Раньше, чтобы сделать хорошее фото товара, приходилось устраивать мини-съемки, как для кино. Нужно было найти студию, модель, визажиста, фотографа, ретушера – и все это стоило дорого, тысяч пятьдесят, а то и больше, и занимало кучу времени, около недели. Если снимок не цеплял, деньги просто вылетали в трубу. И приходилось начинать сначала.
Сейчас все по-другому. Появилась идея заменить фотографа нейросетью. Берешь обычное фото товара, сделанное на телефон, загружаешь в нейросеть и просишь сделать конфетку. Главный вопрос: заметит ли покупатель разницу и повлияет ли это на продажи? Похоже, что результаты таких экспериментов заставляют задуматься о том, как делать контент дальше.
В плане расходов железо уступает кремнию
Обычно фотосъемка – это дорого. Платить надо не только спецам, но и за простой, перевозку и аренду оборудования. Все организовать – та еще задачка. Надо со всеми договориться, привезти товар, отпарить его, свет настроить. И чтобы получить фото, нужно минимум пять дней. А если фон или свет не понравятся, все по новой.
Но с нейросетями все по-другому. Подписка на сервис стоит около двух тысяч в месяц. Промпт-инженер за пару часов может сделать кучу вариантов. И фото выходит по цене чашки кофе. Больше не надо зависеть от погоды, настроения модели или занятости студии.
И дело не только в деньгах. Нейросети дают свободу действий. Хотите кроссовок на Марсе или в руках киберпанк-модели? Без проблем, за минуту сделаем. Фотограф такое не сможет без дорогущей графики.. Это позволяет проверять самые смелые идеи и находить то, что привлечет внимание покупателя среди множества товаров.
ИИ побеждает в слепом тесте
Чтобы проверить, насколько хороши нейросети, мы провели эксперимент. Взяли обычный флакон духов. Сначала заказали классную студийную фотосессию. Фотограф постарался: свет, реквизит – все как надо. Получились отличные снимки, все по стандартам.
Потом подключили нейросеть и попросили ее создать идеальную картинку с этим же флаконом. И она выдала: брызги, неон, все летает. Запустили оба варианта в рекламу, чтобы посмотреть, на какой больше кликают. Сгенерированное изображение получило CTR на сорок процентов выше. Людям больше понравилась картинка, созданная ИИ.
В чем секрет? Все дело в глянцевом эффекте. Нейросеть создает что-то вроде гиперреальности. Показывает товар не таким, какой он есть, а таким, каким мы хотим его видеть. Идеальная картинка, ни пылинки, блики perfect, композиция – огонь. Для мозга это сигнал: Премиум-продукт!. Получается, сладкая ложь продает лучше, чем правда.
Чтобы получить отличную картинку, нужен точный запрос
Часто бывает, что у тех, кто только начинает, на изображениях появляются лишние пальцы или всё как-то криво. Главное – понятно объяснить нейросети, что нужно. Сейчас инструментов много, но без хорошего описания они не помогут. Представьте, что вы даёте задание художнику.
Сначала опишите, что именно хотите видеть. Например, белая керамическая ваза. Потом – где это находится. Ваза стоит на мраморной подставке, а вокруг – тень от тропических листьев. Обязательно укажите, как падает свет. Яркий, как в кино, или мягкий – это сильно меняет вид картинки. В конце добавьте детали, например, какая камера использовалась и какое разрешение нужно.
Ещё полезно указать, чего на картинке быть не должно. Это называют негативным запросом. Например, запретите нейросети добавлять текст, размытие или что-то деформированное. И вот ещё секрет: используйте примеры. Загрузите фото товара, и пусть алгоритм берёт его за основу. Так продукт будет выглядеть узнаваемо, и нейросеть не нарисует что-то совсем не то.
Как нейросети видят мир: ошибки и галлюцинации
Работать с картинками от нейросетей – это как играть в рулетку. Многие думают, что достаточно просто нажать на кнопку, и сразу получится шедевр. Но всё оказывается сложнее.
Программы не понимают, как устроен реальный мир, поэтому часто выдают полную ерунду. Например, флакон духов на видео может просто исчезнуть, а у человека вдруг сгенерироваться третья рука, тени будут падать куда попало. Чтобы получить хоть что-то стоящее, приходится просматривать кучу неудачных вариантов.
Особенно сложно нейросетям даются сцены, где люди что-то держат в руках. Если попросить нарисовать, например, руку с каким-то товаром, результат может быть даже пугающим. Суставы выгнутся неестественно, а количество пальцев будет меняться от картинки к картинке. Чтобы исправить эти ошибки, уходит даже больше времени, чем на саму генерацию. Поэтому многие специалисты просто создают фон с помощью нейросети, а руки с товаром фотографируют отдельно и добавляют потом в Фотошопе.
Искажение формы – это ещё одна большая проблема. Нейросеть как будто заново придумывает, как должен выглядеть предмет. Прямоугольная коробка может стать круглой, а логотип превратится в бессмысленный набор символов. Для алгоритма текст – это просто узор, а не информация. Поэтому почти всегда приходится дорабатывать картинки, сгенерированные нейросетью, в Фотошопе. Специалисту нужно постоянно следить за результатом и отбраковывать большую часть материала.
Арсенал для работы с нейросетями: веб-сервисы и софт
В мире нейросетей все очень быстро меняется. Помните, как работали с Midjourney через Discord? Это уже история. Сейчас главный инструмент — их сайт. Он стал как полноценный редактор графики. Там можно не только картинки делать, но и сразу подправить что-то (Inpainting) или расширить кадр (Zoom Out). Все удобно и понятно, и работать стало быстрее.
В конце 2025 года крутой штукой стал Nano Banana (на базе Google Gemini 2.5 Flash). Эта вещь решает проблему всех, кто что-то продаёт, — стабильность картинки товара и персонажа. Раньше нейросети косячили, а Nano Banana может запомнить ваш товар по фотке и поместить его куда угодно, почти не меняя. И понимает команды текстом отлично, например: сделай стол из дерева мраморным или добавь света справа. Это что-то среднее между навороченным Stable Diffusion и простыми приложениями для телефона.
Если нужна супер-точность, профи всё ещё используют Stable Diffusion на своём компе. Программа требует мощную видеокарту, зато можно контролировать каждый пиксель. Через ControlNet задаёшь чёткие контуры товара, и нейросеть раскрашивает картинку, не меняя вообще форму. А в конце всё собирается и красится в Adobe Photoshop, где можно использовать генеративную заливку, чтобы слои соединялись без швов.
Нейросети и этика. Где проходит граница?
Использование нейросетей ставит вопрос о честности в бизнесе. Легко обмануть покупателя красивой картинкой, сгенерированной нейросетью. Где та самая грань?
Если мы создаем атмосферу, фон или используем модель, это нормально. Это просто маркетинг, продажа настроения и стиля жизни. Журналы делают то же самое с помощью ретуши уже много лет.
Но когда нейросеть меняет сам товар – это проблема. Допустим, алгоритм разгладил ткань, убрал неровные швы или поменял цвет сумки. По факту, это обман. Покупатель получит не то, что ожидал, и в итоге: возвраты, плохие отзывы и низкий рейтинг магазина.
Вот простое правило: сам товар на картинке должен быть настоящим. Сфотографируйте его, вырежьте и впишите в красивый фон, созданный нейросетью. Так будет честно по отношению к покупателю, и при этом картинка останется привлекательной.
Как меняется работа фотографа?
Контент-рынок уже не будет прежним. Это не конец для фотографов, а просто смена ролей. Теперь фотограф – скорее, арт-директор для нейросетей. Важно знать композицию и свет, но вместо камеры используешь клавиатуру и понимание алгоритмов.
В онлайн-торговле выигрывает тот, кто быстрее и дешевле создает контент. Нейросети помогают быстро тестировать разные варианты и выбирать те, что лучше привлекают внимание покупателей. Если игнорировать эти технологии, можно остаться с дорогими и неинтересными фото, которые никто не заметит. А вы сможете отличить настоящее фото от сгенерированного? Поделитесь своим мнением в комментариях.