Нейросети для генерации изображений: возможности и новые функции

Нейронки умеют создавать реалистичные изображения на любую тему. Возможности ИИ-решений все время расширяются. Рассмотрим, какой есть потенциал у современных нейросетей для генерации картинок, а также то, какие риски могут появляться при использовании новых технологий.

Как работает ИИ-генерация картинок

Нейросети для генерации изображений работают на базе генеративных моделей – алгоритмов, обеспечивающих формирование контента на основе исходных данных.

В числе самых ранних – алгоритмы на базе генеративно состязательных сетей (generative adversarial network, GAN), которые получили распространение начиная с середины 2010-х годов. В составе GAN есть две нейросети:

• генератор – собственно, создающий картинки по исходным данным;
• дискриминатор – обеспечивающий проверку созданной картинки на корректность (реалистичность, качество, соответствие иным заданным характеристикам).

Если генератор получит от дискриминатора отрицательную оценку, то улучшит картинку и сдаст на проверку повторно – и так, пока не будет достигнут нужный результат.

Одновременно с GAN, внедрялись вариационные автоэнкодеры (variational autoencoder, VAE), состоящие из:

• энкодера – формирующего базу данных, которая состоит из графических элементов или готовых изображений (преобразованных в специальный код);
• декодера – модуля, воспроизводящего нужную картинку из элементов, находящихся в базе данных энкодера.

База может безгранично расширяться, что помогает создавать больше типов картинок с постоянно растущим качеством.

В конце 2010-х годов развились диффузионные генеративные модели (Diffusion Models), умеющие создавать изображения по принципу добавления нужного и отсеивания лишнего относительно «сырого» исходника. 

В начале 2020-х нейросети для создания изображений стали интегрироваться с языковыми трансформерами для генерации текста – такими как GPT. Благодаря этому картинки стало можно создавать на основе промптов – запросов на человеческом языке.

Современные нейросети для генерации картинок базируются на диффузионной модели, которая пока что считается самой технологичной. Нейронки уже умеют генерировать практически любые типы картинок – включая реалистичные фотографии и 3D-графику.

Резюмируем классификацию генеративных моделей в небольшой таблице:

Сценарии использования ИИ-контента – безграничны. С помощью нейронки можно создавать яркие иллюстрации для сайтов, книг, статей, рекламы – в разы ускоряя подготовку материала.

Нейросетевые инструменты доступны каждому. Приведем примеры некоторых популярных решений.

Обзор популярных нейросетей для генерации картинок

В числе лидеров — нейросети:

GPT Image (ранее DALL-E)

Главная ее характеристика — умение при генерации картинки учитывать каждую формулировку в промпте. Можно в необходимой степени детализировать запрос, и нейронка внимательно воспроизведет его в изображении. Отличается умением понимать контекст в промпте, что положительно сказывается на качестве генерируемого контента.

Решение создано Open AI — одним из лидеров мирового рынка ИИ, что говорит о серьезных масштабах разработки продукта. 

Midjourney

Нейронка — максимально реалистичный генератор фото. Желательно, однако, чтобы промпты были на английском языке.

Kandinsky

Российский продукт от Сбербанка интегрирован с нейронкой GigaChat, и тоже хорошо умеет распознавать текстовые запросы. Понимает наш культурный контекст, что важно при иллюстрировании материалов для отечественной аудитории.

Шедеврум

Еще один высококлассный российский продукт, создан Яндексом. Этот инструмент ИИ для создания картинок отличается умением распознавать различные стили, поэтому, может быть востребован увлеченными художниками и профессиональными иллюстраторами.

Stable Diffusion

Главное преимущество этой платформы — открытость. Можно даже установить ее на компьютер, чтобы затем производить гибкую настройку параметров генерации (например, увеличить разрешение, чтобы повысить качество или, наоборот, уменьшить для ускорения работы).

Leonardo.AI

Платформа поддерживает большое разнообразие стилей при генерации картинок. Продукт ориентирован на профессиональных дизайнеров, готовых создавать оригинальные, яркие иллюстрации при решении серьезных коммерческих задач.

Nano Banana (модель ИИ-генерации в составе нейросети Gemini)

Продукт от Google является одним из самых технологичных ИИ-решений для обработки фотографий. Можно заменять фон, добавлять на фото различные объекты, применять эффекты и настройки.

Firefly

Нейронка интегрирована с известными продуктами от Adobe — Photoshop, Illustrator, и также рассчитана на использование профессионалами. Является одним из самых функциональных инструментов для редактирования изображений.

Нейросетевые продукты постоянно развиваются, образуя новые технологические тренды — узнаем больше из примеров.

Что учесть: на декабрь 2025 года нейронки GPT Image, Midjourney, Stable Diffusion, Nano Banana, Firefly напрямую недоступны из России. Ими можно пользоваться через специальные сайты-агрегаторы, телеграм-боты. Нейросеть Leonardo.AI доступна, однако, оплата его функционала возможна только через международные сервисы-посредники.

Что нового в мире ИИ-генераторов изображений?

Примечательны такие нововведения:

• готовые шаблоны и стили для генерации картинок (реализовано в GPT Image 1.5), что позволяет создать картинку нейросетью быстрее;
• объединение нескольких картинок в одну (доступно в Nano Banana);
• мультимодальная генерация изображений — когда можно подправлять созданную картинку промтом без ее полного обновления (доступно в Kandinsky 5.0, Nano Banana).

Важно, что создатели нейронок не только уделяют внимание внедрению новых функций, но и постоянно улучшают имеющиеся возможности продуктов — прежде всего, в части понимания контекста, скорости обработки и генерации, удобства пользовательского интерфейса и другим нюансам.

Есть при этом многие инновационные решения и концепции, которые еще только ожидаются на рынке, или пока что внедряются на начальной стадии.

Тренды и будущее в ИИ-генерации картинок

К числу примечательных трендов мы можем отнести:

• введение авторегрессионной генеративной модели — способной создавать картинку, собирая ее по каждому пикселю (подобно генерации текста);
• генеративное масштабирование — увеличение разрешения картинок без потери детализации;
• генерацию 3D-окружений — сложных типов изображений, являющихся элементами виртуальной реальности;
• генерацию картинок нейросетями в высоком разрешении (от 4K и выше), что позволит приблизить нейронки по производительности к профессиональным дизайнерским графическим программам;
• тренд на анимирование изображений — «оживление» фото, интеграцию с видеоконтентом;
• создание 3D-проекций изображения (с возможностью погружения в виртуальную реальность, создания эффекта «проникновения» на изображаемый объект через VR-устройство).

Так или иначе, уже сегодня многие нейросети обладают впечатляющими возможностями для создания и редактирования изображений. Но как выбрать подходящее решение под конкретные задачи? Можно выделить ряд нижеследующих критериев.

Как выбрать нейросеть для генерации картинок?

Прежде всего, стоит учитывать:

Цель создания картинки

Она может заключаться в использовании нейросети для генерации фото, создания иллюстрации, аниме, какого-либо креативного рисунка. Важна и целевая аудитория — имеющая те или иные требования или ожидания к контенту.

Бюджет проекта

Если он минимальный, то пользоваться придется бесплатными нейронками — например, Kandinsky (до 20 генераций в день), Шедеврум.

Наличие или отсутствие юридических ограничений на использование картинки

Так, некоторые нейронки разрешают использовать результаты генерации только в некоммерческих целях (а иногда — и с указанием на название продукта). Но бывает, что ограничений нет (или они не слишком ощутимы), и это типично для открытых платформ, таких как Stable Diffusion (свободное коммерческое использование — для компаний с оборотом до 1 млн. долларов).

Отдельный вопрос — юридическая защита результатов генерации как объекта авторского права.

Юридические и этические вопросы ИИ-генерации изображений

Подход законодателя к регулированию данного вопроса в каждой стране может иметь особенности. В России применяется основополагающая норма по ст. 1282 и 1257 ГК РФ, из которых следует, что автором того или иного объекта интеллектуальной собственности может быть только человек. Не имеет значения при этом, какой инструмент он использовал — это может быть и нейросеть. Но при этом важно, чтобы:

• человек сыграл ощутимую роль в создании контента, даже если использовалась нейронка — и только тогда он будет признан автором (решение АС г. Москвы от 30.11.2023 по делу № А40-200471/2023);
• человек, создавая контент — пусть и с помощью нейросети, не использовал чужие товарные знаки, иначе возможны штрафы и взыскания (решение АС Республики Калмыкия от 04.08.2025 по делу № А22-2210/2025).

Схожие правовые подходы в части признания авторства практикуются в США, Европейском Союзе. Отметим при этом, что судебная практика в КНР отражает возможность признания авторскими сгенерированные изображения, даже если участие человека выражалось в типичных действиях — по подбору и вводу промптов в нейронку.

Примечательно, что даже дипфейк может быть защищен российским авторским правом — поскольку нейросеть используется только как инструмент, в то время как человек непосредственно участвует в разработке концепции визуального продукта (постановление Суда по интеллектуальным правам от 19.08.2024 по делу № А40-200471/2023).

Вместе с тем, если изготовление дипфейка нанесло кому-либо ущерб, то пострадавшая сторона вправе взыскать с виновного лица компенсацию по ст. 152 ГК РФ. В порядке, определенном ст. 144.1 Кодекса, доступ к картинке, если она публичная, может быть заблокирован.

Дипфейки — фактор риска для бизнеса, появления возможных репутационных издержек. Компания должна быть заинтересована в пресечении бесконтрольной генерации и распространения контента, и в этих целях возможно:

• принятие локальных актов о строгом контроле над ИИ-инструментами на рабочих местах либо удаленно;
• применение технических средств отслеживания действий сотрудников при использовании ИИ-решений;
• обучение персонала на предмет правовых последствий применения дипфейков (как и реагирования на их обнаружение в ситуациях, обуславливающих риск для компании).

Несмотря на потенциальные юридические сложности, нейросети все более активно внедряются в работу профессионалов из разных отраслей.

Как ИИ-генераторы влияют на работу специалистов?

На практике нейронки для генерации картинок все чаще применяются:

• дизайнерами — для создания и редактирования иллюстраций, разработки прототипов;
• маркетологами — для создания рекламных креативов, проведения A/B тестов;
• веб-мастерами — для наполнения сайтов, блогов компании.

Есть при этом специфические корпоративные задачи, которые не стоит активно делегировать нейронкам:

• работа с чертежами, экспликациями, строительной документацией — где важны исключительная точность, следование стандартам;
• разработка логотипов — так как их концепции должны быть оригинальными, а не браться из базы данных;
• иллюстрирование продуктов, в которых целевая аудитория может быть настроена к сгенерированным картинкам критически (их много, в числе примеров — туристы, любители искусства, садоводы, покупатели промышленной продукции, так как все они желают видеть снятые фотографом объекты).

Но даже если целевая аудитория настроена к сгенерированному контенту лояльно, не стоит перегружать им сайт. Даже качественные ИИ-картинки, как правило, видны невооруженным взглядом. И если веб-страницы будут заполнены только ими, то посетителям может не хватить нужных эмоций при посещении портала.

Выводы

ИИ-генераторы картинок могут работать на базе разных генеративных моделей, но в текущих версиях все они приспособлены к решению задач по иллюстрированию. Производительность нейросетей растет, как и их функционал. Уже сейчас он обеспечивает генерацию реалистичных фото, создание и обработку картинок в высоком разрешении, а также ИИ-редактирование по промптам без обновления исходника.