Система генерации изображений — это технология, которая позволяет создавать картинки с нуля на основе текстового описания или других вводных данных. В основе таких решений лежат генеративные нейросети, обученные на миллионах изображений и связанных с ними текстов. Это позволяет моделям «понимать», как должны выглядеть предметы, сцены и стили, и воссоздавать их в визуальной форме по запросу пользователя.

Современные генеративные модели используют архитектуры, сочетающие обучение на изображениях и языковых описаниях. Благодаря этому они могут интерпретировать сложные запросы и визуализировать даже абстрактные идеи, сохраняя при этом художественную целостность и реализм.

Как работает генерация:
Обработка текста. Алгоритм анализирует запрос, разбивая его на ключевые слова и смыслы, чтобы понять, какие визуальные объекты нужно изобразить.
Создание скрытого представления. Программа преобразует описание в набор признаков — это абстрактное представление будущего изображения, которое хранит его структуру, стиль и смысл.
Поэтапная генерация. Система начинает с «шума» — случайного набора пикселей — и шаг за шагом уточняет его, приближая к нужному результату на основе ранее полученного представления.
Применение стилей и деталей. Модель накладывает цвет, фактуру, свет, композицию — в зависимости от запроса, будь то «реалистичный портрет», «мультяшная сцена» или «футуристический пейзаж».
Дополнительные настройки. Пользователь может управлять результатом через параметры: размер, степень детализации, стиль, конкретные элементы (например, «красная машина на фоне заката»).
Результат и итерации. Полученное изображение можно уточнить, перегенерировать или доработать — многие сервисы поддерживают редактирование или дообучение под конкретные задачи.

Пример изображения сгенерированного нейросетью: