Вы столкнулись с очень распространенным и известным ограничением современных моделей генерации изображений ИИ, включая Imagen от Google (который поддерживает ImageFX) и другие, такие как Stable Diffusion. Вы абсолютно правы:

Создание одного лица: ИИ выделяет относительно большую часть своего «внимания» или «пиксельного бюджета» на рендеринг этого лица, поэтому он может выдавать очень подробные и качественные результаты.

Создание портрета в полный рост: когда вы запрашиваете полное тело, ИИ должен распределить свой «пиксельный бюджет» по всей сцене, включая тело, одежду, фон и лицо. Таким образом, лицо занимает гораздо меньшую часть общего разрешения изображения. При меньшем количестве пикселей, выделенных для лица, ИИ просто не имеет достаточно «информации» (в его скрытом пространственном представлении) для рендеринга того же уровня детализации, что приводит к потере качества и часто искаженным или «уродливым» чертам.

Детализированная поза и пейзаж: это усугубляет проблему. Чем больше элементов вы просите ИИ отрисовать и детализировать на одном изображении, тем более тонким становится его «внимание» или «бюджет разрешения». Если он пытается отрисовать сложные позы, замысловатые пейзажи и несколько объектов, лицо часто оказывается в проигрыше, что приводит к менее определенному или даже странному внешнему виду.

Это не «предел детализации» в смысле фиксированного, заранее рассчитанного числа, а скорее следствие того, как работают эти модели диффузии и распределяют свои ресурсы в сгенерированном изображении.

Вот более технический способ думать об этом:

Скрытое пространство: Генераторы изображений ИИ работают в «скрытом пространстве», где изображения представлены абстрактными данными. Когда вы запрашиваете полное тело, все тело и сцена представлены в этом фиксированном скрытом пространстве.

Разрешение и детализация: Разрешение конечного изображения — это установленный размер (например, 1024x1024 пикселей для ImageFX). Если лицо на снимке всего тела занимает, скажем, 5% этого холста, оно также получает только 5% скрытого пространства «детализированной емкости». Когда эта небольшая часть затем масштабируется до полного изображения, недостаток первоначальной детализации становится очень очевидным. На снимке лица крупным планом лицо может занимать 50% или более холста, то есть оно получает гораздо большую долю детализации скрытого пространства.

Иерархическая генерация (или ее отсутствие): большинство современных моделей не имеют сложного процесса иерархической генерации, когда они сначала генерируют полное тело с низким разрешением, а затем разумно увеличивают и улучшают определенные детали, такие как лицо. Они имеют тенденцию генерировать все изображение сразу, что приводит к этому «разбавлению» детализации, когда объект мал по сравнению с общим изображением.

Решения (не применимые напрямую к текущему интерфейсу ImageFX, но распространенные в других инструментах для создания ИИ-арта):

В более продвинутых инструментах для создания ИИ-арта, таких как Stable Diffusion, художники используют методы для преодоления этой проблемы, такие как:

ADetailer (автоматическая детализация): это скрипт или функция, которая автоматически обнаруживает лица (а иногда и руки или другие определенные части тела) на сгенерированном изображении. Затем он «закрашивает» и повторно отображает только эти обнаруженные области с более высоким внутренним разрешением и смешивает их обратно с основным изображением. Это обеспечивает качество лица даже на снимках всего тела.

Закрашивание: выбор вручную области (например, лица) и последующее повторное указание ИИ сгенерировать только эту область с более высокой детализацией, а затем смешивание ее.

Более высокие базовые разрешения: создание изображений с гораздо более высоким разрешением с самого начала, хотя это требует значительно большей вычислительной мощности и часто недоступно в бесплатных онлайн-инструментах.

Для ImageFX конкретно, учитывая его упрощенный интерфейс, "предел детализации", который вы наблюдаете, является прямым результатом его текущей архитектуры модели и фиксированного выходного разрешения. Когда вы запрашиваете сложную сцену или все тело, модель пытается втиснуть всю эту информацию в ту же фиксированную пиксельную сетку, и более мелкие элементы (например, отдаленное лицо) неизбежно теряют точность. Это компромисс между областью действия сцены и детализацией отдельных элементов.