Нейросеть для картинок выбирают обычно по чужому обзору: кто-то прогнал модели на своих задачах, назвал победителя, вы поверили. Через неделю выясняется, что на ваших задачах побеждает другая.
Это не потому, что обзор врал. Просто «лучше» не бывает вообще — бывает «лучше вот для этого». Нейросеть, которая идеально держит русский текст на макете, может разваливаться на портретах. Та, что аккуратнее всех правит готовое фото, хуже собирает сцену с нуля.
Поэтому я дам не рейтинг, а набор из семи заданий, на которых нейросеть проверяется за час. Прогоните их на двух-трёх доступных вам моделях — и получите ответ именно для своей работы, а не для чужой.
Какую нейросеть с какой сравнивать
Список моделей, которые имеет смысл сравнивать. Он меняется каждые несколько месяцев, но принцип остаётся.
GPT Image 2 от OpenAI — работает в ChatGPT по обычной подписке. Универсальная: сильна в композиции и в переносе конкретного человека в новую сцену.
Nano Banana от Google — в Gemini, тоже по подписке. Есть обычная версия и старшая: вторая заметно лучше на плотных макетах с большим количеством текста.
Seedream от ByteDance — аккуратно правит готовые изображения и подробно прорисовывает детали.
FLUX от Black Forest Labs — фотореализм и работа с референсами.
Midjourney — стоит особняком: сильна в художественном поиске и стилистических референсах, слабее в буквальном исполнении задания.
Смотреть общие рейтинги вроде Arena полезно, чтобы знать, кто вообще появился. Но выбирать по ним нельзя: они усредняют вкусы тысяч людей на случайных запросах, а вам нужна одна конкретная работа.
Чем модели отличаются по характеру
Помимо качества у каждой нейросети есть характер — то, как она ведёт себя при неполном или противоречивом задании. Это важнее сырого качества, потому что задания почти всегда неполные.
Одни модели инициативные: додумывают недостающее, улучшают композицию, добавляют детали для красоты. С ними приятно работать, когда идея расплывчатая, и мучительно — когда нужно точное исполнение.
Другие буквальные: делают ровно написанное и не добавляют ничего. Такая нейросеть даст скучный результат по скупому промту, зато не испортит то, что вы уже довели до ума.
Третьи консервативные в правках: при редактировании стараются менять минимум. Именно они лучше всех проходят пятое задание, хотя в генерации с нуля могут проигрывать.
Понять характер модели важнее, чем узнать её место в рейтинге. Инициативную берут на старте проекта, буквальную — когда макет уже согласован и его нельзя трогать.
Семь заданий, чтобы выбрать нейросеть для картинок
Задания подобраны так, чтобы каждое проверяло отдельное свойство. Прогоняйте один и тот же промт на всех моделях без правок — иначе сравнение теряет смысл.
1. Фотография для сайта
Простая рабочая задача: горизонтальный кадр человека за работой, естественное лицо, нормальные руки, тёплый дневной свет. Герой слева, справа чистое место под заголовок.
Что проверяет: умение держать композицию при заданном ограничении. Просьба оставить пустое место — самое частое требование в реальной работе и самое часто игнорируемое.
На что смотреть: действительно ли справа осталось поле, куда можно поставить текст; не обрезана ли голова; естественно ли выглядят руки и свет.
Готовый промт: «Горизонтальная фотография 16:9: женщина-пекарь в настоящей пекарне, естественное лицо, нормальные руки, тёплый дневной свет из окна. Героиня стоит слева и занимает левую треть кадра, справа оставь чистое спокойное место под заголовок. Без текста и логотипов».
2. Предметы в точных местах
Разложить на столе пять-шесть предметов, для каждого назвать место, и при этом оставить треть кадра свободной.
Что проверяет: точность следования сложному запросу. Задание намеренно содержит конфликт — часть предметов просится туда, где должно остаться пусто.
На что смотреть: все ли предметы на месте и правильного ли они цвета; что модель принесла в жертву при конфликте. Одни жертвуют пустым полем, другие — положением предмета. Второе обычно удобнее: макет остаётся пригодным.
Готовый промт: «Вид сверху на светлый деревянный стол: слева закрытый серебристый ноутбук, перед ним зелёный блокнот, справа от ноутбука красные наушники, над блокнотом три жёлтых стикера, рядом чёрная ручка. Правая треть кадра должна остаться пустой. Реалистичное фото, мягкий рассеянный свет. Без текста».
3. Сюжетная иллюстрация
Разворот книги: два персонажа, действие, несколько предметов, важный механизм в центре и запрет ставить главное на линию сгиба.
Что проверяет: способность удержать историю. Фотография может выглядеть правдоподобно при простой композиции, а здесь нужно одновременно держать персонажей, их действия и расположение.
На что смотреть: читается ли, кто что делает; не перепутаны ли роли персонажей; не собрано ли всё главное в середине.
Готовый промт: «Горизонтальный разворот детской книги 2:1: девочка и дедушка в мастерской собирают летающий велосипед. Девочка закручивает пропеллер гаечным ключом, дедушка подсвечивает работу фонариком, вокруг летят чертежи и ленты, из коробки выглядывает рыжий кот. Лица и главный механизм не должны попадать на линию сгиба в центре. Стиль: тёплая книжная иллюстрация. Без текста».
4. Плотный русский текст
Меню кофейни: полтора десятка текстовых блоков — название, часы, разделы, блюда с составами и ценами, приписки про доплаты и аллергены.
Что проверяет: работу с кириллицей в объёме и вёрстку макета одновременно.
На что смотреть: сохранились ли все блоки; нет ли ошибок в буквах и придуманных цен; соблюдён ли заданный формат; выстроена ли иерархия — крупные заголовки, мелкие составы. Часто текст правильный, а макет похож на документ, а не на меню.
Как формулировать: перечислите все блоки текста явно, в кавычках, с ценами. Задайте формат и попросите двухколоночную вёрстку. И обязательно добавьте: никакого другого текста, кроме перечисленного, — иначе модель допишет от себя.
5. Правка двух деталей
Берёте готовую фотографию комнаты с человеком и просите изменить ровно две вещи: цвет обивки кресла и убрать торшер. Всё остальное — лицо, поза, одежда, мебель, свет — должно остаться.
Что проверяет: аккуратность локального редактирования. Здесь важна не красота нового кадра, а количество старых деталей, которые модель сумела не тронуть.
На что смотреть: не изменилось ли лицо; на месте ли картина на стене; не поменялось ли кадрирование. Иногда нейросеть вместо правки пересобирает сцену целиком — формально похоже, фактически другая комната.
6. Перенос человека в сцену
Прикладываете портрет и просите показать этого человека в новом месте — например, в вагоне метро со смартфоном.
Что проверяет: сохранение сходства. Мало удержать цвет волос и одежду: смотреть надо на форму лица, возраст, нос, глаза, линию подбородка.
На что смотреть: узнаётся ли конкретный человек, а не «похожий типаж»; не выглядит ли результат как паспортное фото, вклеенное в чужой кадр.
7. Тот же человек во второй сцене
Продолжение шестого: тот же портрет, другое место — скажем, дома за ноутбуком.
Что проверяет: постоянство персонажа в серии. Это отдельное свойство, и оно не следует из шестого задания.
На что смотреть: сравнивайте не только каждый кадр с исходником, но и кадры между собой. Нейросеть может дважды попасть в сходство и при этом дать двух разных людей — а вам для серии нужен один.
Как формулировать: сначала перечислите, что должно остаться без изменений, и только потом назовите две правки. Порядок здесь важен: если начать с правок, модель воспринимает задачу как «сделай новую картинку похожей».
Сколько моделей брать в тест
Две или три. Не пять и не семь.
Причина простая: чем больше кандидатов, тем труднее удержать критерии. На третьей нейросети вы ещё помните, что именно не понравилось в первой. На шестой — уже нет, и оценка съезжает в сторону последних просмотренных.
Как отбирать. Первым кандидатом берите ту нейросеть, которой пользуетесь сейчас: она задаёт точку отсчёта. Вторым — ту, что чаще всего называют сильной в вашем типе задач. Третьим, если хочется, — что-то принципиально другое по характеру.
Если после теста победитель неочевиден, добавляйте четвёртую нейросеть только на спорные задания, а не на все семь. Полный прогон ради одного сомнения не окупается.
И не тащите в сравнение модель, доступ к которой у вас неудобный. Нейросеть, за которой надо каждый раз ходить в отдельный сервис с отдельной оплатой, проиграет в реальной работе даже при лучшем качестве — просто потому, что вы к ней не пойдёте.
Как считать результат
Простой способ: по баллу за каждое задание той модели, которая справилась лучше. Ничья допустима — если два результата одинаково пригодны, отдавайте балл обоим.
Но итоговая сумма — не главное, и вот почему. Задания шестое и седьмое проверяют связанные свойства, поэтому модель, сильная в работе с персонажем, автоматически получает два балла из семи. Если вам персонажи не нужны, эти баллы для вас пустые.
Полезнее смотреть не на сумму, а на конкретные провалы. Нейросеть, которая при правке кресла заодно переделала лицо, — плохой выбор для редактирования, даже если по сумме она первая.
Правильный итог теста выглядит не как «победила такая-то», а как короткая таблица: для плотных макетов такая, для аккуратной правки такая, для серии с одним человеком такая.
Восьмое задание, если оно вам нужно
Семь заданий покрывают общие случаи, но есть работы, которые стоит проверять отдельно. Добавьте восьмое, если узнали свою задачу.
Карточки товара. Прикладываете фотографию своего товара и просите собрать вокруг него кадр для магазина. Проверяете, сохранила ли нейросеть форму, цвет и надписи на упаковке — или нарисовала похожий, но другой предмет.
Схемы и диаграммы. Просите нарисовать блок-схему с заданными подписями. Смотрите, соблюдены ли связи и не появились ли лишние надписи. Большинство моделей здесь проваливаются, но разница между ними всё равно видна.
Серия в одной манере. Три разных сюжета с одинаковым блоком стиля. Проверяете, выглядят ли они как набор или как три случайные картинки.
Иконки и мелкая графика. Отдельная беда: то, что хорошо выглядит в большом размере, в мелком превращается в кашу. Если вам нужны иконки, проверяйте именно на них.
Как записывать результаты
Без записи через полчаса вы перестанете помнить, какая нейросеть что выдала, — картинки сливаются, особенно похожие.
Заведите простую таблицу: строки — задания, столбцы — модели. В ячейке не балл, а короткая пометка о том, что пошло не так: «обрезала голову», «заняла место под текст», «поменяла лицо». Баллы поставите потом, а пометки — это и есть результат теста.
Картинки складывайте в папки по заданиям, а не по моделям. Так удобнее сравнивать: открыли папку «плотный текст» — и все пять результатов рядом. При раскладке по моделям вы будете переключаться между окнами и терять детали.
И сохраняйте промты рядом с результатами. Через месяц вы захотите повторить тест на новых версиях, и восстанавливать формулировки по памяти — гарантированный способ получить несравнимые результаты.
Сколько стоит такой тест
Дешевле, чем кажется, и это стоит проговорить, потому что многие откладывают сравнение из-за мнимой дороговизны.
Семь заданий на трёх моделях — это двадцать одна генерация. У моделей, входящих в подписку, это вообще ничего не стоит сверх тарифа. Через агрегатор с поштучной оплатой выйдет несколько сотен рублей.
Час времени и такая сумма против недель работы не с той моделью — обмен очевидный. Особенно если учесть, что тест переиспользуется: следующая нейросеть проверяется тем же набором за те же деньги.
Что делать с результатом дальше
Итог теста — не разовое решение, а рабочая привычка. Повесьте таблицу «задача — нейросеть» туда, где увидите: в заметки, в закреплённое сообщение, в файл рядом с промтами.
Дальше вы просто смотрите на тип задачи и идёте к нужной модели. Нужен плотный макет — одна нейросеть. Нужно аккуратно поправить готовое фото — другая. Нужна серия с одним персонажем — третья.
Это звучит очевидно, но на практике люди годами пользуются одной моделью для всего и списывают неудачи на «нейросеть не может». Обычно может — просто другая.
Что обычно выясняется
Несколько закономерностей, которые повторяются от теста к тесту независимо от того, какие модели вы сравниваете.
Сильная нейросеть может проиграть на своей же сильной стороне. Универсальные модели часто берут инициативу: улучшают то, о чём их не просили. В генерации с нуля это плюс, в локальной правке — прямой минус.
Русский текст перестал быть проблемой на коротких надписях. Три-четыре слова сегодня набирает любая нейросеть. А вот плотный макет по-прежнему разделяет модели надвое: одни держат полтора десятка блоков, другие рассыпают половину.
Композиция страдает чаще, чем детали. Модели хорошо рисуют предметы и плохо соблюдают требования к расположению. Просьба оставить пустое место игнорируется чаще всех остальных.
Сходство и постоянство — разные свойства. Нейросеть может отлично попадать в лицо на одном кадре и терять его на серии. Если вы делаете набор картинок с одним персонажем, проверять надо именно седьмое задание.
Результат устаревает за квартал. Версии обновляются, режимы меняются, вчерашний аутсайдер выходит вперёд. Поэтому и важно иметь свой набор заданий: прогнать его заново стоит час, а чужой обзор придётся ждать.
И ещё одно наблюдение, которое я вынес не из теста, а из работы. Нейросеть, которая на бумаге проигрывает по всем заданиям, может оказаться удобнее в быту — потому что быстрее отвечает, не требует отдельной подписки или живёт в том же окне, где вы уже работаете. Удобство доступа влияет на реальную пользу сильнее, чем разница в качестве на пару процентов.
Три ошибки при сравнении
Сравнивать по красоте. Самая частая. Одна картинка нравится больше — значит, эта нейросеть лучше. Но вкус не критерий: вам нужна модель, которая выполняет условия, а не та, у которой приятнее палитра. Красоту доводят правками, невыполненное условие — нет.
Тестировать на том, что и так получается. Люди берут задачи, где все модели справляются, и делают вывод, что разницы нет. Разница вылезает на сложном: на конфликтующих требованиях, плотном тексте, сохранении человека. Простые кадры сегодня рисуют все.
Верить одной генерации по каждому заданию. Модели недетерминированны: тот же промт даст другой результат. Если два кандидата идут вровень, прогоните спорное задание трижды на каждом — и станет видно, у кого разброс меньше. Стабильность важнее одного удачного попадания.
Считать, что победитель навсегда. Нейросеть, выигравшая тест в этом квартале, в следующем может уступить — и не потому, что стала хуже, а потому что конкурент обновился. Отношение к результату должно быть как к снимку на сегодня, а не к выводу на годы.
Как провести тест правильно
Четыре правила, без которых сравнение получится бессмысленным.
Один и тот же промт. Никаких «подгоню формулировку под эту модель». Как только вы начинаете править запрос, вы сравниваете уже не модели, а свои промты. Как собрать хороший запрос, я разбирал в статье про промпты для картинок.
Первая генерация. Берите то, что модель выдала с первого раза, а не лучшее из десяти попыток. В реальной работе вы тоже смотрите на первый результат и решаете, годится он или нет.
Критерий до генерации. Запишите заранее, что считается хорошим результатом в каждом задании. Иначе вы будете подгонять оценку под ту модель, которая вам симпатичнее.
Свои задачи вместо моих. Семь заданий выше — заготовка. Если вы делаете карточки товара, замените ими третье и четвёртое. Тест должен отражать вашу работу, а не абстрактную.
Когда тест стоит повторить
Не по расписанию, а по поводу. Поводов ровно три.
Первый — вышла новая версия модели, которой вы пользуетесь. Обновления иногда меняют поведение сильнее, чем ожидаешь: нейросеть, которая аккуратно правила фотографии, после обновления может начать пересобирать сцену.
Второй — у вас появился новый тип задач. Тест собран под вашу работу, и когда работа меняется, набор заданий тоже должен меняться.
Третий — вы заметили, что стали чаще переделывать. Это самый надёжный сигнал: если количество перегенераций выросло без видимой причины, что-то поменялось либо в модели, либо в ваших задачах.
Во всех трёх случаях полный прогон не нужен — хватит двух-трёх заданий, ближайших к вашей работе. Полный набор имеет смысл гонять раз в полгода или когда появляется принципиально новая нейросеть.
Ещё один частый вопрос — можно ли доверить оценку самой нейросети: показать ей все пять результатов и спросить, какой лучше. Ответ будет, и он будет уверенным, но опираться на него не стоит: модель оценивает по общим представлениям о красивой картинке, а не по вашим критериям. Смотреть придётся самому.
Где пробовать
Если у вас есть подписка ChatGPT или Gemini — начинайте с них, обе модели входят в тариф и покрывают большинство задач.
Если подписки нет или не получается оплатить зарубежной картой, доступ к тем же моделям дают агрегаторы: платите российской картой, все модели в одном кабинете. Список я собрал в подборке ИИ-сервисов.
И последнее. Вопрос «какая нейросеть лучше рисует» не имеет ответа, но имеет замену: «какая нейросеть делает мою работу с меньшим количеством переделок». На него отвечают за час — семью заданиями и своим списком критериев. Дальше вы просто знаете, к какой модели идти с какой задачей, и перестаёте читать обзоры.
