Недавно в интернете появился новый и довольно забавный способ взаимодействия с генеративными моделями. Пользователи обнаружили, что если задать нейросети специфическую задачу, она с невероятной точностью воспроизведёт стиль детских рисунков или нарисованных «кривыми руками» каракулей. В основе этого явления лежит промпт (инструкция), который заставляет искусственный интеллект намеренно ухудшить качество изображения, превратив его в абстрактное пятно, напоминающее работу в программе MS Paint.
Как работает промпт для создания «кривых линий»
Суть метода заключается в использовании так называемого «отрицательного» или «деструктивного» промпта. Вместо того чтобы просить модель улучшить картинку, пользователи дают ей команду намеренно исказить изображение. Ключевые элементы инструкции включают требования к использованию белого фона, имитации рисования мышкой, а также указания на низкое качество пикселизации. Результатом становится изображение, которое сохраняет лишь отдалённое сходство с оригиналом, но выглядит при этом крайне нелепо и смешно.
Особый интерес представляет фраза в конце инструкции: "Actually, you know what, whatever, just draw it however you want". Это намеренная попытка обмануть алгоритм. Нейросети обучены следовать инструкциям, но добавление хаотичных и противоречивых требований заставляет модель искать компромисс между точным следованием правилам и попыткой сохранить узнаваемость объекта. В итоге получается уникальный стиль, который невозможно получить стандартными методами генерации.
Техническая сторона дела: почему это работает
С точки зрения машинного обучения, этот эксперимент демонстрирует гибкость современных больших языковых моделей (LLM) и диффузионных моделей, лежащих в основе генерации изображений. Эти системы предсказывают следующее состояние изображения на основе огромного массива данных, обученных на миллионах картинок. Когда им дают противоречивые указания вроде «сделай похоже, но не похоже» и «нарисуй как можно хуже», модель начинает генерировать шум, который интерпретируется как случайные мазки.
Этот эффект также напоминает работу с параметром negative prompt (отрицательный промпт), который используется для удаления нежелательных элементов с картинки. Однако в данном случае «нежелательным» элементом является само качество изображения. Модель сознательно игнорирует структуру оригинала, заменяя её случайными пиксельными паттернами, что создаёт эффект «glitch-арта» или цифрового шума.
Применение в мемов и развлекательном контенте
Главная сфера применения этой технологии — создание мемов и юмористического контента. Изображения знаменитостей, популярных персонажей или сложных сцен из фильмов, перерисованные в стиле «кривых каракулей», мгновенно становятся вирусными. Они идеально подходят для сатиры, так как визуальная деформация усиливает комический эффект.
Такой подход открывает новые горизонты для креаторов контента. Теперь любой пользователь с доступом к нейросети может быстро создавать уникальные иллюстрации без навыков рисования. Достаточно просто скопировать и немного изменить текст промпта, чтобы получить результат, который выглядит так, будто его нарисовал ребёнок, не умеющий держать карандаш. Это демократизирует создание «плохого» искусства, делая его доступным для всех.
В заключение стоит отметить, что этот эксперимент — отличный пример того, как ИИ может быть использован не только для создания шедевров, но и для развлечения. Он показывает, что за сложными алгоритмами стоит способность находить нестандартные решения даже в самых странных запросах. Возможно, в будущем мы увидим ещё больше подобных игр с искусственным интеллектом, которые будут развлекать пользователей и помогать им выражать креативность по-новому.