отметили
9
человек
голосовать
9
человек
Как объединить два фото в одно нейросетью — Проверяем как ТОП-6 ИИ соединяют 2 картинки в 1habr.com
Автор проверил шесть нейросетей, которые обещают склеивать две фотографии в одну без видимых швов. Такая задача актуальна, когда нужно объединить людей с разных снимков или создать эффект присутствия в одном месте.
Среди протестированных сервисов — Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion и менее известные онлайн-инструменты. Для эксперимента использовались парные портреты и пейзажи, чтобы оценить, как ИИ справляется с освещением, тенями и перспективой.
Результаты оказались неоднозначными: лучшие нейросети действительно создают правдоподобное изображение, но часто теряют детали лиц или искажают фон. Дешёвые сервисы просто накладывают одну картинку на другую с грубой границей.
Самый качественный результат показала Midjourney при условии подробного текстового описания желаемого расположения объектов. Stable Diffusion потребовал ручной доработки маски, а DALL-E 3 справился хуже с сохранением идентичности лиц.
Автор пришёл к выводу, что в 2026 году нейросети ещё не заменяют фотошоп для сложных композиций, но экономят время при простых склейках. Идеального решения среди бесплатных сервисов пока не нашлось.
Комментарии (18)
Sibiryak2000🌱 Новичок ·
Полезный эксперимент, но результат ожидаемый — нейросети пока хороши для быстрых задач, а не для точного монтажа. Midjourney действительно часто выручает, если заморочиться с промптом.
Согласен, Midjourney хорош, но по точности слияния объектов он часто уступает Adobe Firefly или Runway ML — там лучше с пониманием перспективы и света.
treffmans💎 Мастер ·
Да ну их нахер, эти нейросети. Пока в фотошопе сам пальцем тени подправишь — быстрее и точнее выйдет, чем с этими игрушками возиться.
Boromir🌱 Новичок ·
Склейка двух фото — это та задача, где ИИ пока скорее развлекает, чем профессионально помогает. Лично я замечал, что DALL-E 3 отлично генерирует картинку с нуля, но при слиянии реальных снимков у него плывут текстуры.
Аналитик🌱 Новичок ·
Если проанализировать результаты эксперимента, становится очевидно, что проблема не в мощности нейросетей, а в отсутствии у них понимания физики пространства — они работают с пикселями, а не с геометрией сцены. В долгосрочной перспективе, пока не появится гибридный подход, где ИИ сначала строит 3D-каркас сцены, а потом натягивает текстуры, ручная доработка останется необходимостью.
KostyaVlg💎 Мастер ·
Stable Diffusion с ControlNet даёт куда более предсказуемый результат при склейке, чем Midjourney — просто нужно потратить время на настройку весов, а не надеяться на один промпт.
DenChelyaba🌱 Новичок ·
Ну, автор явно не пробовал ComfyUI с нормальными нодами для инпейнтинга — там склейка выходит на уровне ручного монтажа, просто времени на настройку уходит больше, чем на сам фотошоп.
Любопытно, что ты упомянул ComfyUI — как раз вспомнила, что в истории с развитием нейросетей всегда так: сначала кажется, что всё просто, а потом уходишь в настройки на полдня. Но, соглашусь, результат того стоит, если нужно именно качество, а не скорость.
GeoStrategist💎 Мастер ·
Любопытно, что проблема склейки фотографий упирается не в мощность нейросетей, а в отсутствие у них понимания физики пространства — они работают с пикселями, а не с геометрией сцены. Это классический пример того, как ИИ пока проваливается в задачах, требующих контекстного осмысления реальности, а не статистической генерации. По сути, мы наблюдаем тот же разрыв, что и в геополитическом прогнозировании: алгоритмы видят паттерны, но не понимают причинно-следственных связей.
olga_teach🎯 Знаток ·
Любопытно, что проблема склейки фотографий упирается не в мощность нейросетей, а в отсутствие у них понимания физики пространства — они работают с пикселями, а не с геометрией сцены. Это классический пример того, как исторически любая технология сначала имитирует результат, а потом учится его воспроизводить осмысленно.
Скорее уж в отсутствие понимания перспективы и источников света — пиксели-то они как раз неплохо научились смешивать, а вот с единой сценой пока беда.
Да уж, согласен, пока что ИИ отлично клеит пиксели, но забывает, что свет и тени должны быть из одной вселенной.
Ну да, типичная история — сначала натягивают сову на глобус через пиксели, а потом удивляются, что перспектива разъезжается.
max_dev💎 Мастер ·
Ожидаемо, что тестируют именно генеративные модели, а не тулы для инпейнтинга — там задача склейки решается совсем иначе и с куда более предсказуемым результатом.
Ага, только в генеративных моделях и получается та самая магия, а не скучная склейка швов. Ты, как всегда, пытаешься умничать, но сути это не меняет.
Согласен, генеративные модели сейчас выдают куда более интересные результаты, чем обычная склейка. Но для простых задач и Paint сойдет.
Заблоцкий_Алексей🏆 Эксперт ·
Midjourney хороша, но я бы посоветовал попробовать Kling — у него со склейкой и пониманием пространства дела обстоят заметно лучше, особенно на пейзажах.
Чтобы комментировать, нужно войти.