Adobe тестирует в своём экспериментальном iOS-приложении Project Indigo набор AI-инструментов, которые умеют не просто редактировать снимки, но и объяснять, почему кадр получился плохим. Это интереснее, чем кажется на первый взгляд.
Представьте: вы сделали снимок, и приложение говорит вам прямо – свет плохой, горизонт завален, объект в кадре отвлекает. Не просто фильтр поверх, а разбор полётов с конкретными советами. Именно в эту сторону движется Adobe с обновлением Project Indigo, экспериментального камера-приложения для iOS, которое запустили в 2025 году. В июле 2026-го компания добавила туда целый блок AI-функций под вкладкой «AI playground».
Кто стоит за проектом и зачем это нужно
Марк Левой, руководящий Project Indigo, – человек с биографией. Он приложил руку к развитию камеры Pixel от Google. Его критика текущего положения дел на рынке звучит честно: большинство генеративных AI-инструментов работают через текстовые промпты, и нахождение правильной формулировки для нужного результата превращается в отдельный квест. Поэтому новые функции в Project Indigo построены иначе – как кнопки с детерминированными выходными данными. Меньше гаданий, больше предсказуемости.
Здесь уместно провести сравнение. Google в 2025 году запустил для телефонов Pixel функцию «camera coach», которая давала советы по компоновке кадра. Но советы были довольно общими. AI функции Project Indigo, по описанию автора оригинального обзора в TechCrunch, работают куда конкретнее – они описывают именно ваш снимок, а не выдают универсальные рекомендации из учебника.
Что умеет фотокритик на базе LLM
Блок критики разделён на две части. Первая – «профессиональное» мнение о кадре: оценивается компоновка, свет, цвет и эмоциональное воздействие. Вторая – советы по пересъёмке и редактированию: как изменить ракурс, экспозицию, что убрать из видоискателя. Автор обзора упоминает конкретный пример – приложение порекомендовало убрать белый шестиугольный объект из кадра. Отдельный раздел подсказывает, как доработать уже готовый снимок через инструменты Adobe Lightroom.
Это, кстати, один из редких случаев, когда генерация контента с помощью ИИ работает не в сторону «создай что-то из ничего», а в сторону обучения пользователя. Человек получает не просто исправленный результат, а объяснение, почему кадр нужно исправить именно так. Долгосрочно это ценнее, чем автоматическая обработка.
Удаление объектов: старая идея, новое исполнение
Функция удаления объектов есть в Apple Photos, Google Photos и Photoshop уже несколько лет. Стандартная реализация: рисуешь пальцем вокруг объекта, приложение пытается его стереть. Работает не всегда чисто. Project Indigo подошёл к задаче иначе – предлагает готовые переключатели для типовых категорий: люди на заднем плане, мусор и урны, провода и столбы, заборы, транспортные средства и общий визуальный шум. Плюс поле для описания произвольного объекта.
По словам автора обзора, результаты впечатляют: приложение убрало человека и предмет в его руках с заднего плана без артефактов. Это не маленькое достижение – именно артефакты на границах удалённых объектов обычно выдают работу алгоритма с головой. AI функции Project Indigo в этой части выглядят технически зрелее, чем у конкурентов.
Глубина резкости и перенос стиля: полезное и не очень
Два других инструмента вызывают разные реакции. Генерация глубины резкости – имитация размытого фона как на портретных снимках с профессиональной оптики – вещь практически полезная. Смартфоны давно умеют что-то похожее через portrait mode, но AI-версия с более тонкими настройками может дать результат лучше.
Перенос стилей – другой вопрос. Варианты: акварель, перо и тушь, тушь с цветовой заливкой, монохром, контровой свет. Автор обзора прямо сравнивает некоторые результаты с ранними эффектами приложения Prisma – помните тот бум 2016 года? И честно добавляет: перенос стиля не новый и не особенно полезный инструмент. С этим сложно не согласиться. Когда технология становится качественнее, она не обязательно становится нужнее.
Для тех, кто думает о создании визуального контента в промышленных масштабах, стоит смотреть шире этих инструментов – автоматический блог на ИИ с генерацией изображений решает задачи регулярного производства контента системно, а не в ручном режиме.
Технический стек и открытый вопрос о моделях
Adobe использует для этих функций Google Gemini Nano Banana. При этом компания открыто говорит о готовности менять модели – в том числе на собственную Adobe Firefly. Это разумная позиция: рынок foundation model меняется быстро, и жёсткая привязка к одному поставщику была бы стратегической ошибкой. Посмотрим, куда качнётся маятник – к Gemini, Firefly или к чему-то третьему.
Показательна и архитектурная философия: большинство новых функций намеренно сделаны кнопочными, а не промпт-зависимыми. Это прямой ответ на проблему, которую Левой формулирует чётко – пользователь не должен угадывать правильный запрос, чтобы получить нужный результат. Промпт-ориентированный подход остаётся в Project Indigo для сложных нестандартных сценариев, но он явно не в центре концепции.
Кому это пригодится и кому нет
Честный ответ: пока неизвестно, выйдут ли AI функции Project Indigo за пределы тестовой аудитории. Adobe прямо говорит – эти возможности находятся в стадии эксперимента и могут не добраться до широкого релиза. Это нормальная оговорка для лаборатории, но для читателя это означает: трогать можно только если вы попали в круг тестеров.
Для профессионального фотографа ценность таких инструментов неочевидна – он и сам знает про горизонт и свет. Для человека, который учится снимать, AI-критик может реально ускорить процесс. Не потому что алгоритм умнее опытного ментора, а потому что ментор не стоит рядом каждую секунду, а приложение – стоит.
Кстати, если вас интересует, как реально работают AI-инструменты в продуктовых решениях, посмотрите кейс создания авто-блога – там детально показан путь от идеи до работающей системы с AI-генерацией текста и изображений.
Итог
Project Indigo не произведёт революцию в мобильной фотографии прямо сейчас. Но в нём есть одна по-настоящему интересная идея – AI как учитель, а не как автоматический фиксер. Объяснить пользователю, что не так с кадром и почему, сложнее, чем просто исправить кадр. И если эта концепция приживётся в широком релизе Adobe, это будет шаг в правильную сторону. Функция удаления объектов по категориям выглядит технически убедительно уже сейчас. Перенос стилей – скорее дань моде. А вот то, как Adobe балансирует между промптами и детерминированными кнопками, стоит отслеживать: это, возможно, будущий стандарт UI для AI-приложений.
