ИИ-ретушь в нейросетях

Для коррекции и ретуши фотографий обычно используются специализированные программы, признанным лидером среди которых является Adobe Photoshop. Они позволяют получить максимально высокое качество, но работа в них довольно трудоёмка и требует от пользователя высокой квалификации. К тому же такие программы обычно не дешёвы и часто недоступны для скачивания или оплаты из РФ.

Есть более простая альтернатива, которая к тому же позволяет заметно сократить временные затраты при подготовке изображений для печати в фотокнигах. Речь пойдёт о разнообразных моделях нейросетей, которые за последний год сделали большой шаг вперёд в области создания и обработки изображений. В отличие от классических программ для редактирования фотографий нейросети изначально были «заточены» на генерацию контента — сначала текста, а затем изображений и видео. Создать правдоподобную картинку по описанию в них можно было уже 2–3 года назад, и это перевернуло рынок графической рекламы. А вот модели, дающие возможность аккуратной обработки загружаемых фотографий и при этом оставляющие неизменными лица, появились относительно недавно. А ведь это необходимое условие для создания фотокниг, которые хранят ваши воспоминания, а не просто набор красивых картинок.

Мы рассмотрим четыре бесплатные нейросети: три универсальные и одну, разработанную специально для работы с изображениями. Конечно, «бесплатные» не означает, что вы можете генерировать в них картинки с утра до вечера, но лимиты там вполне достаточные для личного пользования. Кроме того, эти модели хорошо понимают русский язык, то есть вы можете высказать нейросети свои пожелания в простой и привычной форме.

В качестве примера попробуем восстановить вот этот фотоснимок 1901 года. Чтобы рассмотреть детали, кликните на него (это относится и ко всем последующим картинкам). Время его не пощадило, оставив на нём множество царапин и грязных пятен, самое заметное из которых — внизу на женском платье. Чтобы отретушировать этот снимок в Photoshop, потребуется весьма кропотливая работа. Мы же посмотрим, что можно сделать в бесплатных нейросетях за считанные минуты.

Mistral (https://chat.mistral.ai)

Начнём с французской нейросети Mistral. Она доступна в РФ без VPN. Перейдя по ссылке, вы попадаете в окно чата. Здесь вам сначала надо будет зарегистрироваться. Проще всего это сделать через аккаунт Apple или Google, но подойдёт и российская электронная почта.

Интерфейс главного окна чата типичен для подобных нейросетей. Вы видите поле для ввода промпта — текстового описания того, что нейросеть должна сделать. Нажав «+» под текстовым полем, импортируем фото и вводим простейший промпт, который в данном случае будет звучать так:
«Выполни ретушь этой старой фотографии. Убери царапины и пятна загрязнений. Постарайся сохранить лица максимально близкими к оригиналу».

Жмём чёрную стрелку справа — и через 10–20 секунд получаем результат. Кликнув по получившемуся изображению, вы можете его увеличить, а затем скопировать или скачать. Если результат не понравился, можно нажать на пиктограмму Re-generate справа внизу и получить новый вариант. Вы также можете попросить модель внести дополнительные изменения. Более того, чаты обычно сами предлагают подобные действия. Иногда это улучшает результат, иногда — наоборот, отдаляет его от оригинала.

В данном случае мы видим, что нейросеть убрала большую часть повреждений на фотографии. Но она не сумела проявить детали женского платья слева, просто выбелив его. Есть и определённые претензии к лицам — они могли бы быть более чёткими и детализированными. Однако для минутной коррекции результат впечатляющий. Недостаткой Mistral Ai можно считать малое количество бесплатных генераций в день.

Reve (https://app.reve.com)

В отличие от универсальных нейросетей, Reve специализируется на обработке изображений. Нужно отметить, что прямой доступ из РФ недоступен, так что для входа потребуется виртуальное перемещение в другой регион. Входим, выбираем «Start with an image», загружаем наш оригинал и вставляем промпт. В результате в дополнение к оригиналу мы получаем четыре варианта отретушированного снимка, каждый из которых можем пронумеровать и далее отдельно редактировать, либо сразу скачать. Также можно взять какие-то элементы из одного варианта и добавить их в другой.

Сразу бросается в глаза, что модель не очень хорошо убрала артефакты на лицах. Возможно, она слишком буквально поняла указание сохранить лица близкими к оригиналу. А вот с реставрацией одежды модель справилась неплохо, хотя во втором варианте при попытке добавить пропавшие детали она создала дизайнерское женское платье, которое вряд ли было бы популярным на Дону в начале XX века. Наверняка можно получить более приемлемый результат в дополнительных попытках или при последующем редактировании выбранного варианта, но здесь мы ограничились только быстрой ретушью с одним промптом.

Google AI Studio (https://aistudio.google.com)

Сейчас для работы с изображениями в сервисе Google AI Studio используется нашумевшая модель gemini-2.5-flash-image, также известная как Nano Banana. Она была с помпой представлена в конце августа 2025 года. В основном эта модель используется для генерации изображений, но поскольку она хорошо сохраняет консистентность персонажей, её можно с успехом применять для ретуши и цветокоррекции.

Посмотрим на два варианта, полученных при ретуши нашего оригинала. Видно, что часть царапин и небольших пятен остались, особенно в нижней части фото. Зато модель тщательно перерисовала лица, убрав артефакты. Но здесь уже заметна главная проблема ретуши в нейросетях: сгенерированные лица немного отличаются от оригинала. Причём при последующих попытках коррекции данное отличие может стать более заметным.

В целом ретушь выполнена качественно. Оставшиеся пятна и царапины легко убрать «штампом» в Photoshop, заодно устранив и водяной знак в правом нижнем углу, которым Nano Banana помечает результаты своей работы. Пожалуй, основным минусом является невозможность работы в Google AI Studio с российским IP, но это лечится средствами цифровой «транспортировки».

Qwen (https://chat.qwen.ai)

Эта нейросеть разработана специалистами китайского гиганта Alibaba. Она не требует VPN, бесплатна и на момент написания данного текста, вероятно, является самой мощной из доступных в РФ бесплатных универсальных нейросетей. По умолчанию загруженное фото обрабатывает модель Qwen3-Max (проверьте это в левом верхнем углу). Если загружена другая модель, для лучшего результата выберите именно эту. Под окном чата нажимаем кнопку «Редактирование изображения», загружаем фото, вставляем промпт — и вуаля, результат готов практически мгновенно. Если вас что-то не устраивает, можно под картинкой нажать правую пиктограмму «перегенерировать», и модель быстро выдаст следующую версию. Ниже — результаты трёх попыток ретуши.

Сразу отметим, что Qwen добавляет колоризацию, которая может заметно отличаться от версии к версии. Лично мне подобное «осовременивание» старинных фотографий не кажется правильным, и я предпочёл бы более консервативный третий вариант. Но колоризацию легко убрать, слегка подправив промпт либо попросив модель сделать это на следующем шаге коррекции.

Видно, что почти все царапины и пятна были успешно убраны во всех вариантах. Детали одежды тоже проработаны качественно и частично дорисованы. Лица, конечно, тоже перерисованы, но всё ещё достаточно близки к оригиналу. Заметьте, лицо мужчины изменилось гораздо слабее, чем женщины. Это следствие такой особенности нейросетей, как злоупотребление «цифровой косметикой» при обработке женских портретов. Они стараются сделать женские лица красивее: добавляют объём, сглаживают кожу и делают глаза более выразительными за счёт теней и прочих хитростей. Возможно, это происходит из-за того, что модель обучалась на миллионах женских фото, размещённых в соцсетях, где большинство персонажей не страдают отсутствием макияжа. Приемлема ли подобная ретушь для исторических фото — вопрос спорный, и каждый решает его для себя. Тем не менее, как ни странно, данная неоднозначная практика может делать старые портреты ближе к реальности.

Скорее всего, вы замечали, что люди на старинных снимках кажутся старше своего возраста. И дело здесь не только в отсутствии косметики или в том, что в старину жизнь была труднее и люди взрослели раньше. Сама технология съёмки и аналоговой ретуши портретов тоже вносила свою лепту. Избыток контраста, большое зерно и низкое разрешение визуально «старят» фотографируемого. Например, обоим фигурантам этого снимка около 20 лет, хотя выглядят они гораздо старше. Так что небольшое нейросетевое «омоложение» возможно делает их образы более близкими к действительности, хотя и отдаляет от оригинальной фотографии.

ChatGPT 5

Ну и наконец — вишенка на торте. Хотя темой обзора были бесплатные нейросети, посмотрим, какой результат выдала платная версия ChatGPT 5 с тем же оригиналом и тем же промптом.

Ну что о нём можно сказать? Хорошо проработанная картинка без каких-либо заметных артефактов. Костюмы, лица, задний план прорисованы очень качественно. Одна проблема: получившиеся персонажи весьма слабо напоминают тех, кто был на оригинале. Это уже не результат ретуши фотографии, а сгенерированная фантазия по её мотивам. Так что не все мощные нейросети одинаково полезны — по крайней мере, для задач ретуши.

Как можно было бы улучшить результат?

В первую очередь, можно тщательнее поработать с промптом, детально прописав в нём все пожелания по улучшению фото. За написанием такого промпта можно обратиться к какой-нибудь нейросети. Возможно, лучше сразу попросить её написать текст на английском языке, который модели понимают лучше.

Имеет смысл поэкспериментировать с разными моделями и настройками каждой модели, если они доступны. Например, параметр «температура» отвечает за креативность модели. Если результат ретуши получился слишком далёким от оригинала или появились артефакты от «галлюцинаций», можно попробовать уменьшить данный параметр.

Как мы видели, если сделать несколько попыток ретуши, нейросети никогда не выдают идентичных результатов. Это можно использовать для быстрого подбора лучшего варианта коррекции. Кроме того, все рассмотренные модели предоставляют возможность дальнейшего редактирования. Иногда оно уводит ещё дальше от оригинала, но может и помочь.

Отметим ещё одну важную проблему. Сейчас большинство нейросетей понижают разрешение результата примерно до 1 мегапикселя, вне зависимости от того, насколько большим был оригинал. Это могло бы звучать приговором для снимков, предназначенных для печати в фотокниге, если бы не было программ для апскейлинга. Рассмотрим эту процедуру подробнее.

Апскейлинг в Upscayl

Для начала немного теории. Для качественного воспроизведения изображения на печати на каждый дюйм должно приходиться около 300 пикселей. Это означает, что фотография, которую вы ставите целиком на страницу книги размером 30*30 см, должна иметь размер порядка 3500*3500 пикселей. Это идеал, и в реальной жизни разрешение может быть немного ниже. Но если оно падает ниже определённого порога, например 200 dpi, то вероятность проблем на печати сильно возрастает.

Обычно большинство программ для создания фотокниг отслеживают такие ситуации и показывают предупреждение, если эффективное разрешение фотографии опускается ниже порога. Если его проигнорировать, снимки с недостаточным разрешением на странице могут выглядеть нерезкими и зашумлёнными. Чёткие границы объектов — контуры зданий, линии одежды или края текста — будут казаться не гладкими, а «зубчатыми», ступенчатыми. Именно для решения этих проблем используются апскейлеры — программы, повышающие разрешение. Это не такая простая задача: программе нужно «придумать», чем заполнить пробелы между реальными пикселями. Сделать это можно только поняв контекст изображения и построив внутреннюю модель отображённых объектов. Поэтому бурный рост апскейлеров совпал с развитием искусственного интеллекта, а в основе их работы теперь лежит одна или несколько нейросетевых моделей.

Рассмотрим одну из таких программ — Upscayl (название представляет собой слегка искажённое английское «upscale»). В отличие от многочисленных онлайн-сервисов, предлагающих услуги по апскейлингу, Upscayl позволяет выполнять его на своём компьютере, что обеспечивает приватность и безопасность ваших фотографий. Программа бесплатна, устанавливается и работает в РФ без VPN, подходит для macOS, Windows и Linux. Кроме того, у неё простой интерфейс, она не слишком требовательна к ресурсам и работает довольно быстро.

Если вам нужна поставить Upscayl на Mac (на компьютерах с Windows установка будет аналогичной), зайдите на сайт upscayl.org и нажмите кнопку Download в правом верхнем углу. Чтобы установить бесплатную версию, нажмите внизу Alternative Downloads и выберите в списке вариант DMG (Free). Когда dmg-файл приложения скачается в папку «Загрузки», дважды кликните по нему и установите программу стандартным образом. Теперь приложение будет доступно в окне «Программы» (Finder > Переход > Программы).

Интерфейс программы довольно простой. Все основные элементы управления расположены на левой панели. Для начала переведите верхний переключатель в режим Settings / Настройки. Здесь вы можете выбрать язык интерфейса, формат сохранения результата, масштаб увеличения изображения и некоторые другие параметры, которые могут понадобиться продвинутым пользователям.

Затем переключитесь в основное окно (Upscayl). Здесь вам нужно выбрать изображение (или папку в режиме «Пакетное увеличение»), затем — одну из семи встроенных ИИ-моделей, указать масштаб (во сколько раз вы хотите увеличить картинку), задать папку, куда будут сохраняться результаты, и нажать кнопку «Увеличить». Появится счётчик, демонстрирующий ход процесса апскейлинга, и через несколько минут (или секунд) в главном окне вы увидите результат.

Перемещая ползунок влево-вправо, вы можете сравнить исходную картинку и результат. На экране разница может казаться не очень большой, но на печати она будет заметна. Например, в данном случае размер снимка вырос с 1280*960 px до 5120*3840 px, что уже позволяет поставить его на разворот фотокниги 20*20 см (а то и больше).

Обычно нейросетевые модели довольно требовательны к ресурсам компьютера. Однако Upscayl работает весьма шустро даже на начальных моделях современных MacBook и Mac mini. В пакетном режиме обработка десятка low-res снимков может занять всего несколько минут. Естественно, если вы захотите поднимать разрешение более чем в 4 раза, работа замедлится, но не очень понятно, зачем нужны настолько большие файлы, по крайней мере для фотокниг.

Самое интересное в Upscayl — используемые в нём модели ИИ. Вы можете выбрать одну из семи встроенных нейросетевых моделей и даже загрузить свою. В чём между ними разница? Главным образом в том, на каких изображениях они обучались.

Например, есть универсальные модели, обученные на широком спектре изображений. Они стараются корректно работать с большинством типов контента, но могут не достигать максимальной резкости или специфического стиля, который дают специализированные модели на своём целевом контенте.

Другие модели обучены на обширных наборах картинок из аниме, манги и мультяшной графики. Они отлично справляются с чёткими линиями, плоскими цветами и специфическими стилями рисовки, но при применении к реалистичным фотографиям могут придать им «пластиковый» или «мультяшный» вид, сгладить мелкие текстуры и детали кожи. Есть модели, обученные на высококачественных фотографиях. Их цель — максимально хорошо воспроизвести мелкие детали и текстуры (кожа, ткань, дерево, камень) и естественные градиенты света и тени. Но они могут быть более склонны к генерации «шума» или зернистости, если исходное изображение низкого качества или слишком сглажено.

В Upscayl каждая модель сопровождается короткой аннотацией. Но не стоит воспринимать её слишком буквально. Куда полезнее проверить разные модели на своих изображениях и подобрать оптимальный вариант. Не стоит забывать и о таком известном баге нейросетей, как галлюцинации. В данном случае они могут выражаться в добавлении в картинку артефактов, порой довольно неожиданных. К счастью, грубые артефакты появляются нечасто. Например, при пакетной обработке десятка старых фотографий в разных моделях неприемлемый артефакт появился только в одном случае — причём в самой, казалось бы, универсальной модели «Стандарт».

Обратите внимание на важный момент: апскейлинг имеет смысл применять только к изначально резким изображениям. Если объект на фото находится не в фокусе, эта процедура не поможет. Зато если вы хотите разместить в фотокниге хорошую картинку, взятую из интернета, резкий кадр из видео или снимок с цифровой камеры двадцатилетней давности, Upscayl — отличное решение. То же самое относится и к рассмотренным ранее одномегапиксельным результатам ретуши в нейросетях. Подняв их разрешение в 2–4 раза, мы получаем изображение, которое можно без опасений вставить на любую печатную страницу. Таким образом, связка нейросетевой ретуши и апскейлинга в Upscayl (или аналогичном приложении) позволяет достаточно быстро обрабатывать сложные изображения и существенно сократить время подготовки фотокниги.

В заключение отметим, что данный обзор не претендует на исчерпывающее описание современных средств ИИ-редактирования фотографий . Это скорее иллюстрация возможностей нейросетей на примере двух задач — ретуши и апскейлинга. Текст актуален на момент его написания, то есть на середину ноября 2025 года. Нейросети развиваются столь стремительно, что уже через несколько месяцев их возможности существенно возрастут. Так что стоит заняться освоением этой технологии. Помимо практической пользы погружение в мир ИИ — это очень увлекательное занятие, которое позволяет получить наглядное представление, как изменится цифровой мир уже в ближайшем будущем.