Какую нейросеть выбрать для генерации картинок: шпаргалка по всем моделям
Для генерации изображений в TryChat есть четыре модели, и у каждой свой характер. Одна лучше в фотореализме, другая — в дизайне и тексте на картинке, третья — в скорости. Если брать наугад, легко получить не тот результат и зря потратить энергию ⚡
Разберём за минуту, какая под что
GPT Image 2 — универсал и работа с текстом. Самая послушная к подробному промпту. Берите, когда нужно точно следовать инструкции, работать с референсами, менять отдельные элементы картинки или добавить читаемый текст внутрь изображения. Хороший выбор по умолчанию, если не уверены.
Nano Banana 2 Lite — Быстро и для экспериментов. Быстрая модель Google для повседневных генераций, стилизации фото и работы с референсами. Идеальна, когда нужно быстро перебрать варианты или поиграть с идеей. Обратная сторона скорости — она слабее на сложных сценах, так что для финального «вау»-кадра лучше взять модель посильнее.
Flux 2 Pro — фотореализм. Главная модель, когда картинка должна выглядеть как настоящая фотография: портреты, предметная съёмка, атмосферные сцены, рекламные кадры. Если цель — чтобы «не отличить от фото», это она.
Recraft V4.1 — дизайн и текст. Заточена под дизайн: логотипы, постеры, рекламные креативы, иллюстрации, типографика. Её конёк — композиция и текст на изображении, поэтому для афиши или обложки с надписями берите именно её.
Шпаргалка: что под что
-
Нужно точно по промпту, с референсом или текстом внутри → GPT Image 2.
-
Быстро перебрать идеи, стилизовать фото → Nano Banana 2 Lite.
-
Фотореалистичный кадр, портрет, реклама → Flux 2 Pro.
-
Постер, логотип, дизайн с текстом → Recraft V4.1.
Совет: если не уверены — начните с GPT Image 2 или Flux 2 Pro, а для быстрых проб держите под рукой Nano Banana. Одну и ту же идею полезно прогнать через две модели и сравнить.
Сколько энергии стоит каждая модель
И последнее, что стоит знать перед выбором, — цена вопроса. Разные модели расходуют разное количество энергии ⚡ на запрос: лёгкие — сущие копейки, премиум — заметно больше. Это ещё один аргумент не включать самую мощную модель на каждую мелочь.