Безкоштовні редактори зображень на базі штучного інтелекту: огляд найкращих варіантів та їх особливості

Ми протестували найкращі безкоштовні редактори зображень на базі штучного інтелекту - ось що вам сподобається і що не сподобається.

Ера оволодіння контрольними мережею, боротьби з масками для доповнення та запам`ятовування аркантичних формул промпт-інженерії офіційно закінчилася. Ті заплутані робочі процеси, які вимагали розуміння стилю, LORAs і зображень, замінилися чимось неймовірно простим: всього лише потрібно набрати те, що ви хочете, зрозумілою англійською.

Розуміння основної відмінності між генераторами зображень і редакторами зображень є важливим, оскільки ці інструменти з`єднуються. Традиційні генератори, такі як FLUX 1 Dev або Google`s Imagen, створюють зображення з нічого - перетворюючи текстові запити на пікселі через чисту синтезу.

З іншого боку, редактори зображень, такі як FLUX Kontext і Nano Banana, діють інакше, беручи існуючі зображення і модифікуючи їх відповідно до інструкцій, зберігаючи основні елементи.

Лінія розмивається все більше, оскільки моделі отримують подвійні можливості, але підводна архітектура значно відрізняється. Генератори оптимізують креативну свободу та естетичну якість з порожніх полотен, тоді як редактори ставлять на перше місце збереження існуючих елементів, точні локальні зміни та підтримання узгодженості між модифікаціями.

ChatGPT започаткував цю революцію зі своїми інтегрованими можливостями DALL-E, принесучи редагування зображень до мас споживачів розмовного штучного інтелекту. Реалізація була простою - опишіть ваші редагування і спостерігайте, як вони відбуваються. Проте візуальні результати ChatGPT сильно тяжіли до карикатурного, виробляючи результати, які більше нагадували концептуальне мистецтво, ніж готові продукти. Фактор реалістичності залишався важкодоступним, і серйозні творці швидко переходили далі.

Потім Google випустив Nano Banana - технічно Gemini 2.5 Flash Image - і весь ландшафт змінився. Можливості збереження послідовності персонажів встановили нові орієнтири, підтримуючи ідентичність об`єкта через декілька генерацій з безпрецедентною точністю. Раптом планка того, що вважається `хорошим` редагуванням зображень, миттєво зросла.

З тих пір простір штучного інтелекту отримав кілька нових моделей, кожна з яких має свої сильні і слабкі сторони. Якщо ви хочете дізнатися, яка з них найкраща для вас, продовжуйте читати. Ось наше порівняння, огляд та пояснення того, що вам сподобається і що не сподобається в найкращих редакторах зображень на сьогоднішній день.

Reve Art: Швейцарський ніж, що вважає

Reve пройшов повну трансформацію з часу свого попереднього етапу. Розробка інтерфейсу відображає фундаментальний зсув в підході - замість того, щоб функціонувати як ще один генератор або редактор зображень, Reve працює як AI-асистент, який прекрасно справляється з візуальними завданнями.

Вражаюча функція моделі - це її здатність переглядати веб та включати елементи реального світу у свої генерації.

Наприклад, коли її попросили включити логотип Google в зображення, а потім замінити його на логотип Decrypt, Reve не просто создала наближену версію. Модель здійснила пошук в Інтернеті, знайшла фактичний логотип Decrypt, зрозуміла композиційний контекст і безшовно інтегрувала його в існуюче зображення. Без ручних завантажень, без референсних зображень, без молитов до богів ШІ.

Ця можливість перегляду вебу вирішує основне обмеження традиційних моделей, які не дійсно здійснюють пошук в мережі для контенту. Навчання на кожному логотипу, фразі чи публічній особі вимагало б поглинання всього Інтернету - неможливість. Reve обминає це, виконуючи специфічний запит на інформацію за запитом, забезпечуючи точність без надмірних навчальних наборів.

Модель також прекрасна в художній різноманітності, генеруючи зображення в різних стилях з більшою точністю, ніж її конкуренти. Хоча інші змагаються за фотореалізм, Reve максимізує креативні вираження. Швидкість залишається вражаючою, а комбінація можливостей генерації та редагування відчуває себе дійсно об`єднаною, а не скріпленою.

Nano Banana: Король послідовності з консервативною натурою

Google`s Gemini 2.5 Flash Image — загально відомий як Nano Banana після свого вірусного спільнотного прізвиська — став золотим стандартом для послідовності персонажів. Модель демонструє практично надзвичайну здатність розуміти характеристики об`єкта та точно їх передавати в різних сценах і контекстах.

Для тих, хто редагує фотографії з конкретними персонажами, це модель. Традиційне редагування ШІ створює зображення з нуля, що робить втручання ШІ очевидним через незначні спотворення та невідповідності. Nano Banana мінімізує ці помітні ознаки, виробляючи редагування, які зберігають цілісність оригінального об`єкта.

Архітектурний акцент моделі на підтримці ідентичності суб`єкта означає, що розміщення одного і того ж персонажа в різних сценах, показування продуктів з різних ракурсів чи забезпечення узгодженості активів бренду стає тривіально простим. Google інтегрував можливості візуального міркування, які дозволяють моделі розуміти не лише те, що генерувати, але й чому певні елементи повинні залишатися послідовними.

Однак Nano Banana має значні обмеження. Цензура є агресивною - навіть прості концепції мемів, що містять конфліктуючих мультяшних тварин, викликають попередження щодо контенту. Фільтри безпеки Google враховують заблоковані результати в рахунках користувачів, що означає, що експерименти швидко стають дорогими. Модель відмовляється від редагувань ніби наосліп, іноді відхиляючи невинні запити, які не наближаються до порушення політики контенту.

Креативна гнучкість страждає під цими обмеженнями. Користувачі, які вимагають численних ітерацій або широких сесій генерації, швидко досягають лімітів квот, змушуючи оновлювати до професійних ($20) або ультра ($250) підписок. Комбінація обмежених виходів і запопадливого цензурування створює фрустраційний досвід для тих, хто прагне креативних меж.

Qwen Omni Flash: Майстер багатофункціональності

Qwen 3 Omni Flash компанії Alibaba блищить у складних, багатокомпонентних сценаріях. Завантажте зображення об`єкта, додайте референс для позування і спостерігайте, як модель розбирає обидва контексти одночасно. Хоча риси обличчя можуть злегка зсунутися, модель поважає композиційні вимоги, де інші провалюються.

Це найкраща модель, якщо ваші вхідні дані вимагають елементи з різних зображень.

Обмеження контенту не такі суворі, як у Nano Banana. Модель дозволяє більше креативної свободи, ніж пропозиція Google, зберігаючи основні правила безпеки. Розподіл кредитів є більш щедрим - 12-годинні охолодження в порівнянні з 24-годинними очікуваннями Nano Banana означають швидші цикли ітерацій.

Послідовність персонажів залишається слабкою ланкою. Вона є дуже хорошою, так, але не такою послідовною, як Nano Banana. Хоча Qwen вдало справляється зі складними сценами, підтримка точної ідентичності об`єкта через генерації є складною. Модель жертвує абсолютною вірністю задля композиційної точності — що є вартісним обміном для певних робочих процесів, але фруструє інших.

Локальні альтернативи: Потужність проти доступності

Якщо ви хочете повну автономію і контроль над вашими генераціями, тоді локальний варіант - це шлях, по якому потрібно йти. Бережіться, проте: вам знадобиться досить потужне обладнання, якщо ви вирішите зайнятися цим і розмістити свої моделі.

Qwen Image Edit є дружнім до початківців локальним варіантом. Природні, надійні редагування роблять його ідеальним для багатозображувальних робочих процесів і тонких фотокорекцій. Відкритий код означає, що ви маєте повний контроль над контентом та обробкою, хоча обчислювальні вимоги — значна VRAM і обчислювальна потужність — обмежують доступність.

На другому місці за якістю - старий добрий Flux Kontext. Художники хвалять його якість виходу в динамічних сценаріях, особливо для заміни фону та переходів стилів. Робота на картах з 6 ГБ VRAM з важкою квантизацією робить його дивно доступним, а розширені ресурси спільноти надають рішення майже для будь-якого уявного робочого процесу.

Це буде, безумовно, найкращий і найдешевший локальний і нецензурований варіант для ентузіастів, щоб експериментувати. Це також полегшує включення складних робочих процесів, тому користувачі можуть мати надзвичайно детальний контроль над змінами та редагуваннями, які вони хочуть внести у свої зображення.

Локальна перевага стає очевидною для NSFW контенту або чутливих робочих процесів. Ніяких обмежень API, ніяких фільтрів контенту, ніяких квот використання - лише чиста обчислювальна потужність, що визначає можливості.

Вона може не бути найточнішою з точки зору послідовності об`єктів, хоча деяке хороше промпт-інженерство та кілька різних ітерацій можуть допомогти. Але якщо ви вирішите використовувати цю модель локально в інфраструктурі ComfyUI, тоді, можливо, ви досить досвідчені, щоб знати про всі плагіни та ресурси, які можуть зробити ці моделі такими ж потужними, як найсучасніші моделі, запропоновані гігантами ШІ.

Тож з кастомно навченим LoRA, вузлом ReActor для зміни облич і кількома контрольними мережами тут і там, ви можете мати зображення, яке точно нагадує те, що ви маєте на увазі.

Тестування моделей

Ось кілька порівнянь, які краще демонструють сили і слабкості моделей.

Мультиелементне редагування:

Візуальний вхід:

Запит: жінка з малюнка 2 повертається до камери позуючи, як на референсі з малюнка 1. Вона сидить на дивані. Зберігайте всі риси обличчя жінки.

Виходи: Аналіз моделі: Reve: Добре інтегрує референси, особливо коли контент повинен бути взятий з реального світу. Дуже добре справляється з композиційними вимогами. Однак не вдалося передати позу з візуального входу. Nano Banana: Міцно зберігає ідентичність персонажа, але не справляється із поєднанням кількох елементів референса. Поза не була поважена і була менш послідовною, ніж у Reve. Qwen Omni Flash: Найкращий тут. Ця модель найсильніше справляється з багатокомпонентним злиттям і контекстуальним розумінням. Вона проаналізувала як основне зображення, так і референс для пози, з вище середньою точністю в поєднанні вхідних даних.

Переможець: Qwen Omni Flash — найкращий у управлінні та точному злитті складних, багатокомпонентних інструкцій.

Послідовність персонажа

Візуальний вхід:

Запит: Зробіть так, щоб два персонажі позували разом.

Виходи: Аналіз моделі: Reve: Дуже добре з композицією, але не завжди найкраще для жорсткої послідовності обличчя/ідентичності під час редагування. Nano Banana: Найкращий тут. Встановлює стандарт для ідентичності суб`єкта через генерації. Зберігає послідовні деталі для обох суб`єктів, навіть у різних контекстах або позах. Qwen Omni Flash: Послідовність персонажа можливо не така непохитна, як у Nano Banana. Генерації не змогли зобразити референс.

Переможець: Nano Banana — він неперевершений в підтримці ідентичності та деталей персонажа в сценах.

Креативність/не-реалізм:

Візуальний вхід:

Запит: перетворіть це на епічного Ван Гога. Зробіть чоловіка медитативним і з біткоїном.

Виходи: Аналіз моделі: Reve: Найкращий тут. Це може бути більш суб`єктивним, але на нашу думку Reve відзначається художньою різноманітністю та креативними інтерпретаціями. Фокус двигуна на максимізації вираження в різних стилях. Також це найпослідовніше - тобто воно забезпечує хороші результати більшість часу. Nano Banana: Добре при переносі стилю, але зазвичай намагається бути безпечнішим, застосовує строгіші фільтри і, можливо, не такий гнучкий або креативний, як Reve. Обличчя практично є копією реалістичного зображення замість художнього вираження. Qwen Omni Flash: Має сильні композиційні здібності, але креативність і стилізація відстають від Reve. Суб`єктивно, вихід не був таким хорошим як у Reve, але все ж трохи кращим, ніж вихід Nano Banana.

Переможець: Reve — найкращий вибір для креативних, художніх або не-літературних перетворень.

Незвичні елементи (не в навчальному наборі моделі)

Візуальний вхід:

Запит: змініть логотип google на логотип Decrypt.co.

Аналіз моделі: Reve: Найкращий тут. Використовує веб-перегляд для отримання фактичного логотипу, забезпечуючи точність реального світу, замість того, щоб вигадувати або вгадувати з навчальних даних. Nano Banana: Брак можливості отримувати активи в реальному часі, тому може підміняти загальний або схожий логотип з набору тренувань. Qwen Omni Flash: Так само, як і Nano Banana. Модель позбавлена можливостей живого веб-пошуку; намагалася б наблизитися на основі знань з набору даних.

Переможець: Reve — вона унікально підходить для вставки нових елементів, отримуючи доступ до реальних посилань на вимогу.

Вердикт: Відповідність моделей робочим процесам

Reve підходить креативним професіоналам, які потребують різноманітності без технічних навантажень. Можливість перегляду вебу робить його безцінним для роботи з брендом, що вимагає точних логотипів або актуальних посилань. Маркетингові команди, графічні дизайнери та контент-креатори, які цінують швидкість і художнє різноманіття більше, ніж абсолютний фотореалізм, знайдуть Reve незамінним.

Nano Banana належить в трубопроводах, які потребують непохитної послідовності. Фотографи продуктів, які підтримують узгодженість каталогів, дизайнери персонажів, які потребують стабільних референсів в сценах, та розробники, які будують споживчі програми, де безпека має значення - ці користувачі потерплять обмеження заради вигоди від послідовності.

Qwen Omni Flash обслуговує студії, які працюють зі складними, багатошаровими композиціями. Здатність моделі управляти кількома елементами, підтримуючи прийнятну швидкість генерації, робить її ідеальною для концептуальних художників, творців сценаріїв та всіх, хто будує сцени замість ізольованих об`єктів.

Локальні рішення, такі як Flux Kontext і Qwen Image Edit, приваблюють потужних користувачів з конкретними вимогами або користувачів, які бажають здійснити велику кількість редагувань і ітерацій з маленьким або жодним бюджетом. Незалежні художники, які потребують повного контролю над творчістю, люди, які хочуть редагувати зображення для `дослідницьких цілей`, і розробники, які створюють спеціалізовані програми - ці користувачі приймуть інфраструктурний тягар за абсолютну свободу.

Іншим сильним конкурентом є Seedream v4 від Bytedance. Він досить конкурентоспроможний, і деякі хвалять його як вбивцю Nano Banana. Проте, немає можливості тестувати його безкоштовно, ось чому ми залишили його поза цього списку.

Перетворення від технічної складності до простоти природної мови демократизувало професійне редагування зображень. Моделі тепер змагаються не за сирими можливостями, а за спеціалізацією, кожна створюючи ніші, в яких вони перевершують. Книги з промпт-інженерії можуть бути відкладені. Майбутнє говорить зрозумілою англійською.