Каким ИИ убрать человека с фото: честный разбор от практика

Недавно приятель прислал мне кадр из поездки в Питер. Снимок был крут, но прямо в центре стояли пара левых человек. Приятелю нужно было убрать их, сам он в этом ничего не понимал. Я открыл софт, выделил фигуры кистью, написал короткий запрос и секунд через пятнадцать отправил готовый результат. Друг очень удивился и спросил, куда делись эти прохожие.

Эта история напомнила мне, как часто новички ждут от технологий чуда. Я сам три года назад совершил глупую ошибку, когда только появились первые генеративные модели. Я отнесся к ним несерьезно, посчитал временной игрушкой. В итоге упустил время, вовремя не изучил обновления и пролетел мимо выгодного контракта в крупном IT-холдинге, где искали специалиста на хорошую зарплату. Рынок меняется быстро, поэтому сейчас я постоянно слежу за софтом и тестирую все новинки, чтобы больше не отставать.

Выбрать подходящий ии убрать человека с фото - задача несложная, если понимать особенности снимка. Убрать лишний силуэт с кадра кажется простым делом. В реальности внутри программы запускается сложный расчет. Когда человек стоит на простом фоне вроде травы или неба, алгоритм справляется изи. Трудности начинаются на текстурных поверхностях вроде брусчатки, кирпичной стены или ступеней. Если просто стереть фигуру, на ее месте останется грязное пятно, которое сразу бросается в глаза.

Технология, которая решает эту проблему, называется инпейнтинг. Нейросеть анализирует пиксели вокруг выделенной области, оценивает направление света, перспективу и дорисовывает фон на месте удаленного объекта. На ровных текстурах простые алгоритмы часто ломают линии, поэтому для работы со сложными кадрами нужны продвинутые модели.

Для чистки кадров я обычно использую четыре модели.

Nano Banana Pro
Это моя основная рабочая лошадка для большинства повседневных снимков. Кодеры из Google заложили в нее алгоритмы с хорошим пониманием контекста. Она отлично подходит для удаления людей с пляжа, парковой дорожки или асфальта.
Тут есть важный нюанс. Не нужно закрашивать силуэт человека строго по контуру. Я всегда захватываю маской на пять-десять пикселей больше, чтобы захватить чистый фон вокруг. Так модель точнее понимает текстуру и не оставляет размытых следов. Тень на земле тоже нужно закрашивать обязательно, иначе на снимке останется темное пятно без видимого источника света.

Sora Image
Ее главное отличие в том, что здесь можно обойтись без закрашивания кистью. Ты просто загружаешь снимок и пишешь текстом, что нужно сделать. Я часто выбираю ее для портретов, когда нужно очистить задний план, но сохранить лицо главного героя без изменений. Модель аккуратно работает с краями и не портит важные детали кадра.

Seedream
Я запускаю его, когда на снимке есть сложная архитектура или четкая геометрия. Простые модели на узорной плитке или кирпичах обычно плывут и создают кривые линии. Seedream держит перспективу ровной. Недавно я убирал человека, который стоял на фоне исторических колонн. Модель продолжила линии колонны без перекосов, хотя я думал, что придется дорисовывать детали вручную.

Flux
Эту модель я беру для коммерческой графики, например, когда готовлю карточки товаров для интернет-магазинов. Flux сохраняет исходное разрешение и не меняет цвета в тех областях кадра, которые мы не выделяли. Для коммерческих снимков это важно, ведь там нужно сохранить оригинальный вид товара без искажений.

Мои клиенты на консультациях часто совершают одну и ту же ошибку. Они начинают работать с ИИ без четкого понимания структуры проекта, вводят короткий запрос вроде «сотри людей» и ждут идеальную картинку. Но нейросети часто ошибаются, они не умеют читать мысли.

Я выработал простую структуру запроса, которая экономит время.

Сначала я пишу, кого нужно убрать, например: «Удали мужчину в черной куртке слева».
Затем указываю, что должно быть на этом месте: «Восстанови текстуру кирпичной стены естественно».
В конце добавляю рамки: «Остальные предметы и цвета оставь без изменений».
Такой подробный промпт дает чистый результат с первого раза.

ИИ работает как обычный софт, которому нужны точные инструкции. Если на снимке толпа перекрывает половину кадра, модель не сможет угадать скрытые детали. Ей придется придумывать фон с нуля, из-за чего могут появиться лишние детали или кривые тени.
В таких ситуациях я советую убирать людей по частям, за два-три прохода.
Если модель ошиблась и нарисовала что-то лишнее, не нужно сбрасывать всю работу. Достаточно выделить маской только этот испорченный участок и запустить генерацию еще раз с уточненным описанием.

Многие новички пытаются освоить генеративные модели самостоятельно методом тыка. Они быстро разочаровываются в качестве и бросают это дело. На самом деле стоит потратить вечер на изучение правил составления промптов, чтобы сразу получать качественные снимки. Генеративные модели вряд ли вытеснят человека из творческих профессий. Они останутся полезными помощниками, которые забирают на себя рутину.

Чтобы попробовать ии убрать людей с фото бесплатно, я советую зайти на платформу Syntx. Там можно протестировать Nano Banana Pro, Sora Image, Seedream и Flux на своих снимках без регистрации на десятках сайтов. Это экономит время и позволяет быстро очистить любой кадр.