Изображения

Что генерируется

Иллюстрации для статей — обложки, схемы-метафоры, фоновые изображения.
Рекламные креативы — баннеры, варианты под разные площадки и размеры.
Продуктовые визуалы — предметная съёмка «на замену», сцены с товаром, lifestyle-кадры.
UI-материалы — иконки, паттерны, мокапы интерфейса в презентациях.

В 2026 году генеративные изображения перестали быть демонстрацией технологии и стали обычной частью производственного конвейера: они предсказуемо попадают в макет, но требуют отбора и проверки.

Модели и их характер

Рынок фрагментирован: нет одной модели, которая выигрывает во всём, и это скорее норма, чем временная проблема.

Класс	Сильная сторона	Где проваливается
Midjourney	Стилизация, художественная выразительность	Текст в кадре, точное следование длинному промпту
FLUX	Фотореализм, API-доступ, локальный запуск	Нет «готового» продукта для недизайнера
GPT Image	Понимание промпта, аккуратный текст, повседневный реализм	Художественная выразительность ниже специализированных
Семейства Stable Diffusion и открытые модели	Полный контроль, свои LoRA и стили, работа без облака	Требует инфраструктуры и навыка настройки

Практический вывод: выбирайте модель под кадр, а не под бренд. Обложка, предметный снимок и рекламный постер с текстом почти всегда делаются разными инструментами.

Промптинг, который работает

Описывайте кадр, а не идею. «Мужчина 40 лет в очках у ноутбука, мягкий свет из окна слева, вид со спины, средний план» работает лучше, чем «успешный предприниматель».
Разделяйте содержание и стиль. Что в кадре — отдельно, как снято (объектив, свет, плёнка, палитра) — отдельно.
Давайте референсы. Загрузка существующего визуала стабилизирует стиль сильнее, чем любые прилагательные.
Негативные ограничения. Что не должно появляться: логотипы конкурентов, лица детей, текст, водяные знаки.
Итерации вместо перезапуска. Правьте один параметр за раз, иначе непонятно, что сработало.

Текст внутри изображения

Ещё недавно это был гарантированный провал; в 2026 году ведущие модели научились выводить читаемый текст, но надёжность ограничена: длинные фразы, редкие шрифты и кириллица всё ещё ломаются.

Практика: текст накладывается поверх, а не генерируется. Так его можно проверить, поправить и перевести, а шрифт совпадёт с брендовым. Внутри картинки текст допустим только в макетах и набросках.

Брендовая консистентность

Главная проблема не «сделать красиво», а «сделать так же»:

Палитра и свет. Фиксируйте в промпте и в референсах; иначе десять иллюстраций дадут десять разных цветовых миров.
Обученные стили. LoRA или собственный стиль на 15–30 референсах дают повторяемость, которой не добиться текстом.
Правила в DESIGN.md. Визуальный контракт проекта работает и для человека, и для агента — см. DESIGN.md.
Один ответственный. Кто-то должен отбраковывать кадры, иначе на сайте окажется три разных визуальных языка.

Права и прозрачность

Лицензия модели. Условия коммерческого использования различаются и меняются; проверяйте перед публикацией, а не после.
Сходство. Изображение не должно воспроизводить узнаваемого человека, персонажа или товарный знак. Запрос «в стиле известного бренда» — плохая идея не только юридически.
Доказательства. Сохраняйте промпт, модель, дату и версию: при споре нужно показать происхождение файла. Общий подход — в разделе Лицензии на контент.
Обозначение. Для аудитории, которая ожидает реальную съёмку (новости, медицина, отзывы), генерация должна быть явно помечена.

Техническая часть

Разрешение и кроп. Генерируйте под финальный размер: апскейл не возвращает детали.
Формат и вес. WebP или AVIF, несколько размеров через srcset; генеративный PNG на 5 МБ убивает LCP.
Alt-текст. Описывайте смысл, а не процесс генерации: «схема процесса заказа», а не «иллюстрация, сгенерированная ИИ».
Хранение. Держите исходники отдельно от оптимизированных версий, иначе повторная обработка будет начинаться с нуля.

Связанные материалы

Генерация контента — место изображений в общем конвейере.
Видео — следующий по сложности формат.
Прототипы и дизайн — визуальная работа в проектировании интерфейсов.
Лицензии на контент — права на визуальные активы.

Материалы и источники

Image and video generation models review (H1 2026) — сравнение актуальных моделей и их специализация
Midjourney: документация — параметры, стили и референсы
Black Forest Labs: FLUX — открытые и API-модели генерации изображений
Лицензии на фото, видео и шрифты для сайта — что проверить перед публикацией