Підсумки першої половини літніх читань...

От і середина літа, пройшла перша половина занять "Майстерні контент-мейкера". Сьогодні ми підіб'ємо підсумки вивченого матеріалу.

Спочатку ми займались пошуком матеріалів для роботи. З цим нам допоможуть сайти, що розповсюджують матеріали за ліцензією Creative Commons. Компанія Creative Commons займається створенням ліцензій для контенту, що вільно розповсюджується та може використовуватись будь-ким для створення власного контенту.

Для пошуку іконок та базових векторних зображень ми використовували сайт https://game-icons.net. А для пошуку фото - https://www.pexels.com/uk-ua/.

Для вибору палітри своїх робіт ми використовували сайти https://coolors.co та сервіс Microsoft Designer, як інструмент натхнення.

На черзі була обробка зображень. І першим у списку був Pixlr E, що є непоганим онлайн варіантом Photoshop. Його ми використовували для корекції кольору та різних ефектів, в основному використовуючи вкладки налаштування та фільтру.

Вдосталь насолодившись процесом швидкої фільтрації для фотографій ми перейшли до редакторів посерйозніше. І на черзі був Paint.NET. Тут ми познайомились з системою шарів та виділення. Виділяючи конкретні зони на конкретних шарах можна дуже точно змінювати композицію загальної сцени.

Більш серйозним іспитом став ще один аналог Photoshop, а саме Krita. Krita є дуже потужним інструментом для художників і дизайнерів. На відміну від Paint.NET Krita має різні типи шарів, колекцію налаштовуємих пензликів, можливість накладати ефекти та фільтри на конкретні шари і генерацію різних об'єктів та текстур. Окремо до Krita можна додати нейронну мережу, що буде генерувати прототипи на основі замальовок. Krita Diffusion заснована на нейронній мережі Stable Diffusion.

І, нарешті, останнім для першої половини наших занять став векторний редактор Inkscape. У ньому ми познайомились з основами векторної графіки, навчились працювати з кривими та шляхами, а також засвоїли правила використання потужного інструмента Trace Bitmap, що дозволяє перетворювати растрові зображення на векторні.