Генерация изображений давно перестала быть аттракционом: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion и Flux выдают результат за секунды. Проблема в другом — большинство промтов выглядят как «красивый кот в стиле киберпанк, 8k, hyperrealistic». На выходе получается либо открытка из стока, либо узнаваемый «пластиковый» AI-арт, который видно за версту.
Разница между случайной картинкой и рабочим визуалом — не в модели, а в том, кто формулирует задание. Художник-арт-директор раскладывает идею на композицию, свет, палитру, референсы и ограничения. LLM умеет делать то же самое текстом — если дать ей правильную роль и структуру. Ниже — 12 формул, где модель выступает не генератором картинок, а постановщиком задачи для генератора.
Каждый промт — конкретная ситуация: нужен стиль, композиция, серия иллюстраций, адаптация под бренд или разбор неудачного результата. Примеры расчётов и цифры в статье — иллюстративные, а не статистика.
Базовый уровень: как вообще разговаривать с моделью о картинках
1. Разбор референса на составляющие
Задача: у вас есть картинка, которая нравится, но непонятно, как её повторить в другом сюжете.
Промт:
Ты — арт-директор с опытом в коммерческой иллюстрации.
Разбери изображение, которое я опишу, по слоям:
1. Композиция: тип (правило третей, центр, диагональ), баланс, точка фокуса.
2. Свет: источник, направление, жёсткость, цветовая температура.
3. Палитра: 3–5 доминирующих цветов с HEX-ориентиром.
4. Стиль и техника: фото, 3D, акварель, плоская графика.
5. Что делает кадр «дорогим» — и что легко сломать при повторе.
Выдай результат в виде готового промта для Midjourney на английском,
сохранив эти характеристики, но заменив сюжет на: [ваш сюжет].
Пример результата: модель выдаёт разбор («мягкий боковой свет 45°, тёплая палитра, низкая контрастность фона») и готовую строку вида soft directional light, warm muted palette, low-contrast background, editorial photography --ar 4:5. Вы копируете её и меняете только объект съёмки.
Этот промт экономит главное — время на «угадывание» параметров. Без него новичок крутит --stylize и --chaos наугад.
2. Перевод идеи клиента на язык генератора
Задача: маркетолог приносит формулировку «хочу современно, но тепло и по-человечески».
Промт:
Клиент описал желаемый визуал так: «современно, но тепло и по-человечески».
Ты — арт-директор. Переведи это в 3 разных визуальных направления.
Для каждого дай: типографическую метафору, палитру, свет, фактуры,
и готовый промт для DALL-E на английском. Никаких общих слов вроде
"modern" — только конкретные визуальные решения.
Почему работает: размытое прилагательное раскладывается на измеримые признаки — тип света, плотность деталей, температура палитры. Вы получаете не один вариант, а выбор из трёх, что и делает арт-директор.
3. Обратный инжиниринг «плохого» результата
Задача: генератор выдал картинку, которая не нравится, но непонятно почему.
Промт:
Вот промт, который дал неудовлетворительный результат: [ваш промт].
Вот что не нравится: [опишите словами].
Разбери, какие именно токены промта вызвали проблему, и перепиши его.
Отдельно укажи, какие слова были лишними и размывали задачу.
Пример использования: часто виноваты противоречия — «minimalist» рядом с «intricate details», или «soft light» рядом с «dramatic shadows». Модель находит конфликт и убирает его. Это самый недооценённый промт: он учит читать собственные формулировки.
Продвинутый уровень: управление стилем и серией
4. Единый стиль для серии иллюстраций
Задача: нужна серия из 8 картинок для блога, чтобы они выглядели как один набор.
Промт:
Мне нужна серия из 8 иллюстраций в едином стиле для статей блога.
Тема серии: [тема].
Сначала предложи "стилевую константу": 5–7 характеристик (техника,
палитра, свет, уровень детализации, настроение), которые НЕ меняются.
Затем для каждой из 8 тем дай промт, где меняется только сюжет,
а константа повторяется дословно. Формат вывода — таблица.
Trade-off, о котором стоит знать: жёсткая стилевая константа даёт консистентность, но убивает вариативность. Если сюжеты очень разные, одинаковый свет и палитра начинают работать против смысла. Решение — фиксировать 3–4 признака из 7, а остальные оставлять свободными.
5. Композиция под конкретный формат
Задача: картинка нужна под обложку 16:9 с местом под заголовок слева.
Промт:
Сгенерируй промт для изображения-обложки.
Требования: соотношение 16:9, слева свободная зона под текст
(не более 30% ширины), точка фокуса справа, взгляд объекта
направлен в свободную зону. Опиши, как это сформулировать
для Midjourney, чтобы модель оставила негативное пространство.
Неочевидный вывод: модели плохо понимают «оставь место под текст», но хорошо реагируют на композиционные маркеры — negative space on the left, subject positioned right. LLM помогает перевести дизайнерское требование в синтаксис, который генератор реально распознаёт.
6. Свет как драматургия
Задача: одна и та же сцена должна звучать по-разному в зависимости от эмоции.
Промт:
Опиши одну сцену: [сцена].
Дай 4 версии промта, где меняется ТОЛЬКО свет:
тревога, спокойствие, торжество, интимность.
Для каждой версии укажи: направление источника, жёсткость,
цветовую температуру, наличие и характер теней.
Пример: «тревога» — жёсткий контровой свет и глубокие тени; «спокойствие» — мягкий рассеянный свет с низким контрастом. Вы получаете управляемый параметр вместо случайного «cinematic lighting».
7. Адаптация визуала под бренд
Задача: все картинки должны попадать в фирменный стиль.
Промт:
Вот описание бренда: [палитра с HEX, характер, аудитория].
Составь "бренд-пресет" для генерации изображений:
палитра, допустимые фактуры, тип света, чего избегать.
Затем напиши универсальный суффикс промта на английском,
который можно добавлять к любому сюжету для попадания в стиль.
Зачем: без пресета каждый новый промт даёт визуал «из другой вселенной». Пресет-суффикс решает проблему консистентности на уровне команды, а не отдельного дизайнера.
8. Негативный промт и защита от артефактов
Задача: на картинках постоянно всплывают лишние пальцы, кривые руки, «пластиковые» лица.
Промт:
Составь список негативных промтов для генерации портретов и рук.
Раздели на: анатомические артефакты, стилевые (пересвет, пластик),
композиционные. Для Stable Diffusion дай формат negative prompt,
для Midjourney — как это передать через --no.
Режим отказа: негативный промт в Midjourney через --no работает ограниченно — он исключает понятие, но не гарантирует отсутствие. Если артефакт критичен, надёжнее менять ракурс или кадрирование, чем бороться словами.
Экспертный уровень: процесс и контроль качества
9. Генерация вариантов под A/B-тест
Задача: нужны 4 визуально разные обложки для теста.
Промт:
Сгенерируй 4 промта для обложки на тему [тема],
которые различаются по ОДНОМУ ключевому параметру за раз:
1 — композиция, 2 — палитра, 3 — стиль, 4 — эмоция.
Остальные параметры держи постоянными, чтобы можно было
понять, что именно повлияло на отклик.
Почему это экспертный уровень: новичок делает 4 случайные картинки и не понимает, что сработало. Контролируемая вариация — это уже методология эксперимента, а не творческий поиск.
10. Промт-шаблон с переменными для команды
Задача: несколько человек генерируют картинки, и результат не сходится.
Промт:
Создай шаблон промта с переменными в фигурных скобках
для команды из 3 человек. Шаблон должен фиксировать:
объект, сцену, свет, палитру, стиль, формат.
Дай инструкцию: какие переменные можно менять,
какие запрещено, и пример заполнения.
Пример результата: шаблон {subject} in {scene}, {light}, {palette}, {style} --ar {ratio}, где свет и палитра берутся из бренд-пресета и не меняются. Это переводит промпт-инжиниринг из личного навыка в командный стандарт.
11. Критика сгенерированного изображения
Задача: нужен взгляд со стороны перед отправкой клиенту.
Промт:
Представь, что ты арт-директор и принимаешь работу у дизайнера.
Вот описание изображения: [опишите, что на картинке].
Дай критику по критериям: композиция, свет, читаемость,
соответствие задаче, типичные AI-артефакты.
Отдельно — что выглядит "сгенерированным" и как это исправить.
Неочевидный вывод: главный маркер AI-картинки — не артефакты, а чрезмерная симметрия и гипердетализация фона. Модель укажет на это, если попросить именно искать «признаки генерации».
12. Планирование итераций вместо одного шота
Задача: получить сложный визуал, который не выходит с первого раза.
Промт:
Задача: [описание финального визуала].
Составь план из 4 итераций: что проверяем на каждом шаге,
какой параметр меняем, какой результат считаем успешным.
Начни с самого простого промта и усложняй постепенно.
Trade-off: пошаговый подход даёт контроль, но тратит больше генераций. Если бюджет генераций ограничен, разумнее сразу закладывать более детальный промт, чем идти от простого к сложному.
Сводка: какой промт когда брать
| Ситуация | Промт |
|---|---|
| Есть референс, нужен повтор | №1 разбор референса |
| Размытый запрос клиента | №2 перевод идеи |
| Картинка не нравится, непонятно почему | №3 обратный инжиниринг |
| Серия иллюстраций | №4 стилевая константа |
| Обложка с местом под текст | №5 композиция под формат |
| Нужна эмоция через свет | №6 свет как драматургия |
| Единый стиль бренда | №7 бренд-пресет |
| Постоянные артефакты | №8 негативный промт |
| A/B-тест обложек | №9 контролируемая вариация |
| Работа в команде | №10 шаблон с переменными |
| Приёмка работы | №11 критика результата |
| Сложный визуал | №12 план итераций |
Главная мысль, которая стоит за всей подборкой: LLM не рисует, но умеет думать как арт-директор. Она раскладывает вкус на параметры, находит противоречия в промте и переводит человеческие «тепло и современно» в инструкции, которые генератор понимает.
Начните с двух промтов — разбора референса и обратного инжиниринга. Именно они быстрее всего меняют качество результата, потому что учат читать собственные формулировки. А если хотите глубже разобраться, как промпт-инжиниринг устроен в смежных областях, загляните в материалы блога — например, про юнит-тесты на Python с LLM или Kubernetes без паники. Логика везде одна: конкретика вместо общих слов.