Конец 3D-визуализации? 15 стресс-тестов для Nano Banana Pro, 2.1 и GPT Image 2.5

Нейросети в архитектурном проектировании и интерьерной визуализации прошли путь от забавных концепт-артов до рабочего инструмента, который заменяет часы рутинного 3D-моделирования. Вместе с возможностями выросла и путаница. Платформ десятки, версии нейросетей обновляются без конца, а на одни и те же промпты разные сети отвечают по-разному.

В этой статье я разобрал путь генеративного ИИ в дизайне интерьеров и провел детальный сравнительный тест трех нейросетей: Nano Banana Pro, Nano Banana 2.1 и GPT image 2.5. Результаты оказались впечатляющими: нейросети настолько выросли в качестве генерации изображений, что реально превратились в рабочий инструмент дизайнера. Теперь визуализации отличного качества можно делать и без отдельного визуализатора, и мы в студии уже сейчас визуализации делаем в нейросетях.

С дизайном квартир и небольших общественных помещений нейросети уже полностью справляются, и с рендерами, и с презентацией. С большими и сложными помещениями, например с ресторанами и магазинами, пока есть трудности, но я думаю, что это вопрос времени.

Как я всегда говорил, любая нейросеть остается хорошим инструментом, и результат работы зависит от правильного алгоритма и от задач, которые мы ей ставим. Задачи нужно ставить так же, как сотруднику, потому что у нейросети нет волшебной кнопки «Сделай как я хочу». Поэтому для теста я выбрал исключительно практические задачи визуализации из работы студии, а не просто генерация картинки ради картинок.

Как нейросети для генерации изображений стали полноценным рабочим инструментом

Первым массовым инструментом для генерации изображений стал Midjourney, версии v4–v6. Она создавала впечатляющие атмосферные кадры, но для точной работы дизайнера не подходила. Сеть самостоятельно додумывала планировку и игнорировала физические пропорции мебели. В рендер нельзя было локальную правку, не изменив всю сцену. Эту эпоху я бы назвал эпохой неуправляемой эстетики.

Следующий шаг сделал ChatGPT с ранним DALL-E 3. Когда генератор изображений встроили в чат, нейросеть научилась понимать сложные текстовые технические задания, то есть появилось семантическое понимание. При этом первые версии выдавали узнаваемую желтую, пластиковую картинку с гипертрофированными формами, и до фотореализма, который нужен в интерьере, она не дотягивала.

Сейчас идет эра структурного контроля, в которой нейросети работают и с текстом, и с изображениями. Они удерживают перспективу, меняют материалы по описанию, вписывают мебель по референсу и понимают сложные задания. Именно в это время появились три нейросети, которые мы взяли для тестирования.

Какие нейросети мы сравнивали

Nano Banana Pro это модель с тяжелой флагманской диффузионной архитектурой. Она заточена под строгое сохранение перспективы, точную замену материалов и вписывание мебели в сцену. Поэтому логично проверять ее на задачах, где нужно сохранить кадр и заменить в нем отдельные элементы.

Nano Banana 2.1 легче и быстрее. Это облегченная, ускоренная версия, оптимизированная под скорость и художественную стилизацию. Можно было ожидать, что по геометрической строгости она уступит Pro, но в наших тестах этого не произошло. Во многих задачах обе нейросети сохраняли геометрию кадра одинаково хорошо, а в одном из тестов только Nano Banana 2.1 оставила ее без изменений.

Отмечу, что Nano Banana Pro и Nano Banana 2.1 это разные нейросети, а не продолжение одной и той же. Линейка Nano Banana 2.1 это не развитие Nano Banana Pro, а самостоятельная ветка базовой модели Nano Banana 1.0 и Nano Banana 2.0. Похожее название может сбивать с толку, но сравнивать эти сети нужно как два разных инструмента, а не как старую и новую версию.

GPT image 2.5 это актуальная мультимодальная нейросеть OpenAI, эволюция генератора изображений внутри ChatGPT. У нее продвинутое пространственное мышление, точная работа с текстом и способность полностью переосмыслять сцену. Последнее может быть и плюсом, и минусом. Когда нужно собрать новую картинку, свобода помогает. Когда нужно изменить один предмет в готовом кадре, эта свобода мешает, и в тестах это хорошо видно.

Почему в сравнении нет Midjourney и Seedream

Midjourney сегодня выдает самую фотореалистичную картинку. У этой сети отличная детализация кожи и материалов. Но мы ее намеренно не добавили в тест. По нашему опыту, она слабо понимает инженерный язык и плохо считывает сложные пространственные связи. Например, вместо замены стола она часто меняет весь интерьер, даже если в промпте написано заменить только стол. Midjourney отлично подходит как генератор вдохновения и идей. Когда же начинается работа с архитектурой и пространством, она проигрывает нейросетям, которые мы выбрали.

В Seedream 5.0 заложен мощный алгоритм управления светом. Модель прекрасно генерирует объемный туман, неон и умеет менять освещение. Несмотря на это, в интерьерной визуализации у Seedream 5.0 есть минусы. У нее есть характерный почерк, она стремится сделать картинку глянцевой. Это скорее модель для арта, поэтому она не чувствует реальных строительных стандартов, например толщину перегородок и правильную высоту кухни. Использовать эту сеть можно как вспомогательный инструмент, чтобы наложить красивый вечерний светотеневой рисунок или добавить каустику на рендер.

Как проводили тест

Тест строился на реальных задачах, с которыми мы сталкиваемся при работе над дизайн-проектами. Для каждой задачи мы делали от 3 до 5 параллельных генераций на одинаковых промптах и исходниках. Затем выбирали лучший результат от каждой нейросети и сравнивали уже эти варианты между собой.

Задачи объединены по тематике, чтобы сравнивать было удобнее. Все фото в статье кликабельны, их можно увеличить.

Отдельно в каждом тесте мы смотрели, изменилась ли геометрия кадра. Если нейросеть сдвинула перспективу или пропорции, такую генерацию нельзя использовать в постобработке как маску. Это ограничивает ее практическую ценность, даже если картинка получилась эффектной. Задачи идут по порядку: сначала отделка и освещение, затем персонажи, замена объектов и материалов, потом ракурсы, а в конце визуализации по коллажам, эскизам и чертежам. Ниже все 15 тестов.

15 тестов для нейросетей

1. Замена отделки на стене и потолке по описанию

В этом тесте нужно было одновременно заменить отделку стены и потолка по описанию. Это сложная задача для нейросети, потому что стена выполнена из матового стекла, а на потолке есть диффузор вентиляции.

С задачей неплохо справились все модели, но детали различаются. Nano Banana Pro не прорисовала вентиляцию на потолке ни в одной генерации. Nano Banana 2.1 справилась лучше: она дорисовала вентиляционные решетки, а у стеклянного стола цвет и отражение стали корректными. GPT image 2.5 убрала отражения светильников со стола, но цвет столешницы не поменяла.

Расположение панелей и текста на стене у всех трех сетей получилось одинаково хорошо. Главное различие в геометрии. Только Nano Banana 2.1 оставила геометрию кадра без изменений. Две другие модели ее поменяли, поэтому такие генерации нельзя использовать как маски в постобработке.

Побеждает Nano Banana 2.1.

2. Добавляем дополнительную отделку на стену по описанию

В этом тесте нужно было добавить или заменить отделку на части поверхности, где уже есть текстуры и графика.

С заданием справились все модели. Геометрия пространства у двух Nano Banana Pro и Nano Banana 2.1 не изменилась, а GPT image 2.5 ее поменяла. С графикой на стене хорошо справились все три сети, но Nano Banana 2.1 пошла дальше и сделала рельеф QR-кода под новую текстуру кирпича. Это выглядит очень реалистично. У GPT image 2.5 перспектива QR-кода немного неверная, и он смотрится кривовато.

Кроме того, GPT image 2.5 не смогла правильно понять раскладку плитки. Во всех генерациях GPT image 2.5 делала раскладку с разбежкой, а не ровно по линии, как мы просили. При этом высота укладки плитки на стене у нее больше, чем у двух Nano Banana, и похоже, что именно ее высота верная. Она также правильно наложила светильники на стену и не изменила их дизайн.

Побеждает Nano Banana 2.1.

3. Замена освещения по описанию

В этой задаче нужно было поменять настроение фотографии и показать, как будет выглядеть интерьер при другом освещении.

Геометрия не изменилась ни у одной нейросети, и это хорошо. Nano Banana Pro не убрала тени от дневного света, а просто затемнила их. Nano Banana 2.1 и GPT image 2.5 полностью поменяли атмосферу, и это смотрится заметно лучше. Правда, GPT image 2.5 пережелтила изображение.

Побеждает Nano Banana 2.1.

4. Закатное освещение по описанию

В этой задаче нужно было поменять настроение фотографии и показать, как будет выглядеть интерьер при другом освещении.

Геометрия не изменилась ни у одной из сетей, все предметы и геометрия помещения остались на своих местах. Nano Banana Pro не добавила тени от листвы, хотя на изображении через нее проходят лучи солнца. GPT image 2.5 и Nano Banana 2.1 справились с этим лучше, и тени от деревьев в кадре есть. У GPT image 2.5 небо почему-то осталось светлым, зато картинка получилась более естественной. У Nano Banana 2.1 она немного контрастная.

Побеждает GPT image 2.5.

5. Добавление персонажей по референсу

Здесь мы проверяли, как нейросеть сможет оживить интерьер, если добавить в него персонажей по референсу.

По результатам видно, что все модели справились с заданием хорошо, но различия видны в деталях. Геометрия пространства у двух Nano Banana не изменилась, а GPT image 2.5 немного поменяла перспективу, и ее результат нельзя будет использовать в масках. Nano Banana 2.1 проявила креативность и сняла очки у девушки, хотя мы об этом не просили. Nano Banana Pro четко выполнила все наши указания.

Побеждает Nano Banana Pro.

6. Добавление персонажа в движении по описанию

В этом тесте нейросеть должна была добавить в кадр персонажа по описанию и поставить его в нужное место.

Все модели правильно поняли, где должна находиться девушка и как она одета, но GPT image 2.5 оставила ее без обуви. Размытие у всех получилось примерно одинаковым, у Nano Banana 2.1 оно, возможно, физически более корректное. Кроме того, GPT image 2.5 слегка затемнила картинку, хотя мы об этом не просили. Геометрию сохранили все три нейросети.

Побеждает Nano Banana 2.1.

7. Замена объекта по референсу

Здесь мы проверяли, как нейросеть заменяет объект в кадре по референсу.

Геометрия пространства у Nano Banana Pro и Nano Banana 2.1 не изменилась, а GPT image 2.5 опять ее поменяла. Nano Banana Pro и Nano Banana 2.1 вставили кресла физически корректно. Но у Nano Banana Pro получилось лучше, потому что она точнее всех передала дизайн кресла. Это видно по металлическим вертикальным ограничителям на спинках кресел.

Побеждает Nano Banana Pro.

8. Замена архитектурных элементов по референсу

Это сложная задача для нейросетей. Нужно было заменить часть интерьера, а именно стену на полупрозрачную перегородку, и при этом заменить диван.

Nano Banana Pro и GPT image 2.5 справились с заменой перегородки и сделали ее полупрозрачной, как на референсе. При этом GPT image 2.5 исказила пропорции кадра, заменила вентиляционную трубу, поменяла положение дивана и добавила блеск на бетонный пол. Nano Banana 2.1 сохранила пропорции кадра, но не поняла, что перегородка полупрозрачная, и слегка сдвинула диван.

Nano Banana Pro сделала все идеально. Пропорции кадра сохранились, и на изображении заменены только те объекты, которые мы просили.

Побеждает Nano Banana Pro.

9. Физика материалов

В этом тесте мы проверяли, как нейросеть работает с зеркальными поверхностями и что она отражает в них.

Геометрию сохранили все модели. Nano Banana Pro правильно отразила диван и сделала в отражении минималистичный декор стены. Раскладка профилей у нее тонкая и изящная. Она зачем-то убрала ковер на полу, но мрамор получился очень натуральным и с красивым отражением.

Nano Banana 2.1 сделала все, как просили, и ковер остался на месте. Но отражение в зеркале у нее неверное, потому что она добавила бордовый шкаф. Профиль на зеркале визуально толстоват. GPT image 2.5 добавила в отражение зеркала два кресла и картину, а изображение получилось немного грязноватым, мрамор в том числе. Поэтому лучше всех, несмотря на пропавший ковер, справилась Nano Banana Pro.

Побеждает Nano Banana Pro.

10. Меняем цвета материалов

В этой задаче нужно было заменить цвет на разных поверхностях и фактурах и посмотреть, как нейросеть работает с отражениями и светом.

Геометрию кадра изменили все модели. Nano Banana Pro отлично попала в рыже-оранжевый оттенок, но форма дивана поплыла, и у него появился подлокотник. Правая стена вокруг светящегося экрана перекрашена в нужный оранжевый, но нейросеть добавила на нее филенку. Экран получил глубокий цвет фуксии, при этом сохранились мягкий внутренний градиент и свечение.

Nano Banana 2.1 тоже верно заменила цвет дивана, и форма дивана у нее тоже поплыла. Результат похож на работу Nano Banana Pro, только чуть более плоский. GPT image 2.5 буквально поняла слово «синтетический» и самовольно сменила материал на кожу. Стену с дверью она перекрасила в оранжевый неверно, а стену справа не перекрасила вовсе. Отражение на экране получилось неестественным, зато пол остался без изменений, в отличие от результатов Nano Banana Pro и Nano Banana 2.1.

Победителя в этом тесте нет.

11. Макроракурс (close-up)

Здесь мы проверяли, насколько нейросети способны сделать макроракурс (close-up) и при этом изменить положение камеры.

Nano Banana Pro хорошо справилась с задачей. Столик и кресла на переднем и заднем плане остались без изменений. Все текстуры проработаны верно, ковер расположен под ножками правильно. Кадрирование со срезанными краями кресел создает ощущение реальной фотосъемки интерьера.

Nano Banana 2.1 сделала красивый ракурс. Дальнее кресло и стена уходят в мягкое размытие. Форма стола правильная, ножки массивные, кресла соответствуют исходным моделям, ковер на своем месте, лишних деталей не добавилось.

GPT image 2.5 на всех генерациях, которые мы делали для этой задачи, украшала пустой стол и добавляла различный декор, которого не было на общем плане. Но при этом терраццо она проработала идеально, лучше, чем обе Nano Banana. Как самостоятельная фотография кадр выглядит эстетично, но как рабочий ракурс конкретного проекта он не подходит.

Побеждает Nano Banana 2.1.

12. Ортогональные виды

Здесь нейросеть должна была перевести фото в изометрическую 3D-диораму.

Это сложная задача. Nano Banana 2.1 сохранила планировку и комплектацию, кроме картины на стене и расположения окна и торшера на полу. У Nano Banana PRO ситуация еще хуже, в сцене нет окна и части предметов.

GPT image 2.5 справилась с задачей очень хорошо, все предметы и декор на своих местах. Но она решила оставить трековый светильник на потолке и сделала небольшое бетонное обрамление на стене.

Побеждает GPT image 2.5.

13. Визуализация по коллажу

В этом тесте нейросеть должна была превратить плоский мудборд в фотореалистичный 3D-интерьер с правильной расстановкой мебели.

У Nano Banana Pro в целом получилась хорошая картинка. Окно слева дает красивый, мягкий солнечный свет, все материалы переданы точно, текстура пола выглядит красиво. Светильник она даже расположила по центру комнаты. Минусы тоже есть. Панели за изголовьем она сделала во всю высоту стены и не поняла промпт про правую стену, поэтому круглый декор оказался на центральной стене.

Nano Banana 2.1 больше нафантазировала со шторами, а потолочный светильник у нее не по центру комнаты. По сути, она слишком буквально восприняла коллаж и не проанализировала промпт.

Так как кадр мы просили сделать в формате 16х9, GPT image 2.5 попыталась показать всю комнату целиком. Из-за этого исказилась перспектива, а люстра оказалась не по центру комнаты. Прикроватные тумбочки слегка изменены, картинка получилась темноватой. Зато настенный декор она расположила верно, на правой стене, как мы просили.

Побеждает Nano Banana Pro.

14. Визуализация по цветному эскизу

Здесь мы проверяли, как нейросеть превращает черновой эскиз из SketchUp в фотореалистичную картинку и добавляет искусственное освещение.

У Nano Banana Pro геометрия кадра верная, но цветовая температура ушла в более теплый свет, чем 4000K. Текстуры почти все верные, но немного уходят в стиль лофт. Например, стена почему-то стала бетонной, хотя на эскизе она была гладкой. Рисунок от светильников на стене получился слишком сложным.

Nano Banana 2.1 сохранила геометрию кадра и добавила товар на витрину. На стойке появился кассовый POS-терминал, и это логичная деталь. Декора ровно столько, сколько нужно, витрина заполнена. Рисунок от светильников направленного света хорошо подходит кадру. Текстуры по большей части верные, если не считать швов на плитке, которых на эскизе не было.

GPT image 2.5 сместила кадр вправо и добавила элементы от себя. Кондитерская стеклянная витрина слева не была проработана ни в одной генерации для этого теста, границу стены и потолка она поняла неверно. Кадр загружен лишними деталями, сцена затемнена. Свет 4000K не чувствуется, кадр выглядит вечерним и мрачноватым.

Побеждает Nano Banana 2.1.

15. Визуализация по ч/б скетчу и описанию

Последняя задача. Нейросеть должна была превратить 3D-чертеж в чистовую фотореалистичную визуализацию.

Nano Banana Pro и Nano Banana 2.1 показали схожий результат. Геометрия помещения сохранилась отлично, все элементы интерьера на своих местах, весь промпт выполнен полностью. К обеим генерациям есть вопрос по фактуре фанеры, она выглядит не так, как было задумано. Но справедливости ради, с фанерой не справилась и GPT image 2.5. Возможно в промпте, ее нужно было описать по-другому. По освещению Nano Banana 2.1 выглядит чуть лучше.

GPT image 2.5 изменила геометрию помещения, неверно наложила текстуру двери и оставила витрину пустой. Текстуру фанеры она тоже проработала некорректно.

Побеждает Nano Banana 2.1.

Итоги

Эти 15 тестов показали, что одной лучшей нейросети для визуализации нет. Рабочий пайплайн современного дизайнера строится на сочетании сильных сторон каждого движка.

По числу побед впереди Nano Banana 2.1, она выиграла 7 тестов из 15. Это замена отделки на стене и потолке, добавление отделки на стену, замена освещения, персонаж в движении, макроракурс, цветной эскиз и ч/б скетч. Nano Banana Pro выиграла 5 тестов: персонажи по референсу, замена объекта, замена архитектурных элементов, физика материалов и коллаж. GPT image 2.5 победила в двух, в закатном освещении и в ортогональных видах. В тесте на смену цветов победителя нет.

Nano Banana Pro подходит там, где важна точность. Она лучше остальных вписывает объекты по референсу, точно передает дизайн мебели, аккуратно заменяет архитектурные элементы и верно работает с отражениями. Если нужно заменить кресло, диван или перегородку и ничего не сломать в кадре, логичный выбор именно она.

Nano Banana 2.1 лучший универсальный вариант. Она чаще других сохраняет геометрию кадра, хорошо меняет освещение и атмосферу, дает красивые ракурсы и разумно достраивает эскизы и скетчи. Для правок по описанию она подойдет как основной инструмент.

GPT image 2.5 нужна там, где требуется свобода. Это аксонометрия и диорамы, естественный закатный свет с тенями, сложные фактуры вроде терраццо. Но она чаще других меняет геометрию и добавляет лишнее, поэтому для точных правок в готовом кадре подходит хуже всего.

Если выбирать одну нейросеть для старта, я бы начал с Nano Banana 2.1. Она выиграла больше всех тестов и чаще сохраняла геометрию. Да и к тому же она стоит дешевле в генерациях, чем Nano Banana Pro. И к выводу еще добавлю одно правило, которому нужно придержваться при работе с нейросетями. Наилучший результат получается тогда, когда сложную задачу сначала раскладываешь на простые шаги, а потом отдаешь каждый шаг той нейросети, которая справляется с ним лучше всего.

Мы продолжим разбирать нейросети и проверять их в реальной работе, а все разборы будут выходить в Telegram-канале студии «Плохая Репутация«. Я веду его лично. Там я пишу о дизайне коммерческих интерьеров и поведении людей и объясняю, как атмосфера пространства работает на бизнес. Если вам близка эта тема, заходите. https://t.me/bdrpt_com