Искусственный интеллект, Креативность | Олег Брагинский, Марина Строева
Основатель «Школы траблшутеров» Олег Брагинский и ученица Марина Строева рассказывают, как перевоплотить фотографии в настоящие шедевры, используя артилект, не посещая студию для пафосных фотосессий – всё можно сделать прямо за рабочим столом.

Технологии предоставляют удивительные возможности для творчества, и самозапечатление без выхода из дома – одно наиболее многообещающих новшеств. Используя искусственный интеллект, можно создавать фотографии, настроенные под желанный стиль и предпочтения.
Мы разработали систему обучения ИИ для генерации изображений и для удобства добавили обширный функционал в Телеграм-бота:
- /generatedgotorun – создание картинок по текстовому запросу (промту); пользователь может отправить описание, и бот сгенерирует изображение на его основе
- /repeatgotorun – повтор последнего промта; помогает заново сгенерировать изображение, используя предыдущий запрос
- /datasetsgotorun – управление наборами данных для обучения; позволяет просматривать или настраивать базы изображений для обучения ИИ
- /lorasgotorun – просмотр и управление обученными моделями; предоставляет доступ к уже настроенным возможностям
- /modelsflux – выбор или настройка модели FLUX; предназначен для работы с конкретной архитектурой ИИ
- /stepsflux – выбор количества шагов FLUX; регулирует то, сколько итераций будет использоваться для генерации изображения
- /guidancescale – настройка уровня FLUX Guidance Scale; управляет степенью соответствия создаваемой картинки запросу
- /datasettrain – запуск обучения; позволяет начать работу с моделью на предоставленных данных
- /sendmyphoto – отправка фотографии; пользователь может загрузить изображения для использования в обучении или генерации
- /stopgeneration – остановка генерации; прерывает текущий процесс создания изображения
- /settinggeneration – настройка формата изображений; позволяет выбрать разрешение, пропорции или другие параметры итоговых изображений.
Первый этап – сбор и загрузка фотографий в Telegram-бот: снимки станут основой для обучения ИИ, чтобы он смог точно воспроизвести ваши черты лица и особенности.
Важно:
- используйте фотографии хорошего качества с разными выражениями лица и ракурсами
- избегайте однотипных снимков – разнообразие крайне полезно для обучения модели
- обычно достаточно 10–20 изображений, но стремясь сократить это число для примера, описанного в статье, мы взяли всего 6 снимков.
С помощью команды /sendmyphoto загружаем и отправляем фотографии через бот в специальный набор данных (датасет), после чего запускается процесс обучения модели. На этом этапе ИИ анализирует изображения, запоминает индивидуальные черты и элементы стиля.
Процесс обучения проходит в три этапа:
- идентификация черт лица: модель анализирует формы, пропорции, цвет кожи, текстуру
- обработка данных: алгоритмы создают профиль для предстоящей генерации картинок
- обучение: от 30 минут до нескольких часов в зависимости от сложности модели.
По команде /datasetsgotorun доступен просмотр и управление созданными наборами информации, объединение или разделение наборов данных по темам или стилям.
Перед запуском обучения важно определить параметры и выбрать подходящий метод. Команда /modelsflux позволяет задать архитектуру модели для обучения (например, FLUX). Также можно использовать готовую модель или настроить её для конкретного набора данных.
Количество шагов обучения настраивается с помощью /stepsflux. Больше шагов – выше качество, но процесс может занять намного больше времени.
Степень соответствия между описанием (промтом) и итоговыми изображениями регулируется /guidancescale. Это определяет, насколько точно модель будет следовать текстовым запросам.
Когда данные и параметры модели настроены, начинается обучения. По команде /datasettrain бот запускает натаскивание модели на загруженных данных. В процессе обучения бот отправляет пользователю уведомления о прогрессе (например, текущий этап или завершение обучения).
После обучения модель готова к тестированию. Через /generatedgotorun отправляем текстовый запрос (промт), и система генерирует изображение на основе обученной модели.
Пример использования:
- Отправляем промт: «Visualize Jboogx in his bedroom, which is filled with absurd amounts of tech gadgets and screens, each showing something random (cats, memes, error screens). Jboogx is in his chair, proudly posing in front of an outdated computer, holding up a tangled mess of cables with a proud grin, as if he’s achieved something groundbreaking. He's wearing a t-shirt that reads, "I Hack the Planet" in neon letters. The room is cluttered with fast-food wrappers, a lava lamp, and random tech tools».
- Бот генерирует изображение, комбинируя ваш профиль с описанным сценарием.
Доступны
• эксперименты со стилями: ретро, футуризм, классика…
• создание «снимков» для различных нужд: аватаров, обложек, портфолио.
Если нужно повторить последний запрос или сгенерировать изображение с небольшими изменениями, выбираем /repeatgotorun.
Результат требует улучшений или необходимо адаптировать модель под новые данные? Пожалуйста:
- загрузите дополнительные изображения через /sendmyphoto
- обновите набор данных с помощью /datasetsgotorun.
- перезапустите обучение через /datasettrain.
Как это работает:
- Вы загружаете дополнительные фотографии или примеры желаемого стиля.
- Бот дообучает модель, улучшая способность создавать образы.
- Генерация изображений становится более точной.
Мы хотели создать изображения в стиле Школы Траблшутеров, а именно светло-серый фон и тёмно-синий деловой костюм. Для дообучения использовали соответствующие фотографии.
После тестирования настраивали параметры генерации изображений. С помощью /settinggeneration регулировали формат, разрешение и пропорции для печати и цифрового использования.
Теперь модель готова к использованию. Может генерировать изображения по текстовым запросам через /generatedgotorun.
Бот позволяет управлять обученными методами через /lorasgotorun, чтобы переключаться между версиями: портретный или пейзажный стиль
Преимущества домашней фотосессии с ИИ:
1. Экономия времени и средств: не нужно заказывать студию и нанимать фотографа.
2. Гибкость: можно экспериментировать с произвольными образами и стилями.
3. Персонализация: результаты полностью настроены под ваши предпочтения.
4. Конфиденциальность: сервисы гарантируют безопасность данных.
ИИ-фотосессия через Telegram-бот – новый способ создавать фотографии не покидая комнаты:
Сбор данных, обучение модели и генерация изображений позволяют получить качественные снимки с минимальными усилиями. Подход уместен как для личного, так и для профессионального использования, что открывает новые горизонты для творчества и самовыражения.