Вы в восторге от того, как Stable Diffusion рисует фэнтези-пейзажи. Решаете применить это в бизнесе. Например, для виртуальной примерки одежды в интернет-магазине. Пишете промпт: "фотография мужчины в красной рубашке, реалистично". Получаете картинку. Показываете заказчику. И тут начинается ад.
Бизнес не просит картинку. Бизнес требует деталь
Заказчик смотрит на ваш шедевр и говорит: "А где наши пуговицы?" Не абстрактные пуговицы, а конкретные перламутровые пуговицы с четырьмя отверстиями, пришитые ниткой контрастного цвета. Он продолжает: "Это не наш красный. Наш цвет - Pantone 186 C. И рисунок клетки не тот. У нас клетка 2x2 см, а тут какая-то абстракция".
ИИ-генерация отлично справляется с концептом. Ужасно справляется со спецификацией. Для бизнеса важна именно спецификация.
Вы пытаетесь доработать промпт. Добавляете детали: "красная рубашка из хлопка с перламутровыми пуговицами, клетчатый узор 2x2 см, фотография, реалистично". Результат лучше? Немного. Но пуговицы теперь могут оказаться на воротнике. Клетка съезжает на плечо. А цвет всё равно не Pantone 186 C.
1 Промпт против физики ткани
Одежда в реальном мире подчиняется законам физики. Ткань драпируется. Швы натягиваются. Молнии имеют объём. ИИ, обученный на миллионах картинок, знает об этом статистически. Но не детерминировано. Попросите его сделать "джинсы со стрелками". Он нарисует что-то похожее на джинсы. Но стрелки будут не там, где надо. Или их будет три.
Промпт "джинсы с четкими стрелками по центру ноги" может сработать в 30% случаев. В остальных 70% стрелки будут кривыми, двойными или вообще превратятся в узор. Для продакшена это провал. Клиент хочет видеть ТОЧНО свою модель джинсов. Не вариацию на тему.
| Что хочет бизнес | Что даёт промпт | Почему не работает |
|---|---|---|
| Точный паттерн ткани (повторяющийся) | Примерно похожий паттерн | ИИ интерполирует, а не копирует |
| Консистентность между снимками | Каждый раз новая вариация | Стохастическая природа генерации |
| Соответствие техкарте | "Похоже на техкарту" | Нет понимания конструктивных элементов |
2 Цвет. Точный цвет
"Сделай красную футболку". Какой красный? Алый? Бордовый? Коралловый? ИИ выберет случайный из своего представления о "красном". Бизнес работает с палитрами Pantone, RAL, CMYK. Точность цвета критична для брендинга.
Вы пробуете "футболка цвета #FF0000". ИИ не понимает hex-коды как цветовые инструкции. Он видит текст "FF0000" и пытается его осмыслить. Результат предсказуемо случайный.
Лора и ControlNet: костыли, которые ломаются под нагрузкой
Вы слышали про LoRA (Low-Rank Adaptation) - дообучение модели на конкретных изображениях. И ControlNet - контроль позы, глубины, краёв. Кажется, вот решение! Обучаете LoRA на фотографиях своей рубашки. Подключаете ControlNet для сохранения позы модели. Запускаете генерацию.
Первые десять картинок выглядят отлично. На одиннадцатой у модели появляется третья рука. На двенадцатой клетка на рубашке превращается в горошек. На тринадцатой цвет меняется на синий. Вы увеличиваете вес LoRA. Теперь рубашка стабильна, но лицо модели становится одинаковым на всех снимках (эффект overfitting).
В продакшене нельзя сказать клиенту: "Извините, у вашей модели на 15% сгенерированных изображений будут дефекты". Нужны 100% консистентные результаты. Или хотя бы 99,9%. Промпт-инжиниринг с LoRA и ControlNet даёт 70-80%. На этом проекты разваливаются.
# Типичный пайплайн для генерации одежды, который выглядит умно,
# но работает только в лабораторных условиях
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
# Загружаем модель и LoRA
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
pipe.load_lora_weights("./my_shirt_lora")
# Генерируем изображение
prompt = "photograph of a model wearing our signature red shirt, realistic, detailed"
negative_prompt = "extra limbs, deformed, bad anatomy"
image = pipe(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
num_inference_steps=30,
guidance_scale=7.5
).images[0]
# И здесь начинается ручная проверка каждой картинки
# потому что ИИ гарантий не даёт3 Паттерны и логотипы: адовый уровень сложности
Представьте футболку с логотипом компании. Маленький логотип на груди. В промпте пишете: "t-shirt with small logo on chest". ИИ нарисует что-то похожее на логотип. Но это будет не ваш логотип. Это будет "логотипоподобное пятно".
Повторяющиеся паттерны (полоски, клетка, горошек) должны быть консистентны по всему изделию. В реальности ИИ рисует паттерн, который "в целом выглядит как клетка", но при внимательном рассмотрении клетки разного размера, линии прерываются, цвета плывут.
Чем больше деталей требует бизнес, тем хуже работает текстовый промпт. Это обратная зависимость от традиционного промпт-инжиниринга.
Что работает вместо промптов? (Спойлер: не только промпты)
Индустрия virtual try-on ушла от чистого текст-в-изображение. Сейчас работающие решения используют гибридные подходы:
- 3D-сканы одежды: реальную одежду сканируют, создают цифровой двойник, который затем "надевают" на 3D-модель человека
- Segmentation + Inpainting: берут фото модели, маской выделяют область одежды, заменяют её на отрендеренную ткань с точным паттерном
- Физические симуляторы: ткань симулируется с учётом веса, растяжения, драпировки - как в играх AAA-уровня
Промпты здесь играют вспомогательную роль. Например, для генерации фона или мелких аксессуаров. Но не основной одежды.
4 Промпт для продакшена: спецификация, а не описание
Если всё же нужно использовать текстовую генерацию, промпт должен быть не художественным, а техническим. Не "красивая рубашка", а спецификация:
ГЕНЕРАЦИЯ РУБАШКИ ДЛЯ КАТАЛОГА
ТРЕБОВАНИЯ К ИЗОБРАЖЕНИЮ:
1. ТИП ОДЕЖДЫ: мужская рубашка с коротким рукавом
2. МАТЕРИАЛ: 100% хлопок, плотность 180 г/м²
3. ЦВЕТ ТКАНИ: Pantone 186 C (HEX #C41230)
4. ПАТТЕРН: клетка 2x2 см, линии шириной 1 мм
5. КОНСТРУКТИВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
- Воротник: классический отложной
- Пуговицы: перламутровые, диаметр 1 см, 4 отверстия
- Количество пуговиц: 6 на планке
- Карман: нагрудный слева, с клапаном
- Швы: контрастная строчка нитью белого цвета
6. ФИТ: regular fit (не slim, не oversize)
7. ФОН: нейтральный серый (RGB 240,240,240)
8. УСЛОВИЯ СЪЕМКИ: студийный свет, модель в полный рост
ОГРАНИЧЕНИЯ:
- НЕ добавлять аксессуары (часы, браслеты)
- НЕ изменять конструктивные элементы
- НЕ искажать паттерн
- НЕ менять цвет ткани
- НЕ создавать дополнительные элементы одеждыДаже такой подробный промпт не гарантирует результат. Но он увеличивает вероятность успеха с 10% до 40%. Остальные 60% - это постобработка, проверка и часто ручная доработка.
Вывод для разработчиков: промпт - не панацея
Когда клиент просит "сделать ИИ для виртуальной примерки", он не понимает сложности. Он видел демки Stable Diffusion. Думает, что это работает "из коробки". Ваша задача - объяснить разницу между демо и продакшеном.
Промпт-инжиниринг отлично работает там, где допускается вариативность. Художественные иллюстрации. Генерация идей. Создание контента для соцсетей. Но когда нужна точность, повторяемость, соответствие спецификациям - простые текстовые промпты проваливаются.
Это не значит, что ИИ бесполезен для моды. Это значит, что нужны другие подходы. Как в роботакси Waymo, где промпты - лишь часть сложной системы с десятками проверок и ограничений.
Следующий шаг - не улучшение промптов, а создание специализированных моделей. Обучаемых на датасетах конкретного бренда. С контролем на каждом этапе генерации. С физическими симуляторами вместо статистических догадок.
А пока - если заказчик просит виртуальную примерку, покажите ему этот текст. И приготовьтесь к долгой работе с 3D, а не с текстовыми запросами. Промпт "надень красную рубашку" останется в демках. В продакшене его место займут километры кода и терабайты 3D-сканов.