В мире нейросетей есть одна большая боль, и это рандом. Да, просто случайность, которая зависит, как минимум, от модели нейросети и агрегатора. Вы генерируете шедевр, но стоит попросить ИИ «сделать то же самое, но с другого ракурса» — и начинается хаос и, как говорят зумеры, «кринж». Кресло превращается в диван, окно переезжает на другую стену, а освещение меняется с закатного на полуденное.
В личных проектах на это можно закрыть глаза. Но когда мы говорим о коммерческой работе, где нам нужно показать уровень полноценной фотосессии, такая нестабильность фатальна.
Разработали методу, благодаря которой мы можем сохранять стабильность сцены с поразительной точностью. Рассказываю, как это работает и какой ценой дается такой результат.
Проблема не в модели, проблема в стенах
На данном этапе развития технологий (речь про начало 2026 года) мы уже научились довольно легко сохранять лицо модели и конкретный товар. С этим проблем нет. Главный вызов сейчас — это стабильность окружения.
Представьте: вам нужно снять серию кадров в одной и той же комнате. В реальности фотограф просто ходит вокруг модели, меняет ракурс камеры, иногда переставляя свет. В нейросети же каждая новая генерация — это создание пространства практически с нуля.
Как заставить алгоритм «запомнить» расстановку мебели и свет?
Наш алгоритм: сохраняем сцену неизменной
На словах процесс выглядит логично и даже просто, но за ним стоит глубокое понимание геометрии пространства. Вот как мы это делаем:
- Генерируем изображения каждой стороны сцены по кругу (как если бы фотограф находился внутри комнаты);
- Сшиваем все получившиеся изображения видом сверху;
- Снимаем с любой точки в пространстве, используя необходимые генерации в виде референсов и точного промпта.
Кнопка «сделать красиво»
Звучит как магия: «Сделай мне 3D-сцену и крути камерой». Но давайте будем честными — за кнопкой «сделать красиво» всегда стоит кропотливый (иногда выматывающий) труд.
На деле же, чтобы сгенерировать полную серию изображений у меня ушло порядка 70 генераций. Зато каждый элемент стоит на своем месте и все подсвечено так, как мне нужно.
Зато результат того стоит. Мы получаем не просто набор разрозненных картинок, а цельную историю. Каждый элемент стоит на своем месте, а сцена подсвечена именно так, как было задумано в начале. Это уже не «генерация по запросу», а полноценная фотосессия (только нам не пришлось выходить из дома).
P.S. Тема контроля и стабильности — одна из самых горячих сейчас. Сегодня на моем курсе мы как раз открываем модуль «Большой практики». И там мы будем вдоль и поперек пройдем все нюансы генерации статичного и видео контента с последующими монтажами и нанесением инфографики.
Думаю, вам будет интересно с нами, раз уж вы открыли и дочитали до конца эту статью. Ссылка на курс https://contentmakermp.ru/ и ссылка на телеграм https://t.me/infograf_prodal