11 нейросетей для улучшения качества фото 2025

Готовы ли улучшить свои фотографии до совершенно нового уровня? Нейросети достигли значительного прогресса за последние годы, и теперь они способны творить чудеса с вашим цифровым творчеством. В 2025 году мы ожидаем увидеть еще больше инноваций в сфере редактирования изображений с искусственным интеллектом. Вот 11 лучших нейросетей, которые вам стоит опробовать для улучшения качества ваших фотографий уже сегодня.

Примечание. Учитывайте, что доступность и функции этих нейросетей могут меняться с течением времени.

Удаление шума

Объекты в условиях низкой освещенности часто появляются на фотографиях с шумом - артефактами изображения, которые выглядят как зернистость.

Для устранения шума используйте нейросети, которые автоматически применяют различные алгоритмы шумоподавления, адаптированные к специфике изображения.

Лучшие нейросети для удаления шума:

Topaz Denoise AI

NoiseAI

NoiseGator

VanceAI Image Denoiser

Photolemur

Akvis Noise Buster AI

Aurora HDR

Imagenomic Noiseware

Nik Dfine 2

DxO PureRAW

ON1 NoNoise AI

Улучшение резкости

Для повышения резкости изображений используйте следующие нейросети:

• GFPGAN: восстанавливает детали и уменьшает шум, улучшая общую резкость.
• ESRGAN: устраняет размытие и артефакты, повышая резкость мелких деталей и текстур.
• Real-ESRGAN: усовершенствованная версия ESRGAN, обеспечивающая исключительную резкость и детализацию.
• SRMD: повышает резкость за счет подавления шума и повышения контрастности, что приводит к более четким и детализированным изображениям.
• CUnet: нейросеть на основе сверточных нейронных сетей, сохраняющая края и мелкие детали, в результате чего получаются четкие и детализированные изображения.

Коррекция цвета и экспозиции

Используйте HDR-фотографию для расширения динамического диапазона, что улучшает детализацию как в светлых, так и в темных участках.

Откорректируйте баланс белого для получения естественных цветовых тонов. Теплые цвета сделают изображение уютнее, а холодные подойдут для создания драматического эффекта.

Настройте экспозицию, чтобы выявить детали в переэкспонированных и недоэкспонированных зонах. Избегайте передержки белого и завалов в тенях.

Восстановление поврежденных изображений

Воспользуйтесь нейросетью Image Restoration AI для реставрации давно утраченных или поврежденных фотографий. Эта нейросеть использует передовые алгоритмы машинного обучения для максимально точного восстановления поврежденных фото, даже тех, которые были поцарапаны, порваны или выцвели.

Смена масштаба без потери качества

Лучшей нейросетью для смены масштаба без потери качества является Gigapixel AI. Она использует машинное обучение и алгоритмы масштабирования для повышения разрешения и уменьшения шума на изображениях.

Создание реалистичных изображений

Для генерации реалистичных изображений рекомендуется использовать нейросети с применением генеративно-состязательных сетей (GAN).

GAN состоят из двух сетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые изображения, а дискриминатор определяет, является ли изображение реальным или сгенерированным. GAN обучены так, что генератор постепенно улучшается, создавая все более реалистичные изображения, обманывая дискриминатор.

Вопрос-ответ:

Я слышал о нейросети под названием "ESRGAN". Вошла ли она в список?

Да, нейросеть ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network) включена в список как одна из лучших нейросетей для улучшения качества фото. Она использует метод генеративно-состязательных сетей (GAN) для генерации реалистичных и высококачественных изображений, особенно при увеличении разрешения.

Есть ли среди перечисленных нейросетей бесплатные или с открытым исходным кодом?

Бесплатной нейросетью с открытым исходным кодом из перечисленных в статье является Gradio. Она предоставляет удобный интерфейс для использования нейросетей в браузере, не требуя установки программного обеспечения. Кроме того, некоторые модели, доступные на Gradio, также бесплатны и с открытым исходным кодом, что позволяет пользователям настраивать и улучшать модели самостоятельно.

Какая нейросеть лучше всего подходит для улучшения портретных фотографий?

Для улучшения портретных фотографий рекомендуется нейросеть FaceApp. Она специализируется на манипулировании лицами на изображениях, позволяя корректировать черты лица, освещение и применять различные фильтры. FaceApp использует методы машинного обучения для обеспечения реалистичных и естественных результатов.

Есть ли среди перечисленных нейросетей такие, которые могут создавать фотореалистичные изображения на основе текстового описания?

Да, в список входит нейросеть DALL-E 2, которая способна создавать фотореалистичные изображения на основе текстового описания. Она использует мощные языковые модели и алгоритмы обработки изображений для понимания и генерации визуального контента, соответствующего заданному описанию. Однако DALL-E 2 доступна только для ограниченного круга пользователей, и в настоящее время ее использование регулируется для предотвращения потенциальных злоупотреблений.

Какие из упомянутых нейросетей наиболее подходят для ретуши портретов?

Для ретуши портретов хорошо использовать такие нейросети, как Fotor, PortraitPro и Remini. Они оснащены функциями, специально разработанными для улучшения качества портретных снимков, такими как устранение дефектов кожи, сглаживание морщин и выравнивание тона кожи.