В первой статье цикла мы гоняли по нашим тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro, в третьей спустились в средний класс, а в четвёртой вывели на ринг китайские флагманы. В комментариях к прошлой части нас спросили о том, что происходит этажом ниже: флагманы флагманами, а работать людям приходится на моделях попроще. Справедливо. Сегодня спускаемся на пару ступеней ниже.

Словосочетание «Нейросетевая обработка фото» звучит красиво и технологично. А кое-кто от неё уже даже устал, ибо ассоциирует её с потоком нейрослопа.

Но вот проблема. Что вообще значит обработать фото нейронкой? Слово «нейросеть» здесь слишком общее понятие, сродни слову «электромотор». А последний, как известно, работает и в электромобиле, и в зубной щётке.

В предыдущих двух частях мы очень подробно погрузились в теорию и разобрали, как вообще ИИ работает с изображением и какие у этого есть подводные камни. В этой статье мы чуть всплывём из глубины теорий и посмотрим на то, как решаются реальные задачи.

Для иллюстрации всего описанного я буду использовать фото, которые сделал сам в разные года. Кроме того, мне помогут несколько ИИ-инструментов. В моём арсенале примерами послужат Adobe Photoshop и его дополнение Camera Raw, плагины PortraitPro и Retouch4me, а также перспективная разработка Evoto.

Важно! Это не самоучитель по этим инструментам и уж точно не подборка «что нужно молодому нейросетевому художнику». В этой статье мы классифицируем реальные инструменты по принципу их работы. А ПО из списка выше поможет нам проиллюстрировать работу.

Итак. Что общего у шумодава и дорисовки? Почему маску проверить легко, а результат генерации — нет? И что за модель, в которую нужно загрузить пять тысяч ваших кадров, прежде чем она начнёт приносить пользу? Все ответы ниже.