Image-to-image (img2img)

Image-to-image (img2img) — режим генерации, при котором нейросеть использует исходное изображение как отправную точку и преобразует его согласно текстовому промпту. В отличие от text-to-image, где картинка создаётся «с нуля» из случайного шума, img2img наследует композицию, цвета и общую структуру входного фото.

Как работает

В диффузионных моделях исходное изображение сначала частично зашумляется, а затем модель постепенно убирает шум, ориентируясь на промпт. Насколько сильно картинка будет переписана, определяет параметр denoising strength (сила денойзинга), обычно от 0 до 1.

• 0.2–0.4 — лёгкая правка: чистка, стилизация, сохранение почти всех деталей
• 0.5–0.7 — заметная трансформация с сохранением композиции
• 0.8–1.0 — почти полная перерисовка, от оригинала остаётся лишь силуэт

Отличие от смежных техник

Image-to-image легко спутать с соседними режимами:

• Inpainting — частный случай img2img, где переписывается только область под маской
• ControlNet — извлекает из картинки лишь структуру (контур, глубину, позу), а не пиксели
• Text-to-image — вообще не использует входное изображение

Где применяется в обработке фото

Img2img лежит в основе большинства задач редактирования: стилизация портретов, замена фона, преобразование эскиза в готовую иллюстрацию, генерация вариаций товарного фото. Редактирование по промпту в AI-редакторе PhotoPanda и модели вроде Nano Banana, Seedream 4 и FLUX.1 Kontext работают именно по этому принципу — принимают фото и инструкцию, возвращая изменённую версию.

Практические советы

• Чем детальнее исходник, тем меньшая strength нужна для сохранения качества
• Для точечных правок используйте маску (inpainting), а не глобальный img2img
• Фиксируйте seed, чтобы сравнивать результаты при разных значениях strength
• Комбинируйте с ControlNet, когда важно удержать геометрию сцены

Ограничения

При высокой силе денойзинга модель может «уплывать» от оригинала — терять лица, менять пропорции, добавлять артефакты. Для сохранения идентичности человека применяют дополнительные механизмы (IP-Adapter, ControlNet по позе), а для повышения детализации результат прогоняют через апскейл.