Промт для оптимизации генерации изображений в text-to-image моделях

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для тех, кто работает с нейросетями, генерирующими изображения на основе текстовых описаний. Он помогает создавать оптимальные запросы — промты, которые обеспечивают максимальное качество картинки, четкость деталей и точное воспроизведение заданных объектов.

Промт решает проблему слабого качества и неточности в генерации изображений. Часто исходное описание не достаточно структурировано, а нейросеть не может правильно понять, на чем сосредоточиться. Этот промт задаёт четкую схему построения запроса: он начинается с базовых параметров качества, затем кратко описывает главный объект, и после перечисляет важные детали с несколькими уровнями выделения. Так удаётся повысить выразительность запроса и конечного результата.

Работает промт по простому алгоритму: сначала задаёт шаблон качества изображения, затем даёт лаконичное описание главного объекта, а после — детализирует элементы, подчеркивая важные детали. В итоге все части объединяются в одну строку, понятную модели для генерации.

Готовый для использования промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Используйте этот промт, вставляя вместо условных частей ваше описание главного объекта и деталей. Например, если нужно сгенерировать образ девушки в классной комнате, пишите коротко и понятно, соблюдая английский язык.

• Всегда начинайте описание с указанных в промте стандартных фраз для качества — это гарантирует высокое разрешение и детализацию.
• Краткое предложение должно содержать только основную информацию об объекте, чтобы нейросеть сфокусировалась именно на нём.
• Перечисление деталей важно структурировать: самые значимые элементы помещайте в двойные скобки, а вложенные описания – в дополнительные скобки.
• Будьте аккуратны с длиной промта — слишком длинные запросы могут ухудшить результат.
• В итоговом ответе от модели не должно быть лишних пояснений — только prompt и negative prompt.

Ограничения. Иногда результат может быть нестабильным, если описание слишком абстрактное или противоречивое. Рекомендуется избегать излишне сложных фраз и неоднозначных характеристик.

Примеры использования

Пример 1. Генерация портрета девушки, сидящей в классной комнате, с ярким светом из окна.

Этот промт решает задачу получения качественного портрета с четко выделенными деталями и мягким освещением.

Пример 2. Создание изображения старинного замка на фоне гор при закате.

Позволяет получить живописную картину с историческим объектом и атмосферным освещением.

Образец результата от нейросети

✅ Пример: Изображение высококачественного портрета девушки с длинными черными волосами, нежной улыбкой, на фоне светлого классного кабинета с большими окнами, через которые льется мягкий солнечный свет. Все детали четко прорисованы, цветовая гамма естественная, и качество изображения соответствует разрешению 8k.

Примечание: результат приблизительный и может отличаться в зависимости от конкретной модели и настроек.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование этого промта экономит время и усилия при создании запросов для нейросетей. Он стандартизирует процесс, повышает качество и предсказуемость генерации. Благодаря четкой структуре и акценту на деталях, вы получаете именно те изображения, которые хотите.

Главное преимущество: быстрое создание качественных и детализированных изображений с минимальными правками промта.