Yapay zekâ görsel üretimi ucuzlatırken markaların görsel değeri de ucuzlamamalı
Son dönemde moda markalarının yapay zekâ ile görsel üretime çok hızlı bir şekilde girdiğini görüyorum.
Başlangıçta daha çok sosyal medya içeriklerinde ve kampanya denemelerinde karşımıza çıkan AI üretimi, artık webshop ve lookbook fotoğraflarına kadar girmiş durumda.
Bu dönüşümün bu kadar hızlı gerçekleşmesinin nedenlerinden biri oldukça açık: maliyet.
Geleneksel prodüksiyonla karşılaştırıldığında yapay zekâ birçok masrafı azaltabiliyor, üretim süresini kısaltabiliyor ve çok daha yüksek miktarda içerik üretme imkânı sağlayabiliyor.
Bunda yanlış bir şey olduğunu düşünmüyorum. Aksine, teknolojinin moda endüstrisine sunduğu en önemli fırsatlardan biri bu.
Fakat son dönemde başka bir şey daha dikkatimi çekiyor:
Maliyet azalırken, görsele verilen özen de azalıyor.
Bence asıl problem burada başlıyor.
Birçok markanın AI ile ürettiği görsellere baktığımda benzer modeller, benzer yüzler, benzer pozlar, benzer ışıklar, benzer dokular ve birbirine yaklaşan renk dünyaları görüyorum.
Bir noktadan sonra hangi markanın görseline baktığınızdan bağımsız olarak aynı görsel dili tekrar tekrar görmeye başlıyorsunuz.
İnsan gözü de buna çok hızlı alışıyor.
Başlangıçta yeni olduğu için ilgi çekici gelen belirli bir “AI görüntüsü”, sürekli tekrarlandığında kolayca tanınan bir kalıba dönüşüyor. İnsanlar teknik olarak neyin yanlış olduğunu tarif edemese bile bir süre sonra o hissi tanıyor ve görüntüyü doğrudan yapay zekâ ile ilişkilendirmeye başlıyor.
Elimizde neredeyse sınırsız bir görsel üretim imkânı varken sonuçların giderek birbirine daha çok benzemesi bence biraz ironik.
Mesele yalnızca güzel bir görüntü üretmek değil
Bir markanın görsel kimliği yalnızca logosundan, fontundan veya kurumsal renklerinden oluşmuyor.
Model seçimi, casting anlayışı, fotoğraf dili, ışık, renk, doku, styling, poz, kadraj, mekan ve post-prodüksiyon yaklaşımı zaman içerisinde o markanın karakterinin bir parçasına dönüşüyor.
Bir marka insanların zihnindeki kalite algısını yıllar boyunca ilmek ilmek oluşturabilir.
Fakat bu algıyı zedelemek aynı kadar uzun sürmeyebilir.
Bu nedenle yapay zekâya yalnızca “aynı görüntüyü daha hızlı ve daha ucuza nasıl üretiriz?” sorusuyla yaklaşmanın eksik olduğunu düşünüyorum.
Elimizde böylesine güçlü bir teknoloji varken asıl soru şu olabilir:
Markanın mevcut görsel dünyasını bununla nasıl daha ileri taşıyabiliriz?
Çünkü AI’ın sunduğu fırsat yalnızca maliyet avantajı değil.
Normal şartlarda bütçe, zaman, lokasyon veya prodüksiyon imkânları nedeniyle uygulanması zor olan birçok şeyi artık çok daha erişilebilir şekilde deneyebiliyoruz.
Bu kadar geniş bir yaratıcı alan açılmışken herkesin benzer sonuçlara ulaşması, aslında teknolojinin kendisinden çok onu nasıl kullandığımızla ilgili.
Gerçekçilik hâlâ önemli
Özellikle moda, e-commerce ve ürün görsellerinde gerçekçilik kalite için temel kriterlerden biri.
Kumaşın davranışı, ürün detayları, cilt, saç, eller, ışık, lens hissi ve küçük fiziksel detayların ikna edici olması gerekiyor.
Ancak bugün bazı AI modellerinin standart çıktıları belirli bir gerçekçilik seviyesine ulaştığı için bu seviye kolayca yeterli kabul edilebiliyor.
Oysa ilk bakışta fotoğraf gibi görünmek ile gerçekten iyi bir fotoğraf hissi vermek arasında hâlâ önemli bir fark var.
Burada farklılaşmak adına gerçekçilikten vazgeçmekten bahsetmiyorum.
Aynı anda hem gerçekçi, hem karakteristik, hem de markaya özgü işler üretmek mümkün.
AI ile üretim, özenin ortadan kalkması anlamına gelmemeli
Bir fotoğraf çekim prodüksiyonunda görüntü yalnızca kameranın çektiği ham kareden oluşmuyor.
Çekim öncesindeki hazırlıktan model ve styling seçimlerine, ışık ve kadraj kararlarından fotoğraf seçimine, retouch, color ve post-prodüksiyona kadar görüntünün üzerine birçok aşamada yeniden düşünülüyor.
AI ile üretim yapılması, bütün bu özenin artık gerekli olmadığı anlamına gelmemeli.
Tam tersine, prodüksiyon maliyetinin önemli bir kısmı ortadan kalkıyorsa bu avantajın bir bölümü daha iyi sonuca ulaşmak için kullanılabilir.
Daha doğru referanslara, daha fazla denemeye, daha iyi seçimlere, daha güçlü post-prodüksiyona ve daha yüksek kalite kontrolüne.
Yapay zekânın üretimi ucuzlatması, ortaya çıkan görüntünün de ucuz görünmesini gerektirmiyor.
Standart workflow bugün çoğu zaman yeterli değil
AI moda üretiminde artık oldukça yaygın bir çalışma şekli oluştu.
Bir model referansı hazırlanıyor. Ürün modele uygulanıyor. Mekan veya background belirleniyor. Birkaç referans ekleniyor. Poz ve sahne tarif ediliyor. Prompt yazılıyor ve sonuç üretiliyor.
Bunların hepsi sürecin doğal parçaları.
Fakat bugün elimizde bulunan araçlarla yalnızca bu standart sistemi takip etmenin çoğu zaman yeterli olmadığını düşünüyorum.
Herkes benzer araçlarla, benzer referans mantığıyla ve benzer workflow’larla çalıştığında sonuçların da birbirine yaklaşması kaçınılmaz hale geliyor.
Bugün daha ileri bir sonuca ulaşmak için bazen tek bir görüntü üzerinde farklı AI sistemlerinin güçlü taraflarını bir araya getirmek gerekiyor.
Bir araç model tarafında daha iyi olabilir. Başka biri kıyafet veya ürün detayında. Bir diğeri belirli bir bölgeyi düzeltmekte, dokuyu geliştirmekte veya görüntünün başka bir aşamasında daha başarılı olabilir.
Bu söylediğim şeylerin teknik tarafı çok hızlı değişebilir.
Yarın çok daha gelişmiş bir model çıkar ve bugün kullandığımız yöntemlerin önemli bir kısmı gereksiz hale gelebilir.
Ama bence değişmemesi gereken şey yaklaşım biçimi.
Elindeki aracın standart sonucunu kabul etmek yerine sınırlarını zorlamak.
Daha iyisinin nasıl yapılabileceğini araştırmak.
Yeni araçları denemek.
Farklı sistemleri birbirine bağlamak.
Ve sürekli olarak şu soruyu sormak:
Bunu daha iyi nasıl yapabilirim?
Teknoloji değişebilir. Workflow değişebilir. Bugün doğru olan yöntem birkaç ay sonra geçerliliğini kaybedebilir.
Ama standardı sürekli yukarı taşıma isteğinin değişmemesi gerekiyor.
AI ile gerçek dünyanın görsel bilgisi arasında bir köprü gerekiyor
Bu noktada iş yalnızca yapay zekâ teknolojilerini bilmekten de çıkıyor.
Fotoğrafçılık, retouch, post-prodüksiyon, color, ışık, lens, styling, casting, kompozisyon ve art direction gibi yıllar içerisinde oluşmuş büyük bir görsel bilgi birikimi var.
AI bunun dışında bağımsız bir dünya değil.
İyi sonuç için bu iki taraf arasında güçlü bir köprü kurulması gerekiyor.
Bu nedenle özellikle fotoğrafçıların, retoucher’ların, post-prodüksiyon profesyonellerinin, art director’ların ve diğer görsel üreticilerin bu teknolojinin üzerine ciddi şekilde gitmesinin önemli olduğunu düşünüyorum.
Çünkü araç görüntüyü üretebilir.
Ama bir pozun neden çalışmadığını görmek, kumaşın yanlış davrandığını fark etmek, cildin fazla steril olduğunu anlamak, ışığın inandırıcılığını değerlendirmek veya yüzlerce çıktı arasından gerçekten güçlü olan görüntüyü seçmek başka bir beceri.
Teknoloji görüntüyü oluştururken, görsel muhakeme hâlâ insan tarafında büyük önem taşıyor.
Belki de bu nedenle markaların önümüzdeki dönemde yalnızca AI araçlarını kullanabilen insanlara değil, bu araçların etrafında bir görsel sistem kurabilen insanlara ihtiyacı olacak.
Bunun adı AI Art Director olur, AI Lead olur, Visual Director olur veya başka bir şey olur.
İsimden çok fonksiyonu önemli.
Markanın kimliğini anlayabilecek, teknolojiyi takip edebilecek ve ikisinin arasında bağlantı kurabilecek bir bakış açısına ihtiyaç var.
Bir başka soru daha ortaya çıkıyor
AI araçları geliştikçe kaliteli görsel üretmek giderek daha erişilebilir hale geliyor.
Bu da bence başka ve çok daha büyük bir tartışmanın kapısını açıyor:
Herkesin giderek daha düşük maliyetle iyi görsel içerik üretebildiği bir dünyada markaları birbirinden ne ayıracak?
Çünkü yayınladığımız her fotoğraf, video, kampanya veya reklam insanların aynı sınırlı ilgi havuzundan bir pay almaya çalışıyor.
Bir moda markasının kampanyası yalnızca başka bir moda markasıyla rekabet etmiyor.
Aynı ekranda birkaç saniye sonra bir TikTok videosu, bir influencer içeriği, bir müzik klibi, bir haber, başka bir reklam veya tamamen farklı bir eğlence içeriği geliyor.
İnsanların ilgisi sınırlı.
İçerik miktarı ise AI ile birlikte çok daha hızlı büyüyor.
Bu konu bence başlı başına ayrı bir yazıyı hak ediyor.
Ancak en azından şunu söyleyebiliriz:
İçerik üretmenin giderek kolaylaştığı bir dünyada, yalnızca üretmiş olmak yeterli olmayacak.
Yüksek hacimli üretimde kalite nasıl korunacak?
Özellikle webshop ve lookbook tarafında başka bir gerçek daha var.
Burada bazen yüzlerce, hatta binlerce görsel üretiliyor.
Dolayısıyla her kareye büyük bir kampanya prodüksiyonundaki kadar süre ayırmak gerçekçi değil.
Bu nedenle çözüm her fotoğraf üzerinde sonsuza kadar çalışmak da değil.
Bence çözüm:
Kaliteyi ölçeklendirebilecek bir sistem kurmak.
Doğru ekip, doğru workflow, doğru referans sistemi, doğru post-prodüksiyon ve doğru kalite kontrolüyle yüksek hacimli üretim ile yüksek standart birbirinin alternatifi olmak zorunda değil.
Ben de son dönemde bu alandaki talebi gördüğüm için özellikle webshop ve lookbook üretimlerine yönelik böyle bir sistem üzerinde çalışmaya ve bunun etrafında küçük bir ekip oluşturmaya başladım.
Burada benim için asıl ilginç olan yalnızca daha fazla görsel üretebilmek değil.
Aynı kaynaklarla standardı ne kadar ileri taşıyabileceğimizi görmek.
Çünkü yapay zekânın moda endüstrisine sunduğu fırsat yalnızca prodüksiyon maliyetlerini düşürmek olmayabilir.
Belki daha önemlisi, daha önce aynı bütçelerle ulaşılması mümkün olmayan görsel standartlara ulaşabilmek.
Bunun için AI’ı yalnızca maliyet azaltan bir araç olarak değil, daha iyi sonuçlara ulaşmak için kullanılabilecek yeni bir üretim alanı olarak görmek gerekiyor.
Markaların yıllardır oluşturduğu görsel kimliği koruyarak.
Gerçekçilikten ödün vermeden.
Her markayı aynı AI estetiğinin içine sokmadan.
Ve teknoloji üretimi kolaylaştırdı diye görüntünün üzerine düşünmeyi bırakmadan.
Bu yazıyla birlikte paylaştığım stüdyo, lookbook ve e-commerce çalışmalarını da bu yaklaşımla ürettim. Gerçekçiliği, ürün detaylarını ve görsel karakteri aynı anda korumanın mümkün olduğunu somut örneklerle göstermek istiyorum.
Yakın planları özellikle ekledim; sözünü ettiğim özenin görüntünün küçük detaylarında da karşılığı olması gerektiğine inanıyorum.
Gerisini görseller anlatsın.