Обзор и аналитика возможностей генеративных моделей изображений ИИ в 2025 году

Взрывной рост генеративных моделей изображений

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) представляет собой технологию, способную создавать новое, оригинальное содержание, включая высококачественный текст, изображения, видео, аудио и синтетические данные всего за несколько секунд.Эта форма искусственного интеллекта претерпела стремительную эволюцию, кардинально изменив способы взаимодействия машин с людьми и их понимание.В отличие от традиционных систем ИИ, которые лишь классифицируют или анализируют существующие данные, генеративные модели обладают уникальной способностью к созданию совершенно нового контента.

Стремительный прогресс в области генеративных моделей изображений

Особое влияние на общество оказал стремительный прогресс в области генеративных моделей изображений. Именно благодаря их возможностям большинство людей на планете узнало о нейросетях. Способность этих моделей превращать текстовые описания в визуальные образы поражает воображение и открывает беспрецедентные возможности для творчества и инноваций. Параллельно с моделями изображений развивались и генеративные языковые модели.Однако подробный обзор этой области является темой для отдельной статьи, поскольку сам по себе представляет обширный и многогранный предмет для изучения.

Первые шаги и прорыв в развитии генеративного ИИ изображений

Первые шаги в развитии генеративного ИИ были связаны с созданием чат-ботов в 1960-х годах. Однако настоящий прорыв произошел в 2014 году с появлением концепции генеративно-состязательных сетей (GAN), что позволило генеративному ИИ достичь уровня, на котором стало возможным создание изображений, видео и аудио, кажущихся подлинными записями реальных людей. Этот период ознаменовал собой переход от простых текстовых взаимодействий к созданию сложного визуального контента, что, вероятно, оказало более сильное психологическое воздействие на широкую публику и способствовало быстрому росту интереса к нейросетям.

История развития генеративных моделей изображений

Хотя самые ранние попытки создания изображений с использованием ИИ относятся к 1970-м годам, значительный прогресс в этой области долгое время оставался незначительным. В 1960-х и 1970-х годах проводились фундаментальные исследования в области компьютерного зрения и разрабатывались базовые модели распознавания образов. Однако настоящий прорыв произошел с появлением генеративно-состязательных сетей (GAN) в 2014 году, разработанных Яном Гудфеллоу и его коллегами.

Метод генеративно-состязательных сетей (GAN)

GAN представляют собой архитектуру нейронных сетей, состоящую из двух конкурирующих частей: генератора, создающего изображения, и дискриминатора, оценивающего их подлинность. Эта соревновательная модель обучения позволила значительно повысить качество генерируемых изображений.

Другие генеративные методы

Примерно в то же время стали развиваться и другие генеративные методы, такие как вариационные автокодировщики (VAE) и диффузионные модели. Диффузионные модели работают по принципу постепенного добавления шума к обучающим данным с последующим обратным процессом шумоподавления для восстановления исходных данных. Важную роль в развитии GAN и последующих достижений сыграли глубокое обучение и сверточные нейронные сети (CNN), которые обеспечили основу для обработки и анализа изображений.

Успешный переход к более сложным архитектурам глубокого обучения

Таким образом, история развития генеративных моделей изображений демонстрирует переход от ранних, менее успешных попыток к использованию сложных архитектур глубокого обучения, таких как GAN и диффузионные модели. Этот эволюционный процесс был ключевым для достижения современного уровня реалистичности и детализации в генерируемых изображениях. Примечательно, что основные прорывы в этой области произошли относительно недавно, что подчеркивает стремительный темп инноваций в сфере искусственного интеллекта.

Пионеры индустрии генеративных моделей изображений

Вклад Дэвида Хольца и Midjourney

Дэвид Хольц является основателем Midjourney, независимой исследовательской лаборатории, созданной в 2021 году. До основания Midjourney Хольц был сооснователем Leap Motion, компании, занимающейся разработкой технологий распознавания жестов. Midjourney запустила свою программу генерации изображений на основе ИИ в феврале 2022 года, и с тех пор она быстро развивалась, предлагая пользователям все более совершенные версии своей модели.

Одной из ключевых особенностей Midjourney является использование платформы Discord для взаимодействия с пользователями и формирования сообщества. Такой подход позволил компании быстро собирать обратную связь и оперативно улучшать свой продукт. Целью Дэвида Хольца было демократизировать процесс создания изображений, сделав его доступным и простым для каждого.

Примечательно, что компания Midjourney достигла прибыльности относительно быстро после своего запуска. Вероятно, предыдущий опыт Хольца в технологическом секторе и его понимание важности сообщества сыграли значительную роль в быстром успехе Midjourney. Его репутация в Кремниевой долине, подкрепленная опытом работы в Leap Motion, вероятно, облегчила доступ к необходимым ресурсам, таким как графические процессоры, а выбор платформы Discord в качестве основной платформы способствовал быстрому распространению и вовлечению пользователей.

По состоянию, на момент написания статьи, компания уже выпустила модель Midjourney V7, которая доступна в рамках альфа-тестирования. Хотя, в основном, пока используется версия V6.1.

Вклад и инновации OpenAI (DALL-E, GPT-3)

Компания OpenAI также внесла существенный вклад в развитие генеративных моделей изображений. В январе 2021 года OpenAI анонсировала DALL-E, модель, способную генерировать изображения на основе текстовых описаний. DALL-E была разработана с использованием модифицированной версии языковой модели GPT-3, что позволило ей интерпретировать как текстовые, так и визуальные данные.

В 2022 году была выпущена DALL-E 2, отличающаяся улучшенным разрешением и архитектурой. В октябре 2023 года OpenAI представила DALL-E 3, которая была интегрирована в ChatGPT и обладала улучшенным пониманием нюансов и деталей в текстовых запросах. Сама модель GPT-3, разработанная в 2020 году, представляет собой большую языковую модель, которая послужила основой для обработки текста в DALL-E. Сила OpenAI заключается в комплексном подходе к развитию ИИ, объединяющем мощные языковые модели серии GPT с инновационными моделями генерации изображений серии DALL-E, которые используют достижения друг друга. Экспертиза OpenAI в области обработки естественного языка позволила создать модели изображений, способные с высокой точностью генерировать визуальные образы на основе текстовых описаний.

Прорыв Stable Diffusion

Еще одним важным игроком на рынке генеративных моделей изображений является Stable Diffusion, разработанная компанией Stability AI и выпущенная в августе 2022 года. В основе Stable Diffusion лежат диффузионные техники, а ее разработка началась с проекта Latent Diffusion. Ключевым отличием Stable Diffusion от DALL-E и Midjourney на начальном этапе была ее открытость и возможность запуска на потребительском оборудовании с умеренными требованиями к графическому процессору. Модель была обучена на обширных наборах данных, таких как LAION-5B.

Stable Diffusion обладает широким спектром возможностей, выходящих за рамки простой генерации изображений по текстовому запросу, включая дорисовку (inpainting) и преобразование изображений по текстовому описанию (image-to-image translation). Модель постоянно развивается, о чем свидетельствуют выпуски новых версий, таких как SDXL и SD 3. Открытый исходный код Stable Diffusion способствовал формированию большого сообщества разработчиков и быстрому появлению множества пользовательских моделей и расширений, что сделало ее высоко настраиваемым и доступным инструментом.

Российский сегмент генеративных нейросетей  изображения

Обзор и анализ Шедеврум (Яндекс)

Компания Яндекс также активно развивает направление генеративных нейросетей, представив проект Шедеврум. Эта нейросеть способна генерировать как текст, так и изображения. Пользователи могут взаимодействовать с Шедеврумом через мобильное приложение и веб-сайт. Важным преимуществом Шедеврума является его бесплатное и неограниченное использование на территории России без необходимости использования VPN.

В марте 2025 года Яндекс представил обновленную линейку визуальных генеративных моделей YandexART 2.5. Самая мощная версия, YandexART 2.5 Pro, стала доступна по платной подписке «Про» в приложении Шедеврум, открывая новые возможности для профессионального использования. Ранее, в феврале 2025 года, в Шедевруме появилась возможность протестировать визуальную модель Janus-Pro-7B от китайской компании DeepSeek. Эти шаги свидетельствуют о стремлении Яндекса к развитию и совершенствованию своих генеративных моделей, а также о готовности внедрять передовые разработки мирового сообщества.

Обзор и анализ Kandinsky (Сбер)

Сбер также активно участвует в разработке генеративных нейросетей, предлагая пользователям модель Kandinsky. Kandinsky способен генерировать изображения, анимацию и видео на основе текстовых запросов. История развития этой модели началась с проекта ruDALL-E XL в 2021 году, который впоследствии эволюционировал в Kandinsky 3.0, представленный в ноябре 2023 года. Одной из особенностей Kandinsky является его ориентация на русскую культуру и фольклор.

В планах на первый квартал 2025 года значится расширение доступности Kandinsky Video и Kandinsky 4.0 Video Flash, предназначенных для генерации коротких видеороликов. Kandinsky 3.0 отличается увеличенной в два раза архитектурой UNet и десятикратно увеличенным текстовым энкодером. Развитие Kandinsky демонстрирует стремление компании «Сбер» создать востребованный на российском рынке ИИ-инструмент с акцентом на национальную идентичность и мультимедийные возможности.

Обзор и анализ OmniFusion (AIRI)

Институт искусственного интеллекта AIRI разработал мультимодальную модель OmniFusion, которая расширяет возможности обработки естественного языка за счет интеграции изображений и, возможно, других типов данных в будущем. В основе OmniFusion лежит большая языковая модель Mistral-7B, а для обработки изображений используется архитектура с двумя энкодерами.

OmniFusion поддерживает как английский, так и русский языки и демонстрирует высокие результаты в задачах, связанных с пониманием визуальной информации на основе текста. Технический отчет и исходный код модели находятся в открытом доступе. Разработка OmniFusion является значимым вкладом в развитие открытых мультимодальных ИИ-моделей, ориентированных на продвинутое понимание связей между текстом и изображениями, что делает ее ценным ресурсом для международного и российского исследовательского сообщества.

Топ Генеративных Моделей Изображений в 2025 Году: Сравнительный Обзор Возможностей

Ожидается, что в 2025 году лидирующие позиции на рынке генеративных моделей изображений займут несколько ключевых игроков, предлагающих разнообразные возможности и ориентированных на различные потребности пользователей.

Модель	Разработчик	Ключевые особенности в 2025 году	Приблизительная стоимость (2025)
Midjourney V7	Midjourney	Улучшенная фотореалистичность и детализация, “NeRF-подобное” 3D-моделирование, инструменты для создания видео из текста, улучшенное понимание запросов, два режима работы (Turbo и Draft).	От $10 в месяц
DALL-E 3 (GPT-4o)	OpenAI	Исключительная точность следования запросам, точная генерация текста на изображениях, интеграция с ChatGPT, редактирование изображений на основе текстовых команд, улучшенное понимание сложных запросов.	$20 в месяц (в составе ChatGPT Plus)
Stable Diffusion 3.5/FLUX.1	Stability AI/Black Forest Labs	Высокое разрешение, универсальность для реалистичных и стилизованных изображений, улучшенное качество деталей и текстур, лучшая консистентность, улучшенная отрисовка текста, широкие возможности кастомизации через различные платформы и инструменты сообщества.	Различные варианты, включая бесплатный
Adobe Firefly	Adobe	Интеграция с приложениями Adobe Creative Cloud, сильная стилистическая консистентность, использование лицензированных данных для обучения, подсказки для запросов, гибкие настройки, потенциально улучшенная фотореалистичность.	От $9.99 в месяц (в составе Adobe Creative Cloud)
Ideogram	Ideogram AI	Высокоточная генерация текста на изображениях, впечатляющая фотореалистичность, отличное следование запросам, цветовые палитры, стили дизайна.	От $8 в месяц
Шедеврум (YandexART 2.5 Pro)	Яндекс	Профессиональный уровень возможностей генерации изображений, потенциально улучшенное качество и функциональность с подпиской Pro.	100 рублей в месяц (для подписчиков Яндекс Плюс)
Kandinsky 4.0 Video	Сбер	Генерация коротких видеороликов (до 12 секунд) по текстовому описанию примерно за 15 секунд.	Ожидается широкая доступность со 2 квартала 2025 года

Сравнение гигантов: анализ сильных и слабых сторон популярных моделей

Анализ ведущих генеративных моделей изображений в 2025 году позволяет выявить их сильные и слабые стороны по ряду ключевых параметров.

Качество изображений

Midjourney V7 часто отмечается за высокое художественное качество и впечатляющую фотореалистичность.

DALL-E 3 демонстрирует отличное качество и детализацию, хотя некоторые пользователи отмечают некоторую “пластиковость” в сгенерированных изображениях.Stable Diffusion 3.5 и FLUX.1 предлагают высокую степень детализации и могут генерировать как реалистичные, так и стилизованные изображения. Adobe Firefly выделяется стилистической консистентностью, а Ideogram – способностью создавать изображения с точным текстом.

Российские модели, Шедеврум

и Kandinsky, также демонстрируют значительный прогресс в качестве генерируемых изображений, особенно с учетом их ориентации на русскоязычную аудиторию и культурный контекст.

Следование запросу

DALL-E 3 обладает выдающейся способностью понимать и точно следовать сложным и детализированным текстовым запросам, включая генерацию текста внутри изображений. Midjourney V7 также демонстрирует улучшенное понимание запросов. Stable Diffusion требует более точных формулировок запросов, хотя и предлагает широкие возможности для тонкой настройки.Ideogram особенно силен в генерации изображений с корректным текстом.

Простота использования

DALL-E 3, интегрированный в ChatGPT, предлагает интуитивно понятный интерфейс.Midjourney использует Discord и веб-интерфейс, которые также достаточно просты в освоении.Stable Diffusion, будучи открытым проектом, имеет множество интерфейсов (например, DreamStudio, AUTOMATIC1111), что может как расширять возможности, так и создавать некоторую сложность для начинающих.Adobe Firefly хорошо интегрирован в экосистему Adobe, что удобно для пользователей, уже знакомых с этими инструментами. Шедеврум и Kandinsky ориентированы на простоту использования для широкой аудитории в России.

Настройка и контроль

Stable Diffusion выделяется широчайшими возможностями для кастомизации и контроля процесса генерации, включая различные параметры, стили и дополнительные функции, такие как дорисовка и дорисовка за границами изображения.Midjourney V7 также предлагает значительный уровень контроля с помощью различных команд и параметров. DALL-E 3 предоставляет возможности редактирования на основе текстовых запросов.

Цена и доступность

DALL-E 3 доступен по подписке ChatGPT Plus. Midjourney предлагает различные тарифные планы по подписке. Stable Diffusion имеет как бесплатные, так и платные варианты использования. Шедеврум в базовой версии бесплатен для пользователей из России, а Kandinsky, как ожидается, будет более широко доступен в 2025 году.

Сильные стороны

• Midjourney V7: Высокое художественное качество и фотореализм, развитые инструменты для стилизации.

• DALL-E 3: Отличное понимание естественного языка и следование запросам, включая генерацию текста.

• Stable Diffusion 3.5/FLUX.1: Гибкость, настраиваемость и открытость, широкий выбор платформ и инструментов сообщества.
• Adobe Firefly: Интеграция с экосистемой Adobe, стилистическая консистентность.
• Ideogram: Высокая точность генерации текста на изображениях.
• Шедеврум: Бесплатность и доступность в России, поддержка русского языка.
• Kandinsky: Ориентация на русскую культуру, развитие возможностей видеогенерации.

Слабые стороны

• Midjourney V7: Отсутствие бесплатного плана.
• DALL-E 3: Некоторые пользователи отмечают “пластиковый” вид изображений.
• Stable Diffusion 3.5/FLUX.1: Может потребоваться определенный уровень технических знаний для использования всех возможностей.
• Adobe Firefly: Может испытывать трудности с фотореализмом.
• Ideogram: Ограниченные возможности тонкой настройки.

Различные модели генерации изображений обладают уникальными преимуществами, что позволяет пользователям выбирать инструмент, наиболее соответствующий их потребностям и предпочтениям. Midjourney часто хвалят за художественное качество, DALL-E 3 – за понимание запросов, а Stable Diffusion – за кастомизацию и доступность. Российские модели, Шедеврум и Kandinsky, предлагают важные преимущества для русскоязычной аудитории благодаря поддержке родного языка и доступности на территории России.

Параллельные Вселенные: Краткий взгляд на развитие генеративных языковых моделей

Развитие генеративных языковых моделей шло параллельно и часто было тесно связано с развитием моделей изображений.Ключевыми вехами в истории языковых моделей стали создание ELIZA, появление рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM), разработка архитектуры Transformer в 2017 году и создание таких моделей, как GPT-1, GPT-2, GPT-3 и GPT-4.

Важно отметить, что архитектура Transformer, изначально разработанная для обработки естественного языка, оказалась чрезвычайно эффективной и для задач генерации изображений, став основой для таких моделей, как DALL-E.Это свидетельствует о синергии в развитии различных направлений генеративного ИИ. Однако подробное рассмотрение истории и современного состояния генеративных языковых моделей выходит за рамки данной статьи и представлено отдельной статьей на сайте.

Перспективы и тенденции генеративных моделей изображений в 2025 году и далее

Наряду с техническим прогрессом возрастает внимание к этическим аспектам использования генеративного ИИ, таким как модерация контента и влияние на художников. В будущем можно ожидать дальнейшего развития мультимодальности, когда модели изображений будут все теснее интегрироваться с другими возможностями ИИ, такими как обработка языка, аудио и 3D-контента.Примером такой тенденции является развитие моделей, способных понимать и обрабатывать различные типы данных, таких как OmniFusion, а также появление функций видеогенерации в Midjourney V7 и Kandinsky 4.0 Video. Генеративные модели изображений продолжат проникать в различные отрасли, включая маркетинг, развлечения и дизайн, открывая новые горизонты для творчества и инноваций.

Заключение

В 2025 году генеративные модели изображений продолжат демонстрировать впечатляющий прогресс. Ожидается дальнейшее улучшение качества изображений, повышение уровня фотореализма, более точная генерация текста на изображениях, развитие возможностей создания видео и расширение контроля пользователей над процессом генерации. Эти модели становятся все более доступными благодаря разнообразию платформ и ценовых вариантов, включая развитие проектов с открытым исходным кодом.

Примечание: Данная статья основана на информации из открытых источников и предназначена для ознакомительных целей.

Источники

1. History of generative AI – Toloka, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://toloka.ai/blog/history-of-generative-ai/
2. Generative artificial intelligence – Wikipedia, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
3. Creating Reality: A Comprehensive History of Text-to-Image and Generative Imaging | by Sudhanva MG | Medium, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://medium.com/@mgsudhanva/creating-reality-a-comprehensive-history-of-text-to-image-and-generative-imaging-598342f1499d
4. Stable Diffusion – Wikipedia, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion
5. Report: Midjourney Business Breakdown & Founding Story | Contrary Research, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://research.contrary.com/company/midjourney
6. A Comprehensive History And Explanation of OpenAI’s DALL-E – TechBehemoths, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://techbehemoths.com/blog/dall-e-history
7. OmniFusion Technical Report – OpenReview, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://openreview.net/forum?id=h7MHQENrHU&referrer=%5Bthe%20profile%20of%20Anton%20Razzhigaev%5D(%2Fprofile%3Fid%3D~Anton_Razzhigaev1)