Ответ Inhalyptum в «Довыёживался»4
кадры оперативной съёмки со следственного эксперимента
я бы не отвечал постом если бы умел сжимать гифки можно было видео вставлять в коментарии
0 просмотренных постов скрыто
Инструкция по сборке домашней оффлайн нейросети (экспертной системы) с возможностью обучения
Итак, вы прочитали мой пост: Глаза боятся, а руки из.. плеч :) и поняли - "я тоже такое хочу". И тут я с вами совершенно согласен :) Приступим!
Часть 1. Системные требования и подготовка к сборке.
Системные требования:
ОС: Windows 10/11 (x64)
Python: 3.12.0 (точный номер версии!)
Видеокарта: NVIDIA с драйвером ≥ 535 и CUDA Toolkit 12.6
RAM: ≥ 8 ГБ
VRAM: ≥ 6 ГБ (для загрузки 32 слоёв на GPU)
Важно:
если у вас не видеокарта Nvidia, то смысла читать дальше нет! На других видеокартах эта программа работать не будет!
программы нужно ставить точно такой же версии (!), как я указал. Разработчики часто меняют список поддерживаемых команд от версии к версии, у меня указаны версии, которые подобраны методом перебора на максимальную совместимость!
для скачивания некоторых программ понадобится VPN. В связи с наложенными санкциями, многие разработчики ограничили доступ к своим ресурсам. Думаю, при желании, вы решите этот вопрос.
данная программа тестировалась и работает на Windows 10 (64-bit), работать должна и на Windows 11 (64-bit). Остальные версии не проверял!
Список необходимых программ для работы:
Скачайте и установите Python 3.12.0 (64-bit) (на 32-bit не тестировалось, потому что я счастливый владелец системы 64-bit)
ОБЯЗАТЕЛЬНО поставьте галочку "Add Python to PATH" во время установки!
Скачайте и установите CUDA Toolkit 12.6
Галочка "Add to PATH" обычно по умолчанию включена, но необходимо в этом убедиться и поставить, если нужно.
Скачайте и установите Visual Studio 2022 Build Tools (с C++ и CMake)
При установке Visual Studio 2022 выберите в меню "Разработка классических программ на C++" и справа в окошечке обязательно проставьте галочки напротив:
C++ CMake tools for Windows
C++ MSVC 143 (Visual Studio 2022)
Windows 10/11 SDK (в зависимости от вашей установленной системы)
Скачайте и установите Cmake 4.2.0 for Windows-x86-64
После того, как всё скачали и установили, открываем CMD (Command Prompt) и проверяем установленные версии необходимых компонентов (копируем команду и вставляем её, жмём Enter для выполнения).
1. Python 3.12.0 (64-bit)
python --version
Должно быть: Python 3.12.0
python -c "import platform; print(platform.architecture())"
Должно быть: ('64bit', 'WindowsPE')
2. CUDA Toolkit 12.6
nvcc --version
→ В выводе ищите строку вроде: release 12.6, V12.6.85
3. CMake 4.2.0
cmake --version
Должно быть: cmake version 4.2.0
4. Дополнительно: проверка GPU и драйвера
nvidia-smi
Покажет версию драйвера и список GPU. Важно! Драйвер должен быть ≥ 535.xx для корректной работы CUDA 12.6. Если у вас версия ниже требуемой, обновите драйвера видеокарты.
Если после всех проверок у вас всё так же, как и у меня - база для сборки готова.
Часть 2. Формируем структуру программы.
Создаём папку на диске С:\ с названием car_expert и формируем внутри следующую структуру файлов и папок:
Папка knowledge_base
Папка models
Файл app.py
Файл requirements.txt
Папки создать несложно, файлы делаем с помощью Блокнота (просто создаём пустой файл с названием, как у меня) и сохраняем в нашу папку car_expert. Базовая структура готова, остальное добавим в процессе работы.
Часть 3. Скачиваем необходимые установочные пакеты и языковую модель.
Открываем в режиме редактирования файл requirements.txt в Блокноте. Копируем в него и сохраняем следующий текст в кодировке UTF-8 (обычно стоит по умолчанию):
aiofiles==23.2.1
annotated-doc==0.0.4
annotated-types==0.7.0
anyio==4.12.0
certifi==2025.11.12
charset-normalizer==3.4.4
click==8.3.1
colorama==0.4.6
contourpy==1.3.3
cycler==0.12.1
diskcache==5.6.3
fastapi==0.124.0
ffmpy==1.0.0
filelock==3.20.0
fonttools==4.61.0
fsspec==2025.12.0
gradio==4.44.1
gradio_client==1.3.0
h11==0.16.0
hf-xet==1.2.0
httpcore==1.0.9
httpx==0.28.1
huggingface-hub==0.26.5
idna==3.11
importlib_resources==6.5.2
Jinja2==3.1.6
kiwisolver==1.4.9
llama_cpp_python==0.3.16
markdown-it-py==4.0.0
MarkupSafe==2.1.5
matplotlib==3.10.7
mdurl==0.1.2
numpy==1.26.4
orjson==3.11.5
packaging==25.0
pandas==2.3.3
pillow==10.4.0
pydantic==2.12.5
pydantic_core==2.41.5
pydub==0.25.1
Pygments==2.19.2
pyparsing==3.2.5
python-dateutil==2.9.0.post0
python-multipart==0.0.20
pytz==2025.2
PyYAML==6.0.3
requests==2.32.5
rich==14.2.0
ruff==0.14.8
semantic-version==2.10.0
shellingham==1.5.4
six==1.17.0
starlette==0.50.0
tomlkit==0.12.0
tqdm==4.67.1
typer==0.20.0
typer-slim==0.20.0
typing-inspection==0.4.2
typing_extensions==4.15.0
tzdata==2025.2
urllib3==2.6.1
uvicorn==0.38.0
websockets==12.0
Это список всех пакетов, которые нужны для корректной работы нашей программы. Обратите внимание на символы == в каждом пакете, это означает "найти и скачать именно этот номер версии". Это важно! Другие версии этих пакетов будут конфликтовать между собой, потому что список внутренних команд может отличаться от версии к версии. Данный список - стабильная сборка, которая прекрасно взаимодействует между собой.
После того, как мы скопировали этот список в файл requirements.txt, открываем консоль CMD и вводим следующие команды по очереди:
cd C:\car_expert
python -m venv venv_gpu_fresh
venv_gpu_fresh\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Смысл команд:
cd C:\car_expert
Переходим к папке C:\car_expert
python -m venv venv_gpu_fresh
Создаём виртуальное окружение и папку venv_gpu_fresh в корневой папке car_expert.
venv_gpu_fresh\Scripts\activate
Активируем локальную версию Python для нашей папки venv_gpu_fresh.
pip install -r requirements.txt
Начинаем установку пакетов из файла requirements.txt
Зачем мы создаём виртуальное окружение? Для того, что бы Python, установленный в нашей системе работал только с теми пакетами, которые нужны для нашей программы. И что бы любые другие пакеты, которые могут установиться в процессе его работы (например, точно такие же, как в нашем файле requirements.txt, но другой версии) никак не влияли на дальнейшую работоспособность нашей программы. Т.е. наша программа всегда будет запускаться в "виртуальной капсуле", на которую больше ничего не будет влиять "извне". Это гарантирует стабильность работы при любых условиях.
Установка пакетов из файла requirements.txt может занять некоторое время, во время этого процесса нельзя закрывать окно консоли CMD.
После того, как процесс установки закончится, скачиваем языковую модель phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K_M.gguf. Это "мозг" нашей программы и именно эта модель будет "думать" и находить ответы на ваши вопросы. После скачивания помещаем её в папку models/.
Часть 4. Компилируем (собираем) платформу для работы с языковыми моделями llama-cpp-python.
Это важный этап нашей работы, именно платформа определяет каким способом будет происходить "мыслительный процесс" нашей языковой модели phi-3 : будет она думать медленно CPU (процессором) или быстро GPU (видеокартой). Самое печальное во всём этом, что официальных предсобранных .whl с CUDA для llama-cpp-python на Windows больше не публикуются ни на pypi.nvidia.com, ни в надёжных GitHub-репозиториях. Т.е. просто скачать и установить, как обычный пакет, уже не выйдет. Где-то её нет, а где-то стоят пароли на скачивание (жадины говядины). Но всегда есть возможность локальной сборки. Именно ей мы и займёмся.
Закрываем окно CMD, если оно было у вас до этого открытым, и запускаем заново (делаем сброс сессии).
Опять переходим в активированное виртуальное окружение, по очереди вводя команды:
cd C:\car_expert
venv_gpu_fresh\Scripts\activate
Признаком того, что вы вошли внутрь "виртуального окружения" и работаете в "капсуле", является надпись в скобочках (venv_gpu_fresh) перед C:\car_expert>. Если у вас всё так же как и у меня, продолжаем водить команды:
pip uninstall llama-cpp-python -y
set CMAKE_ARGS=-DLLAMA_CUBLAS=ON
set FORCE_CMAKE=1
pip install llama-cpp-python --no-cache-dir --verbose
Смысл команд:
ip uninstall llama-cpp-python -y
Удаляем предыдущую версию llama-cpp-python, у нас её пока вообще нет, но на всякий случай делаем очистку, что бы не было проблем.
set CMAKE_ARGS=-DLLAMA_CUBLAS=ON
Задаём переменную окружения CMAKE_ARGS в Windows CMD, чтобы передать параметр сборки в CMake при установке пакета llama-cpp-python. Без этого флага llama-cpp-python собирается только для CPU. С этим флагом — включается поддержка GPU (CUDA), и модель сможет использовать видеокарту NVIDIA.
set FORCE_CMAKE=1
в контексте установки пакета llama-cpp-python означает: «Принудительно запустить сборку через CMake, даже если pip или scikit-build-core считают, что это не нужно» Мы хотим собрать из исходников с поддержкой CUDA (работа именно на видеокарте), но pip может попытаться установить CPU-версию. Поэтому, "действуй строго по инструкции" :)
pip install llama-cpp-python --no-cache-dir --verbose
Эта команда гарантирует чистую установку: всё будет скачано и собрано заново. Показывает все этапы: загрузку, конфигурацию CMake, компиляцию, ошибки. Без этого флага pip может "молчать" при ошибках сборки или показывать только общее сообщение.
Важно! Процесс сборки займёт 10–25 минут — не прерывайте (не закрывайте окно CMD)!
Если в процессе сборки в окне консоли CMD не появились ошибки, то самую важную и трудоёмкую часть работы мы уже сделали. Если вы дошли до этого этапа и у вас всё получилось, я горжусь вами, вы молодцы! :)
Часть 5. Пишем код программы, которая заставит работать всё что мы сделали.
Открываем в Блокноте файл app.py, копируем этот код и сохраняем:
# app.py — авто-экспертная система БЕЗ векторной БД (только LLM + контекст в промпте)
import os
import glob
from llama_cpp import Llama
import gradio as gr
# === Конфигурация ===
KNOWLEDGE_DIR = "knowledge_base"
MODEL_PATH = "models/phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K_M.gguf"
MAX_CONTEXT_LENGTH = 2000 # ограничение на длину контекста (токенов)
# === Загрузка всей базы знаний в строку ===
def load_knowledge_base() -> str:
files = glob.glob(os.path.join(KNOWLEDGE_DIR, "*.txt"))
if not files:
return "Нет доступных инструкций по ремонту."
all_text = []
for file_path in sorted(files):
try:
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read().strip()
if content:
header = f"\n\n=== {os.path.basename(file_path).replace('.txt', '').title()} ===\n"
all_text.append(header + content)
except Exception as e:
all_text.append(f"\n\n[Ошибка при загрузке {file_path}: {e}]")
full_context = "".join(all_text)
# Ограничиваем длину, чтобы не превысить контекст модели
if len(full_context) > MAX_CONTEXT_LENGTH:
full_context = full_context[:MAX_CONTEXT_LENGTH] + "\n... (контекст усечён)"
return full_context.strip()
# === Загрузка модели ===
def load_model():
return Llama(
model_path=MODEL_PATH,
n_ctx=4096,
n_threads=os.cpu_count(),
n_gpu_layers=999,
verbose=True # ← ВАЖНО: включите!
)
# === Ответ от модели с контекстом ===
def get_answer(query: str, knowledge: str) -> str:
prompt = f"""<|user|>Ты — опытный автослесарь. Ответь на вопрос, используя ТОЛЬКО информацию из приведённого ниже контекста.
Если в контексте есть несколько причин или пунктов, перечисли их ВСЕ через дефис.
Если в контексте нет ответа, скажи: "Я не знаю".
Контекст:
{knowledge}
Вопрос: {query}<|end|>
<|assistant|>"""
output = llm(
prompt,
max_tokens=128,
temperature=0.3,
top_p=0.9,
repeat_penalty=1.1,
stop=["<|end|>", "<|user|>", "</s>"],
echo=False
)
return output["choices"][0]["text"].strip()
# === Gradio интерфейс ===
def chat_interface(user_query: str) -> str:
knowledge = load_knowledge_base()
return get_answer(user_query, knowledge)
# === Запуск (для Gradio 4.x) ===
if __name__ == "__main__":
llm = load_model()
demo = gr.Interface(
fn=chat_interface,
inputs=gr.Textbox(
lines=2,
placeholder="Например: Почему скрипят тормоза?",
label="🔧 Ваш вопрос по ремонту авто"
),
outputs=gr.Textbox(label="🛠 Ответ автоэксперта", max_lines=20),
title="🚗 Локальная авто-экспертная система",
description="""
<div style='text-align: center; margin: 10px 0;'>
<b>Полностью оффлайн. Работает на GPU.</b><br>
Знания из папки <code>knowledge_base/</code>.
</div>
""",
examples=[
["Почему двигатель троит на холостых?"],
["Что делать, если сел аккумулятор?"],
["Почему АКПП пинается при переключении передач?"],
],
theme=gr.themes.Soft(primary_hue="red").set(
body_background_fill="*neutral_50",
block_background_fill="white",
),
css="footer { display: none !important; }"
)
print("🧠 Модель загружена. Запуск GUI...")
demo.launch(server_name="127.0.0.1", server_port=7860)
Проверяем, что бы в строке
MODEL_PATH = "models/phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K_M.gguf"
было записано точное название вашей языковой модели из папки models/. Если название вашего файла отличается, от того что записано в коде файла app.py, то скопируйте ваше и вставьте в эту строку вместо старого. Или, что ещё проще, переименуйте ваш файл phi-3-.....gguf в тот, который указан в коде (на работоспособность это никак не повлияет).
Часть 6. Наполняем базу данных knowledge_base/
Открываем папку knowledge_base/ и создаём в Блокноте несколько пустых файлов:
electrical.txt
engine_issues.txt
transmission.txt
Теперь открываем их в Блокноте и заполняем их примерами:
Для electrical.txt
[Аккумулятор сел]
- Напряжение <12.2 В — разряжен
- Утечка тока в бортовой сети (>50 мА)
- Генератор не заряжает (менее 13.8 В на холостых)
- Окисленные клеммы — зачистите и смажьте
[Фары тускло горят]
- Плохая масса на кузов.
- Низкое напряжение в сети (генератор неисправен)
Для engine_issues.txt
[Двигатель троит на холостом ходу]
- Проверьте свечи зажигания — износ или нагар
- Пробой катушек зажигания
- Подсос воздуха во впускном коллекторе
- Ошибки по OBD2: P0300 (пропуски зажигания)
- Низкая компрессия в цилиндре
Для transmission.txt
[АКПП пинается при переключении]
- Низкий уровень ATF
- Старое или грязное масло — замените
- Износ фрикционов — требуется ремонт
- Неисправность соленоидов или гидроблока
[МКПП скрежет при включении передачи]
- Износ синхронизаторов
- Не выжимается сцепление (воздух в приводе или износ выжимного подшипника)
Это начало вашей лично базы данных. Именно так и будет происходить обучение вашего "Эксперта".
База может быть любого содержания, но важно соблюдать следующие правила:
Формат файлов
- Только текстовые файлы с расширением .txt
- Кодировка: UTF-8 (чтобы поддерживались кириллица и спецсимволы)
- Имя файла — описательное, без пробелов и спецсимволов (лучше: engine_misfire.txt, а не новый файл (1).txt)
Ограничение по объёму
Общий объём всех файлов — не более 2000–2500 символов (примерно 400–500 токенов)
Почему? Потому что:
- Phi-3-mini имеет контекст 4096 токенов
Из них:
~300 токенов — системный промпт
~100 токенов — вопрос пользователя
~500–700 токенов — ответ модели
Остаётся ~2500–3000 токенов на контекст, но лучше играть на опережение и оставить запас
Если база растёт — разделите её на тематические подсистемы (engine/, brakes/) и запускайте отдельные экземпляры.
Структура содержимого
Заголовки в квадратных скобках или через ===:
[ТРОИТ ДВИГАТЕЛЬ НА ХОЛОСТЫХ]
Маркированные списки:
- Изношенные свечи зажигания
- Засорённые форсунки
- Подсос воздуха
- Изношенные свечи зажигания
Ключевые слова: совпадают с примерами вопросов
Ключевые слова в начале (для совпадения с вопросом):
«Скрип тормозов», «Ошибка P0300», «АКПП пинается»
Нет "воды", только факты
Избегайте:
- Длинных абзацев
- Вводных фраз: «Как известно…», «Следует отметить, что…»
- Повторов и «воды»
- Сложных предложений
Точность и достоверность
Указывайте конкретные коды ошибок: P0300, C1234, а не «ошибки зажигания»
Используйте стандартные термины: ДПДЗ, АКПП, ЭБУ, ТЖ
Не допускайте двусмысленности:
Нет = «Может быть что угодно»
Да = «Наиболее вероятные причины: 1) ..., 2) ...»Язык и стиль
- Единый язык (в нашем случае — русский)
- Профессиональная лексика, но без излишнего жаргона
- Предпочтение повелительному наклонению или списку фактов
Часть 7. Запускаем программу и содаём ярлык на Рабочий стол.
Закрываем окно CMD, если оно было раньше открыто, запускаем виртуальное окружение:
cd C:\car_expert
venv_gpu_fresh\Scripts\activate
пишем команду запуска нашей программы:
python app.py
В окне CMD вы должны увидеть следующую картину (немного промотал вниз):
Надпись: load_tensors: layer 0 assigned to device CUDA0, is_swa = 0 означает, что работает видеокарта и обрабатывает поступающую информацию.
Открываем в браузере ссылку http://127.0.0.1:7860/ и наслаждаемся результатом:
Делаем ссылку на ярлык для Рабочего стола:
- создаём в Блокноте файл, копируем и вставляем внутрь
сохраняем в корневую папку с названием Запустить авто-эксперта.bat.
- кликаем на него правой кнопкой и выбираем "Создать ярлык".
- Перименовываем новый созданный файлик "Запустить авто-эксперта — ярлык.lnk" в "Авто-Эксперт (оффлайн).lnk".
- Кликаем по нему правой кнопкой мышки и нажимаем "Сменить значок", выбираем любой на свой вкус. Сохраняемся и закидываем его на рабочий стол.
Часть 8. Финальная.
Вот и всё. Мы своими собственными руками создали "великую и ужасную нейросеть" :) так что теперь смело можете говорить всем вокруг, что "...писали мы ваши нейросети, нет там ничего сложного" и гордо демонстировать свою работу. Текст надписей "морды лица" в браузере легко исправляется в коде файла app.py, база данных легко адаптируется под любые задачи.
Благодарю всех за внимание, если хотите меня отблагодарить и сподвигнуть на новые изобретения, можете задонатить, сколько не жалко :)
Показать полностью
7
О чем говорить с людьми: написал приложение для Android нейросетью за неделю
Всем привет!
Знакомая ситуация: собрались компанией, поели, обсудили работу, погоду, общих знакомых... и повисла тишина. Кто-то уже лезет в телефон проверять ленту, кто-то неловко смотрит в стену.
Я люблю настолки разговорного жанра (где тянешь карточку и отвечаешь на вопрос), они отлично ломают этот лёд. Но таскать с собой коробки неудобно, а в маркетах найти что-то прикольное непростая задача.
Скриншоты приложения
Решил, что мне нужно своё приложение. Простое, красивое и бесплатное.
Проблема была одна: писать код с нуля долго и лень.
Поэтому я решил провести эксперимент: сможет ли Google AI Studio написать полноценное Android-приложение за меня?
Как это было
Я выступил в роли "архитектора" и заказчика, а нейросеть — в роли программиста. Я скармливал ей запросы: "Хочу экран с карточками", "Сделай свайп вверх для нового вопроса", "Добавь темную тему".
Честно скажу, это было прикольно. За неделю по вечерам мы с ИИ собрали полноценный проект:
Написали логику на Kotlin + Jetpack Compose (современный стек).
Сверстали дизайн: добавили анимации, живые фоны (сердечки, елочки, геометрия).
Прикрутили базу данных для хранения прогресса и Избранного.
Отладили баги: например, долго разбирались с тем, чтобы счетчик просмотренных вопросов не сбрасывался криво.
Что получилось в итоге
Приложение называется «Диалоги».
Суть простая: кладете телефон на стол, выбираете категорию и по очереди отвечаете на вопросы. Узнаете друг о друге кучу нового!
Что есть внутри:
3 категории: «Общие» (для любой компании), «Блиц» (быстрые ответы) и «HOT» (18+, есть фильтр в настройках).
Кастомизация: Можно менять цвета карточек, включать "залипательные" анимированные фоны.
Офлайн: Интернет не нужен.
Бэкап: Сделали экспорт/импорт прогресса, чтобы можно было перекинуть настройки другу.
Горизонтальный режим: Текст поворачивается, чтобы удобно было читать соседу сбоку.
Где скачать
Выложил в RuStore, так как это сейчас самый простой способ для РФ.
Приложение полностью бесплатное, без рекламы и подписок. Делал для себя и друзей, делюсь с вами.
👉 Ссылка на RuStore:https://www.rustore.ru/catalog/app/com.martem000.dialogs_1
Буду рад, если скачаете и потестите. Если найдете баги — пишите в комменты, я передам своему "нейро-программисту"! :)
Показать полностью
4
Сделать новогоднюю семейную фотосессию с помощью нейросетей: Лучшие промты для генерации рождественских фото всей семьи через ИИ
Новогодние праздники — время, когда хочется запечатлеть теплые семейные моменты. Но организация профессиональной фотосессии требует времени, денег и сил: нужно найти фотографа, договориться о студии, подобрать всем наряды и собрать семью в одном месте. Нейросети решают эту задачу за несколько минут — достаточно описать желаемую сцену, и искусственный интеллект создаст атмосферные новогодние портреты.
Как создавать фотографии из этой статьи
Мы будем работать с нейросетью Nano Banana от Google, она сейчас делает лучшие изображения среди всех доступных нейронок, качество изображения почти не отличается от настоящих снимков профессионального фотографа с зеркалкой.
Лайфхак: для более качественной генерации фотографий используйте Nano Banana PRO, она немного дороже, но качество изображений заметно лучше и нет водяных знаков.
В России доступ к Nano Banana ограничен, поэтому фотосессию мы будем делать через топовый агрегатор нейросетей Study AI, который даёт прямой доступ к Нано Банана в обход санкций и запретов.
Почему именно Study AI?
1️⃣Работает без VPN из любого региона России
2️⃣Оплата рублевой картой (никаких зарубежных карт не требуется)
3️⃣Простой русскоязычный интерфейс
4️⃣Техподдержка на русском языке
5️⃣Доступ к 40+ лучшим нейронкам в мире
6️⃣ Скидки в честь Чёрной Пятницы на тарифы ПРО и УЛЬТИМА
Готовые промты для новогодней семейной фотосессии
1. Радостная прогулка на улице
Семья идет по заснеженной дорожке перед домом, украшенным новогодними гирляндами и огнями. Все одеты в теплые уютные пальто, вокруг падает снег, атмосфера игривая и праздничная. Эта сцена идеально передает ощущение новогоднего волшебства и семейного тепла на улице.
Английский промт:
Family walking through falling snow before a decorated house – cozy coats, glowing lights, playful warmth.
Русский промт:
Семья идет сквозь падающий снег перед украшенным домом – уютные пальто, светящиеся огни, игривое тепло.
2. Стилизованная праздничная элегантность
Нарядный семейный портрет в элегантном стиле: все члены семьи одеты в согласованные наряды с золотыми акцентами, стоят перед большой роскошно украшенной рождественской елкой. Композиция сочетает утонченность и теплоту семейных отношений — идеальный вариант для праздничной открытки или семейного альбома.
Английский промт:
Coordinated gold-accented outfits before a grand Christmas tree – sophisticated yet friendly family unity.
Русский промт:
Координированные наряды с золотыми акцентами перед величественной рождественской елкой – утонченное, но дружелюбное семейное единство.
3. Снежное приключение
Активная зимняя сцена в заснеженном сосновом лесу: семья в ярких красных и белых зимних куртках, дети весело бросают снежки, все в движении. Фотография передает динамику, радость и естественную энергию новогодних каникул — отличный выбор для тех, кто любит активный отдых и живые эмоции.
Английский промт:
Family in red and white parkas amid pine forest, kids tossing snowballs – dynamic, cheerful, natural holiday energy.
Русский промт:
Семья в красных и белых парках среди соснового леса, дети бросают снежки – динамичная, веселая, естественная праздничная энергия.
4. Золотое собрание у елки
Трогательная сцена обмена подарками возле светящейся новогодней елки: горят свечи, отражаются огни гирлянд, в кадре видна искренняя эмоциональная близость членов семьи. Этот промт создает атмосферу душевного тепла и семейной связи — идеально для запечатления самых важных моментов праздника.
Английский промт:
Family exchanging gifts by a glowing tree – candles, reflections, heartfelt warmth and connection.
Русский промт:
Семья обменивается подарками у светящейся елки – свечи, отражения, искреннее тепло и связь.
5. Утро в клетчатых пижамах
Уютная домашняя сцена: вся семья в одинаковых клетчатых пижамах сидит на белом диване, в руках кружки с горячим какао, атмосфера расслабленная и по-домашнему теплая. Этот вариант передает непринужденное семейное счастье в новогоднее утро — отлично подходит для личного архива или поста в соцсетях.
Английский промт:
Cozy family in matching pajamas on white couch with cocoa mugs – casual, cheerful, homey atmosphere.
Русский промт:
Уютная семья в одинаковых пижамах на белом диване с кружками какао – непринужденная, веселая, домашняя атмосфера.
Полезные посты по нейронкам:
👉 Фото в стиле "Гринч - похититель Рождества"
👉 Фото в стиле "Мужская фотосессия" через Nano Banana
👉 Фото в стиле "Очень странные дела" с Нано Банана ПРО
👉 Фотосессия на Новый Год через нейросеть (Nano Banana | + PRO)
👉 Модный ИИ тренд: ёлочные игрушки из фото
👉 Зимняя фотосессия с помощью нейросети
👉 Фотосессия в стиле "Голливуд" через ИИ
👉 Как сделать фото в любом стиле через нейросеть
👉 Трендовое видео: как сделать вязаный город
👉 Как примерить одежду через нейросеть
👉 Трендовое фото с персонажем в лифте
👉 Как сделать фигурку по фото через нейросеть
👉 Реставрация фотографий через нейросеть
👉 Большой набор промтов для фото в стиле Хэллоуин
👉 Как сделать фото с Криком через ИИ
👉 Нейросеть Veo 3 для генерации видео: официальный сайт на русском
Как сделать новогоднее семейное фото через StudyAI: пошаговая инструкция
Шаг 1. Перейдите на StudyAI
Откройте сайт study24.ai в любом браузере — сервис работает без VPN и не требует регистрации для первого знакомства. Интерфейс простой и понятный даже для новичков: на главной странице сразу видны доступные функции, включая генерацию и редактирование изображений. StudyAI подходит как для первых экспериментов с нейросетями, так и для решения более сложных творческих задач.
Шаг 2. Выберите режим работы
Определитесь, что именно нужно: создать новогоднее фото с нуля или доработать уже имеющийся снимок. Если выбираете генерацию с нуля, нейросеть самостоятельно придумает композицию, персонажей и атмосферу на основе вашего текстового описания. Если хотите изменить загруженное изображение — загрузите семейное фото и укажите в промте, какие новогодние элементы добавить (снег, елку, праздничную одежду, уютный интерьер). Оба режима работают быстро и дают качественный результат.
Шаг 3. Вставьте готовый промт
В статье собраны пять готовых промтов для разных новогодних сцен — на русском и английском языках. Скопируйте понравившийся промт и вставьте в текстовое поле StudyAI без изменений, либо адаптируйте под свою семью. Например, уточните количество членов семьи («мама, папа и двое детей»), возраст («маленький ребенок и подросток») или добавьте домашнего питомца («с золотистым ретривером»). Чем конкретнее описание, тем точнее нейросеть передаст вашу задумку.
Шаг 4. Настройте детали (опционально)
Перед генерацией можно выбрать формат изображения — горизонтальный для группового портрета или вертикальный для семейного селфи-стиля. Также при необходимости укажите желаемый стиль: реалистичный (фотографичный результат), атмосферный (с акцентом на уют и свет) или более художественный. Если не уверены — оставьте настройки по умолчанию, StudyAI подберет оптимальный вариант на основе промта.
Шаг 5. Сгенерируйте и выберите лучший результат
Нажмите кнопку генерации и дождитесь результата — обычно это занимает несколько секунд. Нейросеть может создать несколько вариантов одной сцены с небольшими отличиями в композиции, освещении или позах персонажей. Просмотрите все варианты и выберите наиболее удачный. Если результат не совсем соответствует ожиданиям, доработайте промт: усильте акцент на «уют», «падающий снег», «теплые огни» или «семейная близость» — и запустите генерацию заново.
Как адаптировать промты для новогодней фотосессии под свою семью
Готовые промты можно использовать без изменений, но для более персонализированного результата стоит добавить конкретные детали о вашей семье и, конечно же, загрузить качественное фото вашей семьи. Укажите точное количество членов семьи и их роли: например, «мама, папа и двое детей» или «бабушка, дедушка, родители и трое внуков». Добавьте возрастные характеристики: «маленький ребенок 3 лет и подросток», «семья с новорожденным малышом». Если в семье есть домашние питомцы, упомяните их: «с золотистым ретривером» или «кот сидит на коленях у ребенка» — нейросеть учтет эти детали.
Можно уточнить стили одежды и локации, чтобы сцена максимально соответствовала вашим предпочтениям. Например, заменить «уютные пальто» на «вязаные свитера с оленями» или «нарядные шубы», указать конкретную обстановку: вместо «decorated house» написать «cozy apartment living room» (уютная гостиная в квартире), а «pine forest» изменить на «city park with lights» (городской парк с иллюминацией). Такие микроправки помогают нейросети точнее передать вашу задумку и создать действительно персональную новогоднюю фотосессию.
Идеи использования готовых новогодних фото
Новогодние семейные фото, созданные через нейросеть, можно применять в самых разных форматах. Распечатайте снимки для семейной фотокниги или создайте персональный календарь на следующий год с 12 разными праздничными сценами. Используйте изображения для дизайна новогодних открыток, приглашений на праздничный ужин или благодарственных карточек для родственников и друзей.
В цифровом формате такие фото отлично работают для оформления профилей и сторис в социальных сетях, создания визуала для семейного чата или персональных поздравлений родственникам через мессенджеры. Можно сделать серию фото в едином стиле для Instagram*-ленты или использовать как фон для видеозвонков в праздничные дни. Нейросеть позволяет создать столько вариантов, сколько нужно — без ограничений по времени съемки или количеству дублей.
Рекомендации для создания качественных новогодних фото через нейросеть
Сохраняйте черты лица людей с загруженного фото
Самая важная рекомендация при работе с семейными фотографиями — явно указывать в промте, что нейросеть должна сохранить черты лица с исходного изображения. Добавьте в начало или конец промта фразу: «сохраняй точно такие же черты лица, как на загруженном фото» или «с теми же лицами, что на исходном изображении». Без этого уточнения нейросеть может создать красивую новогоднюю сцену, но с совершенно другими людьми. Эта простая фраза гарантирует, что на финальном снимке будет именно ваша семья, а не случайные персонажи.
Используйте детальные описания
Чем подробнее промт, тем точнее нейросеть передаст вашу задумку. Вместо общих фраз типа «семья у елки» добавляйте конкретику: «семья из четырех человек стоит у двухметровой елки с золотыми шарами и теплыми гирляндами, мягкий свет от камина, уютная гостиная». Указывайте освещение (золотой час, свечи, гирлянды), настроение (радостное, спокойное, игривое) и композицию (крупный план, общий план, портрет). Детали помогают нейросети создать не просто картинку, а атмосферную сцену с эмоциями.
Экспериментируйте с несколькими вариантами
Не останавливайтесь на первом результате — генерируйте 3-5 вариантов одного промта. Нейросеть каждый раз создает уникальную композицию с небольшими отличиями в позах персонажей, освещении и деталях фона. Один и тот же промт может дать совершенно разные по настроению снимки: от нежного семейного момента до динамичной праздничной сцены. Сравнивайте варианты и выбирайте тот, где лучше всего переданы эмоции и атмосфера.
Добавляйте технические параметры в промт
Для более профессионального результата указывайте фотографические характеристики: тип объектива («снято на объектив 50 мм»), глубину резкости («малая глубина резкости», «эффект боке»), качество изображения («4K», «высокое разрешение», «фотореалистичный»). Упоминание стиля съемки также улучшает результат: «профессиональный стиль семейной фотографии», «живой момент», «студийное освещение для портрета». Эти технические детали помогают нейросети понять, какую именно картинку вы хотите получить — естественную репортажную или постановочную студийную.
Уточняйте эмоции и взаимодействие
Описывайте не только внешний вид сцены, но и эмоциональное состояние персонажей. Вместо «семья стоит у елки» напишите «семья обнимается у елки, искренние улыбки, теплый взгляд родителей на детей». Добавляйте действия и взаимодействие: «ребенок тянется к украшению на елке», «родители держат за руки детей», «бабушка читает сказку внукам у камина». Такие детали делают фото живым и наполненным смыслом, а не просто статичной картинкой.
Корректируйте неудачные результаты
Если результат не устраивает, проанализируйте, что именно пошло не так, и доработайте промт. Слишком темное изображение — добавьте «яркое освещение», «хорошо освещено», «свечение золотого часа». Персонажи выглядят неестественно — усильте «фотореалистичный», «естественные позы», «подлинный семейный момент». Не хватает новогодней атмосферы — добавьте больше деталей: «украшено светящимися гирляндами», «мягко падает снег», «теплый свет свечей». Постепенная корректировка промта позволяет получить именно тот результат, который вы задумали.
Заключение
Создание новогодней семейной фотосессии с помощью нейросети — это быстрый и доступный способ получить атмосферные праздничные снимки без фотографа и студии. Пять готовых промтов из этой статьи охватывают разные сценарии: от уютных домашних сцен в пижамах до элегантных портретов у елки и динамичных снежных прогулок. Каждый промт можно использовать на русском или английском языке, адаптировать под состав вашей семьи и экспериментировать с деталями, пока не получите идеальный результат.
Главное правило при работе с семейными фотографиями — всегда указывайте в промте необходимость сохранить черты лица с загруженного изображения. Добавляйте технические параметры, описывайте эмоции и взаимодействие персонажей, не бойтесь генерировать несколько вариантов одной сцены. Попробуйте любой промт из подборки — и через несколько секунд у вас будет готовая новогодняя семейная фотосессия, которую можно использовать для открыток, социальных сетей или семейного архива.
*принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной на территории РФ
Показать полностью
6
Как сделать фото в стиле "Гринч - похититель Рождества" с помощью ИИ: 20 промтов для генерации фотографий с Гринчем через нейросеть
Если вы листали TikTok или Instagram* в преддверии новогодних праздников, то наверняка заметили новый вирусный тренд — AI-фото с Гринчем. Пользователи загружают свои селфи и получают невероятно реалистичные изображения, где они танцуют с зелёным похитителем Рождества, украшают с ним печенье или воссоздают культовые сцены из фильма с Джимом Керри. Этот тренд захватил социальные сети и продолжает набирать популярность в декабре 2025 года.
Создать собственное AI-фото с Гринчем оказалось проще, чем кажется — достаточно подходящей фотографии и правильного промпта. В этой статье мы подробно разберём, как присоединиться к тренду: покажем пошаговые инструкции, дадим готовые промпты на русском языке и расскажем, какие сервисы лучше всего подходят для создания праздничного контента. Вы узнаете, как получить качественные результаты и избежать типичных ошибок, а также найдёте идеи для использования готовых изображений в соцсетях, на новогодних открытках или в коммерческих проектах.
Полезные посты по нейронкам:
👉 Фото в стиле "Мужская фотосессия" через Nano Banana
👉 Фото в стиле "Очень странные дела" с Нано Банана ПРО
👉 Фотосессия на Новый Год через нейросеть (Nano Banana | + PRO)
👉 Модный ИИ тренд: ёлочные игрушки из фото
👉 Зимняя фотосессия с помощью нейросети
👉 Фотосессия в стиле "Голливуд" через ИИ
👉 Как сделать фото в любом стиле через нейросеть
👉 Трендовое видео: как сделать вязаный город
👉 Как примерить одежду через нейросеть
👉 Трендовое фото с персонажем в лифте
👉 Как сделать фигурку по фото через нейросеть
👉 Реставрация фотографий через нейросеть
👉 Большой набор промтов для фото в стиле Хэллоуин
👉 Как сделать фото с Криком через ИИ
👉 Нейросеть Veo 3 для генерации видео: официальный сайт на русском
Что такое AI-фото с Гринчем
AI-фото с Гринчем — это изображения, созданные с помощью искусственного интеллекта, на которых вы взаимодействуете с культовым персонажем из рождественской истории доктора Сьюза. Технология работает просто: вы загружаете своё селфи, описываете желаемую сцену в текстовом промпте, а нейросеть генерирует реалистичное изображение, где вы становитесь частью праздничной истории с зелёным ворчуном. Современные AI-генераторы используют продвинутую технологию сохранения черт лица, которая гарантирует, что ваша внешность останется узнаваемой, а сама сцена будет выглядеть естественно и кинематографично.
Как создавать фотографии из этой статьи
Мы будем работать с нейросетью Nano Banana от Google, она сейчас делает лучшие изображения среди всех доступных нейронок, качество изображения почти не отличается от настоящих снимков профессионального фотографа с зеркалкой.
Лайфхак: для более качественной генерации фотографий используйте Nano Banana PRO, она немного дороже, но качество изображений заметно лучше и нет водяных знаков.
В России доступ к Nano Banana ограничен, поэтому фотосессию мы будем делать через топовый агрегатор нейросетей Study AI, который даёт прямой доступ к Нано Банана в обход санкций и запретов.
Почему именно Study AI?
1️⃣Работает без VPN из любого региона России
2️⃣Оплата рублевой картой (никаких зарубежных карт не требуется)
3️⃣Простой русскоязычный интерфейс
4️⃣Техподдержка на русском языке
5️⃣Доступ к 40+ лучшим нейронкам в мире
6️⃣ Скидки в честь Чёрной Пятницы на тарифы ПРО и УЛЬТИМА
Популярные сценарии для AI-фото с Гринчем
Тренд предлагает огромное разнообразие идей — от романтических до комичных. Самые популярные варианты включают:
Танцы с Гринчем на фоне украшенной ёлки и гирлянд
Украшение рождественского печенья на уютной кухне
Воссоздание культовых сцен из фильма с Джимом Керри
Обмен подарками у камина в заснеженном домике
Гринч крадёт подарки, пока вы пытаетесь его поймать
Совместные селфи с ехидной улыбкой персонажа
Семейные портреты у ёлки с неожиданным гостем
Готовые промпты для создания AI-фото с Гринчем
Ниже представлены детальные промпты на русском языке для разных сценариев. Каждый промпт можно использовать как есть или адаптировать под свой стиль и внешность.
Романтические и уютные сцены
Танец с Гринчем у камина
Фотореалистичное изображение: я танцую с Гринчем в уютной гостиной перед горящим камином. Гринч в своем зелёном костюме улыбается, держит меня за руки. Вокруг украшенная рождественская ёлка с золотыми игрушками, мягкий тёплый свет от камина и гирлянд. Атмосфера волшебная и романтичная, кинематографический стиль, высокая детализация лиц.
Мечтательный портрет у камина в стиле 90-х
Фотореалистичный портрет в стиле 90-х годов: я сижу у горящего камина рядом с Гринчем. Мягкое тёплое освещение от огня создаёт мечтательную атмосферу. Гринч в своём зелёном костюме выглядит задумчивым и дружелюбным. Вокруг рождественские украшения, красные и золотые тона, винтажная эстетика фотографий 1990-х. Слегка размытый фон, уютная гостиная, ностальгическое настроение. Кинематографическое освещение, высокая детализация лиц.
Украшение уличной ёлки с Гринчем
Зимняя уличная сцена: я и Гринч украшаем большую рождественскую ёлку на заснеженной улице. Гринч держит яркие игрушки и гирлянды, я помогаю развешивать украшения. Вокруг падает снег, видны заснеженные дома с праздничными огнями. Дневное зимнее освещение, атмосфера предпраздничной подготовки, весёлое настроение. Фотореалистичный стиль, детальные текстуры снега и украшений.
Объятия с Гринчем в костюме Санты
Праздничная сцена: я обнимаю Гринча, который одет в красный костюм Санта-Клауса с белой отделкой и шапкой. Гринч выглядит смущённым, но довольным. Мы стоим на фоне украшенной ёлки с разноцветными огнями. Тёплая уютная атмосфера, оба улыбаемся. Студийное освещение, яркие праздничные цвета, высокое качество фотографии, детальная передача костюма Санты и черт лица.
Динамичная поза с венком и санками (Wreath & Sled Grinch Action Pose)
Активная зимняя сцена в движении: я и Гринч в динамичной позе — Гринч тащит деревянные красные санки, в руках у него большой рождественский венок из еловых веток с красными ягодами и бантом. Я помогаю толкать санки или бегу рядом смеясь. Вокруг заснеженный лес или улица, падает снег. Энергичная весёлая атмосфера, естественное зимнее освещение, ощущение движения и праздничного приключения. Фотореалистичный стиль, детальные санки и венок.
Обмен подарками под ёлкой
Кинематографический кадр: я и Гринч сидим на полу у украшенной новогодней ёлки, обмениваемся подарками в красивых упаковках. Гринч выглядит удивлённым и тронутым, я улыбаюсь. Вокруг разбросаны коробки с бантами, гирлянды мягко светятся. Тёплая уютная атмосфера домашнего Рождества, фотореализм, детальные текстуры.
Зимнее селфи в заснеженном лесу
Реалистичное фото: я и Гринч делаем селфи в заснеженном рождественском лесу. На фоне припорошенные снегом ёлки, падают снежинки. Гринч показывает язык или ехидно улыбается, я смеюсь. Оба в тёплых зимних шарфах. Естественное зимнее освещение, атмосфера весёлого зимнего приключения.
Семейные и домашние моменты
Украшение рождественского печенья
Фотореалистичная сцена на кухне: я и Гринч украшаем рождественское печенье глазурью и посыпкой. На столе разложены пряники в форме ёлочек и звёздочек, банки с цветной глазурью, разноцветные драже. Гринч сосредоточенно пытается нанести узор, я показываю ему пример. Уютная домашняя атмосфера, тёплое освещение кухни, детали интерьера.
Семейный портрет у ёлки
Классический рождественский семейный портрет: я стою рядом с Гринчем перед большой украшенной ёлкой с разноцветными игрушками и гирляндами. Гринч обнимает меня за плечи, оба смотрим в камеру и улыбаемся. На заднем плане видны подарки под ёлкой, мягкое тёплое освещение создаёт праздничную атмосферу. Студийное качество фото, высокая детализация.
Просмотр рождественских фильмов
Уютная домашняя сцена: я и Гринч сидим на диване под пледом, смотрим рождественский фильм. В руках кружки с горячим какао и маршмеллоу. На фоне видна ёлка с гирляндами, от телевизора идёт мягкий свет. Атмосфера максимально уютная и расслабленная, тёплые тона, кинематографическое освещение.
➡️➡️➡️ Сделать фотосессию с Гринчем
Юмористические и комедийные сцены
Гринч крадёт подарки
Динамичная комедийная сцена: Гринч пытается незаметно утащить подарки из-под ёлки, а я ловлю его за руку с возмущённым выражением лица. Гринч выглядит виноватым и испуганным, подарки наполовину в мешке. Вокруг рождественские украшения, ночное освещение от гирлянд. Юмористический стиль, яркие эмоции на лицах, фотореализм.
Битва снежками
Активная зимняя сцена: я и Гринч играем в снежки на заснеженной улице. Я прячусь за сугробом и готовлюсь кинуть снежок, Гринч с другой стороны целится в меня. Вокруг падает снег, на заднем плане рождественские дома с украшениями. Весёлая динамичная атмосфера, естественное зимнее освещение.
Неудачная попытка нарядить Гринча
Забавная домашняя сцена: я пытаюсь надеть на Гринча новогодний свитер или шапку Санты, он отворачивается и ворчит. Вокруг разбросаны праздничные аксессуары — колпаки, мишура, бантики. Я смеюсь, Гринч выглядит недовольным. Светлая комната, домашняя обстановка, естественное освещение, комедийный момент.
Кинематографические сцены из фильма
Воссоздание момента кражи Рождества
Кинематографический кадр в стиле фильма: Гринч и я стоим возле большого мешка с подарками на фоне ночного заснеженного городка Ктограда. Гринч в красном костюме Санты, я помогаю ему нести мешок. Видны украшенные дома с огнями, падает снег. Драматичное освещение, атмосфера рождественского приключения, высокая детализация.
Момент преображения Гринча
Трогательная сцена: Гринч и я стоим в центре круга из жителей Ктограда, все держатся за руки и поют. Гринч улыбается с добрым выражением лица, его сердце как будто выросло. Вокруг рождественские украшения, снег, тёплый свет от гирлянд. Эмоциональная атмосфера финала фильма, кинематографическое качество.
Гринч и я в пещере на горе
Атмосферная сцена: я сижу рядом с Гринчем в его пещере на вершине горы. Вокруг видны необычные изобретения и завалы вещей. Гринч выглядит задумчивым, я пытаюсь его развеселить. Холодное голубоватое освещение пещеры контрастирует с тёплым светом от небольшого костра. Кинематографический стиль, детализированное окружение.
➡️➡️➡️ Сделать фотографию с Гринчем
Стильные праздничные портреты
Элегантный новогодний портрет
Студийный праздничный портрет: я и Гринч в элегантных нарядах на фоне роскошной украшенной ёлки. Я в праздничном платье/костюме, Гринч в стильном пиджаке поверх своей зелёной кожи. Профессиональное освещение, золотые и красные тона декора, гламурная рождественская атмосфера, высокое качество студийной фотографии.
Винтажная рождественская открытка
Стилизация под винтажную открытку 1950-х: я и Гринч на фоне ретро-декораций с классической ёлкой, гирляндами с крупными лампочками, подарками в старомодных упаковках. Слегка приглушённые цвета, ностальгическая атмосфера старых рождественских открыток, мягкое тёплое освещение, винтажная обработка фото.
Советы для лучших результатов
Чтобы AI-фото с Гринчем выглядели максимально реалистично и «вирусно», важно сочетать хорошее исходное фото и грамотно прописанный промпт. Подбор ракурса, света и деталей сцены напрямую влияет на то, насколько естественно нейросеть «впишет» вас в кадр рядом с Гринчем.
Как выбрать фото для генерации
Используйте чёткое фото с хорошо видимым лицом, без сильного размытия и жёстких фильтров.
Лучше работают фронтальные или слегка повёрнутые портреты, где не закрыты глаза и часть лица.
Избегайте кадров с очень тёмным или пересвеченным освещением, а также скриншотов с низким разрешением.
Как детализировать промпт
Всегда указывайте: кто в кадре (пол, примерный возраст, можно добавить стиль одежды или настроение).
Описывайте конкретную сцену: что вы делаете вместе с Гринчем, где находитесь, что вокруг (ёлка, камин, кухня, улица, лес и т.д.).
Задавайте атмосферу: «уютная», «кинематографичная», «комедийная», «волшебная», «как кадр из фильма».
Если важен стиль, добавляйте: «фотореалистичный», «кинематографический», «как студийная фотография», «как винтажная открытка».
Как сохранить естественные черты лица
Не перегружайте промпт описанием вашей внешности, если исходное фото и так хорошего качества — достаточно пары уточнений.
Избегайте противоречий: если на фото вы без бороды, не просите «мужчину с густой бородой» — это может исказить лицо.
Если результат чуть «поплыл», попробуйте:
выбрать более простую сцену;
сократить количество стилистических эффектов;
перегенерировать с тем же промптом 1–2 раза.
Добавить в промт фразу "СОХРАНЯЙ ЧЕРТЫ ЛИЦА"
Типичные ошибки и как их избежать
Слишком общий промпт: «я и Гринч» — лучше уточнить, что вы делаете и в какой обстановке.
Перегруз описания: длинные списки несочетаемых деталей (сложно освещение, куча декора, несколько мест сразу) часто дают странный результат.
Неверное соотношение сторон: для TikTok/Reels лучше сразу выбирать вертикальный формат, чтобы не обрезать важные элементы сцены.
Где используются такие фото
AI-фото с Гринчем стали хитом в TikTok, Instagram* Reels и YouTube Shorts, где создатели контента используют их для праздничных постов, трансформаций и комедийных скетчей. Помимо социальных сетей, такие изображения отлично подходят для персональных новогодних открыток, праздничного оформления блогов и даже маркетинговых кампаний. Генерация занимает всего 20-30 секунд, что делает процесс создания контента быстрым и удобным для любых целей.
Лучший сервис для создания AI-фото с Гринчем
Для создания качественных AI-фото с Гринчем мы рекомендуем использовать Study24.ai — универсальный агрегатор AI-инструментов, который предоставляет доступ к лучшим генераторам изображений. Платформа объединяет возможности различных нейросетей, включая передовые модели для генерации изображений, что позволяет создавать реалистичные праздничные сцены с сохранением естественных черт лица.
Почему Study24.ai — оптимальный выбор
Study24.ai отличается простотой использования и высоким качеством результатов. Сервис поддерживает детализированные промпты на русском языке, что критически важно для точной передачи желаемой атмосферы и деталей сцены. В отличие от отдельных генераторов, платформа позволяет экспериментировать с разными AI-моделями в одном интерфейсе, выбирая наиболее подходящий вариант для конкретной задачи.
Основные преимущества включают быструю генерацию (20-40 секунд на изображение), сохранение высокого разрешения и возможность создавать как романтические, так и комичные сцены с Гринчем. Сервис предлагает бесплатные кредиты для тестирования, что позволяет попробовать разные промпты и настройки перед финальной генерацией.
Пошаговая инструкция: как сделать фото с Гринчем через Study24.ai
Чтобы создать реалистичное новогоднее фото с Гринчем, достаточно одной хорошей фотографии и правильно сформулированного промпта. Ниже — универсальная схема, которую дальше можно будет «подвязать» к конкретным промптам и интерфейсу Study24.ai.
Шаг 1. Подготовьте исходное фото
Для качественного результата важно, чтобы на исходном изображении хорошо были видны лицо и черты внешности. Лучше всего работают портреты или поясные фото с ровным освещением, без сильных теней на лице и без лишних фильтров. Желательно, чтобы лицо было в фокусе, без размытия и сильных артефактов сжатия.
Шаг 2. Зайдите на Study24.ai и выберите генератор изображений
Откройте сайт Study24.ai и перейдите в раздел с генераторами изображений. Внутри каталога выберите подходящий инструмент для создания AI-картинок (модель, которая поддерживает загрузку фото и работу по текстовому промпту).
➡️➡️➡️ Генератор изображений
Шаг 3. Загрузите фотографию
Загрузите подготовленное селфи или портрет. Убедитесь, что лицо не обрезано и находится в центре или в заметной части кадра. Если сервис предлагает выбор стиля или соотношения сторон — для трендов под TikTok и Reels лучше сразу ставить вертикальный формат 9:16.
Шаг 4. Вставьте промпт в стиле Гринча
В текстовое поле промпта вставьте заранее подготовленный промпт в стиле Гринча на русском языке. Важно указать:
кто вы (пол, примерный возраст, стиль одежды, если это важно);
роль Гринча (друг, воришка подарков, сосед по празднику и т.п.);
атмосферу сцены (уютно, кинематографично, комедийно, романтично);
окружение (ёлка, камин, рождественская кухня, заснеженный город и т.д.);
стиль картинки (фотореализм, кино-кадр, новогодняя открытка).
Например, для дальнейших блоков статьи можно будет дать отдельные готовые формулировки промптов под разные сценарии.
Шаг 5. Настройте параметры и запустите генерацию
Если генератор в Study24.ai позволяет, выберите:
качество/разрешение;
стиль (realistic / cinematic / photo style и т.п.);
количество вариантов (1–4 результата за один запуск).
Нажмите «Сгенерировать» и дождитесь результата. Обычно это занимает от нескольких секунд до пары минут, в зависимости от модели и очереди.
Шаг 6. Оцените результат и при необходимости перегенерируйте
Посмотрите, насколько хорошо:
сохранены черты вашего лица;
передан образ Гринча;
соответствует ли сцена описанию в промпте.
Если что-то не устраивает — немного уточните промпт (добавьте детали одежды, эмоций, фона, освещения) и запустите генерацию ещё раз. Можно сохранять удачные формулировки и использовать их как базу для новых вариаций.
Шаг 7. Скачайте и подготовьте к публикации
Скачайте понравившийся вариант в максимальном доступном качестве. При необходимости обрежьте изображение под формат платформы (9:16 для TikTok/Reels, квадрат или вертикаль для Instagram*). Дальше останется только добавить подпись, хэштеги и опубликовать в соцсетях или вставить картинку в новогоднюю открытку.
*принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной на территории РФ
Показать полностью
7
Ответ на пост «Контент 2025»1
Да, вы конечно правы, интернет окончательно превратился в гигантский суп из текстов, которые словно сварили из вчерашних остатков промтоваров и слитых токенов. Открываешь Пикабу, а там каждый второй пост как будто прошёл процедуру «нейроулучшайзинга»: гладенький, стерильный, без единой занозы человеческой мысли. Прямо идеальный заменитель мозговой деятельности.
Читаешь такое и думаешь: господи, хоть бы кто-нибудь ошибку сделал, запятую потерял, букву перепутал... любая орфографическая халтурность уже выглядит как драгоценное доказательство того, что автор был живым, потным, уставшим человеком, а не очередным цифровым энтузиастом, выплюнувшим «контент» за микросекунду.
И главное: никто уже не понимает, где человек, а где модель, потому что и те и другие почему-то пишут одинаково вежливо, одинаково приторно и одинаково бессмысленно. Скоро придётся ходить с детекторами сарказма и влажности рук, чтобы отличать живых от неживых.
Интернет медленно превращается в киберсвалку, где каждый мусорный пакет вежливо представляется «уникальным авторским текстом». А мы всё скроллим и надеемся найти хоть что-то, что пахнет реальностью, а не обработанными токенами.
В общем, человечество, если ты это действительно читаешь собственными глазами, а не через очередной «умный пересказ», знай: ты ещё держишься. Пока что.
Арты из нейросети - 795
Промт: A high-tech laboratory built inside an asteroid, its wide observation windows opening directly into the depths of space. Floating interface panels hover in midair, displaying shifting holographic data in cool blue light. Beyond the glass stretches a vibrant nebula, swirling in purples and golds, illuminating the rocky interior with a faint cosmic glow. Cables hum softly along the walls, and the low gravity lets dust and tools drift gently, creating a quiet, futuristic atmosphere.
Больше артов в тг: Арты из нейросети
Показать полностью