Как генерировать изображения с помощью нейросетей

Вы, наверное, уже сталкивались с ситуацией, когда дизайнер занят, а идея для визуала горит. Хочется быстро показать концепт заказчику, сделать обложку для статьи, визуализировать продукт. Казалось бы, простая задача — сгенерировать изображение за пару минут. Но результат часто разочаровывает: лицо искажено, цвета странные, стиль не тот.

Прежде чем писать эту статью, я протестировал десятки разных промптов в генераторах, сравнивал результаты, менял формулировки по одному слову, наблюдал, как на выходе меняется свет, композиция, стиль и даже «характер» картинки. Где-то промпт давал идеальный визуал с первого раза, а где-то небольшая неточность превращала изображение в хаос.

Эта статья — для тех, кто хочет перестать тратить время на случайные попытки и разобраться, как генерировать изображения осознанно. Мы шаг за шагом разберем, как работают генераторы, как писать качественный текстовый промпт, и почему именно он определяет качество и стиль изображения. А заодно я покажу на реальных примерах, какие формулировки работают, какие — нет, и как небольшие изменения текста приводят к разным результатам.

Могут ли нейросети заменить художника

Нет, нейросети не могут заменить художников. Они способны автоматизировать часть рутинных задач, но не обладают художественным мышлением, интуицией и чувством контекста.

ИИ отлично справляется с быстрым созданием визуалов: концепт-артов, эскизов, вариаций идей. Когда нужно сгенерировать картинку для теста макета, баннера или иллюстрации к статье — он незаменим по скорости. Однако в основе любого визуального решения лежит идея, эмоция и символизм — то, что пока не поддается алгоритму.

Художник понимает, как передать замысел через композицию, цвет, ритм формы. Он чувствует задачу бренда, аудиторию, контекст. А нейросеть, опираясь на вероятности, просто комбинирует паттерны, найденные в миллионах изображений. Поэтому она может вдохновлять, помогать, ускорять, но не создавать подлинно авторское высказывание.

Как работают генераторы изображений

Чтобы понять, как сгенерировать картинку с помощью нейросети, важно разобраться, что происходит внутри модели. Основа большинства современных инструментов — это text-to-image система: вы вводите текстовый промпт (запрос), а нейросеть превращает слова в визуальные формы.

Как это работает? Алгоритм «читаeт» текст, выделяет ключевые слова, стиль, контекст и создаeт набор визуальных ассоциаций. Он опираeтся на статистические связи между словами и изображениями, изученные на миллионах картинок. То есть, когда вы пишете “sunset over the ocean in cinematic style”, модель вспоминаeт, как выглядят закаты, как передаeтся вода и что характерно для “cinematic style”.

Большинство современных генераторов используют diffusion-модели — методы, где изображение постепенно возникает из шума. Сначала модель создает случайный набор точек, затем шаг за шагом «очищает» его, приближая к ожидаемому результату. На каждом этапе она сравнивает промежуточную версию с внутренними шаблонами, пока не получит картинку, соответствующую промту.

Ранее применялись GAN-модели (Generative Adversarial Networks), где две нейросети «соревновались»: одна генерировала изображения, а другая оценивала их реалистичность. Сегодня diffusion-подход дает больше контроля над деталями и качеством — можно задать стиль, формат, пропорции.

Модель не «рисует» в привычном смысле. Она восстанавливает вероятную структуру изображения, основываясь на статистике. Поэтому качество результата зависит не только от технологии, но и от точности вашего промта.

Как написать качественный промт

Когда человек впервые пробует генерировать картинки нейросетью, результат часто вызывает недоумение: то фон странный, то руки у персонажа неестественные, то композиция “плывет”. Причина проста — неумение формулировать запрос. Текстовый промпт — это инструкция для модели. От того, насколько она точна и структурирована, зависит реалистичность результата, качество и стиль изображения.

Хороший промт — это не набор случайных слов, а описание, в котором есть сюжет, контекст, стиль и технические параметры. Чем яснее и логичнее вы объясните задачу, тем точнее нейросеть ее выполнит.

Давайте разберем ключевые элементы, которые помогут создать картинку с помощью нейросети без искажений и лишних деталей.

Язык промта и влияние на результат

Большинство моделей обучались на англоязычных данных. Поэтому, если вы формулируете запросы по-русски, нейросеть может не понять художественные стили, освещение или атмосферу. Например, фраза “туманное утро” может интерпретироваться непредсказуемо, а “foggy morning” даст точный визуальный эффект.

Решение — гибридные промты. Основную идею можно писать на русском (“девушка у моря”), но ключевые визуальные параметры лучше обозначать на английском: “soft lighting, cinematic, detailed background”. Так вы добьетесь правильной стилистики без потери смысла.

Контекст и цель промта

Когда вы формулируете запрос, важно понимать, зачем создается изображение. Это напрямую влияет на качество и стиль изображения. Один и тот же сюжет может выглядеть совершенно по-разному, если цель — баннер, иллюстрация к статье или фоновый визуал для сайта.

Например, запрос “человек за компьютером” без контекста дает стандартную стоковую картинку.

А если добавить “для обложки статьи о кибербезопасности, в стиле digital concept art, с холодным освещением” — нейросеть создаст выразительный кадр с нужным настроением.

Контекст помогает алгоритму выбрать композицию, фокус и даже палитру. Модель понимает не смысл фразы, а ее ассоциации, поэтому уточнение цели делает визуал точнее и ближе к задаче.

Указание художественного стиля

Стиль — главный инструмент, который задает характер изображения. Когда вы формулируете промт, важно сразу определить, в каком направлении мыслит нейросеть.

Укажите художественное течение, жанр или источник вдохновения. Например: “digital concept art”, “Baroque oil painting”, “cyberpunk cityscape”, “inspired by Studio Ghibli”.

Если не задать стиль, генерация может получиться нейтральной, без эмоционального акцента. Когда же стиль обозначен, модель точно знает, какие визуальные ассоциации использовать — от мазков и света до структуры пространства.

Художественный стиль влияет на все: освещение, текстуры, пропорции, даже на тип эмоции, передаваемой кадром. Если вы хотите реалистичный портрет — добавляйте “photorealistic”, “realistic lighting”, “sharp details”;. Если нужно настроение фэнтези — используйте фразы “fantasy illustration”, “dreamy light”, “soft focus”. Чем точнее стиль, тем гармоничнее итог.

Технические параметры изображения

Чтобы получить результат без искажений, важно контролировать технические параметры прямо в промте. Указывайте:

• ориентацию кадра: landscape, portrait, square;
• разрешение и детализацию: 4k, high detail;
• фокус и глубину резкости: depth of field, bokeh;
• ракурс: top view, wide shot.

Эти настройки управляют структурой изображения, помогая добиться нужного баланса между реализмом и стилем. Для обложек подойдут горизонтальные композиции, для портретов — вертикальные.

Даже простое уточнение “high detail, cinematic lighting” способно поднять уровень результата в разы. Точные параметры дают модели опору, исключая случайность.

Цвет и настроение

Освещение и цветовая палитра задают эмоциональный тон. Вы можете управлять атмосферой через фразы вроде “warm lighting”, “neon glow”, “dramatic shadows”, “soft pastel tones”.

Теплые оттенки создают ощущение уюта и живости, холодные — сдержанности и глубины. Контраст света добавляет выразительности. Продумывайте, что вы хотите передать зрителю — спокойствие, энергию, загадочность — и включайте это в промт.

Количество и тип объектов

Когда вы создаете картинку с помощью нейросети, не оставляйте композицию на волю алгоритма. Уточняйте количество и расположение элементов:

• one person centered,
• three characters standing in a row,
• crowded street with cars.

Для портретов важно указывать возраст, пол, выражение лица, позу, фон. Например: “young woman smiling”, “soft background”, “cinematic portrait lighting”.

Без этих деталей модель часто добавляет лишние предметы или создает «артефакты» — случайные элементы, неуместные в композиции.

Negative prompt — исключения

Не всегда важно, что включить — иногда нужно задать, то чего не должно быть. Это делается через negative prompt.

Фразы вроде “no text watermark”, “no blurry background”, “no extra limbs”, “no bad anatomy” помогают избежать типичных ошибок генерации. Особенно они полезны при создании людей, животных и сложных сцен.

Negative prompt работает как фильтр: убирает лишнее и повышает качество итогового кадра. Его можно рассматривать как инструмент контроля — вы указываете модели не только направление, но и ограничения.

Эксперименты с моделями и параметрами

Даже идеально написанный промт даст разные результаты в разных системах. Каждая модель ИИ использует собственные алгоритмы обработки изображений и интерпретирует слова по-своему.

Если цель — сгенерировать изображение с нужным уровнем реализма, стоит экспериментировать с параметрами:

• seed — задает начальное состояние шума, влияющее на композицию;
• guidance scale — определяет, насколько строго модель следует запросу;
• steps — количество итераций, от которых зависит детализация.

Пробуя разные настройки, можно добиться идеального сочетания художественности и точности.

Комбинация разных инструментов

Профессионалы редко ограничиваются одной платформой. Часто генерируют картинки нейросетью, а затем дорабатывают их другими ИИ-инструментами. Один сервис создает базовую композицию, другой — улучшает освещение, третий — повышает разрешение и устраняет шум.

Такой подход позволяет добиться высокой реалистичности результата, особенно когда требуется качество для печати или рекламных макетов. Например: Midjourney — для идеи, Stable Diffusion — для точной детализации, а Photoshop с плагинами — для финальной ретуши.

Главное — понимать, какую задачу решает каждый инструмент. Один лучше справляется с лицами, другой — с текстурами и глубиной, третий — с цветовой коррекцией. Комбинация моделей делает результат не только точным, но и визуально выразительным.

Создание собственной библиотеки промтов

Если вы регулярно работаете с визуалами, заведите библиотеку промтов. Храните проверенные формулировки для разных типов задач: портреты, фоны, предметы, сцены, архитектура. Это экономит время и помогает сохранять единый стиль.

Библиотеку удобно вести в заметках или прямо в интерфейсе генератора — многие сервисы позволяют сохранять шаблоны. Каждый успешный промт — как готовый инструмент, который гарантирует предсказуемое качество.

Сравнение качественного и некачественного промта

Чтобы понять, почему важно уделять внимание деталям, рассмотрим пример. Возьмем качественный и некачественный промты и создадим изображения с помощью Bing Image Creator. Подробнее про Bing Image Creator и другие ИИ для генерации изображений читайте в нашей статье “Бесплатные нейросети для генерации изображений”.

Некачественный промт: “Девушка в городе”

Запрос слишком общий, поэтому модель сгенерировала не девушку, а ребенка. Нейросеть не понимает возраст, стиль, композицию и контекст, из-за чего появляются случайные результаты и несоответствия.

Качественный промт: “Young woman standing on a busy city street at sunset, cinematic lighting, realistic portrait, depth of field, soft shadows, detailed background, 4k”

Теперь модель получает четкие инструкции. Она понимает контекст (“город”), время суток (“закат”), стиль (“cinematic lighting”), технические параметры (“4k”, “depth of field”) и композицию (“portrait”).

Разница — колоссальна. Первый запрос дает случайный визуал, второй — полноценный кадр с правильной композицией и атмосферой.

Примеры генераций изображений

Рассмотрим реальные кейсы генерации из Telegram-канала «Виктория AI Дизайнер». В этом канале автор регулярно публикует качественные промты и показывает, какие результаты можно получить при грамотной формулировке запроса. Эти примеры демонстрируют, как четкое описание задачи, деталей сцены, света, композиции и стиля позволяет добиться фотореалистичных и эстетичных изображений.

Пример 1 — Кинематографичный зимний портрет

Задача: Создать кинематографичный портрет женщины на фоне зимнего пейзажа, подчеркнув атмосферу холода, мягкий свет и национальные элементы.

Промт: “Cinematic profile of an elegant woman eating red caviar with a spoon from a traditional Russian bowl of Khokhloma, she touches the spoon with her lips. She had pleasure on her face, that made her even close her eyes. A woman in a gray fur hat and a dark coat, red lips, snowy winter background, soft natural light, the view of the film kodak portra 400, high detail on the lips and calves, realistic textures, shallow depth of field, warm glare and cool shadows, luxurious winter aesthetics of the USSR of the 1980s, Helios 44-2 58 mm f2 lens”.

Результат: ИИ создает реалистичный зимний портрет: мягкий рассеянный свет, холодные тона, снежный фон. Детали — меховая шапка, ложка, традиционная хохломская чашка — четкие и выразительные. Изображение выглядит кинематографичным: правильный баланс света, естественные тени, ровная тональность и хорошая проработка кожи и текстур.

Пример 2 — Уютная бытовая сцена в светлой кухне

Задача: Передать атмосферу домашнего уюта, легкости и естественного света в современном интерьере.

Промт: “Кинематографическое фото Hasselblad девушки, сидящей на полу в светлой кухне белого цвета. Она одета в уютную белую пижаму, усыпанную мелкими красными сердечками, с длинными рукавами и широкими штанами, создающими атмосферу уюта и беззаботности. Ее накладные пышные ресницы придают взгляду выразительность, а волосы аккуратно собраны в пучок с легкими прядями, обрамляющими ее лицо. Рядом с девушкой на полу лежит большая пицца в коробке, распахнутой, как будто готовой к дегустации. Она держит один кусочек пиццы в руке, с легким наслаждением, будто углубилась в момент радости и расслабления. Естественное освещение проникает через окно, создавая мягкие тени и поддерживая ощущение домашнего тепла и непринужденности. Цветовая палитра сочетает нежные белые и приятные красные оттенки, придавая изображению живость и теплую атмосферу. Эта сцена вызывает любовь к простым радостям жизни, создавая настроение беззаботного удовольствия”.

Результат: ИИ создает чистый, мягкий кадр: светлая кухня, аккуратный дневной свет из окна, спокойная цветовая палитра. Женщина сидит на полу в легкой пижаме, сцена выглядит естественной и расслабленной. Хорошо переданы объем, текстуры, мягкие тени и глубина кадра.

Пример 3 — Многослойная предметная композиция

Задача: Сделать сложный предметный кадр для рекламной подачи, используя параллакс, боке и многоплановое построение композиции.

Промт: “Создайте многослойную композицию с глубоким эффектом параллакса и боке:

1. Самый передний план (максимально близко к камере, сильное размытие):
   • Половинка грейпфрута, размытая до состояния оранжевого пятна
   • Несколько малин, создающих размытые красные акценты
   • Долька лайма, превращающаяся в размытое зеленое пятно
2. Ближний план (легкое размытие):
   • Сочные кубики манго
   • Веточка с красными ягодами
   • Палочки корицы
3. Средний план (в фокусе):
   • Флакон Miss Giordani — главный элемент композиции, абсолютно четкий
   • Белый цветок (похожий на жасмин) справа от флакона
   • Ваниль
4. Дальний план (легкое размытие):
   • Зеленые листья плюща
   • Розовый цветок (похожий на шиповник)
   • Мелкие белые цветы
5. Фон: Чистый светло-серый градиент

Технические детали:

• Глубина резкости: очень малая, чтобы создать сильное боке на переднем плане
• Освещение: мягкое, естественное, слегка теплое
• Фокусное расстояние: длинное, для усиления эффекта боке
• При движении/скролле каждый слой должен двигаться с разной скоростью, создавая глубокий 3D-эффект

Флакон духов должен оставаться центральным элементом композиции, всегда находясь в идеальном фокусе, в то время как остальные элементы создают глубину и атмосферу через разные уровни размытия и движения”.

Результат: Получается профессиональная предметная фотография:

• передний план мягко размыт, создавая глубину;
• центральный объект находится в резкости и служит главным акцентом;
• задний план поддерживает цветовую гармонию.

Композиция выглядит дорогой, объемной и идеально подходит для эстетичных продуктовых визуалов.

Частые ошибки при генерации изображений

Даже опытные пользователи совершают ошибки, когда генерируют изображения в нейросетях. И дело не в инструментах, а в формулировках. Ошибочный промт может свести на нет усилия — нейросеть просто не поймет задачу. Ниже перечислены самые распространенные случаи, из-за которых страдает качество и реалистичность результата.

1. Слишком короткие описания. Промт “кот в парке” не дает модели контекста. Она не знает, день ли сейчас, в каком стиле нужно создать изображение, что должно быть на фоне. Добавьте детали: “cat sitting on the bench in a park at sunrise, soft lighting, cinematic photo”.
2. Перегруженные запросы. Когда в одной строке десятки прилагательных, модель теряет фокус. Лучше сделать два промта и сравнить результаты, чем пытаться объединить все в один.
3. Игнорирование технических параметров. Если не задать ориентацию кадра, ракурс, глубину резкости, можно получить искажения пропорций и нелогичную композицию.
4. Отсутствие negative prompt. Пренебрежение этим инструментом ведет к артефактам — дополнительным рукам, размытым фонам, водяным знакам.
5. Неверный язык промта. Русские описания часто интерпретируются неточно, особенно когда речь идет о художественных направлениях или освещении.
6. Ожидание “догадки” модели. ИИ не читает мысли. Если промт неоднозначен, результат будет случайным. Четкая структура — залог предсказуемости.

Заключение

ИИ не заменяет художника, но становится мощным инструментом визуального производства. Чтобы получить результат уровня профессиональной иллюстрации, нужно понимать, как сгенерировать картинку с помощью нейросети — от построения промта до выбора стиля и параметров.

Нейросеть не делает чудес, она помогает ускорить рутину, разнообразить идеи, протестировать гипотезы. А качество результата зависит не от модели, а от того, кто и как ей управляет.

Создайте свою библиотеку промтов, экспериментируйте с инструментами, анализируйте, как меняется реалистичность результата от формулировок — и вы превратите генерацию в точную и предсказуемую технологию.