Если вы интересуетесь фотографией - оформите ежегодную подписку на журнал Советская фотография. Журнал умышленно издаётся в бумажном виде, чтобы доставить вам удовольствие от перелистывания печатных страниц с большими и качественными фотографиями.
Текст статьи в журнале
В современном, быстро меняющемся мире искусственный интеллект начинает очень стремительно приходить на помощь человеку во многих профессиях. Иногда даже слишком стремительно. Не обходит он стороной и фотографию. Не секрет, что современные генеративные нейросети позволяют создавать цифровые изображения, практически не отличимые от фотографических. И нам надо понять, как к этому относиться.
Я, как специалист по ИИ и умеренный технооптимист, не могу не радоваться успехам ИИ в задаче генерации изображений. Однако большинство фотографов относятся к такому техническому прогрессу настороженно, отстаивая роль фотографии как самостоятельного искусства фиксации реальности, отделяя её от цифровых способов создания изображений. Действительно, классическая плёночная фотография основана на химическом процессе фиксации изображения, который допускает лишь ограниченный набор манипуляций с изображением (хотя не будем забывать о фотомонтаже и спецэффектах плёночного кино).
Как только мы переходим к цифровому процессу фиксации изображения с помощью светочувствительной матрицы, всё усложняется. Современные цифровые камеры на выходе выдают изображение, которое может весьма существенно отличаться - как правило, в лучшую сторону - от исходного изображения, сформированного светом на матрице. Речь здесь идёт не только о простых вещах, таких как корректировка баланса белого или нормализация гистограмм. Иногда программным способом может увеличиваться разрешение изображения (например, нейросеть может прорисовать волосы или листья деревьев там, где они сливаются вместе в одну “кашу” из-за низкой разрешающей способности), корректироваться несовершенство оптики объектива, или даже дорисовываться какая-то часть изображения. Известны случаи, когда смартфоны дорисовывали рельеф лунной поверхности на ярких белых пятнах на фотографии, чтобы добиться более реалистичного изображения луны.
Такая пост-обработка сигнала с сенсора укладывается в парадигму вычислительной фотографии - подхода, при котором вычислительные процессы участвуют в формировании изображения, недостижимого чисто оптическими средствами. Другими примерами вычислительной фотографии являются склейка панорам и создание HDR-изображений. И хотя вычислительная фотография остаётся фотографией в том смысле, что изображение в ней по-прежнему в основном рисуется светом, но существенные его элементы могут быть модифицированы.
Однако современные нейросети помогают нам пойти ещё дальше и создавать изображения без использования света, с помощью чистой мысли, выраженной в словесной форме - промпте. Такой вид построения изображений разумно называть промптографией, поскольку именно промпт, а не свет, отвечает за создание изображения. Я в какой-то степени горжусь тем, что придумал этот термин - хотя за пару лет до этого, в 2023 году, этот термин уже ввёл берлинский фотохудожник Борис Эльдагсен, который отказался от престижной награды Sony World Photography Award, которую ему хотели присудить за изображение, сгенерированное ИИ.
 |
|---|
| Трубный город. Дмитрий Сошников и GPT Images 1.5, Промптография, 2025 г. |
Расскажу историю, как мне пришло в голову это название. В своё время мы много обсуждали с фотографами, как относиться к генеративным нейросетям, и как называть фотореалистичные сгенерированные изображения: нейрофотографией? нейрографией? И вот однажды я еду в такси и вижу из окна красивый урбанистический пейзаж, где трубы изрыгают чёрный дым в тёмное предгрозовое небо, а рядом жители мегаполиса ютятся в своих многоквартирных домах-клетках в ожидании бури. Это сильный, почти кинематографичный образ, который я вижу вдали из окна машины, и уж точно никак не успеваю качественно запечатлеть на свой смартфон. И вот тут я подумал - я увидел пейзаж, его идея уже зафиксирована с моём сознании, и не обязательно пытаться получить изображение этой идеи с помощью света. Можно сделать это с помощью промпта - это и будет промптографией. Ну и для упрощения процесса было бы здорово сделать такое приложение-камеру: мы сначала фотографируем окружающий мир, пусть не очень красиво и качественно, затем получаем по изображению подробный промпт, можем его немного отредактировать, и затем по нему генерируем чистое качественное изображение - промптографию. При таком подходе путь от света до изображения лежит через текст и нашу общую символьную модель мира…
Что же может побудить нас использовать промптографию в той или иной её разновидности вместо фотографии? Помимо описанного выше случая, может быть несколько причин.
Искусство. Изображение невозможного
Промптография позволяет нам до определённой степени получать изображения, которые мы не могли бы снять в реальности - динозавров, гигантские футуристические архитектурные сооружения и многое другое. К сожалению, интернет уже заполонён большим количеством сгенерированных ИИ изображений, часто низкопробных: от котиков в человеческих костюмах до фотографий пользователей со знаменитостями. Для такого контента даже придумали специальный термин - нейрослоп, от английского слова “помои”.
Действительно, относительная простота создания таких изображений отчасти девальвирует их художественную ценность и порождает пренебрежительное отношение со стороны профессиональных фотографов. Тем не менее, я убеждён, что промптография как художественное направление, наряду с фотографией, имеет полное право на существование.Также как наличие большого количества фотографий “бытового” уровня не делает фотографию бессмысленной, и не обесценивает творений настоящих мастеров. Создание промптографического изображения на самом деле требует не меньше мастерства, знаний и навыков, чем собственно фотография - просто промптограф сидит перед компьютером и не нуждается в осветительном оборудовании, отчего его работа может показаться несколько менее профессиональной.
Приведу личный пример - изображение, которое я подготовил для выставки “Быль и небыль” в клубе “Галерея” в 2023 году. Это изображение интересно тем, что придумано оно было в основном искусственным интеллектом. У меня изначальная ассоциация с названием выставки была такая: хотелось изобразить какой-то таинственный мыслящий компьютер в лесу, какого-то конкретного образа в голове не было, разве что что-то неопределённое в стиле думающих светящихся деревьев из фильма Аватар. В итоге, среди ещё нескольких менее привлекательных вариантов, нейросеть Leonardo.ai сгенерировала изображение, приведённое ниже. Поскольку такого образа изначально у меня в голове не было, я склонен в данном конкретном случае воспринимать нейросеть как полноценного соавтора изображения.
Читатель может задаться вопросом, почему же тогда соавтора, если изображение было сгенерировано нейросетью автоматически? Во-первых, формулирование изначального промпта потребовало некоторых усилий, и именно благодаря промпту мы видим на фото проработанные детали, зелёный туманный лес и съемку “с земли”. Это всё характеристики, заложенные в изображение с помощью промпта, наряду с параметрами освещения, фокусным расстоянием объектива и т.д. Во-вторых, и это, наверное, самое главное - это изображение было выбрано мною из нескольких вариантов, большинство из которых были существенно менее привлекательными. Поскольку только человек может чувствовать - то только он может сказать, какое творение нейросети с наибольшей вероятностью вызовет эмоциональный отклик у другого человека.
 |
|---|
| Eye of the Forest, Дмитрий Сошников и Leonardo.ai, промптография, 2023 г. |
Коммерческая съемка
Одно из направлений, формирующее спрос на фотографию - это коммерческая съемка, когда, например, необходимо показать продукт (например, футболку) в реальном окружении. В этом случае необходима модель, образец продукции, и собственно студийная или натурная съемка.
Использование промптографии позволяет избежать затрат не только на модель, но и на производство опытного образца продукции. Например, имея несколько вариантов дизайна, мы можем заранее визуально протестировать их на фотореалистичных изображениях, без изготовления образцов продукции и привлечения моделей. Далее мы можем, например, запускать продажи ещё до того, как первые образцы сойдут с конвейера. Что примечательно, если мы генерируем изображение модели, то нам не надо даже подписывать форму согласия на её съемку. Правда, возможны другие юридические нюансы: например, условно-бесплатные модели могут вообще не позволять коммерческого использования сгенерированных с их помощью материалов. Поэтому важно проконсультироваться с юристами и внимательно изучить условия использования тех моделей, которые вы применяете в своей работе.
 |  |
|---|
| Исходный логотип | Промптография виртуальной модели с логотипом, GPT Images 1.5. |
Создание изображения может показаться простой задачей, однако это не всегда так. Простой промпт “Создай фото модели, одетой в футболку с приложенным логотипом” приводит к созданию слишком игрушечного, “кукольного” изображения с абсолютно гладкой кожей, поэтому для усиления фотореализма потребовалось добавить каких-то дополнительных элементов естественности: веснушки, слегка секущиеся волосы, направленный в камеру взгляд.
В этом примере мы столкнулись с т.н. мультимодальной нейросетью, которая принимает на вход не только текст, но и изображение - логотип. Точно также на вход нейросети можно подавать и некоторую исходную фотографию - например, если нам нужно одеть в футболку с логотипом какого-то определённого человека.
 |  |
|---|
| Исходная фотография автора статьи | Её преображение в формат рекламной съемки |
Улучшение существующих фотографий
Мультимодальные сети могут не только выдавать изображение на выходе, но и текст. Например, мы можем использовать нейросеть как критика, попросив её высказать замечание и предложить улучшения по разным аспектам изображения: композиция, свет и т.д. Это будет очень полезно всем, кто хочет совершенствовать свои навыки фотографии - по сути дела у вас появляется бесплатный (или недорогой) персональный коуч, готовый разбирать ваши снимки и давать полезные советы.
Например, попросим нейросеть GPT покритиковать простую “бытовую” фотографию:
 | Идея и сюжетСильная сторона кадра — потенциальный диалог масштаба: маленький человек на фоне огромного мурала с игрушечной лошадкой и ребёнком. Есть тема детства, ностальгии, игры, плюс дождь и зонт добавляют атмосферу. Но сейчас этот сюжет не собран в единое высказывание. Человек просто стоит перед стеной. Между ним и изображением на фасаде нет взаимодействия — ни композиционного, ни смыслового. Для уличной фотографии важен момент, напряжение, визуальный конфликт. Здесь — скорее документальное фото «я на фоне мурала». (далее ещё несколько страниц текста…) |
Теперь мы можем попросить ту же нейросеть учесть все высказанные ею замечания, и изменить фотографию, чтобы она стала более профессиональной. Вот пара возможных вариантов:
 |  |
|---|
| Митя и Мурал, Вариант 1 | Митя и Мурал, Вариант 2 |
В этом случае наверное будет неправильным называть такое изображение целиком промптографией - хотя мы использовали промпт для манипуляции изображением, но изначально мы отталкивались от цифрового изображения реальности, сгенерированного светом. Это один из примеров, находящийся где-то посередине спектра между фотографией и промптографией:
Изменит ли ИИ фотографию?
Сейчас кажется очевидным, что появление нейросетей, способных генерировать высококачественное фотореалистичное изображение окажет на классическую фотографию существенное влияние, как в своё время появление фотографии оказало влияние на классическую живопись. Даже если сейчас качество создаваемых нейросетью графических материалов недотягивает до профессиональных фото-инструментов - ситуация может поменяться в течение ближайших нескольких лет или месяцев. Поэтому стратегия игнорирования нейросетевых инструментов вряд ли является выигрышной. Кажется, что намного правильнее следить за стремительным развитием ИИ-инструментов и пытаться понять, как правильно интегрировать их в свой творческий цикл. Примерно также, как плёночные фотографы, продолжая снимать на плёнку, полностью не игнорируют цифровую фотографию, и используют её как дополнительный инструмент в своей работе.
Как же можно использовать в своей работе нейросети? В этой статье я попытался дать несколько рекомендаций, но это, безусловно, не самый полный список. Сейчас всё меняется настолько быстро, что никто не знает, как правильно внедрять нейросети в рабочий или творческий процесс, и все пытаются нащупать такие правильные рецепты. Очень рекомендую всем читателям тоже обратить свой взгляд на нейросетевые инструменты, и с позитивным любопытством подумать, как лучше построить взаимодействие искусственного и естественного разума таким образом, чтобы сделать совместную работу еще более качественной, эффективной и приятной!
Бонус 1 - промптограф
Те, кто отметил мою фотографию в начале статьи с непонятным устройством, возможно так и не поняли, что это за устройство. Это промптограф - своего рода камера, превращающая изображение в промпт, и затем рисующая промптографию по этому промпту (возможно, после нескольких модификаций промпта человеком).
Используя магию вайб-кодинга, я на днях сделал такое приложение-камеру - это веб-приложение, которое можно сохранить к себе на смартфон, и использовать как мобильное. Правда, для его работы вам потребуется свой ключ OpenAI.
Я был удивлён, насколько подробно GPT генерирует промпт, чтобы результат был похож на оригинал. Судите сами:
 |  |
|---|
| Оригинал | Промптография |
Такой подход правильнее называть Photo-Conditioned Promptography. В нём путь от света до изображения лежит через текст и нашу общую символьную модель мира.
Бонус 2 - Фото с презентации журнала Советское фото
 |  |
| На презентации первого номера нового журнала Советское фото | Люди, причастные к появлению первого номера (фото: Игорь Дрёмин) |
