Нейросеть для поиска по фото может стать вашим инструментом для быстрого решения разнообразных задач — от бытовых вопросов до профессионального анализа картинок. Искусственный интеллект способен на многое: идентифицировать незнакомые объекты, анализировать эмоции людей, находить похожие изображения в интернете и определять качество фотографии.
За последние несколько лет распознавание визуального контента стало гораздо более точным и доступным. Многие сервисы предлагают бесплатный базовый анализ. В этой статье мы рассмотрим такие онлайн-инструменты и оценим, насколько они помогают решать разнообразные задачи с помощью ИИ.
ChatGPT
ChatGPT от OpenAI — многофункциональный искусственный интеллект, способный анализировать изображение с высокой точностью. Он умеет распознавать объекты, определять эмоции человека на фото, оценивать качество картинки.
Сервис поможет определить свежесть грибов по фото или проанализировать дизайн веб-страницы. Протестировать модель в деле можно с Chad AI — это российская платформа, которая в рамках одной подписки открывает доступ к ChatGPT, Claude, Grok, Midjourney, Flux, Nana Banana, VEO3 и другими ИИ-инструментам. Пользователю достаточно загрузить изображение и задать вопрос, чтобы получить решение поставленной задачи.
Ключевые возможности:
- Анализ выражений лиц и поз людей.
- Определение состояния объектов (например, свежести продуктов).
- Распознавание текста на изображениях.
- Оценка качества фотографий (размытие, экспозиция, цветовой баланс).
- Работа с графиками, таблицами и интерфейсами.
Для тестирования нейросети подойдёт фотография, на которой изображена альпака. Представим ситуацию: мы оказались в зоопарке, а таблички с названием животного — нет. Хочется узнать, кто это, и понять, можно ли дать кусочек яблока, которое мы купили при входе.
Спросим у ChatGPT, знает ли он, как называется животное, и что оно ест.
Результат:
- Модель обозначила внешнюю схожесть ламы и альпаки. Вместо того чтобы утверждать, кто это, сделала обоснованное предположение и объяснила, по каким признакам его построила.
- ChatGPT выделил основу рациона альпаки и дал дополнительную информацию о разрешённых продуктах.
- Нейросеть завершила ответ приглашением к углублённому изучению темы, показывая свою готовность дать больше информации.
Попробуем проверить возможности оценки фотографии. Для этого возьмём следующий снимок.
Вот что ответил ChatGPT.
Результат:
- Нейросеть разделяет анализ на две чёткие части: что есть и что можно улучшить. Это помогает легче воспринимать информацию.
- Критика не абстрактна. Указаны конкретные параметры: фокусировка, резкость, контраст.
- В конце модель предлагает конкретную помощь. Это показывает, что она не просто выдаёт информацию, а стремится быть инструментом для решения задачи.
Claude
Claude от Anthropic — это AI-помощник, способный распознавать содержимое фотографий. Как и ChatGPT, он может детально анализировать изображения, давать рекомендации по стилю, дизайну или даже определять породы животных по фотографии. Нейросеть доступна в Chad AI — оплатить подписку можно картами российских банков.
Сервис особенно полезен для творческих задач, таких как разбор модных образов или составление советов для улучшения интерьера.
Ключевые возможности:
- Распознавание объектов и их детальное описание.
- Анализ эмоций, поз и одежды людей.
- Советы по композиции, дизайну и интерьеру.
- Работа с графиками и сложными схемами.
Предположим, что нам нужен совет стилиста. Кофту купили, а с чем её комбинировать, ещё не решили. Загрузим фотографию.
Попросим совета, с чем её лучше носить.
Результат:
- Нейросеть логично разделяет варианты образов по уровню формальности и даёт отдельный блок по цветовой палитре и аксессуарам.
- Система анализирует конкретную кофту: отмечает материал, принт и цветовую гамму. На основе этого строятся цветовые рекомендации.
- Ключевая мысль дана в финале: «Кофта сама по себе яркая, поэтому лучше дополнять её спокойными базовыми вещами». Это показывает, что ИИ понимает фундаментальные правила составления гардероба — баланс и акценты.
Для оценки дизайнерских способностей нейросети возьмём пример интерьера, который попросим оценить и доработать.
Ответ сервиса.
Результат:
- Нейросеть начинает не с критики, а с позитивного подкрепления, показывая, что база интерьера уже качественная. Затем разбирает «области для улучшения» по категориям (освещение, цвет).
- Сервис действует как профессиональный декоратор, предлагая структурированный, детальный и реализуемый план улучшений.
- Фраза: «Общая концепция удачная, нужны только акценты для завершённости образа», — подтверждает первоначальную оценку и подчёркивает, что предложенные изменения носят шлифующий характер.
Gemini
Gemini — это универсальный инструмент для поиска и анализа изображений. Он интегрирован с экосистемой Google, что позволяет использовать его для решения самых разных задач — от определения растений до получения рецептов по фото еды. Познакомиться с возможностями Gemini можно в Chad AI.
Сервис отлично распознаёт объекты и контекст фото. Например, он способен определить название растения по фотографии, или проанализировать блюдо и предложить пошаговый рецепт его приготовления.
Ключевые возможности:
- Определение объектов на фото.
- Анализ выражений лиц и поз людей.
- Идентификация растений, животных и продуктов питания.
- Распознавание текста и объяснение сложных графиков.
- Интеграция с сервисами Google.
Проверим «кулинарные навыки» сервиса и запустим распознавание фото, на котором изображена лепёшка с уткой и инжиром.
Попросим нейросеть устроить поиск рецепта.
Результат:
- Нейросеть выделяет ключевые ингредиенты. Единственный лишний продукт в списке — сыр. Но его действительно часто добавляют в подобные блюда. Также ИИ учитывает возможные нюансы (пицца, флетбред, пинса) и даёт краткую, но точную характеристику: «популярное сочетание сладкого инжира, солёного прошутто, свежей рукколы». Это показывает не просто распознавание, а понимание гастрономических принципов.
- Рецепт содержит все необходимые разделы: ингредиенты, оборудование и пошаговое приготовление.
- Даны ориентиры по времени и внешнему виду блюда. Рецепт написан с учётом того, что у пользователя дома может не быть профессионального оборудования.
Оценим возможность сервиса правильно «читать» графики. Для этого используем среднемесячные климатические данные для Москвы.
Вот как справилась нейросеть.
Результат:
- Модель корректно выделяет все ключевые климатические фазы: сезонность, самые холодные и тёплые месяцы, перепады температур во время дня и ночи.
- Анализ проведён на двух уровнях: количественном (точные значения температур и месяцев) и качественном (интерпретация данных). ИИ не просто считывает цифры, а объясняет, что они означают.
- Финальный вывод об умеренно-континентальном климате Москвы показывает, что модель соотносит график с внешними знаниями по географии.
Focus AI
Focus AI — это российская разработка, которая предлагает специализированный инструмент для анализа изображений Focus Vision. Он предназначен для распознавания известных личностей, анализа графиков и диаграмм, а также для оценки качества фотографий.
Пользователи отмечают, что Focus AI показывает хорошие результаты в анализе визуального контента и предоставляет полезные советы для дизайнеров и маркетологов.
Ключевые возможности:
- Описание сцен и объектов на изображениях.
- Распознавание известных личностей.
- Анализ графиков, диаграмм и интерфейсов.
- Оценка качества фотографий.
- Советы по дизайну и маркетингу.
Оценим возможность модели определять медийных личностей по фотографии. Для этого используем кадр с обложки журнала с актрисой Юлией Куварзиной.
Загрузим изображение в Focus AI, выбрав инструмент Focus Vision. Затем попросим нейросеть определить, что это за актриса, и дополнить ответ некоторыми фактами о ней.
Результат: с одной стороны, модель успешно справилась с ключевой задачей — узнала актрису. С другой — допустила фактические ошибки в её биографии, которые ставят под сомнение надёжность информации.
Что удалось:
- Модель определила имя актрисы — Юлия Куварзина. Это подтверждает заявленную возможность распознавания известных личностей.
- Ответ представляет собой связный текст с биографической информацией, что создаёт впечатление компетентности сервиса.
Что не удалось:
- Сервис допустил ошибку в базовой информации — дате рождения. На самом деле, актриса родилась 14 июля 1975.
- Татьяна Догилева и Михаил Розанов не имеют никакого отношения к появлению актрисы на свет.
- Примеры известных проектов, в которых якобы участвовала Юлия Куварзина, названы неверно. Она не снималась ни в одной из перечисленных картин.
Можно сделать вывод, что сервис подходит только для быстрой предварительной идентификации личности. Любые предоставленные факты требуют перепроверки в надёжных источниках.
ImgOCR
ImgOCR — это сервис для распознавания текста на изображениях. Он использует технологии искусственного интеллекта для определения и извлечения текста даже из сложных фотографий, таких как отсканированные документы или снимки с неравномерным освещением.
Этот инструмент особенно полезен для оцифровки документов и перевода текста. Всё, что нужно пользователю, — картинка. Интерфейс нейросети не самый комфортный для использования, но зато программа выдаёт распознанный текст в документе Word, удобном для дальнейшего использования.
Ключевые возможности:
- Распознавание текста с высокой точностью.
- Поддержка 99+ языков.
- Обработка сложных изображений с текстом.
- Экспорт результатов в различные форматы (например, в документ Word).
Для тестирования возьмём страницу комикса, сфотографированную при плохом освещении. Также на ней видны повреждения и заломы.
Запустим распознавание текста в сервисе.
Скачаем полученный текст.
Результат:
- Модель хорошо распознаёт текст даже на тех участках, где есть видимые повреждения. Но иногда путает восклицательные знаки и букву I.
- В некоторых местах последовательность текстовых блоков путается, но так как это комикс, где реплики изображены вразброс, такие ошибки кажутся вполне допустимыми.
- Предлагаемый текст написан на французском языке, но программа не всегда выдаёт его характерные особенности. Например, знаки, которые ставятся над гласными в словах étez или à.
У сервиса есть функция перевода текста с картинки. Опробуем её.
Вот какой текст мы получили.
Результат: понять общее направление мысли можно, но перевод далёк от идеального. В нём не всегда верно переведены слова, а некоторые использованы в неверной форме (выпойди, сажайся).
Cервис пригоден для быстрого извлечения текстовых блоков, но для задач, требующих 100% точности (например, оцифровка архивов), его необходимо перепроверять.
SnapCalorie
SnapCalorie — это ИИ-модель для распознавания пищевых продуктов и подсчёта калорий по фотографии. Она использует продвинутые технологии искусственного интеллекта для определения размера порции и расчёта КБЖУ.
Инструмент будет полезен для людей, следящих за своим питанием. Пользователю достаточно сделать фото еды, чтобы получить подробную информацию о своём приёме пищи.
Приложение доступно только на английском, поэтому загрузить «image» и устроить «search» пищевой ценности получится только со знанием языка (или переводчиком).
Ключевые возможности:
- Идентификация пищевых продуктов.
- Определение размера порций (указание общего веса).
- Расчёт калорийности и КБЖУ.
- Ведение дневника питания.
- Персонализированные рекомендации.
В качестве пробного блюда возьмём ригатони с мясным рагу и зелёным горошком.
Загрузим фото блюда в приложение и проверим, как алгоритм распознаёт еду на тарелке.
Результат
- Нейросеть безошибочно распознала все компоненты блюда, включая вид пасты и фарша, зелёный горошек.
- Система не просто перечислила продукты, но и смогла рассчитать вес каждого из них на основе визуальных данных. В сумме вышла точная граммовка.
- А вот расчёт КБЖУ проведён неверно. Анализ порции 250 г у системы вышел следующий:
— Калории: 771 ккал вместо 452,5 ккал (погрешность +70%).
— Белки: 36 г вместо 17,5 г (+106%).
— Жиры: 13 г вместо 24,25 г (-46%).
— Углеводы: 129 г вместо 41,25 г (+213%).
Для чистоты эксперимента рассмотрим ещё одно блюдо.
Результат:
- Технология снова успешно определила, что за блюдо лежит на тарелке — медовик.
- В этот раз небольшая погрешность в граммовке всё же есть. Нейросеть «уменьшила» порцию на 10 грамм.
- Подсчёт КБЖУ снова вышел неудачный:
— Калории: 433 ккал вместо 338,24 ккал (+28%).
— Белки: 4 г вместо 6,64 г (-40%).
— Жиры: 10 г вместо 12,48 г (-20%).
— Углеводы: 59 г вместо 49,84 г (+18%).
Вывод: нейросеть не выполняет своей главной функции — не даёт точную информацию о пищевой ценности продуктов и количестве калорий, которые человек потребляет в течение дня.
TinEye
TinEye — система для обратного поиска по изображениям. В отличие от других сервисов, она специализируется на нахождении точных копий и изменённых версий картинок в сети. Это незаменимый инструмент для фотографов, дизайнеров и юристов, которые хотят отследить использование авторских изображений онлайн.
Сервис прост в применении: пользователь может загрузить фото или указать его URL-адрес, чтобы найти все места, где опубликовано изображение.
Ключевые возможности:
- Обратный поиск по изображениям.
- Нахождение точных и изменённых копий картинок.
- Возможность добавить ИИ в браузер для быстрого поиска.
- Поиск по URL-адресу.
- Фильтрация результатов по дате, размеру и домену.
Проверим, как работает нейросеть, загрузив в поисковое окно фотографию бегуна.
Запустим проверку.
Результат:
- Нейросеть обнаружила 15 источников с точной копией загруженной фотографии. Так можно оценить общую картину использования изображения: популярность снимка и наличие нарушений авторских прав.
- Помимо точных копий, система нашла похожие варианты. Алгоритм способен не только работать с точными совпадениями, но и проводить более сложный анализ, что полезно для поиска альтернативных ракурсов.
Мы проанализировали 7 нейросетей с функцией распознавания фото. Это продвинутые онлайн-сервисы, которые кардинально меняют способ взаимодействия с визуальной информацией. Они помогают в разных сферах жизни — от бытовых задач до профессионального анализа визуального контента. Просто сделайте снимок, а ИИ ответит на ваши вопросы.
Обложка: karlyukav / Freepik
