Как правильно писать промпты для AI-генерации изображений

Мой опыт работы с AI-генерациями начинался довольно стандартно.

С появлением первых популярных инструментов (Midjourney и аналогичных моделей) я начал экспериментировать: загружал фотографии, формулировал общие запросы вроде «сделай красиво», «помести предмет в интерьер», «добавь атмосферу».

На первый взгляд результаты выглядели впечатляюще: фотореалистичные сцены, цельная картинка, визуальная убедительность. Но я смотрел на результат не как на абстрактное изображение, а как предметный фотограф — для которого ключевым элементом кадра является сам объект. Его форма, конструкция, пропорции и мелкие детали для меня важнее общего впечатления. Именно поэтому даже небольшие отклонения сразу бросались в глаза.

Наряду с визуально привлекательными вариантами регулярно возникали проблемы:

• форма объекта начинала «плыть»;
• исчезали отдельные элементы конструкции;
• повторяющиеся детали менялись от генерации к генерации;
• объект выглядел правдоподобно, но уже не соответствовал оригиналу.

Для абстрактной картинки или иллюстративного контента такие отклонения могут быть допустимы. Но в предметной и коммерческой фотографии даже минимальное искажение формы — это уже ошибка.

На первом этапе эти проблемы легко списывались на «сырость технологии». Однако со временем стало очевидно: причина не в нейросети как таковой, а в постановке задачи.

Ключевым моментом стало понимание простой закономерности:

если объект уже снят с конкретного ракурса и при определённом освещении, попытка изменить эти параметры на этапе генерации практически гарантированно приводит к искажениям.

Нейросеть не анализирует объект как физическую сущность. Она работает с визуальными паттернами, статистикой и вероятностями. Для неё не существует «кнопки», «стыка» или «толщины материала» — есть только визуальные совпадения и предположения.

С этого момента мой подход к генерации перестал быть экспериментальным и стал техническим.

Дальнейшая часть статьи как раз посвящена тому, как выстроить эти ограничения на практике и снизить риски искажений при работе с реальными объектами.

Что важно понять на практике

Речь не о том, чтобы писать «меньше слов». Речь о том, чтобы меньше заставлять нейросеть угадывать.

Когда:

• главное зафиксировано жёстко;
• второстепенному дана ограниченная свобода;

AI работает в комфортных для себя рамках и не ломает объект.

Вывод: Ракурс и характер света — часть якоря реальности. Если их не трогать, а сцену подбирать под исходную съёмку, AI перестаёт быть хаотичным экспериментом и становится рабочим инструментом. Чем проще и точнее задан вектор, тем выше контроль над результатом. Именно поэтому AI-генерация эффективна как задание направления, а не как попытка заменить полноценное техническое задание фотографа или продюсера.

Почему «более простой» промпт работает лучше

Речь не о том, чтобы писать меньше слов, а о том, чтобы меньше заставлять нейросеть угадывать.

Чем точнее зафиксировано главное и чем меньше второстепенных требований:

• тем меньше интерпретаций;
• тем выше стабильность формы;
• тем предсказуемее результат.

Именно поэтому AI-генерация лучше работает как задание направления, а не как попытка заменить полноценное техническое задание фотографа или продюсера.

Вывод: Чем проще и точнее задан вектор, тем выше контроль над результатом. Не зажимая нейросеть жёсткими рамками там, где это не нужно, и фиксируя только критичные параметры, можно получить управляемую генерацию, которая дополняет реальную съёмку, а не пытается её заменить. AI эффективен не тогда, когда ему говорят всё, а тогда, когда ему чётко объясняют, что нельзя менять — и где можно работать свободно.

Этот пункт проще всего понять как правило из монтажки: не пытайся «чинить» неудачный дубль — пересними дубль в чистых условиях.

AI‑генерация работает похожим образом. Нейросеть не правит картинку как Photoshop, а каждый раз пересобирает её заново. И если в первом варианте появились мелкие артефакты (по форме, фактуре, деталям), то при попытках «докрутить» их в той же ветке они часто:

• закрепляются;
• усиливаются;
• повторяются из раза в раз.

Самое коварное — даже если ты снова загружаешь исходник и вставляешь новый промпт в том же чате, у модели остаётся контекст переписки. Он влияет на то, какие решения она считает «нормой», поэтому ошибки могут тянуться дальше.

Чтобы не воевать с накопленным контекстом, я разделяю процесс на две зоны — и это ключ к стабильности.

Зона 1. Проект (лаборатория промпта) Здесь мы обсуждаем задачу, формулируем ограничения и правим промпт на основе результата.

Зона 2. Генерация (чистый чат) Здесь мы только запускаем генерацию: исходник + финальный промпт → результат.

Рабочая схема в 5 шагов

1. В проекте собрали промпт.
2. Открыли новый чат для генерации и запустили: исходник + промпт.
3. Если результат не устраивает — не правим в этом же чате.
4. Возвращаемся в проект, показываем результат и формулируем точечно, что не так (например: «поплыла геометрия снизу», «упростились детали», «свет не совпал»).
5. Правим промпт и снова делаем генерацию в новом чате с нуля.

Так логика становится простой: проект — место для анализа и сборки промпта, новый чат — место для «чистого» запуска.

Это экономит время и повышает шанс получить вариант, который максимально близок к исходнику по объекту.

В коммерческих задачах AI‑генерация практически никогда не используется в «чистом» виде — именно из‑за тех самых вероятностных искажений, о которых шла речь выше. На практике рынок давно пришёл к более осторожному и гибридному подходу.

Самый распространённый рабочий сценарий — генерация среды и ручная интеграция реального объекта.

Эту логику мне не раз подтверждали ретушёры, с которыми я работаю и общаюсь. И это показательный момент: ретушёры — как раз те специалисты, для которых появление нейросетей могло бы стать условной «манной небесной», упрощающей и ускоряющей работу. Но на практике они рассуждают иначе.

Если перед ними стоит коммерческая задача и есть реальный предмет, уже отснятый корректно, им проще и надёжнее:

• сгенерировать фон, атмосферу или окружение; 
  
• определить, как предмет должен стоять в этой среде; 
  
• и затем вручную интегрировать объект в сгенерированную сцену.
  

Почему так?

Потому что любая генерация объекта целиком — это риск. Даже при аккуратном промте нейросеть может:

• упростить форму;
• изменить пропорции;
• потерять или исказить мелкие, но важные элементы;
• неверно интерпретировать материалы и кромки.

Когда предмет вставляется вручную, этих рисков просто нет — объект остаётся тем самым, который был снят камерой.

Еще один пример —  крупные ювелирные бренды. Сейчас всё чаще стали использовать сгенерированых моделей или окружение, потому что это быстрее и дешевле, чем полноценная съёмка, но сами изделия при этом по‑прежнему снимаются отдельно и потом интегрируются в сцену вручную.

Причина всё та же — цена ошибки.

В ювелирке любое несоответствие формы, размера, посадки или пропорций — это не просто визуальный дефект, а репутационный и коммерческий риск. Возвраты, претензии, потеря доверия к бренду — слишком высокая цена за «удобство» генерации.

Именно поэтому рынок уже фактически проголосовал за осторожный подход:

AI отлично подходит для генерации среды, контекста и атмосферы. Но когда речь идёт о реальном продукте, который должен соответствовать оригиналу — контроль остаётся за реальной съёмкой и ручной интеграцией.

Ещё один наблюдаемый эффект, о котором мне говорили ретушёры, — кривая хайпа.

Сейчас у нас AI‑генерации воспринимаются как «магия» и универсальная кнопка: все пробуют, все шумят, все хотят «сделать круто и дешево». Но по их опыту, европейский рынок уже постепенно наигрался в тотальную генерацию и начинает возвращаться к более натуральной подаче.

Логика простая: сначала инструмент появляется — и его используют везде, иногда без понимания задач и ограничений. Потом наступает отрезвление.

Это уже было с другими технологиями:

• Photoshop сначала использовали «на максимум» — пока рынок не устал от очевидной искусственности;
• цифровые камеры когда-то обещали «заменить всё» — но в итоге ценность качественной оптики, света и продуманной съёмки только выросла;
• смартфоны дали всем возможность снимать — но не отменили профессиональную фотографию.

С AI‑генерациями происходит похожая история.

Прагматика рынка (особенно там, где высока цена ошибки) приводит к тому, что генерации чаще остаются в роли вспомогательного инструмента:

• сгенерировать модель/сцену/атмосферу, где допустима вариативность;
• а реальные изделия, критичные детали и точное соответствие — удерживать на стороне реальной съёмки и ручной интеграции.

И это, на мой взгляд, здоровый сценарий. Генерация сильна там, где нужна вариативность и скорость. Но там, где важна точность и доверие к продукту, рынок неизбежно возвращается к контролируемой реальности.