Tekoäly ei enää pelkästään luo kuvia tekstin perusteella. Uusimmat AI-teknologiat osaavat muokata olemassa olevia kuvia, säilyttää saman henkilön tai brändihahmon tunnistettavana, hyödyntää referenssikuvia, parantaa vanhojen kuvien laatua ja jopa muuttaa yksittäisen valokuvan näyttäväksi videoksi.
Moni yritys tuntee jo ChatGPT:n tai Midjourneyn, mutta huomattavasti harvempi tietää, millaiset teknologiat niiden taustalla mahdollistavat tämän kehityksen. Juuri nämä uudet ominaisuudet muuttavat parhaillaan tapaa, jolla markkinointikuvia ja -videoita tuotetaan.
Tässä artikkelissa käymme läpi tärkeimmät tekoälyteknologiat, jotka jokaisen yrityksen kannattaa tuntea. Syvennymme myöhemmin jokaiseen aiheeseen omissa oppaissaan.
Text-to-Image käynnisti koko tekoälyvallankumouksen
Nykyinen tekoälybuumi alkoi, kun tekoäly oppi luomaan kuvia pelkän tekstikehotteen perusteella. Tätä teknologiaa kutsutaan nimellä Text-to-Image.
Ensimmäiset laajasti tunnetut mallit, kuten DALL·E, Midjourney ja Imagen, osoittivat, että tekoäly pystyy tuottamaan laadukkaita kuvia lähes mistä tahansa aiheesta. Myöhemmin mukaan tulivat muun muassa FLUX ja ChatGPT Images, joiden myötä kuvien laatu ja realismi kehittyivät edelleen.
Yrityksille tämä merkitsi suurta muutosta. Blogikuvia, verkkosivujen kuvituksia ja sosiaalisen median materiaaleja voitiin tuottaa huomattavasti aiempaa nopeammin ilman valokuvausta tai kuvapankkeja.
Nykyään lähes kaikki johtavat kuvamallit tekevät jo erittäin laadukkaita kuvia. Siksi kilpailu ei enää ratkea siihen, mikä malli luo realistisimman kuvan.
Sen sijaan kehitys on siirtynyt kokonaan uusiin ominaisuuksiin. Tekoäly osaa esimerkiksi muokata olemassa olevia kuvia, hyödyntää referenssikuvia, säilyttää saman henkilön tunnistettavana kuvasta toiseen ja muuttaa yksittäisen valokuvan videoksi.
Kilpailu ei enää ratkea siihen, mikä malli tekee kauneimman kuvan. Nykyään kilpailu on siirtynyt kokonaan uusiin ominaisuuksiin.
Image Editing tekee kuvankäsittelystä keskustelua tekoälyn kanssa
Jos Text-to-Image opetti tekoälyn luomaan uusia kuvia, seuraava suuri harppaus oli niiden muokkaaminen. Tätä kutsutaan nimellä Instruction Based Image Editing, jossa käyttäjä kertoo luonnollisella kielellä, mitä kuvalle halutaan tehdä.
Esimerkiksi tekoälylle voidaan antaa ohjeita kuten:
- ”Vaihda tausta New Yorkista Lappiin.”
- ”Poista taustalla näkyvä auto.”
- ”Lisää toinen henkilö kuvaan.”
- ”Muuta kesäinen maisema talviseksi.”
- ”Vaihda sininen paita mustaksi.”
- ”Älä muuta kuvassa mitään muuta.”
Aiemmin vastaavat muutokset vaativat kuvankäsittelyohjelman ja usein myös ammattilaisen osaamista. Nyt ne voidaan tehdä muutamassa sekunnissa yhdellä tekstikehotteella.
Yrityksille tämä tarkoittaa, että samaa markkinointikuvaa voidaan muokata helposti eri kampanjoihin, vuodenaikoihin tai markkinointikanaviin ilman uutta valokuvausta.
Useat tämän hetken kehittyneimmistä kuvamalleista, kuten ChatGPT Images, Gemini Images ja Nano Banana, hyödyntävät tätä teknologiaa. Perehdymme Image Editingiin tarkemmin omassa artikkelissaan.
Character Consistency mahdollistaa yhtenäisen brändin
Ensimmäisten tekoälymallien suurin ongelma oli se, ettei sama henkilö tai hahmo pysynyt saman näköisenä kuvasta toiseen. Jokainen uusi generointi saattoi muuttaa kasvoja, hiuksia, vaatetusta tai muita yksityiskohtia.
Nykyiset tekoälymallit hyödyntävät Character Consistency -teknologiaa, jonka avulla sama työntekijä, maskotti, tuote tai yrityksen tunnistettava hahmo voidaan säilyttää lähes identtisenä, vaikka ympäristö, valaistus tai kuvakulma vaihtuvat.
Tämä tekee tekoälystä huomattavasti hyödyllisemmän yrityksille. Sama hahmo voidaan käyttää verkkosivuilla, blogissa, sosiaalisessa mediassa ja mainoskampanjoissa ilman, että brändin visuaalinen ilme muuttuu.
Character Consistency on yksi tärkeimmistä syistä siihen, miksi tekoälyä voidaan nykyään hyödyntää kokonaisissa markkinointikampanjoissa eikä vain yksittäisten kuvien tekemisessä. Palaamme teknologiaan tarkemmin omassa artikkelissaan.
Reference Images muuttavat markkinointimateriaalien tuotannon
Perinteisesti tekoäly loi kuvat lähes kokonaan tekstikehotteen perusteella. Nykyiset mallit osaavat hyödyntää myös referenssikuvia, joiden avulla lopputulos voidaan sovittaa yrityksen omaan ilmeeseen.
Tekoälylle voidaan antaa esimerkiksi:
- yrityksen logo
- tuotekuva
- toimitusjohtajan valokuva
- toimiston kuva
- yrityksen värimaailma.
Näiden perusteella tekoäly pystyy luomaan uusia markkinointikuvia, jotka noudattavat yrityksen olemassa olevaa brändiä.
Tämä vähentää merkittävästi uusien kuvausten tarvetta. Samasta tuotteesta tai henkilöstökuvasta voidaan rakentaa useita erilaisia mainoksia, verkkosivukuvia ja somejulkaisuja ilman, että kameraa tarvitsee ottaa uudelleen esiin.
Reference Images on yksi niistä teknologioista, jotka tekevät tekoälystä yrityksille aidosti hyödyllisen markkinointityökalun. Palaamme aiheeseen tarkemmin omassa artikkelissaan.
Outpainting ja Inpainting vähentävät kuvankäsittelyn tarvetta
Yksi tekoälykuvien merkittävimmistä kehitysaskeleista on ollut Outpainting ja Inpainting. Molemmat helpottavat kuvien muokkaamista ilman perinteisiä kuvankäsittelyohjelmia.
Outpainting tarkoittaa kuvan laajentamista sen alkuperäisten reunojen ulkopuolelle. Tekoäly luo puuttuvat alueet automaattisesti, jolloin esimerkiksi vaakasuuntainen kuva voidaan muuttaa verkkosivun hero-kuvaksi tai pystymuotoiseksi Instagram- tai TikTok-julkaisuksi ilman, että kuvaa tarvitsee rajata tai kuvata uudelleen.
Inpainting puolestaan keskittyy kuvan sisällön muokkaamiseen. Sen avulla kuvasta voidaan poistaa häiritseviä kohteita, lisätä uusia elementtejä, vaihtaa värejä tai korjata pieniä virheitä pelkällä tekstikehotteella. Esimerkiksi taustalla oleva auto voidaan poistaa tai yrityksen logon värit päivittää vastaamaan uutta ilmettä muutamassa sekunnissa.
Molemmat teknologiat säästävät yrityksiltä aikaa ja vähentävät tarvetta tehdä pieniä muutoksia kuvankäsittelyohjelmissa. Outpaintingista ja Inpaintingista kerromme tarkemmin omissa oppaissaan.
AI Upscaling antaa vanhoille kuville uuden elämän
Monella yrityksellä on käytössään vanhoja kuvia, joiden laatu ei enää riitä nykyisiin käyttötarkoituksiin. Perinteisesti kuvan suurentaminen teki siitä sumean, sillä tietokone vain venytti olemassa olevia pikseleitä.
AI Upscaling toimii eri tavalla. Tekoäly analysoi kuvan sisällön ja rakentaa siihen uusia yksityiskohtia, jolloin kuva voidaan kasvattaa huomattavasti suurempaan kokoon ilman, että laatu heikkenee yhtä paljon kuin perinteisillä menetelmillä.
Teknologian ansiosta vanhoja kuvia voidaan hyödyntää uudelleen esimerkiksi verkkosivuilla, painotuotteissa, messuseinissä ja muissa suurikokoisissa markkinointimateriaaleissa ilman uutta valokuvausta.
AI Upscaling kehittyy nopeasti, ja siitä on tullut yksi hyödyllisimmistä teknologioista yrityksille, joilla on laaja kuvapankki. Perehdymme aiheeseen tarkemmin omassa artikkelissaan.
Image-to-Video on seuraava suuri harppaus
Yksi nopeimmin kehittyvistä tekoälyteknologioista on Image-to-Video. Sen avulla yksittäisestä valokuvasta voidaan luoda muutaman sekunnin mittainen video, jossa kamera liikkuu luonnollisesti ja kuvaan lisätään elävyyttä.
Esimerkiksi yrityksen tuotekuva voidaan muuttaa näyttäväksi mainosvideoksi tai verkkosivun pääkuvasta voidaan tehdä liikkuva versio sosiaaliseen mediaan. Samasta kuvasta voidaan tuottaa sisältöä esimerkiksi Instagram Reelsiin, TikTokiin tai muihin videomuotoisiin kanaviin ilman erillistä videokuvausta.
Teknologian kehitys on ollut erittäin nopeaa, ja tekoäly osaa jo tuottaa uskottavaa kameraliikettä, valaistusta ja liikettä kuvaan. Tämä tekee videoiden tuottamisesta huomattavasti aiempaa nopeampaa ja edullisempaa.
Image-to-Video tulee todennäköisesti muuttamaan yritysten markkinointia yhtä voimakkaasti kuin Text-to-Image muutti muutama vuosi sitten. Kerromme teknologiasta ja sen mahdollisuuksista tarkemmin omassa artikkelissaan.
Tekoäly ymmärtää nykyään kokonaisia projekteja
Tekoäly ei käsittele enää vain yksittäisiä kuvia tai yksittäisiä tekstikehotteita. Uusimmat mallit pystyvät ymmärtämään useita kuvia, useita ohjeita ja kokonaisia projekteja samassa keskustelussa.
Esimerkiksi yritys voi antaa tekoälylle logonsa, kuvan toimistostaan, valokuvia työntekijöistä sekä ohjeet halutusta värimaailmasta. Tämän jälkeen tekoälylle voidaan pyytää esimerkiksi kokonainen markkinointikampanja, joka sisältää verkkosivujen kuvia, sosiaalisen median julkaisuja ja mainosmateriaaleja. Kaikki materiaalit noudattavat samaa visuaalista ilmettä.
Tämä on merkittävä muutos verrattuna aikaisempiin tekoälymalleihin, joissa jokainen kuva luotiin käytännössä erillisenä projektina. Nyt tekoäly pystyy säilyttämään kokonaisuuden ja hyödyntämään aiempia ohjeita koko työskentelyn ajan.
Kehitys on vasta alussa, mutta se näyttää selvästi, mihin suuntaan tekoäly on menossa. Tulevaisuudessa yritykset eivät enää pyydä tekoälyltä yksittäistä kuvaa, vaan kokonaisia markkinointikokonaisuuksia.
Mitä tämä tarkoittaa yrityksille?
Tekoäly muuttaa parhaillaan tapaa, jolla yritykset tuottavat kuvia ja videoita. Kaikkea materiaalia ei enää tarvitse kuvata kameralla, rakentaa Photoshopissa tai tuottaa videokuvausten kautta. Samasta kuvasta voidaan luoda uusia versioita eri kanaviin, vanhoja kuvia voidaan hyödyntää uudelleen ja yksittäisestä valokuvasta voidaan tehdä näyttävä markkinointivideo.
Teknologia ei kuitenkaan korvaa luovuutta eikä markkinointiosaamista. Tekoäly osaa toteuttaa ideoita nopeasti, mutta se ei tiedä, mikä puhuttelee juuri sinun asiakkaitasi tai millainen sisältö tukee yrityksesi brändiä.
Siksi parhaat tulokset syntyvät edelleen ihmisen ja tekoälyn yhteistyöstä. Kun hyvä idea, vahva brändi ja markkinointiosaaminen yhdistetään uusiin AI-teknologioihin, yritys pystyy tuottamaan laadukasta visuaalista sisältöä nopeammin ja kustannustehokkaammin kuin koskaan aiemmin.
Miten KiraffiMedia hyödyntää näitä teknologioita?
KiraffiMedia hyödyntää tekoälyä päivittäin sekä asiakkaiden että omissa projekteissaan. Käytämme AI-teknologioita muun muassa verkkosivujen kuvituskuvien, blogikuvien, uutiskuvien, hero-kuvien ja sosiaalisen median materiaalien tuottamiseen. Lisäksi hyödynnämme tekoälyä lyhyiden markkinointivideoiden tekemisessä ja erilaisten visuaalisten konseptien ideoinnissa.
Emme käytä tekoälyä pelkästään uusien kuvien luomiseen. Hyödynnämme sitä myös järjestelmäkameralla otettujen valokuvien parantamiseen, kuvien tarkkuuden kasvattamiseen, häiritsevien yksityiskohtien poistamiseen sekä kuvien muokkaamiseen eri käyttötarkoituksiin. Tarvittaessa voimme myös herättää yksittäiset valokuvat eloon muuttamalla ne näyttäviksi videoklipeiksi esimerkiksi sosiaalista mediaa varten.
Tekoäly on meille ennen kaikkea tehokas työkalu, jonka avulla voimme tuottaa laadukasta visuaalista sisältöä nopeammin ja monipuolisemmin. Lopulliset ratkaisut perustuvat kuitenkin aina asiakkaan brändiin, tavoitteisiin ja ihmisen tekemään suunnitteluun.
Tässä artikkelissa esittelimme vain tärkeimmät teknologiat yleisellä tasolla. Julkaisemme myöhemmin jokaisesta aiheesta oman syventävän oppaansa, joissa käymme yksityiskohtaisesti läpi esimerkiksi Character Consistencyn, Image-to-Videon, AI Upscalingin, Outpaintingin ja muut tämän hetken merkittävimmät tekoälyteknologiat.