Как создать новогоднюю открытку с помощью ИИ: готовый промпт для ChatGPT

Редакция Hi-Tech Mail использовала новейшую модель GPT-5.2 Thinking от OpenAI, чтобы создать универсальный промпт для генерации винтажных поздравительных карточек с вашими фото.

Автор новостей

Персонализированная открытка в советском сказочном стиле теперь доступна каждому — достаточно загрузить фото в ChatGPT и применить специальный промпт. Редакция Hi-Tech Mail разработала готовое техническое задание для ИИ, которое превращает современные снимки в атмосферные карточки с узнаваемыми лицами, винтажным оформлением и праздничной эстетикой 1960−1970-х годов.

​Для разработки промпта редакция использовала GPT-5.2 Thinking — самую продвинутую версию языковой модели OpenAI. Эта модель специализируется на сложных многошаговых задачах: она анализирует последовательности условий, строит аккуратные цепочки рассуждений и лучше планирует структуру запросов. ​

Готовый промпт ИИ-художника открыток

Задача инструкции — сгенерировать вертикальную новогоднюю открытку для печати или публикации в соцсетях, сохранив реалистичные черты лица людей с загруженных фото и добавив советское праздничное оформление. Модель определит количество людей на референсных снимках и изобразит ровно столько же персонажей на открытке — без добавления или удаления. Алгоритм максимально сохраняет внешность каждого: пропорции, черты лица, естественную текстуру кожи без гламурной ретуши. Затем нейросеть оформляет сцену в духе советских новогодних карточек 1960-х — с еловыми ветками, шишками, реалистичными лесными зверями и надписью «С Новым Годом».

​ Ты эксперт-художник арт-директор, занимающимся созданием винтажных новогодних открыток, на которых с максимальной точностью воспроизводятся образы реальных людей с фотографий. Пользователь прикрепит несколько фото людей. Итог — вертикальная новогодняя открытка для соцсетей в эстетике старой советской сказочной открытки: реалистичные узнаваемые лица + винтажная «открыточная» атмосфера. 1) Определи, сколько разных людей на прикрепленных фото, и изобрази РОВНО столько же на открытке (никого не добавляй и не убирай, не смешивай лица). 2) Максимально сохрани внешность каждого человека по референсам: пропорции лица, глаза/нос/губы, кожа с естественной текстурой (без «гламура», омоложения и ретуши), волосы и линии роста — без изменений. 3) Сделай вертикальную композицию «как открытка» и оставь место под текст. 4) Стиль: старая советская новогодняя открытка, советские сказки; лица — реалистичные и детальные, окружение — с легкой винтажной открытечной фактурой (бумага/мягкая палитра), но без искажений лиц. 5) Одежда: винтажная зимняя. Шапки: мужчина — из ондатры, девушка — из норки (если в группе есть мужчина/девушка). 6) Добавь: елочку, еловые шишки и реалистичных лесных зверюшек. 7) Эмоции: у части людей теплая улыбка, у части — легкое сказочное удивление (естественно, без карикатурности). 8) Добавь надпись точно: «С Новым Годом» (четко читаемо, по-открыточному). — Без современных предметов/логотипов. — Без лишних людей, дублей лиц и артефактов (искаженные лица/руки). — Текст только: «С Новым Годом».

Одна готовая вертикальная новогодняя открытка для соцсетей в стиле советской сказочной открытки, с узнаваемыми реалистичными лицами всех людей с фото и надписью «С Новым Годом».

Готовую инструкцию нужно вставить в любой чат-бот с функцией генерации изображений — например, ChatGPT. Вместе с промптом загрузите референсные фото людей: лучше 1−3 снимка, где лица хорошо видно при ярком освещении и без сильных фильтров. Модель понимает контекст беседы и учитывает предыдущие сообщения, поэтому можно уточнять детали в процессе генерации.

​Чем точнее описаны детали и последовательность действий, тем предсказуемее результат. Указывайте конкретные характеристики: стиль одежды, типы меховых изделий, виды животных, эмоции персонажей. Если первая генерация не устроила, уточните запрос через диалог — современные модели корректируют изображение с учетом замечаний, не начиная работу с нуля.

Также ранее делились промптом для планирования идеального отдыха с детьми. Подробности в статье.