Лучшие бесплатные редакторы изображений на основе ИИ: что выбрать и как они отличаются

Мы протестировали лучшие бесплатные редакторы изображений на основе ИИ — вот что вам понравится и что не понравится.

Эра освоения controlnets, борьбы с прототипами и запоминания заклинаний инженерии подсказок официально завершилась. Запутанные рабочие процессы, требовавшие понимания стилей, LORAs и потоков изображений, были заменены на нечто весьма простое: просто напишите, что вы хотите, на простом английском.

Важно понимать основное различие между генераторами изображений и редакторами изображений, поскольку эти инструменты конвергируют. Традиционные генераторы, такие как FLUX 1 Dev или Imagen от Google, создают изображения из ничего, преобразовывая текстовые подсказки в пиксели с помощью чистого синтеза.

С другой стороны, редакторы изображений, такие как FLUX Kontext и Nano Banana, работают иначе, беря существующие изображения и изменяя их в соответствии с инструкциями, сохраняя при этом основные элементы.

Грань между ними стирается по мере того, как модели приобретают двойные возможности, но базовая архитектура существенно различается. Генераторы оптимизируют творческую свободу и эстетическое качество с пустых полотен, в то время как редакторы придают приоритет сохранению существующих элементов, точным локальным изменениям и поддержанию согласованности в модификациях.

ChatGPT запустил эту революцию с помощью встроенных возможностей DALL-E, предоставив редактирование изображений широким массам пользователей ИИ. Реализация была простой — опишите свои изменения и наблюдайте за их возникновением. Однако визуальные результаты ChatGPT сильно наклонились в сторону карикатурности, создавая результаты, которые казались скорее концептуальными искусствами, чем готовыми продуктами. Фактор реализма оставался неуловимым, и серьезные создатели быстро переключились на другие решения.

Затем Google выпустил Nano Banana — по сути, Gemini 2.5 Flash Image — и весь ландшафт изменился. Способности модели к поддержанию консистентности персонажей установили новые стандарты, сохраняя идентичность объектов в нескольких генерациях с беспрецедентной точностью. Внезапно планка по тому, что считалось «хорошим» редактированием изображения, стремительно возросла.

С тех пор в сфере ИИ появилось довольно много новых моделей, каждая с собственными сильными и слабыми сторонами. Если вы хотите узнать, какая из них лучше всего подходит вам, продолжайте читать. Вот наше сравнение, обзор и объяснение того, что вам понравится и что не понравится в лучших редакторах изображений на данный момент.

Reve Art: Швейцарский нож, который думает

Reve полностью преобразился с момента своей предварительной версии. Переработка интерфейса отражает фундаментальный сдвиг в подходе — вместо того, чтобы функционировать как еще один генератор или редактор изображений, Reve работает как ИИ-помощник, который прекрасно справляется с визуальными задачами.

Уникальной функцией модели является ее способность просматривать интернет и интегрировать реальные элементы в генерации.

Например, когда было предложено включить логотип Google в изображение, а затем заменить его логотипом Decrypt, Reve не выдала приближенную версию. Модель нашла в интернете реальный логотип Decrypt, поняла композиционный контекст и бесшовно встроила его в существующее изображение. Никакой ручной загрузки, никаких эталонных изображений, никаких молитв ИИ-богам.

Эта возможность веб-браузинга решает фундаментальное ограничение традиционных моделей, которые не могут реально просматривать интернет для контента. Обучение каждому логотипу, фразе или общественной фигуре потребовало бы заглатывания всего интернета — что невозможно. Reve обходит это, запрашивая конкретную информацию по мере необходимости, гарантируя точность без раздутых наборов данных для обучения.

Модель также отлично справляется с художественным разнообразием, создавая изображения в различных стилях с большей точностью, чем ее конкуренты. В то время как другие стремятся к фотореализму, Reve максимально использует творческое выражение. Скорость остается впечатляющей, и сочетание генерации и редактирования ощущается поистине единым целым, а не сколоченным вместе.

Nano Banana: Король консистентности с консервативной чертой

Gemini 2.5 Flash Image от Google — универсально известный как Nano Banana после его вирусного никнейма в сообществе — стал золотым стандартом для консистентности персонажей. Модель демонстрирует почти сверхъестественную способность понимать характеристики объектов и точно передавать их в различных сценах и контекстах.

Для всех, кто редактирует фотографии с конкретными персонажами, это идеальная модель. Традиционное редактирование ИИ создает изображения с нуля, что делает вмешательство ИИ очевидным через тонкие искажения и несоответствия. Nano Banana минимизирует эти знаки, производя редактирования, которые сохраняют целостность оригинального субъекта.

Архитектурный фокус модели на поддержании идентичности объектов значит, что размещение одного и того же персонажа в разных сценах, демонстрация продуктов под разными углами или обеспечение согласованности активов бренда становится тривиально простым. Google интегрировал визуальные способности мышления, которые позволяют модели понимать не только, что генерировать, но и почему определенные элементы должны оставаться неизменными.

Однако Nano Banana имеет серьезные ограничения. Цензура довольно агрессивна — даже простые мемы с конфликтующими мультяшными животными вызывают предупреждения о контенте. Фильтры безопасности Google фиксируют заблокированные выходы в учетных квотах пользователей, что означает, что эксперименты становятся дорогими. Модель отказывается выполнять изменения, казалось бы, наугад, иногда отвергая безобидные запросы, которые не нарушают политику по контенту.

Творческая гибкость страдает под этими ограничениями. Пользователи, требующие множества итераций или обширных генерационных сессий, быстро сталкиваются с квотовыми ограничениями, принуждая апгрейд до про ($20) или ультра ($250) подписок. Сочетание ограниченных выходов и настороженной цензуры создает разочаровывающий опыт для всех, кто стремится к творческим границам.

Qwen Omni Flash: Мастер многоэлементных ситуаций

Qwen 3 Omni Flash от Alibaba великолепен в сложных многоэлементных сценариях. Загрузите изображение объекта, добавьте ссылку на позу и смотрите, как модель одновременно обрабатывает оба контекста. Хотя черты лица могут немного отклоняться, модель уважает композиционные требования, где другие терпят неудачу.

Это определенно лучшая модель, если ваши вводы требуют элементов из разных изображений.

Ограничения контента не так строги, как у Nano Banana. Модель позволяет больше творческой свободы, чем предложение Google, сохраняя при этом основные руководящие принципы безопасности. Аллокация кредитов также более щедрая — перерывы в 12 часов против 24 часов ожидания у Nano Banana означают более быстрые циклы итерации.

Консистентность персонажей остается слабой точкой. Она очень хороша, да, но не так последовательна, как Nano Banana. Хотя Qwen прекрасно справляется со сложными сценами, поддержание точной идентичности объекта в различных генерациях оказывается сложной задачей.

Модель жертвует абсолютной точностью ради композиционной точности — что является занятным обменом для определенных рабочих процессов, но может вызвать разочарование для других.

Локальные альтернативы: Сила против доступности

Если вы хотите полного контроля и автономии над вашими генерациями, тогда локальный вариант — это путь. Однако будьте осторожны: вам понадобится довольно мощное оборудование, если вы решите взять дело в свои руки и хостить свои собственные модели.

Qwen Image Edit — это удобный локальный вариант для новичков. Естественные, надежные редактирования делают его идеальным для работы с множеством изображений и тонкими фотоправками. Открытая природа означает, что у вас есть полный контроль над контентом и обработкой, хотя вычислительные требования — значительный VRAM и мощность обработки — ограничивают доступность.

На втором месте по качеству стоит старый добрый Flux Kontext. Художники хвалят его качество выхода в динамических сценариях, особенно для замены фона и переходов стиля. Работая на картах с 6 ГБ VRAM с высокой квантизацией, он оказывается удивительно доступным, а обширные ресурсы сообщества обеспечивают решения практически для любого рабочего процесса.

Это будет, безусловно, лучший и самый дешевый локальный и нецензурированный вариант для энтузиастов, чтобы поиграть. Это также упрощает внедрение сложных потоков работы, так что пользователи могут иметь крайне детальный уровень контроля над изменениями и редактированиями, которые они хотят сделать в своих изображениях.

Местное преимущество становится ясным для контента NSFW или чувствительных потоков работы. Никаких API-ограничений, никаких фильтров контента, никаких квот на использование — только чистая вычислительная мощность, определяющая возможности.

Хотя она может быть не самой точной с точки зрения консистентности объектов, некоторые хорошие инженерные подсказки и несколько разных итераций могут помочь. Но если вы решите использовать эту модель локально в рабочем процессе ComfyUI, возможно, вы достаточно продвинуты, чтобы знать обо всех плагинах и ресурсах, которые могут сделать эти модели такими же мощными, как современные модели, предлагаемые гигантами ИИ.

Так что с помощью специальной обученной LoRA, узла ReActor для замены лиц и немного controlnets здесь и там, вы можете получить изображение, которое точно соответствует тому, что у вас на уме.

Тестирование моделей

Вот некоторые сравнения, которые лучше всего демонстрируют сильные и слабые стороны моделей.

Многоэлементное редактирование:

Визуальный ввод:

Подсказка: женщина из рисунка 2 смотрит на камеру, позируя как на рисунке 1. Она сидит на диване. Сохраните все черты лица женщины.

Выходы: Анализ модели: Reve: Хорошо справляется с интеграцией ссылок, особенно когда контент нужно взять из реальных данных. Очень хорошо обрабатывает композиционные требования. Однако не смогла передать позу из визуального ввода. Nano Banana: Уверенно сохраняет идентичность персонажа, но не справляется с объединением нескольких элементов ссылок. Поза не была учтена, и она была менее последовательна, чем Reve. Qwen Omni Flash: Лучшая здесь. Эта модель справляется с мультиэлементным смешиванием и контекстным пониманием лучше всего. Она эффективно обработала и главное изображение, и ссылку на позу, с выше среднего точностью в объединении вводов.

Победитель: Qwen Omni Flash — лучший в управлении и точном смешивании сложных, многоэлементных инструкций.

Консистентность персонажей:

Визуальный ввод:

Подсказка: Сделайте так, чтобы двое объектов позировали вместе.

Выходы: Анализ модели: Reve: Очень хорошо в композиции, но не всегда лучшая с строгой консистентностью лица/идентичности через редактирования. Nano Banana: Лучше всего здесь. Устанавливает стандарт для идентичности персонажа во время генераций. Сохраняет согласованные детали для обоих объектов, даже в различных контекстах или позах. Qwen Omni Flash: Консистентность персонажа может быть не такой непоколебимой, как у Nano Banana. Генерации не удалось отобразить ссылочное изображение.

Победитель: Nano Banana — он непревзойденен в поддержании идентичности персонажа и деталей по сценам.

Творчество/недостоверность:

Визуальный ввод:

Подсказка: Превратите это в эпический Ван Гог. Сделайте мужчину медитирующим и держащим биткойн.

Выходы: Анализ модели: Reve: Лучше всех здесь. Это может быть более субъективным, но по нашему мнению, Reve превосходит в художественном разнообразии и творческих интерпретациях. Фокус движка на максимизации выражения с использования разных стилей. Это также наиболее последовательный — что означает, что он предоставляет хорошие результаты большую часть времени. Nano Banana: Хороша с переносом стиля, но, как правило, стремится к большей безопасности, применяет более строгие фильтры и может быть не такой гибкой или креативной, как Reve. Лицо, по сути, является копией реалистического изображения, а не художественного представления. Qwen Omni Flash: Сильные композиционные способности, но креативность и стилизация уступают Reve. Субъективно, выход был не так хорош, как у Reve, но все же на порядок лучше, чем у Nano Banana.

Победитель: Reve — лучший выбор для творческих, художественных или нелитеральных преобразований.

Необычные элементы (не в обучающем наборе модели)

Визуальный ввод:

Подсказка: измените логотип Google на логотип Decrypt.co.

Анализ модели: Reve: Лучше всех здесь. Использует веб-браузинг, чтобы получить фактический логотип, обеспечивая реальную точность, а не пытаясь фантазировать или угадывать из своего обучающего набора данных. Nano Banana: Недостаток возможности получать активы в реальном времени, так что он может подменить логотип на общий или схожий из своего набора данных. Qwen Omni Flash: То же самое, что и у Nano Banana. Модель не имеет живого веб-поиска; будет пытаться приблизиться на основе знаний из набора данных.

Победитель: Reve — он уникально подходит для вставки новых элементов, обращаясь за реальными ссылками по запросу.

Вердикт: соответствие моделей рабочим процессам

Reve подходит творческим профессионалам, которым нужна универсальность без технической сложности. Способность к веб-браузингу делает его незаменимым для брендовой работы, требующей точных логотипов или актуальных ссылок. Маркетинговые команды, графические дизайнеры и создатели контента, которые ценят скорость и творческое многообразие выше абсолютного фотореализма, найдут Reve незаменимым.

Nano Banana принадлежит потокам, требующим неизменной консистентности. Фотографы продуктов, поддерживающие каталог, дизайнеры персонажей, которым нужны стабильные ссылки в разных сценах, и разработчики, создающие приложения для пользователей, где важна безопасность — эти пользователи готовы терпеть ограничения ради выгоды от консистентности.

Qwen Omni Flash обслуживает студии, работающие со сложными, многослойными композициями. Способность модели справляться с множеством элементов, сохраняя приемлемую скорость генерации, делает ее идеальной для концепт-артов, создания раскадровок и всех, кто строит сцены вместо изолированных объектов.

Локальные решения, такие как Flux Kontext и Qwen Image Edit, привлекают пользователей с высокой нагрузкой с конкретными требованиями или пользователей, ожидающих выполнить большое количество редактирований и итераций без какого-либо бюджета. Независимые художники, требующие полного творческого контроля, люди, желающие редактировать изображения в «научных целях», и разработчики, создающие специализированные приложения — эти пользователи принимают бремя инфраструктуры ради абсолютной свободы.

Еще одним достойным соперником является Seedream v4 от Bytedance. Она довольно конкурентоспособна, и некоторые хвалят ее как убийцу Nano Banana. Однако опции тестирования бесплатно нет, из-за чего мы исключили ее из этого списка.

Трансформация от технической сложности к простоте естественного языка демократизировала профессиональное редактирование изображений. Модели теперь конкурируют не по своей способности к обработке, а по специализации, каждая занимает нишу, в которой она преуспевает. Учебники по инженерии подсказок могут быть списаны. Будущее говорит на простом английском.