Потрібен досвідчений промпт-інженер (промптолог), який добре знайомий з графічними та мультимодальними моделями Google (Gemini, Nano Banana / Imagen 3) Ключова мета: Розробити два універсальних, шаблонізованих промпти Промпти повинні працювати з будь-якими вхідними фотографіями без необхідності вручну переписувати текст під кожен новий випадок. Результат генерації повинен бути кристально реалістичним, без візуальних артефактів ШІ («глянцева» пластикова шкіра, неестественний блиск, розмиті деталі). Фотографії повинні виглядати як кадри з реального життя. Суть завдання в деталях: Проект складається з двох фаз, під кожну з яких потрібен готовий універсальний промпт (з змінними під API/n8n):Етап 1: Генерація варіативних «типажів» (70–80% схожості) Вхід: Одне вихідне фото реальної людини (будь-яка стать, нація, вік). Завдання: Універсальний промпт, який приймає вихідне фото і генерує 10 нових, різних особистостей одного і того ж типажу. Вимоги: Схожість 70–80%: Модель не повинна повністю копіювати людину, але повинна строго зберігати расу, націю, колір очей, форму черепа та характерні риси, позицію на фото (якщо там просто обличчя людини, згенеровані фото також повинні бути). Керованість: Промпт повинен дозволяти регулювати ступінь схожості/варіативності (наприклад, через зміну параметрів або передачу змінної значення схожості). Реалізм: Мікротекстура шкіри, пори, природні нерівності, реалістичне світло.Етап 2: Універсальний Inpainting / Заміна облич (Face Swap) Вхід: Вихідна фото-сцена Нове обличчя, згенероване на Етапі 1. Завдання: Універсальний промпт для заміни обличчя на фото-сцені на нове обличчя з збереженням оточення. Вимоги: Повна універсальність: Промпт повинен коректно працювати на будь-яких типах сцен (різне світло, ракурси, якість виходу) без ручного налаштування тексту під кожен кадр. Збереження сцени: Заборонено змінювати фон, одяг, освітлення, позу або зачіску вихідної сцени. Змінюється строго геометрія та риси обличчя. Безшовність: Нове обличчя повинно автоматично підлаштовуватися під освітлення, тінь і кольоровість цільового кадру. Відсутність швів, розмиттів і ефекту «маски». Промпти повинні бути відформатовані як динамічні шаблони з змінними (параметрами), які легко підставляються через JSON/n8n HTTP Request node або стандартні інтеграції. Фрілансер повинен надати детальну інструкцію по виклику: які саме параметри API (temperature, top_p, guidance scale, style weight тощо) забезпечують стабільний результат при автоматичному прогоні. Вимоги до виконавця Глибокий досвід роботи з Gemini / Nano Banana API: Розуміння того, як модель приймає мультимодальні референси (Image-to-Image / Inpainting) по API. Портфоліо: Наявність реальних прикладів фотореалістичної генерації людей. (Аніме, 3D та «глянцеві» ШІ-портрети не розглядаються). Розуміння автоматизації: Досвід складання промптів для пайплайнів (n8n, Make, Python-скрипти), де важлива стабільність і універсальність відповіді. При відповіді ви повинні бути готові до тестової обробки, тобто генерувати 2-3 схожих обличчя, потім робити тестову заміну обличчя. Якщо ви вмієте писати стабільні універсальні промпти без ШІ-артефактів — чекаємо на вашу відповідь! Почніть повідомлення зі слова «Банан» при відповіді
4469 UAH
16 ставок
3 серпня