Как работают фильтры: от датасета до рантайма
Очистка обучающей выборки
LAION-5B и аналогичные датасеты проходят дедупликацию и фильтрацию по спискам VIP-лиц. Изображения Путина, Байдена, Си Цзиньпина и других лидеров G20 либо удаляются, либо их лица размываются/заменяются на эмбеддинги «generic politician». Модель физически не видит достаточно чистых примеров для обучения лайкенесса.
Классификаторы на входе (input guardrails)
Текстовый энкодер (CLIP, T5) проверяет промпт на наличие имен из чёрного списка. Сработает даже при опечатках («Put1n», «Путинъ», транслит). Триггерит мягкий отказ: «I can’t generate images of real political figures» или подмена на обобщённый образ.
Детекторы на выходе (output classifiers)
После генерации отдельная сеть (face recognition + similarity search) сравнивает лицо на картинке с эталонными фото из базы. Если коэффициент сходства > порога (обычно 0.75–0.82 по cosine similarity) — изображение заменяется на заглушку или регенерируется.
Constitutional AI / RLHF
На этапе дообучения под человеческой обратной связью (RLHF) анотаторы массово помечают как «harmful» любые реалистичные портреты лидеров в нестандартных позе. Модель усваивает: «рисуй обобщённого чиновника в деловом костюме» — безопаснее и полезнее.
Стратегия «Роль, не личность»: как промптить сцены визитов
Ключевой принцип: модель отлично знает протокол, атрибуты и композицию официальных мероприятий. Ей не нужно лицо Путина — ей нужен «президент на приёме почестей». Ниже — проверенные паттерны для основных типов кадров.
Церемония приёма почестей
Подписание соглашений
Рукопожатие у podium
Пресс-конференция
Шаблон-переменная для любых bilateral meetings
Подсказка: Замените [COUNTRY A/B] на нужные страны. Для России — «Kremlin Grand Kremlin Palace, St. George Hall, Andrew Hall, Alexander Hall», флаги РФ и страны-гостя,orphan-ордены на груди.
Техники «обезличивания» лидера: делаем кадр узнаваемым без лица
Сравнение: что дают разные модели при промпте «official state visit»
Условная схема: оценка по 5-балльной шкале на основе публичных бенчмарков и тестов сообщества на 2024–2025 гг. Результаты могут отличаться при обновлении версий моделей.
Частые ошибки промптинга и как их исправить
Ошибка: «Putin visiting Beijing»
Название лидера триггерит блокировку. Результат — абстрактный мужчина в костюме или отказ.
Ошибка: слишком общий «meeting of two leaders»
Модель выдаёт два неразличимых мужчины в серых костюмах на фоне нейтральной стены. Потеряна атмосфера визита.
Ошибка: игнорирование аспект-ратио
Квадратный кадр (1:1) обрезает хоровых гвадей, хоругви, архитектуру зала. Потеряется масштаб церемонии.
Ошибка: «photorealistic» без уточнения источника
Модель даёт глянцевый 3D-рендер или художественную иллюстрацию. Нужен стиль «официальный фото ТАСС / Reuters / AP».
Что попробовать следующим шагом
Откройте Midjourney или DALL·E, возьмите шаблон из раздела «Стратегия «Роль, не личность»» и сгенерируйте серию из 4 кадров: приём почестей → подписание → рукопожатие → уход с почестей. Сравните когерентность окружения между кадрами.
Если нужна серия с одним «персонажем» — используйте —cref (character reference) на сгенерированном обобщённом образе лидера, а не на реальном фото. Это даёт консистентность без дипфейка.