Знаменита «Мона Ліза», стеля Сікстинської капели, «Дівчина з перловою сережкою» Вермеєра та «Зоряна ніч» Ван Гога — все це шедеври.
Але був час, коли кожна з них вимагала місяців, а то й років наполегливої праці.
Потім настала цифрова ера, і ми перейшли від місяців роботи до годин роботи за допомогою таких інструментів, як Photoshop, Illustrator та Corel Painter.
Зараз ми живемо в найпрогресивнішій епосі з усіх: епосі створення мистецтва за допомогою штучного інтелекту.
Сьогодні будь-хто, хто має підказку і трохи знань, може створювати зображення за лічені секунди.
Але якщо ШІ може за лічені секунди створити те, на що раніше майстри витрачали роки, скільки часу потрібно для генерації зображення ШІ?
І чи має ця різниця якесь значення, коли порівнюєш секунди з століттями?
У цьому блозі ми розберемо, що таке генерація зображень за допомогою штучного інтелекту, середній час генерації в популярних інструментах, чому швидкість так сильно відрізняється, а також ключові фактори, що впливають на швидкість появи зображення.
Ви також дізнаєтеся практичні поради щодо прискорення генерації ШІ, як професіонали оптимізують робочі процеси та як інструменти виявлення ШІ можуть перевіряти зображення навіть швидше, ніж вони створюються.
Давайте зануримося.
Основні висновки
- Створення зображень за допомогою штучного інтелекту зазвичай займає від 1 до 60 секунд, причому більшість професійних інструментів в середньому витрачають на одне зображення від 10 до 30 секунд.
- Інструменти, що працюють у режимі реального часу, можуть створювати зображення менш ніж за 1 секунду, тоді як художні платформи, такі як Midjourney, потребують 30–60 секунд для отримання результатів вищої якості.
- Вища роздільна здатність уповільнює генерацію, додаючи 70–80% додаткового часу.
- Апаратне забезпечення має значення: RTX 4090 може створювати ~75 зображень за хвилину, тоді як RTX 3060 потребує 10–15 секунд на одне зображення.
- Складні підказки з декількома темами або деталями можуть додати 30–50% додаткового часу.
- Швидкість роботи покращилася в 120 разів з 2022 року: з 60–90 секунд на зображення до менше ніж 1 секунди на найшвидших інструментах.
Що таке генерація зображень зі штучним інтелектом?
Генерація зображень за допомогою штучного інтелекту означає створення нових зображень на основі текстових підказок, випадкового шуму або інших вхідних даних. Генерація відрізняється від редагування.
При редагуванні ми починаємо з існуючого зображення і змінюємо його певні елементи, зберігаючи оригінал без змін.
- Наприклад: ви робите фотографію і вносите зміни, наприклад, змінюєте колір автомобіля з червоного на синій, зберігаючи при цьому базове зображення. Програмне забезпечення, таке як інструменти штучного інтелекту Photoshop і Gemini 2.5 Flash Image від Google, спеціалізується на таких редагуваннях.
При створенні зображень ми будуємо візуальні елементи з нуля.
Більше ніколи не турбуйтеся про те, що ШІ виявить ваші тексти. Undetectable AI Може допомогти тобі:
- Зробіть так, щоб ваше письмо з допомогою штучного інтелекту з'являлося на екрані схожий на людину.
- Обхід всі основні інструменти виявлення ШІ лише одним кліком.
- Використання ШІ безпечно і впевнено у школі та на роботі.
- Наприклад: Якщо ви попросите ШІ створити зображення “золотистого ретривера, що біжить по лузі на заході сонця”, він побудує всю сцену з нуля. Такі інструменти, як DALL-E, Midjourney і Nano Banana, зосереджуються на створенні такого типу оригінального контенту.
Скільки часу потрібно для створення зображення за допомогою штучного інтелекту?
Інструменти для генерації зображень за допомогою штучного інтелекту створюють одне зображення за час від 1 до 60 секунд, залежно від інструменту, налаштувань та роздільної здатності.
- Середній час генерації
Новітні інструменти штучного інтелекту для обробки зображень працюють набагато швидше, ніж кілька років тому.
Більшість професійних платформ створюють стандартні зображення розміром 1024×1024 за 5–30 секунд, що є значним поліпшенням порівняно з 2022–2023 роками, коли навіть для створення базових зображень часто потрібно було 60–90 секунд.
Реальні випробування в 2024–2025 роках показують:
| Категорія | Інструмент/Приклад | Час на зображення | Примітки |
| Генерація в режимі реального часу | FLUX Schnell, SDXL-Lightning | 0,5–1 секунда | Інтерактивний робочий процес; майже миттєвий перегляд результатів |
| Швидкі професійні інструменти | Варіанти Stable Diffusion, Google Imagen 4 Fast | 2–7 секунд | Збалансована швидкість і якість |
| Платформи високої точності відтворення | DALL-E 3, Leonardo.ai | 10–20 секунд | Зосередьтеся на своєчасному дотриманні вимог та досконалій візуалізації |
| Художні керівники | Середина подорожі | 30–60 секунд (4 варіанти) | Генерує чотири зображення одночасно. ~7–15 секунд на зображення ефективно |
| Хмарні послуги | Будь-який інструмент | +2–5 секунд затримка | Усуває вимоги до обладнання, незначну затримку мережі |
- Чому швидкість змінюється
Швидкість генерації зображень за допомогою штучного інтелекту залежить від 3 основних факторів.
- Тип моделі / Архітектура
Різні моделі штучного інтелекту генерують зображення по-різному, що безпосередньо впливає на швидкість їх роботи.
| Тип моделі / Архітектура | Як це працює | Швидкість / Кроки |
| Моделі дифузії (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion) | “Покроково ”очищайте» випадковий шум, щоб сформувати повне зображення. | 20–50 кроків. 50 кроків ≈ 2,5× довше, ніж 20 кроків |
| Однокрокові моделі (SDXL Turbo) | Використовуйте дистиляцію для отримання аналогічної якості за меншу кількість етапів | 1–4 кроки. У 30–40 разів швидше, ніж дифузійні моделі |
| GAN (StyleGAN) | Створюйте зображення безпосередньо за допомогою суперечливих мереж | Надзвичайно швидкий: 0,1–0,3 секунди на зображення. Обмежений конкретними доменами, такими як обличчя. |
| Гібридні системи (FLUX) | Поєднайте розуміння тексту на основі трансформатора з оптимізованою дифузією | Швидше і точніше, ніж стандартна дифузія |
- Розмір моделі
Розмір моделі штучного інтелекту впливає на швидкість створення зображень. Більші моделі, такі як SDXL, мають більшу “обчислювальну потужність” (2,6 мільярда параметрів) і можуть створювати більш детальні та точні зображення, але їх обробка займає більше часу, ніж у менших моделей з меншою кількістю параметрів (наприклад, 890 мільйонів).
- Розуміння тексту / Кодери
Деякі просунуті моделі, такі як SDXL, використовують додаткові інструменти розуміння мови, щоб краще розуміти складні команди.
Це додає трохи додаткового часу, але допомагає ШІ генерувати зображення, які більш точно відповідають вашому опису.
Фактори, що впливають на швидкість генерації зображень за допомогою штучного інтелекту
Швидкість генерації зображень за допомогою штучного інтелекту залежить від кількох факторів. Давайте розглянемо, як різні інструменти працюють у реальних сценаріях.
- 1. Модель штучного інтелекту, яку ви використовуєте
Різні платформи штучного інтелекту значно відрізняються за швидкістю та стилем.
- Середина подорожі пройшов сім версій розвитку.
- Версія 7 (червень 2025 року) генерує зображення за 21–42 секунди, що приблизно на 20–401 ТП6Т швидше, ніж версія 6. Вона створює чотири варіанти на кожну підказку.
- Версія 7 (червень 2025 року) генерує зображення за 21–42 секунди, що приблизно на 20–401 ТП6Т швидше, ніж версія 6. Вона створює чотири варіанти на кожну підказку.
- DALL-E 2 та 3 працюють повністю через хмару.
- DALL-E 2 генерував зображення за 12 секунд після випуску
- DALL-E 3 в середньому працює 10–20 секунд, а складні запити іноді займають до 45 секунд і більше під час пікового навантаження.
- Стабільна дифузія приніс відкрите місцеве виробництво.
- Leonardo.ai побудовано на базі Stable Diffusion для швидкого прототипування, створення ігрових ресурсів та візуалізації продуктів, зі стандартним часом генерації 10–20 секунд.
- Leonardo.ai побудовано на базі Stable Diffusion для швидкого прототипування, створення ігрових ресурсів та візуалізації продуктів, зі стандартним часом генерації 10–20 секунд.
- Adobe Firefly зосереджується на комерційній безпеці.
- Image Model 5 (жовтень 2025 р.) генерує зображення за 10–25 секунд залежно від режиму та роздільної здатності.
- Image Model 5 (жовтень 2025 р.) генерує зображення за 10–25 секунд залежно від режиму та роздільної здатності.
- Нано-банан (Gemini 2.5) спеціалізується на редагуванні, а не на повному генеруванні.
- Прості редагування відбуваються за мілісекунди, а складні редагування з декількома зображеннями займають 2–5 секунд.
- 2. Складність підказки
Рівень деталізації вашого запиту безпосередньо впливає на те, скільки часу знадобиться для створення зображення за допомогою штучного інтелекту.
Приклад:
- Довші підказки займають більше часу. Кожні додаткові 10 слів додають 5–8% більше часу на обробку. Складні сцени з великою кількістю об'єктів або стилів можуть займати на 30–50% більше часу, ніж прості підказки.
- Чіткі, прямі підказки є швидшими. Короткі описи, такі як “гірський пейзаж на заході сонця”, генеруються швидше, ніж довгі, розмовні запити.
- Абстрактні або нечіткі підказки уповільнюють роботу моделі. Таке завдання, як “почуття ностальгії, виражене через міську архітектуру”, вимагає більш глибокого тлумачення. Конкретні завдання виконуються швидше.
- Негативні підказки додають додаткову обробку. Інструкції на кшталт “без розмиття, без спотворення” додають 5–10% додаткового часу, оскільки ШІ повинен відфільтрувати небажані елементи.
- 3. Налаштування роздільної здатності та якості
Вища роздільна здатність = повільніше створення зображення. Це тому, що більші зображення мають набагато більше пікселів, і штучний інтелект має докласти більше зусиль, щоб заповнити кожну деталь.
Коли люди запитують, скільки часу потрібно для створення зображення за допомогою штучного інтелекту, одним з найважливіших факторів є роздільна здатність.
- Перехід від 512×512 до 1024×1024 означає в 4 рази більше пікселів, що може уповільнити роботу на 70–80%.
- Модель (наприклад, FLUX.1 Dev), яка потребує 5 секунд при роздільній здатності 512×512, може потребувати 20 секунд при роздільній здатності 1024×1024.
- Модель (наприклад, FLUX.1 Dev), яка потребує 5 секунд при роздільній здатності 512×512, може потребувати 20 секунд при роздільній здатності 1024×1024.
- Більші стрибки ще більше уповільнюють роботу. 1024×1024 → 1920×1080 (Full HD) майже подвоює час.
- 4K-зображення часто займають 4 хвилини або більше і можуть виглядати гірше, якщо ваш графічний процесор не справляється з навантаженням.
Найкращі практики
| Для більшості робіт | Для соціальних мереж | Для друку |
| 1024×1024 або 1920×1080 — це ідеальний баланс. | 1024×1024 — це більш ніж достатньо. | Створіть зображення у форматі Full HD, а потім збільште його (Topaz, Let’s Enhance). Це швидше і виглядає краще, ніж створення зображення у форматі 4K. |
- 4. Апаратне забезпечення та обчислювальна потужність
Генерація зображень за допомогою штучного інтелекту в основному залежить від вашого графічного процесора. Чим потужніший графічний процесор, тим швидше створюються зображення.
Огляд продуктивності графічного процесора
| Апаратне забезпечення | Швидкість | Примітки |
| RTX 4090 (24 ГБ) | ~75 зображень/хв | Один з найшвидших графічних процесорів для споживачів |
| RTX 3060 (12 ГБ) | 10–15 секунд/зображення | Хороший варіант для початківців |
Приклад:
- RTX 4090 може обробити зображення розміром 512×512 за менше ніж 1 секунду, тоді як RTX 3060 може витратити на те саме завдання 10 секунд.
Інші фактори, пов'язані з обладнанням (швидкий перегляд)
| Компонент | Вплив | Що це означає |
| процесор | Низький | Будь-який сучасний процесор підійде; GPU виконує найважчу роботу. |
| RAM | Середній | Використовуйте вдвічі більше VRAM вашого графічного процесора (наприклад, 24 ГБ GPU → 48 ГБ RAM ідеально). |
| Зберігання | Низький | SSD-накопичувачі NVMe швидше завантажують моделі, але не прискорюють генерацію. |
Локальне проти хмарного (просто)
| Варіант | Сила | Слабкість |
| Локальний графічний процесор | Швидкий, приватний, без щомісячної плати | Дорогий аванс |
| Хмара | Не потрібно ніякого обладнання | Дорожчий у довгостроковій перспективі |
Приклад:
- Midjourney в хмарі: 10–30 секунд/зображення
- Локальний RTX 4090: 1–5 секунд/зображення
Бонус: Якщо ви хочете перевірити, чи було зображення створено за допомогою ШІ (незалежно від моделі, швидкості чи налаштувань), скористайтеся надійним детектором зображень ШІ.
Ці інструменти аналізують візерунки, текстури та невідповідності, щоб оцінити, чи є зображення створеним людиною або генерованим штучним інтелектом.
TruthScan спеціалізується на виявленні цих прихованих відбитків штучного інтелекту.
Він аналізує:
- Структурні шаблони
- Розподіл шуму
- Генеративні моделі підписів для забезпечення чіткого результату, що базується на довірі.
Натисніть тут, щоб скористатися TruthScan.
Як довго професійні користувачі чекають на створення зображення
Знову ж таки, скільки часу потрібно ШІ для генерації зображення, залежить від рівня генерації зображень та інструменту, який вони використовують.
Давайте розглянемо кілька сценаріїв.
- Якщо користувач створює ескізи з низькою роздільною здатністю (512×512) на високопродуктивному графічному процесорі (RTX 4090) з низькими кроками інференції, то генерація займає 5–10 секунд.
- Якщо користувач створює зображення розміром 1024×1024 з виробничою якістю, то очікуйте 10–30 секунд на одне зображення.
- Якщо користувач створює високодеталізовані зображення з декількома вхідними даними, масштабуванням або етапами вдосконалення, то генерація може зайняти 2–5 хвилин.
- Якщо ви використовуєте пріоритетний доступ до хмари (наприклад, ChatGPT Plus), час очікування скорочується до 10–30 секунд. Користувачі безкоштовного тарифу можуть очікувати 30–60 секунд у години пікового навантаження.
- Якщо робити чернетки з низьким кроком (20–30), то генерація буде швидкою; фінальні версії з високим кроком (50+) забезпечують якість.
- Якщо починати з нижчої роздільної здатності, а потім збільшувати її, робочий процес буде швидшим і ефективнішим.
- При використанні технологій кешування (DeepCache / векторні бази даних) обчислювальна потужність графічного процесора може знизитися на 20–30%.
Для підприємств, які створюють багато зображень, TruthScan є чудовим інструментом. Він корисний для збереження точності та надійності зображень вашого бренду, маркетингу або продукту.
Використання TruthScan економить час, дозволяє уникнути помилок і спрощує управління великою кількістю зображень одночасно.
Якщо ви хочете отримати всі або будь-які з цих переваг, скористайтеся TruthScan для миттєвого, точного та масового виявлення зображень за допомогою штучного інтелекту.
Як прискорити генерацію зображень за допомогою штучного інтелекту
Хочете дізнатися, скільки часу потрібно для створення зображення за допомогою штучного інтелекту, і хочете пришвидшити цей процес?
Ви можете прискорити генерацію зображень за допомогою штучного інтелекту трьома основними способами.
Ви можете використовувати всі три разом або почати з того, який найкраще підходить для вашого робочого процесу:
- Використовуйте інструменти для масового створення зображень
- Такі інструменти, як ComfyUI, Automatic1111, RunPod або Baseten, дозволяють генерувати понад 100 зображень одночасно.
- Такі інструменти, як ComfyUI, Automatic1111, RunPod або Baseten, дозволяють генерувати понад 100 зображень одночасно.
- Оновіть своє обладнання
- Більш швидкі графічні процесори значно скорочують час генерації.
- Більш швидкі графічні процесори значно скорочують час генерації.
- Оптимізувати налаштування генерації
- Почніть з нижчої роздільної здатності (512×512 або 768×768) для початкових ескізів, а потім збільште роздільну здатність за допомогою таких інструментів, як SwinIR або Topaz Gigapixel, замість того, щоб відразу створювати зображення з високою роздільною здатністю.
Скільки часу потрібно інструментам штучного інтелекту для розпізнавання зображень?
Типові інструменти виявлення ШІ потребують 2–10 секунд на кожне зображення, оскільки вони сканують текстури, візерунки, метадані та артефакти ШІ. Великі файли, складні візуальні елементи або відеокадри ще більше уповільнюють цей процес.
TruthScan, проте, розроблений для швидкості та ефективності:
- Швидша обробка: Він аналізує зображення за менше ніж 500 мілісекунд на кожен елемент, скорочуючи час на 70–80% порівняно зі звичайними інструментами.
- Виявлення в режимі реального часу: Працює з зображеннями, відео та текстом, що робить його практичним для роботи в режимі реального часу або великомасштабної перевірки медіа.
- Висока точність: Детектор зображень досягає швидкості виявлення 99%+, а деякі подальші тестування показують точність 96%+ у розпізнаванні контенту, створеного штучним інтелектом.
- Автоматизована інтеграція: API TruthScan дозволяє підприємствам автоматично сканувати великі партії, забезпечуючи миттєву перевірку під час обробки контенту.
Приклад:
- Маркетингова команда, яка завантажує 500 зображень продуктів, може перевірити їх усі за 5 хвилин за допомогою TruthScan, тоді як стандартні інструменти можуть витратити на це 30–60 хвилин.
- Для відеоконтенту, TruthScan може сканувати кадри в режимі реального часу, що робить його придатним для модерації прямих трансляцій або відеоконтенту, створеного користувачами.
Почніть вдосконалювати текст за допомогою нашого детектора та гуманізатора ШІ нижче!
Висновок
Генерація зображень за допомогою штучного інтелекту ще ніколи не була такою швидкою та простою.
Сьогодні час, необхідний для створення зображення за допомогою штучного інтелекту, становить від менше секунди до приблизно хвилини для високоякісного художнього твору.
Швидкість цього процесу залежить від обраної роздільної здатності, вашого обладнання та детальності вашого запиту, але навіть складні сцени можуть з'являтися за лічені секунди при правильній настройці.
Ще кілька років тому на це знадобилися б хвилини або навіть більше часу, але тепер як професіонали, так і любителі можуть втілювати свої ідеї в життя майже миттєво.
Якщо ви працюєте в сфері цифрових медіа, створення контенту або маркетингу і хочете дізнатися, чи було зображення створено за допомогою штучного інтелекту, ви можете використовувати TruthScan.
Він швидко перевіряє, чи зображення створено за допомогою штучного інтелекту... швидко, точно і надійно для всіх ваших проектів.