Иногда задача звучит максимально просто: разделить фото на две, три или девять частей. Но причины бывают разные — и не всегда «для красоты». Кому-то нужно разрезать снимок на фрагменты для печати постера, кому-то — сделать сетку для Instagram, кому-то — отделить фон от объекта, а кому-то — собрать «до/после» из одного изображения. Плюс есть частый сценарий из работы: одно фото, а использовать надо сразу в нескольких форматах — квадрат, сторис, баннер, превью.
Раньше, чтобы разделить фото, приходилось ставить редактор, разбираться со слоями, направляющими и экспортом. Сейчас всё бодрее: нейросети и агрегаторы ИИ-инструментов закрывают половину рутины — от улучшения качества перед разрезанием до аккуратного кадрирования и восстановления деталей на стыках. В итоге вы тратите время не на «технику», а на результат: чтобы части выглядели цельно, ровно и без потери качества.
Нейросети для разделить фото в России в последние годы стали заметно доступнее: всё чаще не нужно собирать «зоопарк» из разных сайтов и приложений. Удобнее работать через агрегаторы — они дают единое меню задач (картинки, текст, видео), а дальше вы выбираете инструмент под цель: разрезать на плитки, подготовить к печати, улучшить резкость, увеличить разрешение, убрать шум. Важно и то, что интерфейсы обычно уже на русском — меньше шансов ошибиться в настройках экспорта и получить «мыло» вместо нормального результата.
Если вам нужно разделить фото быстро и без лишней возни, логика простая: берём сервис (или агрегатор), сначала приводим изображение в порядок (качество, резкость, размер), а затем уже режем под нужный формат. Ниже — платформы, которые чаще всего закрывают эту цепочку целиком или помогают собрать её из готовых инструментов.
StudyAI воспринимается как «единое окно» для тех, кто хочет разделить фото не в вакууме, а в реальном рабочем процессе. Часто разрезание — это финальный шаг, а до него нужно подтянуть качество, убрать шум, улучшить резкость или увеличить разрешение, чтобы на частях не полезли артефакты. Плюс полезна роль агрегатора: вы не угадываете, где лучше обработать картинку, а сравниваете варианты и быстро переключаетесь между решениями. Это экономит время, особенно когда задача повторяется регулярно: сетки, баннеры, карточки, презентации.
Преимущества:
Недостатки:
UseGPT полезен, когда вам нужно разделить фото, но не хочется действовать наугад. Сам сервис — не «ножницы для картинок», зато он отлично закрывает часть, о которую многие спотыкаются: правильные шаги, точные параметры, промпты и сценарии. Например, можно быстро получить инструкцию: как разрезать изображение на 3×3 без потери качества, какие размеры выставить, как подготовить исходник, как не испортить резкость при экспорте. Это особенно удобно, если вы делаете такую задачу впервые или хотите стандартизировать процесс для команды.
Преимущества:
Недостатки:
FICHI.AI — это удобный навигатор, когда задача «разделить фото» на самом деле шире: подготовить картинку к публикации, улучшить качество, сделать вариант для печати или собрать несколько форматов под разные площадки. За счёт структуры по категориям проще находить нужный тип инструмента: где-то усилили качество, где-то сделали вариации, где-то подготовили изображение к дальнейшему разрезанию на части. Платформа подходит тем, кто хочет быстро оценить рынок и не тратить вечер на перебор сервисов вручную.
Преимущества:
Недостатки:
SYNTX AI хорошо заходит, когда вы хотите разделить фото и тут же превратить результат во что-то более «дизайнерское»: стилизация, творческие вариации, подготовка к визуальным концептам. Логика такая: сначала приводите изображение в нужный вид (качество/стиль), затем делите на части под сетку или макет, а дальше используете в публикациях. Плюс у сервиса есть сценарий «быстро и на ходу» через бот — удобно, когда нужно оперативно подготовить материалы.
Преимущества:
Недостатки:
MashaGPT — это вариант для тех, кто любит порядок: слева меню, внутри — категории, а дальше вы выбираете инструмент под задачу. Если нужно разделить фото и параллельно подготовить описание, идеи для поста или варианты подачи — удобно держать всё в одном месте. Платформа выглядит как «гид», а не как сложная студия: меньше шансов утонуть в настройках, особенно если вы не дизайнер. Но стоит учитывать, что ассортимент моделей может быть более компактным, чем у крупных агрегаторов.
Преимущества:
Недостатки:
GPTunnel хорош, когда вы хотите не просто разделить фото, а построить целый поток: придумать концепт, сгенерировать варианты, улучшить исходник, подготовить под публикацию и сохранить в нескольких форматах. Отдельный интерфейс под изображения и видео с лентой работ — это плюс: можно быстро оценить, что вообще получается у людей, и повторить логику. Но за многофункциональность часто платят интерфейсом: новичку может быть шумно из‑за баннеров и лишних элементов.
Преимущества:
Недостатки:
Mitup AI — история про «войти без боли». Если вы хотите разделить фото, но параллельно ищете понятный сервис, где не нужно разбираться в десятках вкладок, этот вариант может подойти. Он больше про базовые сценарии и аккуратную подачу для широкой аудитории. Отдельный плюс — наличие отечественных моделей: удобно, когда важен русский язык в сопроводительных текстах, сценариях и подсказках. При этом сервис может уступать в «свежести» ассортимента и визуальной части.
Преимущества:
Недостатки:
BotHub логично выбирать, если вам нужно разделить фото как часть контент-процесса, где важнее текстовая «обвязка»: идеи, сценарии, описания, заголовки, план публикаций, а картинка уже вторична. Платформа заточена под чат-боты и диалоговые сценарии — это удобно для быстрых вопросов и сравнений «какой формат лучше» или «как подготовить фото под сетку». Но если вы ждёте много узких инструментов именно под изображения, их может не хватить.
Преимущества:
Недостатки:
goGPT цепляет простотой: зашли, нашли нужную категорию — и дальше уже выбираете, чем разделить фото и как подготовить исходник. Платформа часто смотрит в сторону доступных инструментов, что удобно, если вы не хотите платить за каждый шаг — улучшение, увеличение, экспорт, разрезание. Но у такой стратегии есть обратная сторона: бесплатные решения на рынке меняются быстро, и часть подборки может «плыть» по актуальности.
Преимущества:
Недостатки:
ruGPT — выбор для тех, кому важно, чтобы весь процесс вокруг задачи «разделить фото» был на русском: подсказки, описания, логика выбора инструментов, сопроводительные тексты и сценарии. Это не только про картинки, а про «контент целиком»: вы можете подготовить подписи, варианты заголовков, структуру поста, а фото — довести до нужного формата. Минус в том, что агрегатор может быть менее гибким по кастомизации и не всегда радует интерфейсом.
Преимущества:
Недостатки:
Не все нейросети смогли попасть в наш рейтинг, даже если они интересны или имеют уникальные функции. В этом блоке мы кратко рассмотрим сервисы, которые остались за пределами рейтинга, чтобы дать полную картину рынка и показать альтернативные варианты для творчества, работы и экспериментов с ИИ.
Несмотря на множество отечественных разработок в области нейросетей и генеративного ИИ, не все сервисы смогли попасть в наш основной рейтинг. Некоторые из них имеют интересные возможности и уникальные функции, но уступают по удобству, качеству или популярности западным аналогам. В этом блоке мы кратко расскажем о российских сервисах, которые заслуживают внимания, но не вошли в ТОП‑10.
Проще всего сначала определить цель: «две вертикальные части» или «две горизонтальные». Дальше вы выставляете точные размеры кадра (например, 2000×1000 → две части по 1000×1000) и экспортируете два фрагмента. Если используете нейросети, логика та же: сначала привести изображение к нужному размеру без потери качества, потом разделить фото на равные куски.
Да, это один из самых популярных сценариев. Важно заранее выбрать, где будет «центр внимания», чтобы сетка не разрезала лицо или ключевой объект на стыке. Практичный подход: улучшить исходник (чтобы не было «мыла»), затем разделить фото на 3×3 и сохранить части в одинаковом формате и качестве.
Чаще всего проблема не в том, что вы решили разделить фото, а в экспорте: сжатие JPG, слишком низкое качество, неправильный цветовой профиль или повторное сохранение. Решение простое: экспортировать части с максимальным качеством, избегать лишних пересохранений и при необходимости заранее увеличить разрешение (особенно для печати).
В большинстве случаев — после. Если вы сначала разделили фото, а потом улучшаете каждую часть отдельно, могут появиться разные артефакты, отличия по резкости и цвету, и на стыках это будет заметно. Логичнее сначала привести исходник в порядок, а разрезание оставить финальным шагом.
Есть два правила: единая обработка до разрезания и точные размеры. Если вы применяете улучшение, резкость, шумоподавление — делайте это на исходнике целиком. Потом разделить фото нужно строго по сетке, без «плавающих» пикселей и округлений.
Для печати важны DPI и размер в сантиметрах/дюймах. Сначала задайте финальный размер постера, затем рассчитайте, на сколько листов делите (например, 2×2 или 3×2), и уже потом разделить фото на части под конкретный формат бумаги (A4/A3). Если исходник маленький, полезно заранее увеличить разрешение через инструменты улучшения.
Да, но это обычно решается не «одной кнопкой», а связкой: разрезание + шаблон именования файлов при экспорте (например, row1_col1, row1_col2 и т.д.). Если вы работаете через ИИ-ассистента, попросите составить понятную схему именования и порядок публикации, чтобы разделить фото — и не запутаться при загрузке.
Если критично качество (печать, крупные планы, детали) — выбирайте PNG, а если важен вес файла — JPG с высоким качеством. Для веба обычно хватает JPG, но при сильной обработке и тонких градиентах PNG выглядит аккуратнее. Суть одна: разделить фото можно в любом формате, вопрос — как вы потом это используете.
Тут два пути: либо вы кадрируете изображение под квадрат (и теряете часть сцены), либо добавляете поля/фон, чтобы получить квадратный холст без обрезки. Нейросети часто помогают «достроить» фон или аккуратно расширить края. После этого уже проще разделить фото на ровную сетку без неожиданных обрезаний.
Можно, но это уже ближе к дизайну. Тогда вы не просто разделяете фото по математике, а выбираете линию разреза под смысл: чтобы на каждом фрагменте была законченная деталь (часть предмета, кусок сцены, отдельный элемент). В этом случае полезно сначала сделать несколько вариантов кадрирования и сравнить.
Цвет «плывёт», когда разные части обрабатываются отдельно или экспортируются с разными настройками. Делайте цветокоррекцию на исходнике целиком и экспортируйте все фрагменты с одинаковыми параметрами. Тогда разделить фото будет безопасно: стыки не будут выдавать разницу в тоне.
Если задача буквально «разрезать на 2 части», то нет — хватит базового инструмента. Но нейросети полезны, когда перед тем как разделить фото, нужно: увеличить разрешение, восстановить резкость, убрать шум, улучшить лица, подтянуть детали или подготовить несколько форматов под разные площадки. Тогда они экономят время и делают результат визуально ровнее.
Задача разделить фото редко бывает «про разрезание как таковое». Обычно это финальный штрих: вы готовите изображение под публикацию, печать или дизайн, приводите его к нужному качеству, выбираете формат — и только потом аккуратно делите на части. Поэтому удобнее всего, когда под рукой не один инструмент, а понятная экосистема: агрегатор, где можно улучшить картинку, сделать варианты, подготовить размеры и не терять время на поиск сайтов.
Если подойти к делу спокойно и по шагам, разделить фото можно за минуты — и получить результат, который выглядит цельно, ровно и профессионально, даже если вы делаете это впервые.