обученные на коллекциях шрифтов, научились генерировать отсутствующие буквы по нескольким образцам. К примеру, алгоритм DeepVecFont от Microsoft Research (2022) способен на основе нескольких нарисованных глифов выдавать остальные символы шрифта с сохранением стиля. Похожие подходы применялись для корейского алфавита (с учётом разделения слогов на компоненты), для рукописных латинских шрифтов и т.д.

Однако, несмотря на успехи в исследованиях, такие системы пока не получили широкого распространения среди практикующих шрифтовых дизайнеров. Причины во многом технические. Во-первых, многие модели работают с растрированными изображениями букв, а не с векторными кривыми. Итог их генерации – картинка символа, которую ещё нужно обводить кривыми вручную, чтобы превратить в полноценный шрифт. Такие растровые результаты не годятся прямо для индустрии шрифтов. Современный шрифт – это набор цифровых векторных контуров, а не пикселей, поэтому дизайнеру пришлось бы фактически заново отрисовать полученные буквы. Во-вторых, ранние алгоритмы грешили несогласованностью форм: сгенерированный набор букв мог выглядеть интересно, но между собой буквы не сочетались идеально, требовали выравнивания оптических размеров, корректировки просветов и т.д. То есть без ручной доработки не обходилось.

Тем не менее движение в эту сторону есть. В 2023 году на рынке появились онлайн-сервисы – своего рода «ии-шрифтовики» – которые обещают быстро создавать оригинальные шрифты на основе текстовых запросов или парочки референсных гарнитур. К ним относятся, например, инструменты в платформах вроде Simplified, Fontjoy AI, Adobe Firefly (генерация стилей) и др. Они комбинируют машинное обучение с классическими принципами типографики, позволяя пользователю задавать описание («ретро-футуристический жирный шрифт», «рукописный остроугольный» и т.п.), на основе которого нейросеть предлагает несколько вариантов гарнитур . Под капотом у таких сервисов – либо предварительно обученные на тысячах шрифтов трансформеры, либо GAN, умеющий плавно интерполировать между разными шрифтами. Получившийся шрифт обычно можно сразу скачать (в виде шрифтового файла) или использовать в дизайне.

пппппппппппппппппппппппппппппппп

 

Однако качество и удобство этих генераторов пока ограничено. Чаще всего они годятся для поиска идей, набросков стиля, но не для выпуска готового шрифта без ручной шлифовки. Кроме того, возникает юридический вопрос оригинальности: обученные на существующих гарнитурах нейросети могут неосознанно воспроизводить элементы дизайна, защитить которые авторским правом проблематично. Наконец, многие шрифтовые AI-модели пока требуют серьёзных вычислительных ресурсов или времени на генерацию, что снижает их привлекательность в ежедневной работе. Поэтому профессиональные шрифтовики относятся к ИИ-инструментам пока осторожно. Сами же исследователи подчёркивают, что ИИ в типографике – лишь вспомогательный “напарник” дизайнера, а не замена ему . Автоматизация рутинных операций (дорисовка недостающих символов, интерполяция между начертаниями) – вот наиболее реалистичная ниша применения нейросетей в шрифтовом производстве на текущий момент .

 

В общем, специализированные генераторы шрифтов пока не стали массовым явлением, тогда как универсальные нейросети научились генерировать отдельные буквы и надписи внутри изображений гораздо быстрее и привлекли больше внимания дизайнеров-графиков. Далее мы сосредоточимся именно на этих общих моделях (таких как Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion и их преемники вроде Gemini и GPT-4) и том, как они обращаются с буквами различных письменностей.

 

 

Понимает ли нейросеть принципы графем и различает аллографы?

 

 

Графема – минимальная единица письма (буква), а аллографы – различные начертания одной буквы (например, заглавная и строчная “A/a”, или разные рукописные формы той же буквы). Встает вопрос: когда нейросеть генерирует текст, есть ли у неё понимание структуры букв? Отличает ли она, скажем, латинское A от кириллической А, или знает ли, что строчная g может быть в виде печатного варианта “ɡ” либо рукописного “g” в зависимости от шрифта?

 

В классическом смысле “понимания” у модели нет – у неё нет встроенного знания алфавита, как у человека. Но многое зависит от обучения. Если модель натренирована на изображениях с надписями на разных языках, она может статистически усвоить различия форм букв. Например, современные модели Gemini или GPT-4 Vision обучались на данных, охватывающих десятки языков. Gemini заявлен как поддерживающий множество языков для генерации и редактирования изображений (в том числе русский, английский, китайский и др.) . Это значит, что в процессе обучения модель видела подписи и тексты на этих языках и научилась сопоставлять контекст с правильным алфавитом. Проще говоря, если в сгенерированном изображении должен быть русский текст, Gemini, скорее всего, будет рисовать буквы кириллицы, а не латиницы.

 

Однако на практике до недавнего времени нейросети нередко путали похожие буквы разных алфавитов. Так, тесты пользователей показывали, что модель наподобие DALL-E 3 (2024 г.) при запросе кириллического текста могла перепутать символы “И” и “N”, “Р” и “P” – то есть на месте русской И нарисовать латинскую N, и наоборот . Причина – визуальное сходство этих букв; не имея глубокого понимания языкового контекста, модель могла брать за основу форму, которая чаще встречалась ей в обучении. Аналогично, если буквы были повернуты или стилизованы, нейросеть могла терять ориентиры: например, при зеркальном отражении буквы добавлялись лишние элементы или хвосты . Отмечались ошибки и в различении шрифтовых стилей: жирная буква и узорная буква могли восприниматься моделью как разные символы . Эти наблюдения сделали сами разработчики, тестируя GPT-4V: им пришлось специально «объяснять» модели отличия, скажем, между кириллической И и латинской N (разница в направлении диагонали и пр.), чтобы улучшить распознавание .

 

Иными словами, нейросеть может научиться различать алфавиты, но это требует явного обучения на примерах и даже дополнительных подсказок или правил. Новые модели от Google и OpenAI, судя по демонстрациям, успешно пишут не только по-английски, но и по-русски, иероглифами, арабским письмом и т.д. Вероятно, при обучении они использовали сочетание крупной языковой модели (для осознания, какие символы должны быть) и генеративной модели (для рисования формы). Например, модель GPT-4o от OpenAI обучена на объединённом распределении текста и пикселов, что, по словам компании, дало ей «удивительную зрительную беглость» – она может генерировать символы, опираясь на внутренние знания языка . Это подразумевает, что если GPT-4 знает слово «Привет» (как последовательность букв), то при генерации картинки с этим словом она стремится изобразить именно П-Р-И-В-Е-Т по порядку, а не набор случайных похожих завитков. Такая интеграция текстового и визуального модулей – значимый шаг вперёд.

 

Тем не менее, даже самым новым моделям, вероятно, недостаёт настоящего «понимания» шрифта в терминах черт, контуров и начертаний. Они не оперируют понятием “это скриптовый аллограф буквы g” или “у кириллической У должен быть такой-то изгиб” – вместо этого они просто выучивают множество образцов и ассоциируют их с соответствующими символами. Можно сказать, нейросеть имитирует знание о графемах. Например, она может воспроизвести печатные латинские буквы с засечками, потому что видела много примеров Times New Roman; но если попросить её нарисовать редкий орнаментальный шрифт, она начнет фантазировать и, возможно, собьётся, показав артефакты. Отсюда – эффект «гибридизации», когда модель смешивает признаки разных, но похожих букв. О нём мы поговорим подробнее в следующем разделе.

 

Подведём итог: современные нейросети всё лучше различают системы письма, благодаря мульти-языковому обучению. Если в запросе явно указан язык (например, “написать слово по-русски шрифтом таким-то”), передовые модели справляются довольно уверенно. Однако стопроцентной гарантий правильности алфавита пока нет – иногда проскакивают ошибки, особенно с визуально схожими символами. Полноценного осознания структуры шрифта (как набора штрихов, скелета буквы, контрастности и т.п.) у сети нет, она действует статистически. Поэтому и возникают типичные визуальные артефакты AI-текста, которые мы рассмотрим далее. Парадоксально, но именно эти недостатки сегодня привлекают внимание дизайнеров, превращаясь в своеобразный стиль.

 

 

Типичные артефакты «нейро-текста» и их типология

 

 

Ниже перечислены наиболее характерные визуальные закономерности и искажения, которые можно наблюдать в буквах, сгенерированных нейросетями (особенно предыдущими поколениями моделей вроде Stable Diffusion, Midjourney до v5.2, DALL-E 2/3 и др.). Эти артефакты во многом обусловлены теми самыми ограничениями восприятия текста моделью, о которых говорилось выше. Интересно, что набор ошибок достаточно стабилен – разные модели генерируют текст, похожий неправильно. Фактически сформировалась новая типология артефактов, которую уже можно использовать как своеобразную шпаргалку или даже художественный приём. Перечислим основные пункты.

 

1. Волнообразный внешний контур глифов. Многие AI-сгенерированные буквы выглядят словно чуть подтаявшими или дрожащими – их внешний контур идёт неровной волной. Частота и амплитуда этой «волны» могут меняться: от тонкого дрожания линий (как будто написано рукой на дрожащей бумаге) до крупных волн на границах букв, искажающих силуэт. Например, прямая вертикаль буквы “H” может получиться волнистой. Это связано с тем, что диффузионная модель генерирует изображение пиксельно и не придерживается идеально ровных линий, как векторный шрифт. Нейросеть просто пытается повторить общую форму, но мелкие шумы и отсутствие строгих геометрических ограничений приводят к этому волнообразному эффекту.

2. Локальные утолщения и провалы штриха. Другой частый артефакт – неравномерная толщина линий буквы. В одной части штрих может внезапно утолщаться, а через пару миллиметров – наоборот сужаться или почти пропадать (провал штриха). В традиционном шрифте толщина меняться должна плавно и обоснованно (контраст шрифта), а у AI-буквы эти перепады выглядят случайно. Например, круговая часть буквы “О” может иметь внезапный бугорок – локально более толстое место, или дырочку – просвет, куда как будто “не доложилась краска”. Это наследие работы диффузионной модели: она оптимизирует картинку по местным паттернам и может где-то «решить», что темнее – лучше, а где-то – что светлее, если так случайно получилось в обучающих примерах. В результате штрих теряет равномерность.

3. Преобразование терминалов: псевдо-засечки, скругления и шипы. Терминалы – концы основных штрихов букв (например, концы горизонтальной линии у “Т” или завершающие точки дуги “C”). В AI-сгенерированном тексте часто можно заметить, что концам штрихов как будто «не хватает уверенности»: они то обрастают лишними засечками, как небольшими выступами (даже если шрифт предполагался без засечек), то наоборот растворяются и скругляются, как в растёкшейся краске, либо вытягиваются в острие. Например, кончик буквы “S” может внезапно обзавестись маленьким хвостиком, напоминающим засечку, или распасться на несколько тонких линий. Такое происходит из-за того, что модель видела много разных шрифтов – и порой комбинирует их признаки неконтролируемо. Засечки – это вообще отдельная головоломка: ИИ часто частично их переносит, даже когда они неуместны, либо рисует несимметрично (с одной стороны буквы есть намёк на засечку, с другой нет).

4. Искажения внутренних форм (просветов). Почти у каждой буквы есть внутреннее пространство – например, просветы в “О”, “А”, “Р” или окружность внутри “e”. В сгенерированных AI буквах эти внутренние формы нестабильны: они могут слишком сжиматься – превращая, скажем, “О” в узкую щёлку, или наоборот расползаться и деформироваться. Бывает, что круглый просвет превращается в острый угол или в амёбную форму. К примеру, буква “A” могла бы получить практически треугольный внутренний контрформ вместо обычного треугольника правильной формы, либо “P” – неравномерный овал. Опять же, причина – отсутствие у сети строгих правил: идеальная геометрия внутренних пространств не заложена, поэтому они гуляют. Человеку эти искажения сразу заметны, потому что нарушаются пропорции буквы.

5. Гибридизация похожих букв. Это один из самых любопытных артефактов: нейросеть иногда как будто смешивает две буквы в одну, особенно если они похожи по начертанию. Например, латинские “a” и “e” – оба имеют округлую форму с небольшим хвостиком, и AI нередко делает нечто среднее: от “a” остаётся тело, но появляется намёк на открытый просвет как у “e”. Получается гибрид a/e. Другой пример – “o” и “a”: буква “o” может вдруг приобрести короткую ножку, как у “a”, хотя должна быть просто кругом. В кириллице замечены смеси “э” и “е” (русская “э” похожа на зеркальную латинскую “e”, вот их признаки и накладываются друг на друга), или латинской “c” и “e” (добавляется лишний штрих внутри “c”, напоминающий середину “e”). Гибридизация – следствие того, что модель не уверена, какую букву рисовать (особенно если она пытается списать слово из контекста изображения, а не получила явный текст). Тогда она совмещает свойства нескольких вероятных вариантов. Для чтения это катастрофа – мозг видит и то, и другое, не может распознать однозначно. Но визуально такие гибриды выглядят как интересные, хотя и ошибочные, новые формы букв.

6. Случайные сдвиги по базовой линии. В нормальной строке текста все буквы стоят ровно на базовой линии (воображаемой горизонтальной черте). У нейросетевых же надписей порой видно, что отдельные буквы проваливаются ниже или приподнимаются выше строки. Например, слово выглядит “скачущим”: одна буква чуть подпрыгнула, другая просела. Этот микросдвиг может быть еле заметным, а может – весьма выраженным, словно буквы разного размера или как будто набраны на неровной поверхности. Откуда это берётся? Вероятно, из-за того, что в обучающих изображениях текст часто представлен на реальных сценах (вывески под углом, надписи на баннерах с перспективой и т.п.), где оптическая линия текста не идеально ровная. Модель перенимает эту вариативность. Кроме того, если буквы генерируются по одной, не имея строгой привязки, они могут “плавать”. Для типографики это, конечно, брак – но для нейросети это не очевидно, она не заложила правило “все символы на одном уровне”.

7. Непредсказуемый межбуквенный интервал. Ещё один артефакт – это неравномерный кернинг (пробелы между буквами). AI может расположить одни буквы слишком близко (аж до слияния или наложения), а другие – с избыточным разрывом. В результате слово распадается на фрагменты или, наоборот, сливается. Например, между “T” и “o” может вообще не быть разрыва, они слипнутся, а между следующими “o” и “l” – внезапно большой зазор. Такие проблемы наблюдались даже у моделей, умеющих писать английские слова: буквы получались разорванными, как будто каждая живёт своей жизнью. Это происходит потому, что нейросеть не оптимизирует текст как единое целое, у неё нет правила равномерного оптического интервала. В обучении она видела надписи с разным трекингом (плотностью), вот она и не всегда угадывает, каков должен быть идеальный. Для читателя же любое аномальное расстояние сбивает ритм слова.

8. Разрывы и фрагменты штрихов. Наконец, заметим такой артефакт: некоторые буквы могут оказаться недорисованными или «расслоенными». Например, прямой штрих буквы “l” вдруг прерывается посередине тонким пробелом – будто ручка оторвалась при письме. Или дуга “D” вместо цельной линии состоит из нескольких кусочков, слегка смещённых. Иногда рядом с буквой как бы «теневое» наложение – второй контур, не совмещённый с первым (эффект двоения). Все эти мелкие дефекты – результат того, что генеративный процесс мог сойтись не идеально: шумовой алгоритм мог породить артефактные пиксели, которые выглядят как разрыв линии, или модель могла наслаивать несколько вариантов. Человек бы провёл цельную черту, а нейросеть может нарисовать её фрагментарно. В итоги мы видим неровности и разрывы контура, добавляющие “грязи” в образ буквы.

 

 

Конечно, не каждое AI-изображение текста содержит все перечисленные артефакты сразу. С развитием моделей многие из них сглаживаются: например, DALL-E 3 уже гораздо реже путает кириллицу с латиницей, а Gemini почти не даёт гибридов букв – он пишет ровно то слово, что задано, и шрифт по стилю достаточно цельный. Тем не менее, даже самые новые нейросети не идеальны, и придирчивый глаз шрифтовика всегда выловит какие-то отклонения от типографической нормы.

 

Важно отметить: эти артефакты стали настолько узнаваемыми, что сформировали особый визуальный язык – эстетику нейро-текста. Подобно тому как шум плёнки или артефакты JPEG когда-то стали стилистическими приёмами, сейчас волнистые буквы или гибридные формы, рождаемые нейросетью, можно рассматривать как художественный эффект. Причём эффект эксклюзивный для нашего времени: такое сочетание “ошибок” могло появиться только при работе AI. «Нейро-текст» стал маркером эпохи, показателем, что изображение сгенерировано именно во время зарождающегося ИИ-дизайна 2020-х.

 

 

От ошибки к стилю: использование артефактов в дизайне

 

 

Раз уж артефакты нейросетевой генерации текста обладают ярко выраженным характером, возникает заманчивая идея: побороть их не устранением, а принятием, превратив недостатки в стиль. Для графических дизайнеров и шрифтовых дизайнеров это открывает новое направление творчества – использование типичных AI-искажений как художественных приёмов. Рассмотрим несколько подходов, как можно интегрировать нейросетевые артефакты в осмысленный дизайн.

 

• Типология артефактов как дизайн-материал. Прежде всего, перечисленные выше искажения можно осознанно каталогизировать и применить для придания работе нужного настроения. К примеру, если мы хотим создать постер, который сразу ассоциируется с AI-эстетикой, мы можем нарочно внести элементы «дрожащего контура» или гибридных букв. Зная, какие особенности свойственны нейротексту, дизайнер как бы использует их как палитру эффектов. Это похоже на то, как glitch-art художники намеренно вносят цифровые помехи, чтобы получить характерный облик изображения. Так и здесь: волну вдоль контуров, случайные засечки, провалы штрихов – всё это можно добавить в буквы специально, имитируя работу нейросети. В результате текст будет выглядеть слегка неправильным, вызывая у зрителя ощущение «сгенерированности», но при этом оставаясь под контролем дизайнера.

• Превращение ошибки в стиль. Каждое отдельное искажение можно переосмыслить как черту стиля шрифта. Например, возьмём артефакт гибридизации a/e. Вместо того чтобы считать это ошибкой, можно разработать намеренно гибридные глифы, которые объединяют формы двух букв. В дизайнерском проекте такая буква будет выглядеть как художественный прием – скажем, логотип, где буква “A” имеет перекладину, намекающую на “E”, символизируя двусмысленность. Или рассмотрим волнистый контур: если придать всем буквам шрифта аккуратную синусоидальную волну по краям, получится стиль, напоминающий “живой” шрифт, колеблющийся как желе. В цифровом шрифтовом дизайне есть понятие Variable Font axes – переменные параметры шрифта. Можно представить себе ось вариативности «волнения контура», где 0 – ровно, а 100 – сильная волна. Тогда дизайнер мог бы управлять степенью этого эффекта. Аналогично, можно ввести ось «случайность базовой линии», где при увеличении значения буквы начинают прыгать вверх-вниз разновысотно (имитируя описанный артефакт №6). Таким образом, то, что у AI было неконтролируемым дефектом, в руках дизайнера становится контролируемым стилевым параметром.

• Техническая реализация: альтернативы и контекстуальные замены. Шрифтовые технологии OpenType позволяют заложить в гарнитуру несколько начертаний для одной буквы (так называемые стилистические альтернативы) и правила выбора форм в зависимости от контекста. Это идеально подходит для воссоздания хаотичности нейротекста. Например, можно нарисовать для букв несколько вариантов с разными артефактами: вариант “E” с лишней засечкой, вариант с просевшим средним штрихом, вариант с нормальной формой. Затем с помощью контекстуальных альтернатив задать правило: каждой новой “E” в тексте случайным образом присваивается одна из доступных форм. В результате при наборе словами буква “E” будет каждый раз немного отличаться – где-то “недопрописана”, где-то с хвостиком – так же, как у нейросети буквы получаются не идентичны друг другу. Похожим образом можно реализовать и различия в просветах: делать для буквы “О” несколько версий с разным внутренним овалом и рандомно их чередовать. Благодаря этому текст, набранный уже ручным (точнее, человеческим) шрифтом, начнёт выглядеть «как сгенерированный». Такой “вариативный нейро-шрифт” мог бы стать интересным экспериментом: контроль за дизайнером, но впечатление хаотичности присутствует.

• Контекстуальные эффекты и анимация. Ещё глубже идея: использовать принцип нейросети – зависимость формы буквы от контекста – для создания динамических эффектов. Например, в нейросети буква может исказиться под влиянием соседней буквы (потому что вместе они образуют какой-то образ из обучения). В шрифте это можно имитировать через OpenType Contextual Alternates: задать правило, что если после “T” идёт “A”, то “T” берётся особой формы с длинным хвостом (условно говоря). Это как аналог “галлюцинации” сети, но превращённый в чёткое условие. В анимационном либо вариативном шрифте можно сделать ползунок “random seed”, меняя который, форма букв слегка рандомизируется – тоже отсылка к стохастической природе генерации. Таким образом, ошибка превращается в осознанную стилистику: мы симулируем поведение ИИ, но уже целенаправленно.

• Комбинирование с нейросетями в дизайне. Конечно, никто не мешает дизайнерам и прямо использовать нейросети, принимая их артефакты как часть композиции. Например, можно сгенерировать нейросетью заголовок с заведомо «глючным» текстом, а затем доработать его вручную: где надо – чуть подчистить, но самые интересные “ошибки” оставить. Такая техника уже применяется в коммуникационном дизайне, когда нужно придать работе модный AI-флёр. В итоге получается гибрид ручного и машинного: нейросеть дала исходный материал с его уникальными особенностями, а дизайнер адаптировал под задачи читабельности и композиции.

 

 

Пока что применения нейро-текста как стиля находятся на экспериментальной стадии. Но уже можно предположить, что через годы это станет ретро-трендом: будущие дизайнеры, имея безупречные алгоритмы генерации, возможно, нарочно будут эмулировать «глючный» AI-текст 2020-х – как сегодня мы эмулируем шум видеокассеты или артефакты старых цифровых камер, чтобы придать изображению характер. Поэтому фиксация типологии артефактов (как в этой статье) – не только аналитический шаг, но и потенциально база для будущих стилизаций.

 

 

Можно ли научить нейросеть писать идеально – и нужны ли нам идеальные буквы?

 

 

Главный исследовательский вопрос – способны ли будущие модели полностью избавиться от перечисленных артефактов и генерировать текст не хуже профессионального шрифтового дизайна? Судя по нынешним темпам прогресса, ответ близок к «да». Уже сейчас топовые модели (Gemini, GPT-4 Vision и др.) показывают почти безупречные результаты в латинице: они могут создать логотип с аккуратным шрифтом, надпись на вывеске, иллюстрацию с подписью – и текст будет выглядеть убедительно. OpenAI прямо заявляет, что встроенная в GPT-4 генерация изображений превратила их ИИ в «полезный инструмент визуальной коммуникации», где можно создавать именно тот образ и ту надпись, которые задуманы . Google также подчёркивает «студийное качество контроля над изображением» в Gemini и способность точно визуализировать задуманное, включая текст . Иными словами, в лабораториях проблема уже почти решена.

 

Однако достичь идеала типографского качества – значит, наделить нейросеть полноценными знаниями о шрифтах или интегрировать в неё внешние алгоритмы, которые будут отвечать за буквы. Возможные направления улучшений, о которых говорят эксперты , включают:

 

• Встраивание механизмов оптического распознавания символов (OCR) в контур генерации. Если генератор на лету будет “читать” собственный выход и сверяться с тем, что должно быть написано, он сможет корректировать ошибки. Например, сгенерировал слово – параллельная OCR-модель прочла и сказала: это не «Hello», а «Hcℓlo», поправь. Такая обратная связь могла бы устранить нелепицы вроде гибридных или пропавших букв .

• Разметка и фильтрация обучающих данных. Если собрать специальный датасет изображений с текстом, где текст чётко размечен, и обучить модель генерировать именно такие изображения (например, тысячи плакатов с известными шрифтами и словами), то качество генерации текста будет выше. Добавление в обучение ещё большего числа примеров надписей явно улучшит навыки написания . Также можно повысить долю различных языков, чтобы сеть чётче разделяла алфавиты.

• Специализированные архитектуры. Возможно, появятся гибридные модели, где диффузионный генератор отвечает за фон и изображение, а когда дело доходит до текста, управление передаётся специальному модулю, генерирующему буквы (например, на основе векторных контуров или заранее встроенных шрифтов). Уже сейчас дизайнеры практикуют такой подход вручную: генерируют картинку без текста, а затем добавляют текст классическим способом (векторным шрифтом), либо используют нейросеть для замены “кривого” текста на более ровный (как предлагает Canva Magic и др.) . В будущем модель может сама проделывать подобное: сначала рисует сцену, потом «понимает», что здесь должен быть текст, и рисует его по-другому алгоритму – вплоть до ровных кривых.

• Учёт правил письма и типографики. Например, задать в функции потерь жёсткие штрафы за нечитабельность: если внутренний OCR не распознал слово – перегенерировать. Либо добавлять “знания” о метриках шрифта (про baseline, x-height и т.д.) так, чтобы модель генерировала буквы, подчиняющиеся типографическим конвенциям. Это сложная задача, но в рамках обучения с подкреплением или пост-обучения вполне реальная.

 

 

Скорее всего, через несколько лет мы действительно получим модели, у которых перечисленные в этой статье артефакты будут сведены к минимуму. Нейросеть научится писать «как надо» – и волнистые линии или странные гибриды останутся в прошлом. Стремясь к этому, разработчики решают практическую задачу: убрать барьер для использования ИИ в дизайне. Когда нейросеть генерирует текст без ошибок, её можно прямо внедрить в рабочий конвейер (например, в тот же Figma или Photoshop) без опасений, что придётся всё перепечатывать вручную.

 

Интересно, что исчезновение артефактов поставит новый вопрос: как тогда относиться к старым визуальным идеям, рождённым благодаря ошибкам? Вероятно, они перекочуют в разряд стилизованных эффектов. То есть будущие инструменты, возможно, позволят включать “режим нейро-текста” искусственно – для придания дизайну атмосферы 2020-х. Ведь, как отмечалось, нейро-текст уже стал культурным феноменом.

 

С практической точки зрения, шрифтовым дизайнерам не стоит бояться совершенствования ИИ: идеальный генератор текста не отменяет ручного творчества, а лишь берёт на себя рутинную часть. Да, пропадёт элемент непреднамеренной случайности, но зато появится возможность использовать ИИ как умный инструмент: задал слово и стиль – получил сразу качественную надпись, которую можно включать в макет. А тем, кто ценит художественный беспорядок нейросетевых артефактов, всегда останется возможность творчески его эмулировать. Как мы обсудили, средствами вариативных шрифтов или фильтров можно воспроизвести любой из сегодняшних дефектов – только уже в осознанной дозировке.

 

 

Заключение

 

 

Генеративные нейросети привнесли в область типографики и дизайна новую волну идей. С одной стороны, они поставили задачу – научить машину писать так же чётко, как человек. Этот путь уже близок к цели: передовые модели демонстрируют способность генерировать аккуратный многоязычный текст внутри изображений, и можно ожидать, что вскоре проблема «каракулями вместо букв» канет в лету. С другой стороны, парадоксальным образом именно несовершенство первых нейросетей породило уникальный визуальный стиль – ту самую смесь полу-букв, артефактов и странных форм, которую мы назвали нейро-текстом. Для дизайнеров он стал новым источником формообразования: то, что вчера считалось ошибкой алгоритма, сегодня превращается в вдохновение для эклектичного шрифта или авангардного плаката.

 

Мы рассмотрели основные типы артефактов AI-генерации букв – волнистые контуры, нестабильные штрихи, гибридные глифы и прочие – и показали, как каждый из них может быть трансформирован в преднамеренный стилистический приём. Освоение этой типологии полезно как шрифтовым дизайнерам (например, для создания гарнитур с «нейросетевым акцентом»), так и коммуникационным дизайнерам, работающим с генерируемыми изображениями (чтобы понимать природу артефактов и использовать их креативно, а не бояться их).

 

Нейросетевые шрифты, безусловно, находятся ещё в ранней стадии развития. Но уже сейчас ясно, что их влияние двояко: с одной стороны, они автоматизируют и ускоряют привычные процессы (создать надпись, набросать стилистику шрифта), с другой – они расширяют само понятие шрифта, вводя нас в мир форм, ранее невиданных, но рождённых как побочный продукт алгоритма. Баланс между машинной точностью и машинным же шумом – вот что делает эту тему особенно увлекательной. Возможно, в недалёком будущем мы будем оглядываться на первые AI-надписи так же, как сейчас на пиксельные шрифты 1980-х: с ностальгией, улыбкой и желанием иногда воссоздать ту неровную магию уже нарочно.

 

Список источников:

 

• OpenAI, Introducing 4o Image Generation – о достижениях GPT-4o в генерации изображений и текста .

• Google DeepMind, Gemini 3 Pro (Nano Banana Pro) Image – описание возможностей модели Gemini, включая генерацию разборчивого текста .

• Stockimg.ai Blog, How We Solved the Text Problem in AI Generated Images – разбор проблем генерации текста ранними моделями (пример DALL-E, Midjourney) .

• Обсуждение на форуме Reddit: “why is text so hard for AI image generation” – пояснение, что модель видит текст как набор форм, а не символы, из-за чего даже мелкие искажения делают буквы нечитаемыми .

• The Decoder, DeepFloyd IF… – новость о модели, превосходящей по генерации текста другие открытые аналоги .

• Блог lttr/ink, Use of generative AI in type design – обзор ИИ-методов в шрифтовом дизайне, отмечающий ограниченность растровых подходов для индустрии .

• Сообщение на форуме OpenAI (2025) об ошибках GPT-4V с кириллицей – перечислены проблемы смешения схожих букв (И/N, Р/P и др.) и пути их решения разработчиками .