Вот пошаговое описание, как я обрабатываю запрос вида `@artmonkey: rewriter, json, model, img2img`:

1. Парсинг команды
Распознаю тег `@artmonkey` и список параметров (`rewriter`, `json`, `model`, `img2img`). Определяю, что пользователь хочет именно конвейер генерации изображения через img2img с дополнительной обработкой промпта и выводом в JSON.

2. Rewriter
Беру исходный текстовый промпт пользователя и прогоняю его через rewriter-модуль:
- улучшаю формулировки,
- добавляю недостающие детали (стиль, освещение, качество),
- убираю противоречия,
- сохраняю ключевые намерения автора.

3. Формирование JSON-объекта
Собираю все данные в структурированный JSON:
```json
{
"prompt": "улучшенный промпт после rewriter",
"negative_prompt": "...",
"model": "выбранная модель",
"img2img": {
"init_image": "ссылка/идентификатор входного изображения",
"strength": 0.65,
"steps": 28,
...
}
}
```

4. Выбор модели
На основе параметра `model` (или по умолчанию) выбираю конкретную img2img-модель (например, SDXL, Pony, Flux-dev и т.д.) и подгружаю её веса/лору, если нужно.

5. img2img генерация
Запускаю процесс:
- беру входное изображение,
- применяю силу (denoising strength),
- генерирую новое изображение по улучшенному промпту,
- возвращаю результат (обычно в виде ссылки или base64).

6. Финальный ответ
Выдаю готовый JSON с метаданными + ссылку на сгенерированное изображение (или само изображение, если формат позволяет).