Генерация инфографики для маркетплейсов с помощью ИИ: какие нейросети лучше

• Возможности и ограничения ИИ в создании инфографики для маркетплейсов
• Обзор популярных ИИ-инструментов и их применение
• Редакторы и прикладные решения с элементами ИИ
• Комбинированные подходы и стратегии работы с ИИ

Возможности и ограничения ИИ в создании инфографики для маркетплейсов

Современные ожидания и реальность 2025 года

В 2025 году искусственный интеллект активно внедряется в визуальные коммуникации, и создание инфографики не стало исключением. Компании ожидают, что ИИ сможет сэкономить ресурсы дизайнеров и ускорить производство визуального контента для карточек товаров на маркетплейсах. Однако реальность оказывается более сложной.

Клиенты и маркетинговые агентства всё чаще разочаровываются в результатах генерации инфографики. Даже при чётких технических заданиях, большинство нейросетей не способны точно отобразить товар, особенно если речь идёт о сложных объектах вроде POS-оборудования, бытовой техники или уникальной упаковки. Вместо точной визуализации ИИ часто предлагает «фантазийную» версию предмета или важные элементы искажаются — например, исчезают надписи, меняется форма деталей, путаются размеры.

Особенно критичных ошибок становится много, если изображение должно соответствовать требованиям карточки товара на Ozon или Wildberries. Здесь не допускается художественная вольность, изображение должно быть не только привлекательным, но и достоверным.

Почему ИИ не справляется с точным отображением продукции

Корень проблемы — в архитектуре и обучении генеративных нейросетей. Большинство современных моделей, включая популярные MidJourney и DALL·E, заточены под генерацию «общих» изображений по описанию. Они творческие по своей природе, а не технические.

Например, при попытке создать изображение терминала учета MovFast S55 от MERTECH, мы столкнулись с серьёзными искажениями. Даже если в запросе указано оставить устройство без изменений и просто наложить его на складской фон, ИИ интерпретирует это по-своему.

На этом изображении видно, как должен выглядеть товар в естественной среде — в руке сотрудника на фоне склада. Это пример целевой задачи для презентации на маркетплейсе.

Однако результат MidJourney показывает серьёзные отклонения: кнопки перемещены, экран деформирован, и даже корпус устройства получил несуществующие детали. Это делает изображение непригодным для использования в карточке, так как вводит потребителя в заблуждение.

Ограничения генеративных нейросетей в работе с инфографикой

На практике выясняется, что генеративные модели ИИ не справляются с несколькими критически важными задачами при производстве инфографики для e-commerce:

• Ограниченный контроль над структурой: нейросети часто «игнорируют» строгие требования к размещению элементов — например, где должна быть иконка, где — надпись, а где сам товар.
• Трудности с текстом: нейросети плохо отрисовывают текстовую информацию. Надписи на кнопках, названия моделей, логотипы часто не читаются или становятся бессмысленными.
• Сложности с наполнением композиции: попытка объединить товар, фон, руки человека и схемы в одном изображении часто приводит к нелогичным результатам.
• Изменение исходника: даже при наличии реального фото, при попытке сгенерировать его модификацию, ИИ, как правило, искажает объект.

Для бизнеса, где важна точная визуализация, такие несовершенства недопустимы. В итоге — приходится либо использовать результат ИИ как эскиз, либо полностью возвращаться к ручной обработке.

Прогноз на 2026: когда ждать улучшений качества генерации?

Рынок ИИ развивается быстро, но ждать революции к 2026 году в точной генерации инфографики пока не стоит. Главная проблема заключается не в вычислительной мощности, а в подходах к обучению моделей.

Чтобы ИИ действительно справлялся с задачами e-commerce, необходимо, чтобы он:

• учился работать с референсами и сохранять исходные изображения;
• понимал, что изменение визуала товара — критическая ошибка;
• мог работать с корпоративными шаблонами инфографики и соблюдать стилистику бренда;
• был интегрирован в систему предпросмотра карточек для Wildberries и Ozon с учётом их требований.

Пока такие функции находятся в стадии разработки у нескольких команд, реальные внедрения могут появиться не раньше конца 2026 года. До этого времени ИИ можно использовать для генерации идей и концептов, но не как самостоятельный инструмент финальной инфографики.

Для маркетплейсов окончательная визуализация остаётся задачей дизайнера — пока с ИИ можно говорить только о поддерживающей роли, а не полной автоматизации.

Обзор популярных ИИ-инструментов и их применение

DALL·E, MidJourney и их эффективность при работе с товарами

DALL·E от OpenAI, доступный напрямую из ChatGPT, занимает лидирующие позиции на рынке генеративной графики. Эта нейросеть особенно хорошо справляется с созданием иллюстраций общего характера — задние фоны, стилизованные элементы, абстракции. Алгоритм точно улавливает визуальное настроение, форму и цветовую палитру.

Однако при попытке встроить реальный товар в сцену DALL·E сталкивается с ограничениями. Даже с условием чёткого описания, изображение изменяется — нарушается геометрия, форма, теряется визуальная достоверность. Это делает результат непригодным для карточек товаров на маркетплейсах, где критична точность даже в мелочах.

В то же время нейросеть в ряде случаев умеет добавлять свойства, иконки или элементы графики к изображению. Такие детали могут использоваться в маркетинговой графике — например, для маркировок, значков, описаний характеристик товара. Но элементы, связанные с ретушью, адаптацией под модель или локализацию — работают нестабильно, требуют допроверки и правки вручную.

MidJourney показывает более художественный и атмосферный подход. Эта система генерирует стилизованные сцены, насыщенные текстурами и глубиной. Тем не менее, в работе с товарами — особенно техническими или бытовыми — MidJourney чаще создает художественные образы, а не точные рендеры. Важно понимать, что для точной инфографики MidJourney подходит лишь на этапе создания фоновых сцен или «настроения», но не как инструмент точной презентации продукта.

Российские нейросети: Kandinsky и Шедеврум

Среди отечественных решений наибольшее распространение получили Kandinsky 3.1 и Шедеврум. Их появление связано с запросом на независимые и локализованные решения — в том числе для бизнеса, работающего в рамках российских платформ.

Kandinsky позволяет загружать собственные изображения, что само по себе даёт определённую гибкость. Однако возможности редактирования ограничены. Например, при запросе добавить модель, подписи или определённый угол наклона объекта — нейросеть не справляется или выводит неаккуратный результат.

Шедеврум, в свою очередь, строго ограничен: загрузка своего изображения невозможна. Система нацелена на генерацию фоновых композиций и совершенно не предназначена для взаимодействия с готовыми изображениями товаров. Это делает его мало пригодным для создания инфографики в прямом смысле, хотя как генератор фонового визуала — может быть полезен на этапе концепции.

Главные трудности при встраивании изображений и объекта в композицию

Основной вызов на сегодня — корректная интеграция товарных изображений в новую композицию. Загрузить фото, добавить руки модели, наложить тени и при этом сохранить геометрию — задача, с которой 95% актуальных нейросетей не справляются. Особенно часто это проявляется при работе с товарами сложной формы: гаджетами, спортивным инвентарем, ювелирными украшениями.

Типовые сложности включают:

• Искажение пропорций товара после генерации сцены.
• Ошибки в кадрировании — часть объекта может быть «обрезана» неверно.
• Невозможность точно встроить объект в руки модели или разместить на столе.

Пока универсального алгоритма нет: сложные задачи требуют ручной доработки или совмещения ИИ-сгенерированных фонов с профессиональной фотосъёмкой товара.

Изменение визуальных характеристик объектов и модерационные риски

Один из самых спорных моментов в работе с ИИ-графикой — это сохранение точности визуального образа. На маркетплейсах требования к изображениям строги: фото должно соответствовать реальности, не вводить покупателя в заблуждение. Изменения цвета, бликов, формы или фактуры — даже неумышленные — могут стать основанием для отказа в модерации.

На практике нейросети по-прежнему склонны додумывать то, что не указано чётко: может измениться материал, появится лишняя текстура, исчезнут элементы упаковки. Это технически объяснимо — модели обучены "фантазировать" на основе алгоритмов, а не воссоздавать точные копии.

Какие риски возникают:

Тип изменения	Причина отклонения модерацией
Другая фактура или цвет	Не соответствует товару и может ввести в заблуждение
Удаление этикетки, маркировки	Нарушение требований к разметке
Добавление "фантазийных" элементов	Недостоверное представление продукта

Итог: даже при использовании самых мощных нейросетей 2025 года, для e-commerce важно сочетать ИИ-инструменты с человеческим контролем. Приоритет — точность, соответствие реальному товару и соблюдение требований площадок.

Редакторы и прикладные решения с элементами ИИ

Инструменты: Canva, Visme и Adobe Firefly – возможности и особенности

В 2025 году рынок визуальных инструментов с поддержкой ИИ вышел на новый уровень. Уже привычные редакторы, такие как Canva и Visme, усилились генеративными функциями, тогда как Adobe Firefly оказалось одним из самых эффективных решений для инфографики под e-commerce.

Canva активно развивает ИИ-набор: цветовые палитры подбираются автоматически, можно генерировать элементы и применять стили одним кликом. Но редактор всё еще ограничен, когда речь идёт о многослойной инфографике с точными акцентами на товар. Это хороший инструмент для баннеров или презентаций, но карточки на маркетплейсах потребуют ручной корректировки.

Visme предлагает много готовых визуальных блоков и шаблонов, которые подходят для построения инфографических схем, сравнений, описаний функций. Создание “относительно готового” инфографического контента занимает немного времени, но для корректной адаптации под специфику карточек Wildberries или Ozon нужно вручную переформатировать макеты.

Adobe Firefly — новый инструмент от Adobe, который мощно дебютировал благодаря генеративным возможностям. Он умеет органично встраивать элементы в изображение, стилизовать объекты по заданной референсной графике, заменять фон и работать с текстом.

На этом примере Firefly встроил терминал в руку модели, визуально довольно точно. Но объект всё же немного деформирован — в условиях маркетплейсов это может вызвать проблемы с модерацией, особенно если искажается ключевой элемент упаковки или товар выглядит иначе, чем в реальности.

Подходит ли шаблонный дизайн для российских маркетплейсов?

Шаблоны в Canva, Visme и аналогичных редакторах чаще фокусируются на международных трендах. Это значит, что они выглядят презентабельно, но не всегда передают нужную структуру или акценты, характерные для карточек на Ozon, Wildberries или Яндекс.Маркете. В 2025 году многие продавцы уже осознали, что просто "вставить товар в шаблон" — недостаточно.

Для российского e-commerce важны следующие особенности, которые редко учтены в готовых шаблонах:

• Наличие грамотно оформленных блоков преимуществ и экономии времени покупателя.
• Понятные пиктограммы, создающие ассоциации с функциональностью, а не с "дизайном ради дизайна".
• Соблюдение правил модерации: отсутствие сильных искажений объектов, корректные надписи, отсутствие вводящего в заблуждение фона.

Таким образом, шаблон — это старт, но не результат. То, что сработает в Amazon или Etsy, может быть отклонено или проигнорировано на Wildberries.

Что умеют редакторы: замена фона, генерация иконок и стилизация

Нынешние AI-редакторы включают не просто фильтры, а полноценные ИИ-модули для ускоренного редактирования. Самые востребованные технологии:

Функция	Описание	Где работает лучше всего
Замена фона	Автоматическое удаление или замена заднего плана на однородный или стилизованный цвет/текстуру	Adobe Firefly, Canva
Генерация иконок	Создание пиктограмм на основе текста или тематики карточки	Visme, Canva
Стилизация изображения	Подгонка общего визуального стиля под бренд или конкретную маркетплейс-платформу	Adobe Firefly
Интеграция объектов	Встроение товара/текста в сцену без явных границ коллажа	Adobe Firefly

На практике, функционал вроде генерации иконок и замены фона работает стабильно, но требует обучения или минимум проверки. На этапе размещения карточек на маркетплейсах вручную правят композицию, выравнивают цветовые акценты, следят за ясностью текста.

Ограничения автоматизации и необходимость ручной доработки

Полностью автоматическая генерация инфографики пока не заменяет эксперта-дизайнера. Особенно если речь идет о карточках под модерацию или о премиум-сегменте. Даже в 2025 году ИИ-редакторы часто дают сбои при сложной композиции, не всегда удобно масштабируют элементы или "случайно" меняют форму объекта.

Ручная доработка включает:

• Коррекцию перспективы и размеров товара.
• Контроль читаемости надписей на фоне.
• Адаптацию структуры под платформу (например, 6 преимуществ в сетке 3×2 для Ozon — стандарт).

Кроме того, важно учитывать и юридическую составляющую: изображения с изменённой геометрией товара в ряде случаев могут рассматриваться как вводящие в заблуждение. Поэтому лучше избегать чрезмерной трансформации продукта — как это иногда делает Firefly.

ИИ-инструменты дают колоссальную экономию времени — можно сэкономить часы при базовых шаблонах. Но успешная карточка всё равно требует ручной валидации и понимания логики каждой площадки. И это актуально для всех форматов: от недорогих товаров-утилитарок до сложного премиального ассортимента.

Комбинированные подходы и стратегии работы с ИИ

Этап 1: генерация фонов и декоративных деталей

С 2025 года ИИ-инструменты прочно вошли в процесс создания инфографики для маркетплейсов. Они оптимизируют первые этапы работы, позволяя дизайнерам ускорять подготовку визуального контента. Наиболее ценное применение — это генерация фонов, графических элементов и визуальных акцентов. Такие элементы делают карточку товара современной и воспринимаемой лучше большинством покупателей.

Особенно высокий уровень визуализации демонстрируют MidJourney и DALL·E. Они позволяют создавать атмосферные фоны, стилизованные иконки и даже персонажей, взаимодействующих с товаром. Но важно соблюдать осторожность: ИИ может исказить форму или цвет продукта, добавив элементы, которых в реальности нет. Такие изображения могут нарушить требования маркетплейсов.

Примеры элементов, которые можно безопасно генерировать при помощи нейросетей:

• Абстрактные или тематические фоны (текстуры, натюрморты, сцены интерьера)
• Иконки, обозначающие функции/состав/особенности товара
• Украшения и рамки, подчеркивающие стиль карточки

Этап 2: сборка и адаптация в редакторах

Следующий шаг — перенос сгенерированных деталей в специализированные редакторы. В 2025 году стандартом стали Figma, Canva и Visme. Они позволяют быстро структурировать инфографику и довести её до финального состояния — с учётом требований площадки.

Важная задача на этом этапе — сохранить товар в первозданном виде. Он или фотографируется отдельно, или берётся с рендеров, сделанных без ИИ. Затем товар "вписывают" в композицию, дополняя фонами, подписями, графиками и визуальными элементами, как пазл.

Кроме этого, редакторы позволяют:

• Использовать фирменные шрифты и корпоративные цвета бренда
• Добавлять таблицы и инфоблоки (например, состав, преимущества, сравнение с конкурентом)
• Быстро адаптировать размер и пропорции под нужды каждого маркетплейса

Один из успешных подходов — это создание модульного шаблона. Например:

Модуль	Содержание
Верхняя часть	Логотип + УТП
Центральный блок	Товар + фон из MidJourney + иконки
Нижняя часть	Характеристики, таблица размеров или гарантии

Этап 3: создание библиотеки шаблонов и эффективная организация

Большинство дизайнеров, уже работающих с маркетплейсами, пришли к мысли: экономить время можно только через системный подход. В частности — за счёт создания собственной библиотеки шаблонов и базы готовых запросов к ИИ.

Например, если один и тот же стиль карточки "зашёл" на Wildberries, его можно повторно применять, не начиная каждый раз с нуля. Кроме того, хорошо себя показывают структуры с возможностью быстрой адаптации: замена фото, цветовой схемы и ключевых надписей без полного редизайна.

Хорошей практикой стало:

• Хранение удачных промптов для генерации нейросетями
• Использование CMS внутри редакторов — организация шаблонов по папкам, темам и категориям товара
• Создание типовых инфоблоков с актуальными законами по маркировке, предупреждения и составы

Такой подход особенно актуален в 2025, когда обработка объёмных товарных линеек (например, однотипные товары разных цветов) требует производительности и визуальной консистентности.

FAQ по использованию ИИ в инфографике в 2025 и взгляд в 2026

Что на самом деле может сделать ИИ?

ИИ уверенно генерирует визуальные элементы: фоны, текстуры, простые иконки и графику. Однако полноценную инфографику с точными характеристиками и валидными текстами по-прежнему должен оформлять дизайнер. Без проверки фактов, цифр и визуального соответствия продукции карточка может быть отклонена или заблокирована маркетплейсом.

Почему инфографика, созданная ИИ, не всегда подходит для маркетплейсов?

Главная проблема в том, что генеративные модели (особенно MidJourney) часто "улучшают" товар. Они дорисовывают детали, меняют пропорции, добавляют текстуры или неверные логотипы. Это может противоречить политике честного представления товара, особенно в крупных маркетплейсах с жёсткими требованиями.

Пример: ботинок, дополненный фоном, где он стоит на каменистом берегу. Если при этом его форма отличается от оригинальной или видны следы изменения — велика вероятность блокировки изображения.

Какие нейросети лучше всего использовать для создания инфографики?

В 2025 году самыми популярными остаются:

• DALL·E — хорош для создания фонов, иконок и объектов в определённых стилях. Уровень соответствия промптам стабильно высокий.
• MidJourney — выдаёт более выразительные и художественные результаты, но требует внимательной адаптации и постобработки.
• Canva (на базе Magic Design) — сочетает возможности генерации и шаблонной сборки. Особенно подходит для новичков.

Важно помнить, что ни одна модель пока не умеет "понимать" коммерческие требования в полном смысле — подготовка карточки всегда должна завершаться ручным контролем.

Есть ли бесплатные нейросети для генерации инфографики?

Да, часть сервисов предлагает бесплатные лимиты:

• Canva — бесплатные визуальные шаблоны, базовая генерация и редактирование
• Visme — ограниченный доступ к библиотекам и визуальным блокам
• Craiyon, Playground AI — базовая генерация на основе текстовых запросов, без сложной стилистики

На практике, для успешной работы даже бесплатных возможностей достаточно на первых порах — особенно если комбинировать ИИ с ручной сборкой.

Вопросы и ответы

Количество показов: 5614