Чем заменить DALL·E: какие модели картинок брать вместо него

Почему вопрос «чем заменить» вообще возникает

DALL·E для многих был первым инструментом генерации изображений — тем, на котором люди вообще поняли, что картинку можно описать словами и получить результат за минуту. За это время вокруг привычки сформировался целый рабочий процесс: свои формулировки, свои представления о том, что модель поймёт, а что придётся объяснять три раза, свой набор задач, которые она закрывает лучше всего.

Проблема при переходе на любой другой инструмент почти всегда одна и та же: человек ищет «такую же модель, только другую», а находит десяток разных с непонятными названиями. Между тем логика подбора сегодня другая. Одному привычному инструменту соответствует не одна замена, а несколько моделей с разной специализацией — и выбирать нужно не по бренду, а по типу задачи, которую вы решаете чаще всего.

В разделе генерации изображений Most AI сейчас доступны GPT Image 2 от OpenAI, линейка Nano Banana от Google — базовая версия, Nano Banana 2 и Nano Banana Pro, Seedream 4.5 и Seedream 5.0 Lite от ByteDance, Wan Image 2.7, Qwen Image, OpenAI Image 1 и Image 1.5 в вариантах High и Medium, а также Flux 2 Pro и Flux Kontext Pro. Плюс отдельный набор готовых инструментов, которые вообще не требуют промта. Дальше — как разложить этот список по задачам.

Шаг первый: сформулировать, что вы делали на самом деле

Прежде чем сравнивать модели, полезно честно ответить, какие именно запросы вы отправляли чаще всего. На практике почти всё сводится к четырём сценариям, и у каждого из них своя логика подбора.

Иллюстрация с нуля по текстовому описанию. Картинка к посту, обложка, абстрактная иллюстрация к статье, вымышленная сцена. Здесь важнее всего то, насколько точно модель следует описанию и насколько предсказуемо она держит стиль от генерации к генерации.

Изображение с текстом внутри кадра. Надпись на вывеске, заголовок на обложке, подпись на плакате. Это отдельная задача: разборчивый текст в кадре даётся моделям заметно сложнее, чем просто красивая картинка, и здесь разница между моделями видна сразу.

Правка готового изображения. Заменить фон, убрать лишний объект, поменять цвет предмета, дорисовать часть кадра. Формально это тоже генерация, но модель работает не с чистого листа, а поверх вашего файла.

Техническая обработка фотографии. Увеличить разрешение, вычистить фон под белый, поправить качество старого снимка. Здесь промт вообще не нужен — нужен инструмент с одной кнопкой.

Смешивать эти сценарии в одном сравнении бессмысленно: модель, которая отлично рисует иллюстрацию, необязательно так же аккуратно впишет надпись в кадр.

Шаг второй: подобрать модель под сценарий

Иллюстрации и картинки к тексту

Для генерации с нуля разумно начать с двух направлений. Первое — GPT Image 2: это модель OpenAI, то есть та же школа, к формулировкам которой вы, скорее всего, уже привыкли. Переход на неё обычно самый мягкий: описания, которые работали раньше, чаще всего работают и здесь без переписывания.

Второе направление — линейка Nano Banana от Google. В каталоге она представлена тремя позициями: базовой Nano Banana, Nano Banana 2 и Nano Banana Pro. Практический смысл линейки в том, что можно начать с базовой версии, а к старшим переходить только там, где результат базовой перестаёт устраивать. Отдельный плюс: именно базовая Nano Banana входит в бесплатную дневную квоту — 4 изображения в день, квота обновляется каждые сутки. Это достаточно, чтобы за неделю без единого платежа понять, подходит ли вам логика этой модели вообще.

Текст внутри изображения

Если вы регулярно делаете обложки, баннеры или карточки с надписями, эту задачу стоит тестировать отдельно и целенаправленно. Возьмите один и тот же запрос с конкретной короткой надписью и прогоните его через несколько моделей подряд — GPT Image 2, Nano Banana 2, Seedream 5.0 Lite, Flux 2 Pro. Разница обычно видна с первого же дубля, и никакой сторонний обзор её за вас не покажет: слишком многое зависит от языка надписи, её длины и того, куда именно в композиции она должна встать.

Общее правило, которое экономит время: чем короче надпись и чем яснее указано её место в кадре, тем выше шанс получить разборчивый результат с первой попытки. Длинный абзац текста внутри картинки — плохая идея на любой модели.

Правки готового изображения

Здесь ключевое слово — контекст: модель должна понимать исходный кадр, а не рисовать заново. В каталоге под такие задачи есть Flux Kontext Pro, а также старшие версии Nano Banana и Seedream, которые умеют работать с загруженным изображением как с основой. Логика запроса при этом меняется: вы описываете не всю сцену целиком, а только то, что должно измениться, и явно указываете, что остальное трогать не нужно.

Обработка без промта

Часть задач вообще не требует формулировок. В каталоге есть готовые инструменты: «Замена лица», «Удаление фона», «Увеличить размер фото», «Улучшить фото» и «Векторное изображение». Если вам нужно вычистить фон у сорока фотографий товара или поднять разрешение старого снимка, писать описание бессмысленно — быстрее взять инструмент, который делает ровно одну операцию.

Таблица: задача → с чего начинать

Таблица — не приговор, а стартовая точка: она сокращает перебор с десяти моделей до двух-трёх.

Шаг третий: перенести свои формулировки

Тем, кто уже наработал библиотеку запросов, переписывать её с нуля не придётся. Структура промта везде примерно одна — объект, действие, окружение, стиль, свет, композиция. Отличается в основном требуемая степень детализации: часть моделей охотно достраивает недосказанное сама, часть буквальнее следует тексту и оставляет пустоту там, где вы её не описали.

Практичный способ проверки — взять один эталонный запрос и не менять его при переборе моделей:

Рабочий стол у окна, утренний свет сбоку,
кружка кофе и раскрытый блокнот, вид сверху под углом,
тёплые цвета, мягкие тени, без людей в кадре

Если результат на новой модели вышел беднее привычного, первая гипотеза — не «модель хуже», а «в описании не хватает деталей, которые прежний инструмент додумывал сам». Добавьте явные указания на свет, ракурс и то, чего в кадре быть не должно, и прогоните ещё раз. Только после этого имеет смысл делать вывод о самой модели. Если хочется системнее подойти к формулировкам, есть отдельный разбор в статье о том, как выбрать нейросеть под задачу.

Что с деньгами и доступом

Три вещи, которые обычно и определяют, приживётся ли новый инструмент. Первая: доступ без VPN — модели открываются из браузера, отдельных обходных схем не требуется. Вторая: оплата в рублях и по факту использования, без обязательной месячной подписки на весь каталог, — это удобно, когда картинки нужны неровно, то густо, то пусто. Третья: бесплатная дневная квота, куда среди моделей изображений входит Nano Banana с четырьмя генерациями в сутки; квота обновляется каждый день.

Отдельно про цену: стоимость генерации отличается от модели к модели, и её имеет смысл смотреть перед серией из пятидесяти картинок, а не после. Актуальные значения всегда собраны на странице прайсинга — там же видно, сколько стоит одна генерация на конкретной модели, и можно прикинуть бюджет проекта заранее.

Никакого отдельного технического подключения при этом не нужно: всё работает в веб-кабинете в браузере, где модели и готовые инструменты собраны в одном списке и переключаются в один клик.

Частые вопросы