Мы все в детстве мечтали увидеть привычный мир, собранный из кубиков. Представьте павильон Космос на ВДНХ: тысячи деталей, характерный блеск пластика, узнаваемые пупырышки на стыках. Раньше 3D-художники тратили на это месяцы. Сейчас нейросети делают это за 30 секунд.
Мы решили проверить, как справятся с этим стилем Google Gemini nano banano, Rave, Grok AI и FLUX.2. Но топовые нейросети (особенно Nano Babana, Mijorney) не жалуют российские IP и могут выдавать ошибки. Мы не стали мучиться и арендовали облачный сервер (VPS). Это наш шлюз с чистым белым IP-адресом. Как мы развернули такой вариант, вы можете посмотреть у нас на канале.
А теперь — к эксперименту. Просто сказать нейросети «нарисуй дом из лего» — не всегда бывает достаточно. Секрет идеальной картинки метод — Knolling, при котором объекты выровнены под углом 90 градусов, как в инструкции по сборке.Мы скармливали нейросетям один и тот же сложный промпт с настройками света и текстур. Полный технический текст промпта вы можете найти в наших заметках. Ну а теперь давайте посмотрим, как по-разному поняли эту задачу главные ИИ-архитекторы.
Превращаем ВДНХ в конструктор
Для чистоты эксперимента мы взяли сложное фото арки Главного входа ВДНХ с тюльпанами и прогнали его через четыре нейросети с одинаковым промптом. Задача была со звездочкой: алгоритм должен был превратить строгую архитектуру (колонны, статуи) в макет, а хаотичное поле живых цветов на переднем плане — в аккуратные пластиковые детали.
1. Grok AI
Начали с хулигана от Илона Маска. Алгоритм попытался переосмыслить сцену слишком творчески.
- Вердикт: 2 из 10.
- Что получилось: Нейросеть ушла от реализма в абстракцию. Вместо точного архитектурного макета мы получили сюрреалистичную картинку с нарушенными пропорциями и странными объектами в небе. Это может быть интересно как арт-концепт, но на классический LEGO-набор это пока не похоже. Для задач, где важна строгая геометрия, инструмент требует доработки.
2. ReVe
Дальше мы загрузили промпт в ReVe. Это менее известный, но интересный инструмент..Ну а теперь давайте посмотрим, как по-разному поняли эту задачу главные ИИ-архитекторы.
- Вердикт: 6 из 10.
- Что получилось: ReVe неплохо справился с общей геометрией арки — статуи и колонны узнаваемы. Однако картинке немного не хватает объема. Освещение получилось достаточно ровным, без глубоких теней, из-за чего пропадает ощущение глянцевого пластика (ABS). Модель выглядит скорее как компьютерный 3D-эскиз, чем как фотография реального конструктора на столе.
3. Google Gemini
От продукта Google мы ожидали яркой и сочной картинки.
- Вердикт: 7 из 10.
- Что получилось: Результат достойный, но со своей спецификой. Тюльпаны действительно похожи на конструктор, цвета приятные и мягкие. Однако нейросеть сильно стилизовала окружение — небо и облака выглядят немного «мультяшными», как фон в видеоигре. Это красивая иллюстрация, но эффект «фотореализма» здесь выражен не так ярко, как хотелось бы.
4. FLUX.2
И наконец, в бой вступила модель FLUX.2.
- Вердикт: 10 из 10.
- Что получилось: Нейросеть сгенерировала сразу 4 варианта, и все они попали в цель.
- Детализация: Тюльпаны — это не просто красные пятна, а конкретные детали, где видны крепления («пины») и отдельные элементы.
- Свет: Параметр Global Illumination отработал отлично. Видны реалистичные блики на гранях и естественные тени. Картинка выглядит так, будто этот набор действительно существует и его сфотографировали макро-объективом.
Итоги
Если ваша цель — максимальный фотореализм, FLUX.2 справляется с задачей лучше всех. Остальные инструменты подойдут для более стилизованных или абстрактных задач.
Чтобы генерация проходила быстро и без ошибок доступа, мы работали через свой сервер-шлюз. Это простое решение для стабильного соединения и чистого IP. Подробности настройки есть в нашей инструкции, а готовый код промпта для копирования мы оставили в заметках.
Но мы не остановились на ВДНХ. Получив отличный результат во FLUX.2, мы решили построить из конструктора и другие знакомые локации. Вот что у нас получилось.