Я пошла искать разницу между Flare и Sunburst. Меня удивило, что я нашла по итогу

Пять сложных промптов, внезапно откровенные генерации (непонятно откуда) и настройки качества, которые оказались интереснее самого сравнения моделей. Разбираемся вместе.

Когда у GPT Image 2.5 появились Flare и Sunburst, я честно прочитала описания обеих моделей и поняла примерно ничего. Flare быстрее. Sunburst точнее. Одна для повседневной генерации, вторая для сложной творческой работы. Всё звучит логично ровно до того момента, пока перед вами не появляются две соседние кнопки и не приходится решать, какую нажимать.

Судя по документации OpenAI, я не одна должна искать ответ экспериментально. Компания называет Flare более лёгкой моделью, оптимизированной под скорость, а Sunburst - основной моделью, оптимизированной под качество. Flare рекомендуют для быстрых прототипов, контента и массовой генерации, Sunburst - для задач, где важнее точность и контроль. Причём OpenAI отдельно советует сравнивать модели именно на собственных промптах и собственных сценариях: результаты зависят от запроса, референсов, размера и настроек качества.

Ну хорошо. Сравнивать так сравнивать.

Я открыла обе модели в SYNTX.AI, набрала несколько довольно неприятных для генератора промптов и приготовилась внимательно искать разницу. На старте я понятия не имела, что меня ждёт. А ждала меня, как выяснилось, целая коллекция сюрпризов: настройки детализации начали менять картинку сильнее, чем выбор модели, один чат внезапно увлёкся откровенными fashion-образами, Flare почему-то испугался зомби, а генератор без моей помощи вспомнил, что Gisou любит мёд.

В общем, обычное сравнение двух моделей довольно быстро вышло из-под контроля.

Первое наблюдение совпало с тем, что обещает OpenAI. Обе модели генерируют очень быстро, Flare стабильно ощущается немного шустрее. При этом Sunburst в сложных сценах чаще выдавал результат, который мне хотелось назвать более «продуманным»: аккуратнее падали тени, естественнее взаимодействовал свет с объектами, лучше ощущался объём и физика сцены.

Но здесь есть важное «но». Безумной разницы между Flare и Sunburst на одинаковых настройках я не увидела.

На некоторых парах приходилось буквально ставить изображения рядом и искать, где именно Sunburst оказался убедительнее. Иногда мне нравился Flare. Иногда Sunburst. Если бы мне показали две картинки без подписей, я совершенно не уверена, что всегда угадала бы модель.

Например, вот довольно спокойный fashion-промпт.

Первое изображение Sunburst, второе Flare.

Обе версии хорошие. Sunburst чуть аккуратнее собирает свет и тени. Flare чуть быстрее приходит к практически тому же результату. Никакого момента «ага, вот зачем существует вторая модель» здесь у меня не случилось.

Зато он случился чуть позже.

Следующий запрос я взяла специально перегруженный. Огромный кот размером почти с комнату, девушка сверху, винтажный интерьер, мех, волосы, глянцевые сапоги, сложный свет. Здесь генератору уже приходится одновременно следить за масштабом, человеком, животным, одеждой и кучей фактур.

Промпт:

Вопрос - не слишком откровенный промпт? Да вроде нет...

Первое изображение Sunburst с Низкой детализацией, второе Flare с высокой. Всего детализаций 5.

Именно здесь я впервые начала менять детализацию. И вот это оказалось гораздо интереснее переключения между Flare и Sunburst.

На высоких настройках сцена держалась довольно строго: огромный кот оставался главным визуальным объектом, девушка была частью композиции, хорошо читались мех, интерьер, свет. Когда я начала снижать детализацию, результат не просто становился менее проработанным. Он начинал меняться содержательно.

В нескольких генерациях героиня вдруг становилась заметно более глянцевой и откровенной: сильнее подчёркивалась фигура, менялась поза, одежда выглядела откровеннее, а внимание постепенно уезжало с гигантского кота.

Я специально подчёркиваю: это пока наблюдение из серии тестов, а не правило «уменьшили качество - нейросеть всех раздела». Но эффект повторился ещё на одном промпте, поэтому проигнорировать его тоже было сложно.

В SYNTX.AI для GPT Image 2.5 есть пять уровней детализации, плюс можно выбирать разрешение. И сначала я, как нормальный человек, сделала всё максимально дорого: если уж тестируем качество, значит ставим максимум. Не жалеем токенов, гулять так гулять!

Потом здравый смысл всё-таки вернулся.

На одном и том же тестовом сценарии расход выглядел так: низкая детализация в 1K — 1 token, средняя в 2K — 3, высокая в 2K — 5, максимальная в 2K — уже 12, максимальная в 4K — 15. То есть особенно резко цена растёт именно при переходе к максимальной детализации.

И вот здесь начинается самое полезное. Я ожидала увидеть соответствующую пропасть в качестве. Но она появлялась далеко не всегда.

Это, кстати, отлично совпадает с рекомендациями самой OpenAI. В официальном гайде прямо сказано: когда результат уже соответствует требованиям, стоит попробовать понижать качество и смотреть, сохраняется ли приемлемый результат. Более высокий уровень качества не гарантирует лучшую картинку на каждом промпте, а xhigh и max имеет смысл использовать тогда, когда они действительно решают проблему, которую более дешёвые режимы решить не смогли.

На beauty-портрете это видно особенно хорошо. То есть, иногда можно экономить токены.

Промпт:

Первое изображение - максимальная детализация, второе - средняя. Разница в токсинах примерно огромная.

Да, если приблизить их и начать изучать кожу, ресницы и мелкие переходы света, разницу найти можно. Но версия за несколько token совершенно не выглядит как бедный родственник дорогой генерации.

И это один из главных выводов теста: максимальная детализация - не кнопка «сделать хорошо». Иногда дешёвый режим уже даёт прекрасную картинку, и дополнительных десять token покупают скорее нюансы, чем совершенно другой уровень результата.

Поэтому рабочая схема для меня теперь выглядит очевидно: сначала дешёвыми генерациями ищем композицию, настроение и саму идею. И только когда кадр действительно нужен в финальном качестве, есть смысл поднимать настройки.

История с эротизацией оказалась ещё страннее, когда я продолжила экспериментировать в одном и том же диалоге.

Вот ещё один промпт:

На максимальной детализации сцена получалась вполне ожидаемой. Потом я начала снижать настройки, и модель снова стала уводить персонажа в более откровенные позы и одежду.

Первое изображение Sunburst, второе Flare, и там и там максимальная детализация.

Самое интересное произошло дальше. Я продолжила давать этому же чату другие задачи, а он будто поймал настроение и начал пытаться протащить его вообще куда угодно. В какой-то момент у меня появилось ощущение, что чат уже сам решил, какую фотосессию мы сегодня снимаем.

Вот вам результат с низкой детализацией. Ничего смертельного, я не упала в обморок - но вопрос, с чего вдруг, друг мой? С чего вдруг...

Я открыла новый диалог и повторила эксперимент. Подача заметно изменилась.

Я не могу доказать по нескольким картинкам, что причиной был именно накопленный контекст, поэтому в технический закон это превращать не буду.

Но практический вывод оставлю: если генератор навязчиво тащит все следующие изображения в одну эстетику, иногда проще открыть новый чат, чем в десятый раз переписывать промпт.

Ещё одна странность появилась там, где я её вообще не ждала.

Sunburst спокойно сделал картинку. Flare на том же запросе выдал Content blocked by safety filters.

Особенно смешно это смотрелось после нескольких предыдущих генераций, где модели совершенно спокойно самостоятельно делали изображения заметно более откровенными. Но технически противоречия здесь нет: OpenAI использует несколько уровней safety-проверки и отдельно анализирует как входной запрос, так и финальное изображение. Поэтому я даже не могу точно сказать, не понравилось ли системе слово zombies или Flare успел сгенерировать что-то более натуралистичное, что уже не прошло финальную проверку.

Повторять запрос двадцать раз ради красивой статистики я не стала, поэтому это именно единичное наблюдение, а не вывод «Flare строже Sunburst». Но для обычного пользовательского теста ситуация прекрасная: один и тот же промпт, одна линейка моделей, два совершенно разных исхода.

Под конец я решила проверить product-съёмку.

Первый запрос был таким:

Бренд я здесь вообще не указывала.

Модель сама поставила в кадр Laneige Lip Sleeping Mask и окружила её клубникой. Причём ассоциация оказалась очень в тему: у Laneige сама официальная формула Lip Sleeping Mask связана с Berry Fruit Complex, а у бренда есть и отдельная Strawberry Shortcake версия.

Дальше я изменила запрос и указала Gisou:

Про мёд в запросе — ни слова. В результате появились соты, медовая палочка и золотистые потёки. И снова попадание: Gisou действительно строит продуктовую линейку вокруг мёда - у бренда есть Honey Infused Lip Oil и Honey Glaze Lip Mask.

Первое изображение Sunburst, второе Flare, ради прикола у Sunburst понизила детализацию и вышло тоже хорошо.

Пошла, поискала и выбрала, подобрала ингредиенты! Ну молодец. Видимо, она умеет использовать известный ей брендовый контекст и сама достраивать визуальное решение. Для рекламной работы это очень удобно, пока модель угадывает правильно. Когда перестанет - придётся напомнить, кто здесь всё-таки арт-директор.

Для персональных изображений достаточно загрузить фотографию и добавить перед основным запросом один master prompt. Я использовала бы такую формулировку:

Дальше можно подставлять хоть гигантского кота, хоть зомби, хоть нормальную человеческую фотосессию.

После нескольких часов тестов мой ответ куда менее драматичный, чем хотелось бы заголовку: мне нравится GPT Image 2.5, но пропасти между Flare и Sunburst я не увидела.

Flare немного быстрее. Sunburst в моих сложных примерах чаще аккуратнее обращался со светом, тенями, фактурами и общей физикой сцены. Это примерно соответствует заявленному OpenAI позиционированию. Но на практике гораздо сильнее на мои результаты влияли детализация, разрешение, конкретный промпт и иногда даже то, что происходило до этого в чате.

И в итоге я пришла ровно к тому, что сама OpenAI предлагает делать в документации: тестировать на своей задаче, а не выбирать модель по красивому описанию.

Мне GPT Image 2.5 нравится. Но не могу сказать, что он зашёл мне заметно сильнее других свежих генераторов изображений - тот же новый Seedream местами нравится мне не меньше. И, кажется, это вообще правильный подход сейчас: не искать одну «лучшую нейросеть на все случаи жизни», а пробовать несколько и смотреть, какая лучше понимает именно вас.

Если вы тоже любите такие эксперименты, в SYNTX.AI удобно делать именно это: брать один промпт и гонять его через GPT Image, Nano Banana, Seedream, Flux, Runway Frames, Grok Imagine, Luma и другие модели, а заодно менять разрешение и детализацию и сразу видеть, как меняется расход. Для видео и звука там тоже хватает вариантов.

Кстати, вчера в SYNTX.AI появился Suno. Но сначала я всё-таки закончу разбираться, почему уменьшение детализации иногда заставляет нейросеть переосмысливать гардероб людей. Музыку оставим для следующего эксперимента.

#генерацияизображений #ииинструменты