Performance artist

Великий ГПТшный рандом

Если не искать лёгких путей и терпеливо посидеть с промптом, чтобы получить точное описание сюжета референса, то с 3-5 раза (повторяя в новом окне) на чистом промпте можно выбить нужную картинку.

Иногда цензурный фильтр уходит курить, так что первая картинка в подборке у меня сгенерилась даже с рефом (!) оригинальной работы художника.

Но чаще он шлёт лесом собственные промпты, отвечая, что они нарушают политику компании. И что ещё смешнее, описывают оригиналы, которые под копирайтом (пруф в комментах).

Короче, ни один из промптов, по которым два месяца назад я генерил пин-ап для 35awards, в новом GPT Image теперь не проходит. GPT сразу лезет в сеть искать/сравнивать рефы на стиль, и тут же ломается на цензуре (О НЕТ ТУТ БУДЕТ ЖЕНСКОЕ ТЕЛО В КУПАЛЬНИКЕ! ЗАПРЕТ!!11). Или ещё раньше на копирайте. Классические пин-ап рисунки Gil Elvgren теперь не могут быть твоими рефами для композиции.

Про отвратительные сетчатые артефакты у новой модели при использовании рефов уже давно всё сказано. Вы сразу их увидите на первой картинке, если Image 2 успеет её выдать до того, как сломается.

Пришлось тестить на основе февральской генки (как рефенеса), с ней работает гладко и не ругается. Примеры с машинкой февраль/апрель.

Сохраняйте старые генки. Потом таких не сгенерите, так хоть улучшить сможете.

Зато в GPT наконец-то появился достоверный реализм. На чистом промпте. Для сравнения ныряльщица-ама январь/апрель.

Средовое самоощущение.

Так, вчера я полдня провёл, объясняя, что такого важного сделано в проекте с лампой. И понял, что надо резюмировать для всех простыми словами, а не километром текста.

Это самая большая в мире отдельностоящая сложная модель для 3Д печати, спроектированная с помощью ChatGPT. Это утверждение я проверил. Крупнее были составленные из одинаковых модулей простые вещи (стеновые панели и гардина). Если и существует что-то сложнее, то упоминания в Сети о нём отсутствуют (в апреле 2026 это = его не существует).

Я смог добиться, чтобы ЧатГПТ из одного подробного промпта и 8 картинок-референсов собрал файл для печати на 3Д принтере, который человеку не нужно править руками в программе.

Заголовок новостного паблика: «Предметные дизайнеры – ВСЁ! ИИ сам создаёт предметы!!1»

Я напечатал два таких файла: отдельно башню и отдельно площадку под лампу наверху. Затем собрал и склеил. Лампа успешно проработала неделю и нигде ничего не расплавилось.

Оставлю тут для истории.

Пепемузей. За вчерашнюю среду.

Первая часть
Вторая часть
Третья часть
Четвертая часть

Итог:
GPT справился и сделал мне готовый печатаемый .STL файл, в котором не пришлось ничего менять или допиливать.
Полностью сделал, используя только промпт и референсы.

После небольших правок 3D-модель будет готова к мелкосерийному производству. Например, нужно доработать внутренний кабель-канал для повышения изгибной жёсткости. Когда тянешь за провод, может отломиться у места склейки.

Финальный прототип оказался всем хорош: он печатался без ремоделинга, сохранял устойчивость в повседневном использовании, демонстрировал неожиданно безопасный рабочий температурный режим. Видимые печатные слои выглядят индустриально и подчёркивают связь с шуховскими башенными проектами и конструкциями из металлических стержней.

Проект также открывает путь к созданию модульного семейства изделий: я уже планирую версии из альтернативных материалов — например, пластиков с углеродным или керамическим наполнением.

По времени заняло полтора месяца с перерывами. В компьюте для OpenAI стоило примерно 17 часов. Я стал сильно лучше понимать, как llm-ки подходят к решению инженерных задач и вообще рассуждают на сложные для себя темы. Рекомендую читать колонку Thought for...Activity, очень трезвит.

Такие дела.

Первая часть
Вторая часть
Третья часть

Серьёзной проблемой было то, что попытки внести правки в уже сгенерированную GPT 5.2 модель всегда приводили к разрушению логики решётчатой структуры или появлению лишних, ни с чем не соединённых элементов. Каждый раз приходилось начинать заново в новом диалоговом окне с простынёй промпта и кучей картинок. А думает он долго, от 20 минут до часа (рекорд). Частично это пофиксили в GPT 5.4, сейчас он вывозит 1-2 несложные правки и думает в среднем 10-20 минут.

Со временем сам процесс написания промптов эволюционировал из длинного описательного текста во что-то близкое к инженерному документу: с формулами, целевыми размерами, эскизами и скриншотами неудачных результатов.

Возврат этих ошибок обратно в рабочий цикл стал важным способом диагностики и улучшения последующих генок. Машина, как выяснилось, тоже лучше понимает, когда ей не аплодируют, а показывают, где именно она ошиблась.