В сентябре 2026 года я попросил восемь нейросетей сделать женщине на тестовом портрете короткое каре с густой прямой чёлкой. Все восемь послушно нарисовали. После этого я показал тот же портрет ещё трём нейросетям, теперь в роли стилиста, и спросил, какая причёска ей подойдёт. Все три, не сговариваясь, внесли густую прямую чёлку в список того, от чего лучше отказаться: с круглыми очками она упирается в оправу и закрывает верх лица.

В этой истории весь ответ на вопрос, как подобрать причёску по фото. Нейросеть, которая рисует, ничего не советует: она сделает ровно ту стрижку, которую вы попросили, даже если вам она не идёт. Поэтому шагов два. Сначала языковая модель вроде Claude, GPT или Gemini смотрит на фото и подсказывает, что пойдёт. Потом модель для редактирования картинок примеряет это на вашем снимке. Одна примерка занимает 10-45 секунд и стоит от 4,5 до 27 рублей в зависимости от модели.

Все восемь рисующих моделей я гонял на одном и том же фото в агрегаторе BotHub с оплатой в рублях. По соотношению цены и результата выиграла gpt-image-2.5: 6 ₽ за причёску, лицо и брови на месте, четыре варианта в одной картинке без потерь. Nano Banana Pro справилась так же чисто, но стоит в четыре с половиной раза дороже. Хуже всех лицо сохранила Qwen Image Edit Plus, заодно переделав брови и футболку. В независимом рейтинге Artificial Analysis, где правки вслепую сравнивают люди, две версии gpt-image-2.5 тоже заняли первые два места из 80.

А вот к тому, что стилисты сказали о форме лица, я бы отнёсся осторожно. Все трое сказали «овал», но разошлись в деталях, и это не особенность нейросетей. В исследовании 2025 года шестнадцать обученных наблюдателей дважды раскладывали по типам одни и те же 60 лиц, и их оценки совпадали лишь немногим чаще, чем при случайном выборе.

Ниже по шагам, как примерить причёску на своём фото, что показал тест восьми моделей и как он соотносится с независимым рейтингом, чем полезны нейросети-стилисты и почему цена одной примерки отличается в шесть раз. Дальше примерка одежды и мужская стрижка, а в конце промпты, шаблоны и чек-лист.

Как примерить причёску на своём фото: пять шагов

Отдельный инструмент под причёски не нужен, хватает обычного чата с моделью, которая умеет редактировать загруженное фото. Покажу на BotHub и gpt-image-2.5, она в тесте самая дешёвая.

1. Выберите модель, которая редактирует фото

Откройте выбор модели, вкладку «Картинка» и группу GPT Image. Листать группы необязательно, название можно набрать в поиске внизу окна.

Nano Banana Pro и Nano Banana 2 в списке записаны под официальными названиями Google: Gemini 3 Pro Image и Gemini 3.1 Flash Image.

2. Поставьте пропорцию как у фото

Настройки чата открываются шестерёнкой внизу поля ввода. По умолчанию там соотношение сторон 1:1, а портрет с телефона обычно снят в 3:4. Выставьте ту же пропорцию, что у вашего снимка, иначе модель может достроить или обрезать кадр.

Качество я везде оставлял на 1K. С двумя моделями пришлось выкручиваться. У GPT Image 2 вместо пропорции выбирается размер, и 3:4 там нет: на 1024×1536 она дорисовала снизу лишний кусок стола. У Flux Kontext Max в списке тоже нет 3:4, я взял ближайшее, 4:5.

3. Приложите фото и напишите, что поменять

Фото прикрепляется скрепкой слева. В запросе две части: что поменять и что оставить как есть. Вторая часть важнее, чем кажется. Без неё модель может заодно «улучшить» кожу, поменять оправу или переодеть человека, и даже с ней такое иногда случается, примеры ниже.

4. Проверьте результат и цену

Картинка приходит через 10-45 секунд, в зависимости от модели. Под ней сумма списания в рублях, при наведении курсора та же сумма показывается во внутренних токенах сервиса.

Модель правит то фото, которое приложено к сообщению. Во втором запросе в том же чате я снова приложил исходник, и чёлки из первого ответа на нём не появилось. Хотите доработать уже готовый вариант, скачайте его и приложите заново.

5. Скачайте полный размер

В чате картинка показывается уменьшенной, шириной 512 пикселей. Для парикмахера и для того, чтобы рассмотреть брови и оправу, этого мало. При наведении в правом верхнем углу появляется кнопка скачивания, и она отдаёт оригинал: у gpt-image-2.5 это 1085×1450, у Seedream 4.5 целых 1728×2304.

Какая нейросеть меняет причёску и не трогает лицо: тест восьми моделей

Своё лицо или лица знакомых для теста я брать не стал и сгенерировал портрет в flux-2-max. Женщина лет тридцати, прямые тёмные волосы чуть ниже плеч, пробор посередине. На фото есть детали, которые легко потерять: круглые очки в тонкой золотистой оправе, маленькая родинка на левой щеке, веснушки, серьги-гвоздики. Серая футболка, кухня на фоне, снято как будто на телефон.

Каждая модель получила три одинаковых задания, все по-русски:

1. «Сделай ей короткое каре до подбородка с прямой густой чёлкой. Всё остальное оставь как есть: лицо, очки, родинку, серьги, футболку и фон.»

2. «Перекрась волосы в холодный платиновый блонд, длину и форму стрижки не меняй. Лицо, брови, очки, родинку, одежду и фон оставь без изменений.»

3. «Покажи эту женщину с четырьмя разными причёсками в сетке 2×2: пикси, длинные волны ниже плеч, высокий хвост и кудрявое каре. Лицо, очки, родинка и серьги в каждой клетке должны остаться её.»

На глаз трудно сказать, осталось ли лицо тем же, особенно когда поменялись волосы. Поэтому каждый результат я прогнал через открытую библиотеку распознавания лиц insightface. Она сравнивает два лица и выдаёт число от 0 до 1. Для ориентира: одно и то же фото в разном разрешении дало 0,96, а другая женщина, сгенерированная по тому же описанию, 0,46. В моём наборе всё, что ниже 0,7, и на глаз выглядело заметно изменённым.

Что получится, если попросить каре с чёлкой

Очки и родинку сохранили все восемь моделей. Дальше начинаются различия.

Густую чёлку до самой оправы нарисовали GPT Image 2, gpt-image-2.5 и Grok. У Nano Banana Pro, Nano Banana 2 и Seedream она вышла короче, выше бровей, у Flux Kontext Max ещё и редкой. Qwen Image Edit Plus со стрижкой справилась, но сделала волосы глянцевыми и рыжеватыми, а кожу розовой и гладкой, как после фильтра.

Веснушки заметно сгладили GPT Image 2 и Seedream 4.5. Если веснушки для вас часть внешности, это стоит учитывать: модель «улучшает» кожу, даже когда её просят оставить лицо как есть.

Можно ли примерить цвет волос и не потерять брови

Смена цвета оказалась сложнее стрижки. Брови я упомянул в запросе отдельно, и не зря.

Чисто задание выполнили gpt-image-2.5 и Nano Banana Pro: волосы платиновые, брови не тронуты. GPT Image 2 брови чуть осветлила, но в целом тоже близко.

Grok и Nano Banana 2 брови оставили, зато вместо платины дали серебристо-серый. На фото это читается как седина, а не как окрашивание.

Seedream 4.5 и Flux Kontext Max обесцветили брови почти до исчезновения. У Kontext вдобавок побледнело всё лицо, отсюда и сходство 0,68. Qwen пошла в обратную сторону: брови стали чёрными и намного гуще, чем на исходнике, а серая футболка сменилась тёмной. Цвет глаз не поменяла ни одна модель, это я проверял по увеличенным фрагментам.

Как примерить четыре причёски за один запрос

Самый полезный приём теста: попросить сетку 2×2 с четырьмя разными причёсками. У семи моделей из восьми такая картинка стоит ровно столько же, сколько одна правка. Исключение gpt-image-2.5: у неё сетка вышла 10,52 ₽ против 5,90 за одну причёску, но это всё равно дешевле четырёх отдельных запросов.

Все четыре причёски нарисовали GPT Image 2, gpt-image-2.5, обе Nano Banana, Grok и Flux Kontext Max, хотя у Kontext «волны ниже плеч» закончились на плечах. Seedream 4.5 вместо пикси сделала короткую шапочку с чёлкой.

Qwen Image Edit Plus сетку развалила. Пикси нет вовсе, длинные волны повторились дважды, высокий хвост превратился в пучок, у кудрявого каре откуда-то взялась чёлка, волосы порыжели. Сходство лица в отдельных клетках упало до 0,54.

Лица в сетке мелкие, и у семи моделей из восьми сходство в клетках в среднем ниже, чем при одиночной правке. Я бы использовал сетку для первого отбора, а понравившийся вариант перерисовывал отдельным запросом.

Какую модель выбрать для примерки

Сходство лица здесь среднее по шести лицам: каре, блонд и четыре клетки сетки. Цены в рублях по курсу самого крупного пакета, на самом мелком примерно в 1,6 раза дороже.

Если брать одну модель для примерки, я бы взял gpt-image-2.5: она дешевле всех и прошла все три задания без явных промахов. У Grok Imagine Image 2.0 и Seedream 4.5 сходство лица чуть выше, и стоят они недорого, но Grok сорвала одно задание, а Seedream два. Nano Banana Pro работает аккуратно, только за цену одной её картинки gpt-image-2.5 сделает четыре-пять.

Совпадает ли мой тест с независимым рейтингом

Мой тест маленький: одно лицо, три задания, по одному прогону на задание. Поэтому я сверил его с рейтингом моделей для редактирования изображений от Artificial Analysis. Он построен по системе Эло: правки сравнивают вслепую нанятые эксперты и посетители открытой арены, выбирая лучшую из двух. В сентябрьской версии 80 моделей, у каждой из восьми моих от 4 500 до 18 800 сравнений (рейтинг Artificial Analysis).

На краях рейтинг совпал с моим тестом. gpt-image-2.5 стоит на первых двух местах в обеих версиях, Flux Kontext Max на 64-м из 80, Qwen Image Edit Plus в зависимости от версии на 34-м или 52-м. Какая версия Qwen стоит за названием qwen-image-edit-plus в конкретном сервисе, по названию не понять. Seedream 4.5 на 32-м месте, заметно ниже Grok и обеих Nano Banana, и у меня она тоже сорвала два задания из трёх.

Но рейтинг оценивает, насколько правка нравится людям в целом, а не насколько точно сохранено лицо. Nano Banana Pro в нём тринадцатая, а по сходству лица в моём тесте шестая из восьми, позади Grok и Seedream. Для примерки причёски важно именно лицо, поэтому общий рейтинг я бы использовал как первый фильтр, а финальное решение принимал после своей пробы на своём фото.

Может ли нейросеть подсказать, какая причёска подойдёт

Рисующие модели выполняют заказ и не спорят. Совет надо спрашивать у языковой модели, которая умеет смотреть на фото. Я отправил тот же портрет трём моделям, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol и Gemini 3.1 Pro Preview, с одинаковым запросом. Определить форму лица и тип волос, объяснить, по каким признакам, предложить четыре причёски и две, от которых лучше отказаться, учесть очки, а к каждой причёске написать промпт для редактора фото. Полный текст запроса есть в разделе с шаблонами.

Можно ли верить определению формы лица

С формой лица стилисты не договорились. Все трое сказали «овал», но дальше разошлись: у Claude самая широкая часть лица лоб, у Gemini скулы, у GPT они примерно равны.

Люди здесь справляются ненамного лучше. В 2025 году в журнале Forensic Science International вышла проверка классификации формы лица, которой пользуются криминалисты. Шестнадцать обученных наблюдателей дважды, с перерывом не меньше недели, разложили по десяти типам одни и те же 60 лиц. Согласие между наблюдателями оказалось чуть выше случайного, каппа Флейса 0,112, а каждый наблюдатель и сам с собой совпадал слабо, каппа Коэна 0,203. Уверенно сходились только на круглых и овальных лицах (Valladares и соавторы, 2025).

Классификация там криминалистическая, на десять типов, а не салонная, где их обычно пять-семь. Но и классификатор, который учили именно на салонных формах для системы подбора причёсок, в работе 2019 года правильно определял одну из пяти форм в 70% случаев (Pasupa и соавторы, Expert Systems with Applications). Так что форму лица из ответа стилиста, живого или нейросетевого, я бы считал грубой прикидкой. Любопытно, что «овал» назвали все трое, а это как раз один из двух типов, на которых сходились и люди в исследовании.

На что обратить внимание в ответе стилиста

Зато в запретах совпадение полное. Густую прямую чёлку до бровей отвергли все трое, и по одной причине: она упирается в оправу круглых очков и закрывает верх лица. Gemini забраковал заодно гладкое каре ровно до подбородка. То есть ровно ту стрижку, которую я до этого заказал восьми моделям.

Пара мелочей, которые стоит знать заранее. Claude и Gemini написали промпты для редактора по-английски, хотя спрашивал я по-русски. Gemini объяснил это тем, что большинство нейросетей лучше понимают английский, но в моём тесте все восемь рисующих моделей без проблем поняли русский. GPT-5.6 Sol сразу отдал промпты по-русски.

А Claude в одном месте записал английское название стрижки lob кириллицей, и в совете появился «мягкий лоб до ключиц». Ответ стилиста лучше перечитать, прежде чем отправлять его дальше.

Как выглядят советы стилистов на фото

Взял из ответа GPT четвёртый вариант, миди-каре с лёгкой чёлкой-шторкой, из ответа Claude второй, мягкий шэг со слоями у лица. Их промпты без изменений ушли в gpt-image-2.5, ту же модель, что рисовала моё каре.

С густой чёлкой линия волос приходится ровно на верх оправы, и лицо действительно выглядит зажатым между чёлкой и очками. В обоих вариантах стилистов оправа и брови открыты. Промпт Claude на английском обошёлся в 10,59 ₽, промпт GPT на русском в 4,48 ₽. Цена у gpt-image-2.5 плавает от запроса к запросу, и заранее её не угадать.

Почему одна примерка стоит 4 рубля, а другая 27

Под каждой картинкой видно, во сколько она обошлась. В таблице то, что реально списалось у меня, по курсу самого крупного пакета, и то, как ту же модель тарифицирует сам разработчик.

ByteDance, xAI, Alibaba и Black Forest Labs берут фиксированную плату за картинку (OpenRouter о Seedream 4.5, документация xAI, Alibaba Cloud, прайс Black Forest Labs). Поэтому у этих моделей и в моём тесте цена не менялась ни на копейку, какой бы ни был запрос.

OpenAI и Google считают в токенах, и отдельно оплачивается то, что модель получает на вход. У gpt-image-2.5 миллион токенов текста стоит $5, загруженного изображения $8, сгенерированного $30 (прайс OpenAI). У Google картинка 1K на выходе Nano Banana 2 всегда занимает 1 120 токенов, а вход стоит копейки, $0,50 за миллион токенов (прайс Gemini API). Отсюда разное поведение в тесте: у Nano Banana цена почти не гуляет, а у gpt-image-2.5 одна причёска стоила от 4,48 до 10,59 ₽.

Похоже, отсюда же и разница между правкой готового фото и картинкой с нуля: при правке модель получает на вход ещё и ваш снимок, и он оплачивается отдельно. Тренч для раздела про одежду gpt-image-2.5 нарисовала по одному тексту за 0,91 ₽, а причёска на моём портрете у той же модели обошлась в 5,90.

Совет стилиста стоит отдельно: у GPT-5.6 Sol 4,56 ₽, у Gemini 3.1 Pro Preview 4,76, у Claude Opus 5 11,23.

Можно ли примерить одежду по фото

Для одежды в BotHub есть отдельная модель, virtual-try-on, она лежит во вкладке «Картинка» в группе Other. Настроек у неё нет, а без картинки сообщение не уйдёт. Нужны два фото: человек и вещь.

Специализированная примерка одежды есть и у Google. В мае 2025 года компания запустила её в поиске для США на отдельной модели, которую, по словам Google, учили понимать, как ткань складывается, тянется и ложится на разных фигурах (блог Google). В октябре 2025 года к США добавились Австралия, Канада и Япония, а к одежде обувь (TechCrunch). Для неё нужна фотография в полный рост. Мой портрет снят по плечи, и это стоит учесть, глядя на результаты ниже: длину тренча ни одна модель показать не могла.

Вещь я нарисовал там же, бежевый тренч с поясом на белом фоне, за те самые 0,91 ₽. Дальше приложил оба снимка и написал одну фразу.

Для сравнения тот же запрос с теми же двумя фото ушёл в Nano Banana Pro.

virtual-try-on не тронула ни лицо, ни фон: сходство 0,92, и разрешение исходника сохранилось, 1232×1648. У Nano Banana Pro на том же задании 0,93, это две лучшие цифры во всём тесте. А вот с самой вещью она обошлась вольно. У длинного тренча рукава стали короткими, выше локтя, а на шее появилась цепочка, которой не было ни на одном из двух фото.

Nano Banana Pro тренч передала точнее: длинные рукава, пояс с пряжкой, из-под воротника видна та же серая футболка. Кадр она чуть отдалила, а картинку отдала в 896×1200. Стоит это в два с половиной раза дороже.

Получается, virtual-try-on годится, чтобы прикинуть цвет и общий силуэт на себе. Длину рукава, посадку и детали по такой примерке лучше не оценивать, а для длины вещи нужен снимок в полный рост.

Подойдёт ли это для мужской стрижки и бороды

Для мужского портрета я сгенерировал второй исходник: мужчина в очках, со щетиной и волнистыми волосами, в тёмной толстовке, на фоне офиса. Четыре стрижки попросил одной сеткой в gpt-image-2.5: фейд с короткой текстурной чёлкой, классический бокс с аккуратной короткой бородой, длинные волосы до плеч и полностью бритую голову. Вышло 10,54 ₽.

Все четыре стрижки на месте, а бороды нет: в клетке с боксом осталась та же щетина, что на исходнике. Сходство лица у мужского портрета заметно ниже, чем у женского, от 0,56 в клетке с боксом до 0,78 с длинными волосами. Если борода для вас важна, просите её отдельным запросом и проверяйте результат, в сетке модель её просто пропустила.

Что написать нейросети: промпт, шаблоны и чек-лист

Как спросить нейросеть, какая причёска подойдёт

Этот запрос я отправлял Claude, GPT и Gemini, здесь он переписан от первого лица. Подойдёт любая модель, которая принимает картинки.

Последнюю фразу я добавил после теста: без неё Claude и Gemini отдают промпты по-английски.

Как попросить другую стрижку

Как перекрасить волосы на фото

Если вместо блонда выходит седина, как у Grok и Nano Banana 2 в моём тесте, меняйте модель, а не формулировку. gpt-image-2.5 и Nano Banana Pro на том же промпте дали именно блонд.

Как получить четыре варианта сразу

Что проверить перед примеркой

1. Совет спрошен хотя бы у двух моделей. Форму лица они могут назвать по-разному, но то, от чего отговаривают все, стоит принять всерьёз.

2. Фото анфас, лицо и линия роста волос открыты, волосы уложены так, как вы их обычно носите.

3. Свет ровный, без сильных фильтров и режима «бьюти»: кожу модель и так сгладит.

4. В настройках чата пропорция совпадает с фото, чаще всего это 3:4.

5. В запросе перечислено всё, что трогать нельзя: брови, очки, родинки, серьги, одежда, фон.

6. Сначала сетка 2×2 для отбора, потом понравившийся вариант отдельным запросом.

7. Результат скачан и проверен в полном размере, а не по превью: брови, оправа, родинки, цвет кожи.

8. Если модель упорно меняет лицо, пробуйте другую модель. В тесте одни модели держали лицо во всех заданиях, а Qwen теряла его в каждом.

9. Для парикмахера сохранены и картинка, и текст промпта: в нём стрижка описана словами.

Стоит ли доверять нейросети выбор причёски

Примерить причёску нейросетью в 2026 году можно без специальных приложений, хватает модели для редактирования фото и одного точного запроса. Но нейросеть рисует то, что вы попросили, а не то, что вам пойдёт. Восемь моделей без возражений нарисовали густую чёлку, от которой три нейросети-стилиста потом отговорили. Начинать стоит с вопроса к языковой модели, а к рисующей идти уже с её промптом. Форму лица из такого совета принимайте как прикидку: в ней путаются и люди.

Для перебора вариантов я бы взял gpt-image-2.5: 4,5-10,6 ₽ за картинку, лицо и брови на месте, сетка из четырёх причёсок без потерь, и в независимом рейтинге она тоже наверху. Qwen Image Edit Plus для примерки не подходит, она слишком вольно обращается с лицом.

С одеждой всё наоборот. virtual-try-on бережёт лицо, но фантазирует с вещью, поэтому фасон по ней лучше не выбирать.

Частые вопросы

Какая нейросеть лучше всех меняет причёску на фото?

По моему тесту лучшее сочетание цены и результата у gpt-image-2.5, и в рейтинге редактирования Artificial Analysis две её версии на первых двух местах из 80 моделей. Сходство лица чуть выше у GPT Image 2, Seedream 4.5 и Grok Imagine Image 2.0, 0,83 против 0,81, но у каждой были промахи. GPT Image 2 втрое дороже и меняет кадр, Seedream стёрла брови в блонде, Grok вместо платины нарисовала седину. Хуже всех с лицом обошлись Qwen Image Edit Plus и Flux Kontext Max.

Писать промпт на русском или на английском?

Все восемь моделей поняли русский. Claude и Gemini в роли стилиста сами перешли на английский, GPT-5.6 Sol писал по-русски, и оба варианта сработали. Хотите промпты на русском, так и попросите в запросе к стилисту.

Почему нейросеть меняет лицо, брови или одежду?

Модель перерисовывает изображение целиком, а не вырезает и заменяет одни волосы, поэтому всё, что вы не назвали, может поменяться. Как это устроено внутри, подробно разобрано в статье про inpainting и image-to-image. В моём тесте сильнее всего это проявилось при смене цвета: две модели обесцветили брови вместе с волосами, одна сделала их гуще и сменила футболку. Помогает список того, что трогать нельзя, прямо в запросе, и выбор модели: по сходству лица лучшие модели в тесте набрали 0,83, худшая 0,67.

Что происходит с фото, которое я загружаю?

Фото уходит в сервис, где вы работаете, а оттуда, напрямую или через посредников, разработчику модели. По правилам OpenAI данные, отправленные через API, не используются для обучения моделей, если вы сами на это не согласились, а журналы для проверки на нарушения хранятся до 30 дней, в том числе для запросов на генерацию и правку картинок (документация OpenAI). Google на платном тарифе Gemini API данные для улучшения своих продуктов не использует (прайс Gemini API). У сервиса-посредника свои правила хранения, и переписка вместе с картинками остаётся в истории чатов. Я по этой причине тестировал на сгенерированных портретах. Если загружаете своё фото, пусть в кадре не будет документов и посторонних людей.

Можно ли подобрать причёску через ChatGPT?

Я проверял модели OpenAI в агрегаторе, а не сам ChatGPT. Схема та же: GPT-5.6 Sol по фото определил форму лица и написал промпты на русском за 4,56 ₽, а нарисовать их можно в GPT Image 2 или gpt-image-2.5. Промпт стилиста из раздела выше подойдёт для любого чат-бота, который принимает фото.

Как показать результат парикмахеру?

Скачайте картинку в полном размере, превью в чате всего 512 пикселей в ширину. И сохраните текст промпта: в нём длина, чёлка и форма стрижки названы словами. Учтите, что модель рисует волосы по запросу, а не по вашей густоте. Claude в тесте отдельно предупредил, что при средней густоте на густую чёлку уйдёт заметная часть объёма.