Пользователь, у которого когда-то были наручные часы с 24-часовым циферблатом, решил протестировать возможности нейросетей в генерации такого нестандартного дизайна. Он обратился к ChatGPT Image 2 с просьбой создать аналоговые часы, где часовая стрелка делает один оборот за сутки, а шкала разделена на 24 части с числами от 1 до 24. Модель справилась с задачей, но результат оказался далек от идеала: генерация страдала от неравномерного спейсинга между цифрами, а сама прорисовка оставляла желать лучшего.
Однако, когда тот же промпт был отправлен в Нанабанану, результат оказался значительно лучше. Нейросеть не только корректно интерпретировала запрос, но и добавила детали в виде точек и рисок, что сделало изображение более четким и профессиональным. Единственными недочетами стали небольшие ошибки в цифрах 53, 13 и 14 — вероятно, это следствие неидеальной интерпретации промпта или особенностей обучения модели.
Эксперимент показал, что даже в узких задачах, таких как генерация специфичных графических элементов, разные модели демонстрируют разный уровень точности. ChatGPT Image 2 оказался полезен для понимания структуры промпта, но в плане конечного результата Нанабанана продемонстрировала явное преимущество. Это может быть связано с более качественной прорисовкой деталей или лучшим пониманием контекста запроса.
Для пользователя, привыкшего к нестандартным решениям, такой эксперимент стал не только проверкой возможностей нейросетей, но и поводом задуматься о том, как именно модели интерпретируют даже самые простые инструкции. В будущем, возможно, подобные тесты станут частью оценки качества генерации для узких задач, где важна не только скорость, но и точность.
