Как отреставрировать старое фото с помощью ИИ прямо в Telegram

Старая фотография из семейного альбома потускнела, покрылась царапинами или утратила чёткость? Хотите улучшить селфи до высокой детализации — без искусственности, но с живой резкостью? Или, может, у вас есть «безнадёжный» снимок, который хочется восстановить, не потеряв сходство с оригиналом? А может, вы готовите изображение к печати на баннер или гравировке и боитесь, что при увеличении оно рассыплется пикселями? Или, наконец, на фото не хватает части тела — руки, плеча, фрагмента лица — и вы хотите аккуратно воссоздать недостающее, чтобы кадр стал целым?

Все эти задачи сегодня решаются с помощью современных ИИ-технологий. Нейросети способны не просто «улучшить» картинку, а по-настоящему реанимировать её: восстановить повреждённые участки, вернуть естественные черты лица, увеличить разрешение в несколько раз без потери качества и даже дорисовать недостающие элементы с учётом позы, освещения и стиля всего изображения. При этом результат остаётся правдоподобным — без «пластикового» вида и чуждых деталей.

Такой подход особенно ценен, когда речь идёт не просто о картинке, а о памяти: о портрете ушедших близких, о моменте, который больше не повторится. Технологии работают быстро, но с уважением к содержанию — ведь каждая фотография несёт в себе историю.

Как это устроено и какие ещё возможности есть у ИИ-ретуши? Следите за обновлениями и изучайте кейсы в канале Лаборатория ретуши — пространстве для тех, кто ценит реализм и бережное отношение к образу.

Чтобы сразу попробовать — запустите Telegram бота @RetouchMasterBot. Он примет ваше фото и предложит оптимальный путь реставрации, детализации или ретуши — всё это в автоматическом режиме и с учётом ваших пожеланий

Кому действительно пригодится Illustroke

Новости Искусственного Интеллекта

Иллюстрации без мучений и долгих часов в графических редакторах — это реально! Онлайн-сервис Illustroke позволяет создавать векторную графику на основе простого текстового описания. Нейросеть генерирует масштабируемые SVG-изображения за считаные секунды, что делает инструмент особенно полезным для дизайнеров, веб-разработчиков и всех, кто работает с векторным форматом.

В статье разберёмся, в чём уникальность Illustroke, как работает генерация иллюстраций и кому пригодится этот сервис. Поговорим о сильных и слабых сторонах платформы, оценим интеграцию с другими редакторами и выясним, действительно ли нейросеть экономит время и упрощает процесс создания векторной графики.

Читайте далее

НЕЙРОСЕТИ В ЭКОНОМИКЕ

Нейросети в экономике используют для анализа больших объемов данных, создания прогнозов развития, выявления трендов и автоматизации сложных процессов. Технологии ИИ помогают компаниям оперативно адаптироваться к изменениям на рынке, минимизуруют риски, сокращают затраты на обработку информации.

По мнению эксперта Среднерусского института управления – филиал РАНХиГС доцента Ирины Кружковой, в финансовой сфере нейросети позволяют формировать сложные модели анализа рыночной ситуации, данные о спросе и предложениях, выявляют тренды и закономерности.

Применение нейросетей автоматизирует рутинные задачи от проверки договоров до составления отчетов, персонализирует услуги посредством анализа истории покупок и предложений продуктов в соответствии с запросами пользователей. Важным функционалом применения нейросетей посредством обнаружения мошенничества, обнаруживая подозрительные операции в финансовой сфере начиная от сумм до геолокации.

Нейросети и искусственный интеллект уже функционирует при проведении скоринга в банковском секторе, созданий антифрод-систем, оптимизации инвестиций и управления рисками и прогнозирования на различных этапах деятельности компаний.

Расширение спектра применения ИИ в финансовой сфере позволит разделить кредитные риски, предсказывать рыночные изменения в режиме реального времени. На сегодняшний момент нейросети в экономике автоматизируют однотипные и трудоемкие задачи компаний, отмечает эксперт.

Внедрение нейросетей в госкорпорациях

Искусственный интеллект активно врывается в социальную сферу. Российские госкорпорации интегрируют нейросети стараясь повысить эффективность, безопасность и качество услуг. Национальная стратегия цифровизации, которая поддерживает государственные программы предполагает создание условий для реализации федерального проекта «Искусственный интеллект».

По мнению эксперта Среднерусского института управления – филиал РАНХиГС Ирины Кружковой внедрение искусственного интеллекта будет сталкиваться с трудностями в таких сферах как человеческий ресурс и нехватка кадров, усиление санкций на российскую экономику, недостаточность нормативного обеспечения и законодательного регулирования данной сферы. По мнению эксперта для государственных компаний сейчас существует недостаточная проработка механизма реализации и применения нейросетей.

Однако, на начало 2025 года в России уже внедрены в госкорпорации Сбербанка, РЖД, Росатома, Ростеха, Газпрома данный экспериментальный инструмент. Нейросети применяют для анализа клиентских тразакций, выявления мошенничества и персонализации услуг. Искусственный интеллект задействован в оптимизации грузоперевозок и предотвращении аварий. Нейросети также внедрены в производственные цепочки, мониторинг экологической обстановки вокруг промышленного производства, предотвращая аварии на критически важных для государства объектах таких как транспортировка газа, ядерных объектах Росатома.

По мнению эксперта будущее внедрение искусственного интеллекта и нейросетей позволит сократить издержки производства и повысить конкурентоспособность, снизить риски потерь для крупных государственных корпораций.

Эксперт Президентской академии в Санкт-Петербурге о нейросети для обработки длинных текстов

В Т-Банке сообщили, что в перспективе это позволит шире применять языковые модели в бизнесе.

Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта (ИИ) T-Bank AI Research разработали нейросеть ReBased для ускоренной обработки длинных текстов. Новая технология сокращает расходы на использование ИИ практически без потерь в качестве, сообщили в Т-Банке.

«В основе открытия лежит новая архитектура языковых моделей, названная ReBased. <…> Ученые из T-Bank AI Research оптимизировали механизм извлечения информации из текста, добавив новые обучаемые параметры, которые отвечают за оптимальный поиск взаимосвязей между частями текста. <…> Они также упростили алгоритм выделения текстовой информации, что привело к увеличению производительности, повышению качества работы с длинными текстами и улучшению контекстного обучения. В среднем понимание взаимосвязей в тексте в новой архитектуре стало лучше на 10%», — говорится в сообщении.

«Создание нейросети ReBased, способной ускорять обработку длинных текстов практически без потери качества, является значимым достижением в области искусственного интеллекта. Ученые из T-Bank AI Research улучшили архитектуру языковой модели, оптимизировав механизм извлечения информации и упростив алгоритм выделения текстовой информации. Важно понять, как ReBased сравнивается с другими существующими языковыми моделями, в том числе с международными аналогами. Важно убедиться, что технология может быть эффективно интегрирована в существующие системы и решения. А также понять, как будет распространяться ReBased и будет ли она доступна для широкого круга пользователей и организаций. Благодаря созданию данной нейросети может быть решена актуальная проблема медленной обработки больших текстовых массивов», — прокомментировал преподаватель кафедры бизнес-информатики Президентской академии в Санкт-Петербурге Святослав Державин.

Эксперт Президентской академии в Санкт-Петербурге о создании нейросети для ускоренной обработки длинных текстов

Российские ученые создали нейросеть для ускоренной обработки длинных текстов. В Т-Банке сообщили, что в перспективе это позволит шире применять языковые модели в бизнесе.

Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта (ИИ) T-Bank AI Research разработали нейросеть ReBased для ускоренной обработки длинных текстов. Новая технология сокращает расходы на использование ИИ практически без потерь в качестве, сообщили в Т-Банке.

«В основе открытия лежит новая архитектура языковых моделей, названная ReBased. Ученые из T-Bank AI Research оптимизировали механизм извлечения информации из текста, добавив новые обучаемые параметры, которые отвечают за оптимальный поиск взаимосвязей между частями текста. Они также упростили алгоритм выделения текстовой информации, что привело к увеличению производительности, повышению качества работы с длинными текстами и улучшению контекстного обучения. В среднем понимание взаимосвязей в тексте в новой архитектуре стало лучше на 10%», — говорится в сообщении.

«Разработка нейросети ReBased — это важный шаг в развитии ИИ, который может принести пользу как бизнесу, так и научным исследованиям», — прокомментировала эксперт Президентской академии в Санкт-Петербурге Светлана Филистеева.