Ako vytvoriť kvalitnú produktovú fotografiu pomocou umelej inteligencie? Rybárstvo

Prečo vygenerovaná produktová fotografia vyzerá inak nebesky, a inokedy bojíš sa na ne pozrieť?

Dôvod je síce celkom jednoduchý, to však vôbec neznamená, že sa dá tak ľahko vyriešiť. Čo teda urobiť, aby sme získali profesionálnu fotografiu bez milióna opakovaných záberov? Prejdeme si to krok za krokom.

Prečo umelá inteligencia niektoré objekty generuje dokonale, zatiaľ čo iné sú plné chýb?

Každá umelá inteligencia je prepojená s konkrétnou knižnicou fotografií, na základe ktorej sa algoritmus naučil generovať. Vďaka dlhým procesom opakovaného označovania a popisovania jednotlivých predmetov dokážu modely umelej inteligencie takmer dokonale rozpoznávať tváre, charakteristické rysy, tvary a predmety. Ak pošleme akémukoľvek novšiemu modelu umelej inteligencie fotografiu šálky na stole, umelá inteligencia tento predmet určite správne pomenuje. Podobne je to aj s generovaním: ak požiadame umelú inteligenciu, aby vygenerovala fotografiu šálky, urobí to tiež správne.

(model: GPT-5.5)

Ako vidno, umelá inteligencia si s tým poradila výborne. Trochu teda vylepšíme zadanie, aby sme získali aranžovanú fotografiu.

Dnes nebudeme porovnávať modely, preto zhrnieme závery do všeobecného tvrdenia: Hrnček, ktorý je predmet bežnej spotreby, ktorý je pomerne populárny, bol vygenerovaný bez problémov. Ako je to však s neštandardným špecializovaným predmetom? Na základe našich skúseností sme zistili, že mimoriadne ťažké je riešenie fotografií v rybárske kategórie. Ak sa niekto vyzná v tomto odvetví, pravdepodobne vie, ako vyzerajú aukcie rybárskych výrobkov. Zvyčajne sú s malým množstvom fotografií a ich kvalita má veľa nedostatkov: namiesto kvalitnej ateliérovej fotografie často vidíme rozmazané obaly alebo málo výpovedné detailné zábery na produkt. V aukcii je často len jedna fotografia, takže zákazník, stručne povedané, kupuje tovar naslepo. Ako si umelá inteligencia poradí s takýmito produktmi?

Začnime vytvorením jednoduchého predmetu: proteínovej guľôčky.

Následne pripravíme zadanie pre aranžovanú fotografiu. Účelom hrnčeka bolo piť z neho – také bolo aj naše zadanie. Účelom proteínovej guľôčky je „navliecť” ju na háčik – uvidíme, ako si s takouto fotografiou poradí umelá inteligencia.

Na to, aby si všimnúť, že takto sa proteínová gulička na háčik nenavlieka, nemusíte byť rybár (predovšetkým šnúra s guličkou by nemala byť pripevnená k špičke háčika, ale mala by byť na tej istej šnúre ako háčik). Už skôr sme spomenuli, že kvalita fotografií generovaných umelou inteligenciou závisí od knižnice, na ktorej sa učila. Knižnice sa často vytvárajú z už existujúcich súborov fotografií (napr. z fotobank). Pri prehliadaní internetu si však nemožno nevšimnúť, že špecializované odvetvia (napr. rybárstvo, stavebníctvo) majú ich značný deficit. To znamená, že AI nemala k dispozícii dostatočný počet fotografií na spracovanie, aby mohla vytvoriť správny algoritmus na generovanie fotografie „navlečenie proteínovej guľôčky na háčik”. Nižšie uvádzame niekoľko ďalších príkladov nesprávne vygenerovaných fotografií:

(môžeme vás uistiť, že takto sa tieto rybárske potreby správne nepoužívajú)

Ako teda vytvoriť správnu produktovú fotografiu?

V prvom rade stojí za to zjednodušiť výzvu. Ak podrobný popis použitia produktu neprináša očakávaný výsledok, môže veľmi pomôcť zúženie „použitia” na obyčajné držanie v ruke alebo položenie na stôl. Nemá zmysel trvať na zložitých sekvenciách, ak má umelá inteligencia s nimi zjavne problém. V prípade generovania niekoľkých produktov, je možné ich počet znížiť. Často sa stáva, že dva až tri výrobky vyzerajú ako originál, ale ostatné majú rôzne poškodenia a chýbajúce časti.

Ak fotografia stále nevyzerá uspokojivo, môžete si sami prehľadať fotobanky, ku ktorým máme prístup (alebo sú bezplatné), a vybrať si z nich referenčná fotografia. Práca s takouto fotografiou je o niečo zložitejšia, avšak vo výnimočných prípadoch môže byť efektívnejšia ako nekonečný boj s pokynmi. Stačí teda nahrať do AI referenčnú fotografiu a fotografiu nášho produktu a požiadať, aby vymenila predmety. Na našom príklade s proteínovou guličkou by to vyzeralo takto: nájdeme fotografiu, na ktorej rybár plní proteínovú guličku, nahrajeme obe fotografie do AI a pridáme pokyn „Prikladám dve fotografie: jednu inscenovanú, na ktorej rybár navlieka proteínovú guličku na háčik, a druhú s proteínovou guličkou na bielom pozadí. Nahraďte proteínovú guličku (ktorú rybár navlieka na háčik) guličkou, ako je tá na fotografii na bielom pozadí..”. Vo väčšine prípadov by umelá inteligencia nemala mať problém s takouto jednoduchou úpravou, hľadanie referenčnej fotografie však môže byť časovo náročné.

Ďalším spôsobom, ako zlepšiť výsledok aranžovaných fotografií, ktorý stojí za to poznať a využívať, je úprava hlavnej fotografie. Často sa to stáva pri produktových fotografiách, ktoré sú v zrkadlovom obraze, nie sú vycentrované, sú otočené nesprávnym smerom alebo sú hore nohami (alebo na boku). Najprv by bolo dobré opravit najprv takúto fotografiu a až potom ju nahrať do AI. Aj keby sme v pokyne uviedli, že objekt na fotografii leží na boku, pričom by mal byť vo vertikálnej polohe, AI tieto odporúčania nie vždy dodržiava. V takom prípade sa oplatí predbehnúť umelú inteligenciu a fotografiu hneď na začiatku otočiť – dá sa to urobiť za pár sekúnd pomocou vstavaného editora/prehrávača fotografií alebo špecializovaných aplikácií.

Nižšie je uvedený príklad fotografie, ktorú sme správne vygenerovali pomocou jednej z vyššie opísaných metód a ktorá znázorňuje skôr vymyslenú guľôčku:

Na záver – krátke zhrnutie, ako riešiť nesprávne generovanie:

1. Zjednodušte výzvu
2. Zmeniť spôsob použitia výrobku
3. Znížte počet produktov zobrazených na fotografii (jeden produkt vs. viacero)
4. Zmeniť model umelej inteligencie
5. Použite referenčnú fotografiu
6. Oprav/zmeň zdrojovú fotografiu

Stručne povedané, generovanie fotografií z odvetví malou fotobankou má za následok mnohými chybami a nedostatky umelej inteligencie. Existujú spôsoby, ako tomu zabrániť, nie vždy sú však účinné. Treba mať na pamäti, že napriek všetkému skutočné fotografie aj na bielom pozadí mali by sa objaviť v našich ponukách. V prípade aranžovaných fotografií môže byť umelá inteligencia užitočná, zákazníci však uprednostňujú správne vygenerované fotografie, ktoré zobrazujú bezchybný a realistický pohľad na produkt. Neoplatí sa zverejňovať fotografie, ktoré sú všetky „ako z jednej formy” a ktoré zavádzajú zákazníka, pokiaľ ide o vzhľad produktu. Nezabúdajme, že našim príjemcom je človek – a práve pre neho pripravujeme fotografie.

Autorka blogu: Nikola – grafička v spoločnosti bTOP
Dátum uverejnenia: 18. mája 2026.