Нейросеть-стилист: цветотип, причёска и макияж по одному селфи
Подбор цветов одежды, причёски и макияжа обычно требует консультации стилиста. GPT Image 2 в Нейроне делает наглядный разбор по одному селфи: модель строит визуальную карту цветотипа, сравнивает укладки и показывает подходящий макияж — всё в виде готовой инфографики.
Ниже — три готовых промпта из поста Нейрон Lab и примеры результата. Общий каталог идей — в разделе с промптами.

Как пользоваться
-
Откройте Нейрон и выберите создание картинки.
-
Выберите модель GPT Image 2 и загрузите ваше селфи.
-
Скопируйте один из промптов ниже и отправьте в чат.
-
Запустите генерацию — получите наглядную схему, как от персонального стилиста.
-
Уточняйте детали: попросите больше вариантов укладок или другой стиль одежды.
3 готовых промптов
1. Цветовой анализ
Визуальная карта цветотипа с примерами удачных оттенков одежды.

Модель: 🌠 GPT Image 2
Создай на базе этого портрета визуальную карту цветотипа.
Добавь рядом примеры одежды в разных оттенках, чтобы наглядно показать, какие цвета гармонируют с внешностью лучше всего.
Акцент сделай на изображении: используй только короткие подписи без развернутых описаний.
2. Подбор прически
Наглядная схема сравнения укладок — какие подходят именно вам.

Модель: 🌠 GPT Image 2
Сформируй на основе этого портрета наглядную схему подбора причёсок. Размести рядом несколько вариантов укладок, чтобы визуально сравнить, какие из них наиболее удачно подходят.
Текст — только краткие подписи, без абзацев. Формат изображения: вертикальный, 3:4.
3. Анализ макияжа
Инфографика по макияжу с вариантами и подтоном кожи.

Модель: 🌠 GPT Image 2
Создай визуальную инфографику, посвящённую подбору макияжа по данному портрету. Покажи несколько вариантов макияжа рядом для сравнения и выдели наиболее подходящие, а также обозначь подтон кожи. Основной упор — на визуальную часть: только короткие подписи.
Как получить точный разбор
Качество схемы напрямую зависит от исходного селфи. Несколько правил, которые заметно улучшают результат:
-
Снимайте при дневном рассеянном свете — жёлтая лампа искажает подтон кожи, и карта цветотипа уедет в тёплую сторону.
-
Лицо должно быть без фильтров и сильного макияжа: модель анализирует натуральные оттенки кожи, глаз и волос.
-
Смотрите прямо в камеру, волосы уберите от лица — так корректнее считываются форма лица и линия роста волос для подбора причёсок.
-
Если инфографика получилась перегруженной, добавьте в промпт «оставь только 4–6 вариантов» — схема станет чище.
-
Результат можно уточнять по шагам: сначала цветотип, затем попросите отдельную схему укладок или макияжа на его основе.
Частые вопросы
Подойдёт ли это мужчинам? Да — схема подбора причёсок и цветовой анализ работают с любым портретом, пример с укладками выше сделан по мужскому фото.
Чем это отличается от обычного ответа нейросети текстом? GPT Image 2 отвечает картинкой: вы получаете наглядную инфографику с примерами оттенков и укладок рядом с вашим лицом, а не абстрактное описание — её удобно сохранить и показать парикмахеру или визажисту.
Что дальше
Промпты работают с любым селфи — чем ровнее свет на фото, тем точнее разбор. Запустить можно в боте Нейрон — модель GPT Image 2 доступна в разделе создания картинок. Новые идеи каждую неделю — в разделе «Промпты», остальные инструменты — на neironai.com.
Модели из публикации
Попробовать в Нейрон
Читайте также
Фотосессия на выпускной из селфи: 8 промптов для Nano Banana Pro
Восемь готовых промптов Nano Banana Pro для атмосферных кадров к выпускному и Последнему звонку: лента выпускницы, кадр с аттестатом, за партой и семейные сцены.
Фото к 9 Мая из селфи: 8 промптов для Nano Banana Pro
Восемь готовых промптов Nano Banana Pro для трогательных фото ко Дню Победы: портрет в форме военных лет, Бессмертный полк, Красная площадь и семейные кадры.
Как решать, какие данные не стоит отправлять в запросы ИИ
Практический чеклист: какие категории данных требуют осторожности при работе с инструментами ИИ, как формировать запросы без лишней информации и что проверять перед отправкой.
Как задавать вопросы ИИ о коде без заявлений о отдельной code-функции
Практичный материал о текстовых запросах к ИИ по фрагментам кода: контекст, ограничения, проверка ответа и ответственность пользователя.