За последние два года нейросети и ИИ перестали быть просто «генераторами красивых картинок». При беглом анализе выдачи в спаях можно сделать вывод, что нейронки превратились в полноценный конвейер для создания крео, анимации и, даже дизайнов PWA-прилок. Но между красивой демо-картинкой и нейросетью, которая реально помогает лить трафик, – огромная разница.
Насколько годный дизайн можно сгенерить через ИИ, и какие именно нейросети реально способны заменить отдел дизайна на уровне полноценного продакшена? Сегодня, на основе мнений вебов, льющих на PWA-прилы с кастомным дизайном в PWA Group, будем разбирать актуальные нейросети и LLM для генерации гембловых PWA.
Статика и имитация UI
Статика для витрины PWA и крео – это база. Хотя гембле характерен гипертрофированно-мультяшный дизайн игр, в крео и остальных этапах воронки сегодня реклы и аффилиаты делают ставку прежде всего именно на реализм и UGC-подходы, даже если такой контент полностью генерится ИИ. В условиях постоянно растущей конкуренции, правдоподобность критически важна для формирования лояльности со стороны ЦА.
Nano Banana 2: от абсурдных и смелых идей до дипфейкового UGC
Nano Banana 2 в 2026 году стал стандартом для генерации лайфстайл-креативов и нестандартных подходов, ломающих шаблонные подходы. Кстати, в недавней статье мы рассказывали о подходе по принципу «фиолетовой коровы», где этот инструмент помогает обойти баннерную слепоту.
В отличие от предыдущей версии (Nano Banana Pro), последняя актуальная модель нейронки на базе Gemini гораздо лучше понимает рекламные промпты, имитирует реальное кинематографическое освещение и хорошо реализует композиции под вертикальные форматы Stories/Reels. Также NB2 отлично справляется с генерацией букв и цифр вплоть до полного воспроизведения уже существующих шрифтов.
Где реально полезен Nano Banana 2:
- Создание псевдо-реалистичных рекламных сцен (например, выигрыш в телефоне на фоне узнаваемого места);
- Имитация интерфейсов приложений для получения бонуса;
- Дизайны для PWA в стиле игр-казуалок, которые легче проходят модерацию;
- Приветственные экраны и окна с бонусами внутри PWA.
Если не хочется покупать официальную подписку на сервисы Google, то вполне реально воспользоваться бесплатными лимитами на генерацию в одном из агрегаторов ИИ-сервисов.
Для примера мы сгенерировали дизайн с помощью официальной Nano Banana 2, а также воспользовались моделью в агрегаторе.
Для начала собираем референсы и ассеты в открытом доступе. Если студия-разработчик слота или другой игры не публикует ассеты в открытом доступе, ищем сайты на подобие slotstemple.com, запускаем демо-версию слота и делаем скриншоты. После этого скармливаем эти референсы нейронке. Прикрепленные скрины достаточно сопроводить простым промптом. Например, он может выглядеть так: «Generate a high-quality, wide-format banner for the online casino app’s App Store page based on the screenshots I’ve attached to this prompt. The main visuals should feature the brand identity and the interface of the «Wild Heist at Peacock Manor» slot game. Keep in mind that the image will eventually be split into three vertical slides».
Если с фантазией совсем сложно, можно попросить Chat GPT, Claude или любую другую языковую модель сгенерировать детальное ТЗ в формате промта.
Вот такой результат NB2 на базе агрегатора выдала уже в первой итерации:
Официальная версия в интерфейсе Gemini с тем же промптом, где были заменены лишь скриншоты и название слота, также с первого раза выдала достойный результат, который практически сразу можно нарезать на отдельные вертикальные изображения в любом графическом редакторе. По сути такой набор ассетов – это готовый дизайн-кит для уникальной «витрины». Чтобы превратить полученную картинку в готовую аппку, вебу остается лишь нарезать ее и собрать фасад. Конструктор PWA Group создавался именно под такой рабочий флоу даже тогда, когда об ИИ арбитражники могли только мечтать.
Более того, прежде чем выдать изображение, ИИ отдельным сообщением расписал подробное ТЗ, которое при желании можно передать реальному дизайнеру. Сама широкоформатная картинка была сразу разделена на 3 отдельных вертикальных слайда, которые удобно вырезать.
Нужно понимать, что, насколько бы мощной и умной ни была модель, она может выдавать картинки с артефактами и неточностями. Например, в русскоязычной версии NB2 выдала артефакт в виде дубля ломика в лапе енота-маскота. Но чтобы это исправить не обязательно открывать Photoshop, просто коротким промптом в следующем сообщении можно попросить ИИ внести правки.
Отдельным промтом в том же диалоге можно попросить нейронку сгенерировать квадратную иконку, придерживаясь общей концепции и стиля референсов и прошлых изображений. В нашем примере Nano Banana 2 выдала вот такой результат:
Кроме того, эта нейронка во многом лучше других аналогов на рынке ИИ справляется с созданием ультрареалистычных изображений людей. Так, в нашем примере, с помощью промта «Organically incorporate the emotions of two real people (a young woman and a man in his 40s, both typical Irish residents) into the latest version of the widescreen design for “Le Bandit»» удалось буквально за несколько секунд локализовать слайды под ЦА из Ирландии.
Qwen Image и Ideogram
В то время как Nano Banana лучше справляется с людьми и сценами, Qwen и Ideogram бьют в другую точку.
Qwen – один из лучших генераторов для UI/UX элементов. Более того, в отличие от 95% ИИ-моделей он в разы слабее цензурирует гемблинг-эстетику (кнопки, слоты, механики вознаграждения и типичные для ниши CTA). Нейронка отлично держит типографику и раскладку интерфейса. Это делает Qwen идеальным инструментом для сборки непосредственно экранов PWA, включительно с лобби, страницами регистрации, блоком отзывов.
Для наглядности приведем пример результата, который выдал Qwen 3.7-Max на промт: «Generate a high-quality banner Sweet Bonanza for an Google Play app page. Image must be based on the screenshots I’ve attached to this prompt. Keep in mind that the image will eventually be split into three vertical slides» и несколько скринов интерфейса слота.
Далее изображение двумя короткими промтами удалось довести до такого вида:
Qwen также заботливо разделил широкоформатную картинку на 3 отдельных слайда, дополняющие друг-друга. Также модель действительно неплохо справилась с имитацией интерфейса самого слота.
Ideogram – еще одна мощная нейросеть, которую стоит использовать, когда в крео или на баннере PWA нужно сгенерировать читаемый, красивый текст. Модель одной из первых отлично справлялась с генерацией изображений с текстом, в то время, когда большинство LLM и ИИ-сервисов грешили абсолютно рандомными наборами символов.
Результат, который выдал Ideogram на тот же промт, который был задан Qwen 3.7-Max:
Дизайн вышел менее абстрактный, а цвета – более агрессивные и сочные, что как раз характерно для гемблинга.
Также с недавних пор некоторые вебы стали активно использовать для генерации еще один инструмент от Google – ИИ-платформу Stitch.
Интерфейс представляет собой нечто среднее между Figma и любой известной LLM.
К промпту можно добавлять как готовые референсы, так и интегрировать полноценные дизайн-проекты. В плане цензуры в процессе обработки гембловых промтов нейронка на момент написания этой статьи отличается довольно лояльным отношением.
Видео и анимация
Статика – это хорошо, но практика не раз доказывала, что короткие видео цепляют внимание игрока в разы лучше. Здесь в 2026 году также доминируют несколько ключевых игроков.
Kling и Seedance
На сегодня рабочий флоу, уже ставший стандартом – генерировать статичную картинку в Nano Banana, Qwen, DALL-E или, Flux, а затем оживить ее с помощью Kling. Эта нейросеть отлично справляется с реалистичным движением персонажей и плавной анимацией камеры.
Seedance больше подходит для работы с микро-анимациями. Это идеальный инструмент, например, для генерации видео с реалистично вращающимся колесом фортуны, анимации взрывов монет при «выигрыше» или добавления плавных переходов в коротких роликах, созданных из статичных картинок. Генерация видео и его конвертация в GIF может сделать приложение более «живым», повышая вовлеченность юзера. Именно подобные мелочи, которые легко реализовать, часто отличают шаблонный PWA от кастомного. Конструктор PWA Group поддерживает загрузку не только статичных картинок, но и анимированных GIF/видео размером до 5 Мб в качестве фонов или элементов. Словом, интеграция таких ИИ-анимаций проходит без лишних сложностей.
Google Omni (экс-Veo)
В своей ежегодной презентации обновлений Google анонсировал замену легендарной модели для генерации видео Veo более мощным инструментом – Omni. Модель также работает на базе ИИ Gemini и прекрасно справляется с генерацией коротких видео. Но в отличие от Nano Banana 2 цензура в отношении темы азартных игр по какой-то причине у Omni гораздо жестче. Тем не менее генерировать вполне гембловые видео все же можно, но не всегда это удается с первой попытки.
Например, вот что нам удалось выжать из модели всего за 5 минут:
Собираем все вместе
Сгенерировать картинку или короткое видео – это лишь половина работы. Для получения готового продукта, их нужно собрать в единое целое. И здесь на помощь приходят не отдельные модели, а целые рабочие среды.
ComfyUI и Flux
Flux до сих пор остается в арсенале инхаус дизайнеров многих команд благодаря гибкости и огромной базе LoRA-моделей. Это идеальный инструмент для генерации уникальных персонажей-маскотов, гиперреалистичных джекпотов и эмоциональных хуков. Но основной минус сервиса в том, что он требует более «ручного» подхода. Для автоматизации создания разных вариаций крео, чаще всего используют Flux через ComfyUI. Более того, в экосистеме ComfyUI проще создаются сложные рабочие потоки с тонкими настройками параметров изображения.
Figma AI, Canva, Claude Design
Типичный рабочий процесс для быстрой сборки кастомного PWA в 2026 выглядит так:
- Nano Banana / Qwen – генерация основной сцены или интерфейсных элементов;
- Canva или встроенный функционал конструктора PWA – для быстрой нарезки широкоформатного баннера на слайды для скриншотов PWA. Многие опытные вебы уже давно не используют Photoshop для подобной рутины. Уже не один год те, кто не готов тратить время на постоянную беготню между окнами разных сервисов, пользуются встроенной функцией кропа изображений прямо при загрузке в конструкторе прогрессивных веб-приложений PWA Group;
- Claude Design также можно применять для генерации UX-логики и продающих текстов для онбординга. Claude, в отличие от многих, мыслит структурой и помогает создать логичный и понятный путь пользователя внутри приложения. В то же время, использовать для генерации картинок или видео стандартый интерфейс Claude не стоит, т.к. в силу своего структурного мышления модель просто делает схематические наброски. Целесообразнее интегрировать модель с такими сервисами как Figma и др.;
- Конструктор PWA для финальной сборки. Вебмастер заходит в конструктор и загружает подготовленные в Canva слайды и элементы в кастомный шаблон, прописывает сгенерированные в Claude тексты и получает готовую ссылку для залива. Такой пайплайн, где конструктор веб-прилок выступает как финальный хаб, экономит десятки часов в сравнении с самописом.
Какие нейронки меньше всего «душат» гемблу, а какие – наоборот?
Те, кто не первый месяц льет гемблинг, знают, что красота идеи визуала ничего не стоит, если ИИ-модель банит промпт на полпути. Практика многих вебов показывает, что в 2026 году более «толерантны» к гемблинг-тематике:
- Nano Banana 2 и Qwen Image, позволяют создавать псевдо-казино интерфейсы без санкций со стороны внутренней модерации (в основном такая лояльность преимущественно проявляется к статичным изображениям, с видео ситуация сложнее);
- Flux и локальные сборки через ComfyUI – т.к. модели работают на локальном железе, то внешней цензуры вообще может не быть;
- Kling и Runway – генераторы видео, которые пока что мягче относятся к гембловым сценам, чем, например, аналоги от Google или Grok.
Хотя некоторые нейронки еще позволяют работать с гемблинг-тематикой относительно свободно, большинство все же выстраивает настолько агрессивную политику внутренней ИИ-модерации, что делают их практически бесполезными для ниши. Но, как мы уже отмечали выше, если знать «красные зоны» каждой модели, можно попытаться их обойти. Например, Grok и Google Omni чаще всего цензурят промты на уровне идеи. Любые прямые упоминания слов «casino», «gambling», «betting», «jackpot», «payout», с вероятностью 99% будут попадут под банхаммер. Более того, их ИИ-модерация уже давно анализирует не только текст, но и визуальный контекст через Lens-инструменты. Система легко распознает интерфейсы слотов, рулетку, карты и даже пачки денег в руках у персонажа, после чего останавливает генерацию.
Опытные байеры обходят такие ограничения через абстрактные лайфстайл-промпты (например, «emotional man celebrating a win on his phone», «luxury car night drive»), и руками добавляют казиношные атрибуты (звук монет, всплывающие бонусы, логотипы), что, правда, усложняет и замедляет процесс.
Тот же некогда популярный Midjourney больше подходит лишь для создания концептов, а не для полноценных интерфейсов. Модель хорошо создает атмосферу и эмоции (вайб роскошной жизни, кинематографичные сцены), но очень слабо себя зарекомендовал в генерации UI. Модель вцелом плохо держит лейаут, часто «ломает» кнопки и с трудом генерирует читаемый текст. Словом, для создания рекламных баннеров с четким CTA ее использовать не стоит.
DALL-E внутри ChatGPT – это вообще лотерея с непредсказуемым результатом. Хотя модель крайне чувствительна к любым намекам на гемблинг, она может выдать идеальную картинку на один промпт и впасть в ступор от похожего, но чуть более «серого». То есть если вебу важна скорость и повторяемость результата, лучше отказаться от єтой нейронки как основного инструмента генерации дизайна. Справедливости ради скажем, что нам даже с первого раза удалось получить вполне пристойные результаты:
Итог
Безусловно, перечень нейросетей и ИИ-инструментов, приведенный в статье, далеко не исчерпывающий. Но при помощи стека, который мы разобрали выше, вполне можно построить конвейер для создания уникальных дизайнов, не тратя время и бюджет на дизайнеров. Конечно, итоговый результат связки зависит не только от красоты одной картинки, а от того, насколько гармонично она вплетена в общую воронку от крео до финального экрана внесения депозита на стороне оффера.
Чтобы протестировать даже самые смелые ИИ-гипотезы, не сливая бюджет на долгую разработку, нужен гибкий инструментарий. Возможность в конструкторе PWA Group в пару кликов загрузить кастомный дизайн, использовать встроенный генератор отзывов или быстро создать клон приложения для сплит-теста – это и есть та фундаментальная техничка, которая позволяет превратить идею из нейросети в профитную связку за считанные минуты.
