В первой части нашего глоссария мы разобрали базовые понятия: что такое искусственный интеллект, нейросеть, обучение и многое другое. Сегодня — продолжение. Мы рассмотрим термины, которые особенно часто встречаются при создании изображений с помощью генеративных нейросетей. Всё просто и понятно — без скуки и сложностей!
📝 Промпт (Prompt)
Что это такое?
Промпт — это текстовый запрос, который вы вводите, чтобы нейросеть что-то создала. Будь то картинка, текст, музыка или видео — всё начинается с промпта. Это как “магическое заклинание”, которое говорит ИИ, что именно вы хотите получить.
Пример для генерации изображения:
Напишите: «космический кит, плывущий среди звёзд, в стиле аниме» — и нейросеть нарисует это!
Почему это важно?
От того, как точно и подробно составлен промпт, зависит результат. Хороший промпт — половина успеха: он помогает нейросети понять, в каком стиле, с какими деталями и эмоциями нужно создавать изображение.
Сравнение:
Представьте, что вы даёте задание художнику. Если сказать просто «нарисуй кота» — будет один результат. А если сказать: «весёлый рыжий кот в очках, сидящий на подоконнике и смотрящий на дождь» — совсем другой.
🚫 Negative Prompt (Отрицательный Промпт)
Что это?
Это «обратная команда». Если обычный промпт говорит ИИ, что нужно изобразить, то negative prompt — чего быть не должно. Например: вы хотите портрет девушки без очков, без текста на фоне, без искажений — всё это можно указать в negative prompt.
Зачем это нужно?
Чтобы результат получился чище, аккуратнее и без лишнего “творчества” нейросети.
🌱 Seed (Сид)
Что это?
Seed — это уникальное число, которое влияет на конечный результат генерации. Даже если вы дважды используете один и тот же промпт, но с разными seed — получите разные картинки.
А если сид один и тот же?
Тогда результат будет идентичен. Это полезно, если вы хотите повторить удачное изображение или сравнить изменения при других параметрах.
🔁 Sampling (Сэмплинг)
Что это?
Это алгоритм, по которому нейросеть «собирает» изображение шаг за шагом. Каждый метод сэмплинга по-своему влияет на качество, скорость и стиль картинки.
Пример:
Некоторые методы создают более плавные, художественные изображения. Другие — быстрее работают, но дают немного грубее результат.
Популярные методы: Euler, DPM++ 2M, Heun и другие.
🎨 Stylization (Стилизация)
Что это?
Это параметр, который управляет тем, насколько творчески нейросеть должна подойти к задаче. Чем выше стилизация — тем ярче, интереснее и «артистичнее» будет результат.
Простой пример:
Запрос: «кошка едет на велосипеде»
- При низкой стилизации — получим почти реалистичную сцену.
- При высокой — может выйти мультяшный или сюрреалистичный арт.
🖼️ Raw (Ро)
Что это?
Raw — это «сырой» результат генерации, без дополнительной постобработки. То есть изображение, каким оно получилось сразу после работы нейросети, без фильтров, улучшения качества, стилизации и доработки.
Простой пример:
Если вы отключите все «улучшалки» (например, face correction или upscale), то получите raw-версию — чистый выход из модели.
Зачем это нужно?
- Чтобы видеть «настоящую» работу нейросети
- Для последующей ручной обработки в редакторе
- Для более быстрой генерации, без лишних этапов
На заметку:
Некоторые художники специально используют raw-версию как основу, чтобы затем довести её вручную — добавить детали, фон или цветокоррекцию. Это гибкий и творческий подход.
💡 Важно знать
Создание изображений с помощью ИИ — это не просто нажатие кнопки. Это искусство задавать правильные промпты, понимать, как работает система, и уметь управлять результатом.
А знание таких терминов — ваш первый шаг к уверенной навигации в этом новом мире!
Если статья была полезна — скоро выйдет третья часть, где разберём ещё более «продвинутые» термины вроде:
📌 ControlNet, CFG Scale, Inpainting, Upscale, LoRA и др.
Следите за обновлениями и продолжайте прокачку нейросетевой грамотности 👾
