Генерация изображений

Где применяется

В своей практике я разработал систему генерации фотореалистичных изображений для мерча компании — футболки, худи, свитшоты, кепки и аксессуары. Система заменяет традиционные фотосессии с арендой студии, фотографа и моделей: вместо этого изображения создаются на GPU RTX 5090 с помощью современных моделей генерации и редактирования изображений. Это позволяет маркетингу и дизайнерам за минуты получать десятки вариантов визуалов для лендингов, рекламных кампаний и маркетплейсов, при этом существенно сокращая затраты на продакшн.

Кому пригодится

Это решение я рекомендую e-commerce и брендам одежды, которые регулярно обновляют коллекции и нуждаются в быстрых, качественных визуалах для карточек товаров. Маркетинговым агентствам, которые делают A/B тесты креативов и хотят дешево генерировать десятки вариаций под разные аудитории и площадки. SaaS и продуктовым компаниям — для создания фирменного мерча и промо-материалов без организации фотосессий. Малому и среднему бизнесу, который не готов вкладываться в дорогой продакшн, но хочет получить визуальный результат уровня студийной съемки.

Технологии

RTX 5090 и CUDA для производительности

Система развёрнута на видеокарте NVIDIA RTX 5090 с использованием CUDA, что даёт значительный запас по производительности для генерации изображений высокой чёткости. По независимым тестам RTX 5090 демонстрирует ощутимый прирост скорости по сравнению с 4090 в задачах диффузионной генерации и работы с нейросетями, особенно при батчевой обработке.[web:27][web:24] На практике это позволяет стабильно работать на разрешении 1024×1024 с 25–30 шагами диффузии для получения максимально детализированных и коммерчески пригодных изображений мерча без компромиссов по качеству.

Text-to-Image генерация с Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

Для генерации первичных изображений мерча я использую модель Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo — современный text-to-image движок, оптимизированный под высокую скорость и фотореализм.[web:12][web:15] Модель создаёт изображения людей в одежде с заданным дизайном: можно описать тип мерча, расположение логотипа, стиль бренда, позу модели и условия освещения. При корректно сформулированных промптах на английском Z-Image-Turbo возвращает чистые, фотореалистичные картинки без заметных артефактов, что делает её базовым инструментом для генерации новых визуалов мерча.

Image-to-Image редактирование с diffusers/FLUX.2-dev-bnb-4bit

Когда требуется не просто сгенерировать модель с нуля, а изменить уже существующие фотографии людей (например, сотрудников, амбассадоров или моделей), я использую diffusers/FLUX.2-dev-bnb-4bit.[web:29] Это квантованная версия FLUX.2, которая отлично подходит для фотореалистичного image-to-image. Система берёт исходное фото и аккуратно подменяет одежду, принты и цвета на фирменный мерч, сохраняя лицо, позу, фон и освещение. В результате получаются «живые» снимки, которые визуально не отличаются от качественной студийной фотосессии.

Благодаря 4-битной квантовке (bnb-4bit) FLUX.2 работает в компактном объёме видеопамяти, сохраняя при этом высокое качество генерации и реалистичную анатомию.[web:29] Это позволяет запускать image-to-image преобразования на той же RTX 5090 параллельно с text-to-image задачами, не упираясь в ограничения по VRAM.

Оптимизация под качество: 1024×1024 и 25–30 шагов диффузии

Для фокуса на качестве, а не только на скорости, я оптимизировал пайплайн под фиксированное разрешение 1024×1024 и увеличенное количество шагов диффузии — обычно 25–30 шагов и для Z-Image-Turbo, и для FLUX.2.[web:12][web:23] Это даёт заметно более чёткие текстуры ткани, аккуратные края логотипов, естественные тени и реалистичные лица по сравнению с «быстрыми» режимами на 6–10 шагах. Модели работают в FP16/NF4, пайплайны постоянно прогреты в памяти на RTX 5090, а все тяжёлые операции выполняются на GPU. При необходимости система может работать батчами, генерируя сразу несколько вариантов мерча без заметной деградации времени отклика.

Правильные промпты на английском для мерча

Ключевую роль в качестве результата играют грамотно составленные промпты на английском языке. Я использую шаблоны, которые описывают: тип одежды, расположение и размер логотипа, позу модели, стиль освещения, тип объектива и уровень фотореализма. Пример: «a full-body photo of a young adult wearing a white t-shirt with a large centered dark blue company logo, studio lighting, 85mm lens, hyper realistic, detailed fabric texture, no extra text». Такие промпты помогают модели генерировать чистые коммерческие изображения без лишних надписей, «лишних рук» и визуального мусора.

Реалистичные лица и борьба с артефактами

Для получения аккуратных лиц и рук в image-to-image режиме я ограничиваю степень вмешательства модели в исходное фото: вместо радикальной перерисовки кадра система фокусируется только на одежде и принтах. В промптах явно указывается сохранение лица и позы, а в негативных промптах задаются запреты на артефакты (no extra limbs, no distorted hands, no deformed faces). Это снижает вероятность появления типичных дефектов генеративных моделей. На практике результат — натуральные фотографии людей в фирменном мерче, которые можно смело использовать на сайте, в рекламе и печатных материалах.

Экономия на фотосессиях и масштабирование контента

Система заметно сокращает затраты на фотопродакшн: отпадает необходимость регулярно арендовать студию, привлекать фотографа, моделей и ретушёров при каждом изменении дизайна мерча. Вместо этого маркетинговая команда получает инструмент, с помощью которого за один день можно сгенерировать десятки и сотни вариантов визуалов под разные площадки и аудитории. Появился новый логотип, слоган или коллекция одежды — достаточно обновить промпты и запустить генерацию, без подготовки и проведения новой фотосессии.