Как устроены визуальные нейросети

Как текст превращается в картинку, почему длинный запрос важнее красивого, и зачем дизайнеру понимать, что происходит «под капотом» нейросети. В новом выпуске MEDIA MIX Денис Димитров, управляющий директор по исследованию данных — директор управления базовых моделей Kandinsky, ПАО Сбербанк, рассказывает Арнису Миллерсу, дизайн-директору СберМаркетинга о том, как устроены визуальные модели.

Как устроено мышление нейросети

Современные визуальные модели состоят из нескольких модулей: один понимает текст, другой превращает его в вектора — последовательности чисел, а третий интерпретирует эти вектора как изображение. «Первый блок — это сеть, которая понимает текст. От того, как вы сформулировали запрос, зависит, что вторая сеть в итоге нарисует», — поясняет Денис Димитров. Визуальные нейросети предпочитают длинные и детальные промпты: чем больше контекста — о предмете, освещении, ракурсе — тем понятнее модель воспринимает задачу.

Трансформеры и свёртки

Большинство современных моделей построено на архитектуре трансформеров — типе нейросетей, изобретённом исследователями Google в 2017 году. Эта идея перевернула индустрию: на трансформерах сегодня работают почти все AI-системы — от GPT до визуальных генераторов. В изображениях трансформеры часто сочетаются со свёрточными сетями, которые анализируют картинку по фрагментам, как человеческий глаз. Такой подход позволяет модели распознавать формы, цвета и детали — поэтапно, «слева направо» и сверху вниз.

Диффузия против авторегрессии

Картинка начинается с шума. Диффузионные модели пошагово «очищают» случайный шум, пока не появляется финальное изображение. «Каждый шаг — это маленький переход из хаоса к смыслу. От числа шагов зависит детализация», — говорит эксперт. Альтернатива — авторегрессивный принцип: изображение строится последовательно, элемент за элементом. Но именно диффузия стала стандартом для визуальных и видеомоделей — в ней работают Midjourney, Kandinsky, Sora и другие системы.

Обучение и датасеты

Обучение нейросети — это подбор весов, параметров огромной функции, которая стремится уменьшить ошибку на выходе. «Нейросеть — это математика в чистом виде: мы ищем минимальную ошибку, подстраивая миллиарды чисел», — объясняет Денис Димитров. Датасеты собираются вручную и автоматически: сотни миллионов изображений и видео проходят фильтрацию другими нейросетями, которые оценивают эстетику, динамику и наличие запрещённого контента. Описание сцен создают языковые модели — так формируется связка текст + картинка, необходимая для обучения генераторов.

Параметры, которые влияют на результат

Через API дизайнер может управлять поведением модели:

• Количество шагов диффузии — скорость против качества.
• Стартовый шум — разные варианты при одном промпте.
• Семплинг — уровень креативности и вариативности текста.
• Контекстные примеры — подсказки стиля без дообучения.

Эти настройки помогают добиться предсказуемого визуального результата и сохранить единый стиль кампании.

Бренд-айдентика и границы возможностей

Современные модели уверенно воспроизводят цвета, свет и композицию, но всё ещё ошибаются в тексте и мелких деталях логотипов. «Нейросеть стала умнее, но тонкая типографика и геометрия остаются сложными. Помогают примеры дизайна и лёгкое дообучение — буквально на 10–15 референсах». Для продакшена это значит: нейросеть может быть полноценным инструментом при генерации визуалов, но контроль качества остаётся за человеком.

Когда речь идёт о тысяче баннеров, важна стандартизация: шаблонные промпты, фиксированные параметры, система проверки на артефакты и автоматическая сортировка по качеству. Без этих мер нейросеть рискует терять консистентность — менять стиль, искажать логотипы или элементы бренда.

Что ждёт дизайн дальше

Визуальные модели будут работать в связке с языковыми, создавая интерфейсы и сайты сразу из описания. «Мы уже можем сгенерировать макет сайта, а в ближайшем будущем — полный интерфейс в HTML, просто описав задачу голосом», — говорит Димитров. AI не заменяет дизайнера — он расширяет инструментарий и ускоряет путь от идеи до визуала.

Полный выпуск можно посмотреть на YouTube, RUTUBE и в VK Видео.