Сбер представил Kandinsky 6.0 Image – флагманскую модель для редактирования и создания изображений

фото: ПАО Сбербанк

Пользователи ИИ-помощника ГигаЧат получили возможность менять внешний вид, экспериментировать с макияжем или восстанавливать старые семейные фотографии с помощью обновленного инструмента. Сбер представил Kandinsky 6.0 Image — новую флагманскую модель для генерации и редактирования изображений.

Редактирование визуального контента в ГигаЧате вышло на качественно иной уровень благодаря внедрению модели Kandinsky 6.0 Image. Теперь пользователям доступен бесплатный инструмент, сопоставимый с профессиональными решениями, при этом без ограничений на количество создаваемых изображений. Об этом EastRussia сообщили в ПАО Сбербанк. 

Новая версия работает почти вдвое быстрее, точнее интерпретирует сложные запросы и формирует более проработанные изображения. Существенно расширился функционал: добавлены инструменты для восстановления старых снимков, стилизации под современные визуальные тренды, проведения нейрофотосессий, изменения одежды и окружения, а также ретуши и наложения макияжа. Благодаря встроенному поиску по изображениям модель стала лучше ориентироваться в актуальной повестке.

По внутренним оценкам, в ряде задач по качеству редактирования Kandinsky демонстрирует результаты на уровне ведущих мировых решений, таких как Nano-Banana, Flux и Qwen. Все функции уже интегрированы в ГигаЧат и доступны в веб-версии, мобильном приложении и мессенджерах.

Старший вице-президент Сбера Антон Фролов отметил, что создание и редактирование изображений остаются одними из самых востребованных возможностей ГигаЧата: за всё время пользователи сгенерировали сотни миллионов изображений. Он подчеркнул, что компания стремится предоставить каждому инструмент профессионального уровня, который подходит как для творчества, так и для рабочих задач. По его словам, с выходом Kandinsky 6.0 был сделан значительный шаг вперёд, а в ближайшем будущем пользователям станут доступны новые функции для работы с видео.

Функционал редактирования стал значительно шире: теперь достаточно текстового запроса, чтобы добавить объект в кадр, удалить лишние элементы, применить фильтры или объединить несколько изображений в одно. Среди нововведений — восстановление поврежденных фотографий с повышением чёткости, а также стилизация, позволяющая превращать снимки в иллюстрации в стиле аниме, комиксов или мультфильмов. Режим нейрофотосессии дает возможность создавать серию изображений на основе одной фотографии, меняя фон, одежду или локацию.

Модель точнее обрабатывает сложные многоуровневые инструкции и аккуратно вносит изменения: при редактировании отдельных деталей, например причёски или аксессуаров, остальные элементы изображения остаются неизменными. Улучшена детализация в сложных сценах — интерьерах, сервировках и массовых сюжетах. Снизилось количество ошибок, а текст на изображениях стал отображаться корректнее.

Благодаря механизму поиска по изображениям (Image RAG) Kandinsky 6.0 способен находить визуальные ориентиры для объектов, с которыми ранее не сталкивался. Это позволяет создавать точные изображения даже для новых персонажей или недавно появившихся объектов.

Обновленный инструмент может использоваться:

 – для быстрого редактирования фотографий — удаления лишних деталей, восстановления старых снимков или смены образа;

 – для создания визуального контента — иллюстраций, материалов для соцсетей и стилизованных изображений;

 – в дизайне и маркетинге — разработки рекламных макетов, подбора визуальных решений и презентации идей;

 – в строительстве и недвижимости — визуализации планировок, отделки и интерьеров;

 – в электронной коммерции — создания карточек товаров и рекламных изображений без использования фотостудии.

Полученные изображения можно сразу использовать для создания видеоконтента: в ГигаЧате уже доступна модель Kandinsky Video, позволяющая анимировать статичные изображения.

В основе Kandinsky 6.0 Image лежит архитектура Mixture of Experts (MoE), которая применяется в современных нейросетях.

Этот подход основан на разделении задач между специализированными модулями: вместо задействования всей модели система выбирает наиболее подходящие «экспертные» блоки. Такой принцип напоминает работу команды специалистов, где каждый отвечает за свою область. В результате повышается скорость обработки, снижаются затраты ресурсов и упрощается дальнейшее развитие модели.