1. Нейросети работают на основе вероятностей, поэтому их результаты всегда вариативны. Это значит, что их ответы — результат вычисления вероятностей, а не точных алгоритмов. Даже четко сформулированный запрос периодически дает неожиданные варианты. Примите как данность: галлюцинации — неотъемлемая часть процесса, а не ошибка. Более того, иногда «галлюцинация» оказывается лучше задуманного.
2. Из-за этой неопределенности перебор вариантов становится основным методом работы. Если вам нужно визуализировать концепцию — запрашивайте не один-два варианта, а минимум 8, а лучше 16. Чем больше выборка, тем выше шанс найти тот самый образ, который соответствует вашей идее. Представьте, что нейросеть — художник или иллюстратор, который рисует эскизы: чем больше набросков он сделает, тем проще выбрать удачный. Не останавливайтесь на первом «удачном варианте» — продолжайте перебор. Давайте системе возможность галлюцинировать, это идет на пользу процессу.
Пример: нам нужен визуальный концепт «портрет креативного директора рекламного агентства на интервью в кофейне», условие: «дизайнерские очки» (а какой креативный директор без них). Делаем 16-32 вариантов в нескольких итерациях, и получаем что-то приличное, из чего можно выбирать.
3. Даже после выбора концепта процесс не заканчивается. Доработка идеи тоже требует итераций. Если вы получили подходящий персонаж, но хотите изменить что-то (как в нашем случае — убрать стаканчик с кофе и изменить оправу очков), снова используйте перебор. Даже в режиме работы с продвинутыми системами в режиме диалога — всегда делайте дубли. Каждая новая генерация будет добавлять детали, которые можно комбинировать или уточнять. Логика: выбираете десктопный инструмент — выбираете модели, тонко настраиваете параметры — устанавливаете пакетную генерацию, запускаете 16 вариантов — экономите время и получаете относительно полный контроль над процессом.
4. Локальные решения, вроде десктопных нейросетей, часто оказываются практичнее облачных сервисов (хотя чат — тоже очень эффективный инструмент). Облако может ограничивать количество одновременных запросов или скорость обработки, тогда как на своем компьютере вы можете генерировать десятки вариантов параллельно. Например, создать 32 версии концепта логотипа за раз — задача, которая в облаке потребует времени или денег, а на локальной системе решается в фоновом режиме, за чашкой кофе, так сказать.
5. Работайте с промтпами, как с настройкой вероятностей. Каждый уточненный промпт повышает шансы получить желаемое, но не гарантирует точности результатов. Даже идеально составленный запрос даст вариации. Поэтому после настройки снова нажимайте «генерация»: следующий вариант может оказаться точнее и интереснее предыдущего, не жадничаем, делаем не менее 8-16 вариантов на каждую итерацию. Но предела совершенству нет, остановится в переборе иногда тоже полезно.
6. Главная сила генеративного ИИ — синтез новых идей из базовых элементов. Он не копирует, а комбинирует. Просим нарисовать «чистую» Мону Лизу — получаем массу аллюзий и переработок. Даем оригинал в качестве промпта — получаем Мону Лизу, но категорически другую.
«Мона Лиза в стиле Лего» — это новый объект, рожденный из слияния двух базовых элементов — «Мона Лиза» и «Лего». Нейросеть разбивает исходные элементы на паттерны и собирает их в неожиданных сочетаниях. Чем больше вариантов — тем больше неожиданных сочетаний и тем ярче «новый», сконструированный образ.
В какой-то степени автор — больше куратор. Его задача — управлять процессом, а не ждать идеального результата с первого раза. Генерировать варианты массово, отбирать самые удачные. Повторять цикл «генерация — отбор — уточнение», пока не получится искомое.
Ремарка: работа с генеративными системами, это геймификация (вернее, «тиктокизация»): мы не знаем, что она нам нагенерирует. Когда происходит «выдача», можно попасть в зависимость, как от своей ленты в соцсетях: «ещё немного, ещё один ролик и спать».
Добавлю: при работе с текстами принцип не меняется. Сидим у реки и ждем, когда из мешочка с белыми шариками таки выпадет один красный.
P. S. Вот workflow генерации картинки для иллюстрации.