Искусственный интеллект

— Генерация по текстовому запросу/макету (есть возможность прикладывать файлы)

— Встроенный дебаггер. ИИ анализирует ошибки и предлагает фиксы мгновенно

— Доступна интеграция с сервисами для разработки ПО: Supabase, GitHub, Three.js, p5.js, D3.js

— Код на React и Vite

— Развертывание за один клик (поддержка интеграции с Netlify)

Что понравилось?

1. Скорость — ожидание результата запроса не более 3-5 минут (все зависит от сложности)

2. Удобство сервиса — чат-интерфейс и прототип расположены в одном месте, поэтому удобно вносить изменения в результат генерации и отслеживать обновления

3. Множество шаблонов — блоги, лендинги, дашборды, чат-боты и все, что захотите

4. Возможность работы с кодом внутри сервиса

Для кого?

— Маркетологи и продакты. Например, если нужно быстро запустить одностраничник для сбора лидов или анонса продукта

— Дизайнеры. Например, превратить макет в интерактивный прототип

— Разработчики. Например, для создания внутренних инструментов, панелей управления и тд

— Стартапы. Идеальный инструмент для проверки гипотезы

Подписка (1 кредит не равно 1 генерация, зависит от сложности запроса)

1. Бесплатный план — 5 кредитов в день (до 30 в месяц)

2. Standart (25$/мес) — 5 кредитов в день (до 150 в месяц), 100 доп кредитов, приватные проекты, возможность управления доступами и ролями, без вотермарок

3. Pro (50$/мес) — плюшки PRO-версии + 100 доп кредитов, уникальные шаблоны дизайнов, запрет на сбор данных ИИ

Сервис понравился, прорыв для быстрой разработки, где ИИ берет на себя рутину. Мастхэв, если нужно MVP за день

Кстати, я уже заранее заготовил промт для того, чтобы создавать лендинг. Его как раз отлично будет использовать с сервисом из обзора

👍 — за старания автора

📌 Я буду ОЧЕНЬ благодарен, если вы оцените пост и посмотрите мой канал в ТГ (ссылка в профиле пикабу). Всем позитива и хорошего настроения, будьте добрее друг к другу!

Сегодня умение менять фон на фото – не просто классный навык, а настоящее must-have для любого, кто работает с фотографиями. В маркетинге, соцсетях и интернет-магазинах качество визуала напрямую влияет на успех, и простой фон часто перебивает даже отличный снимок. Вот тут и приходят на помощь нейросети — они делают замену фона быстрой, удобной и качественной, без долгой и сложной работы в фотошопе.

Главное преимущество нейросетей — это автоматизация и точность. Они отлично выделяют объект, даже если это сложные детали, например волосы или прозрачные элементы, и быстро меняют фон, сохраняя естественность. Некоторые сервисы даже умеют создавать новый фон по вашему описанию или колоризировать старые черно-белые фото — это открывает простор для творчества.

ТОП-10 нейросетей для замены фона на фотографиях в 2025 году

1. НейроХолст — российский сервис с удобным интерфейсом на русском языке. Отличается высокой точностью выделения объектов, хорошо сохраняет мелкие детали, такие как волосы и прозрачные элементы. Работает без необходимости использования VPN, что удобно для российских пользователей. В бесплатной версии есть ограничения на размер загружаемого файла.

2. GenAPI — мощный инструмент, который позволяет не только заменять фон, но и создавать новые фоны по текстовому описанию. Поддерживает интеграцию через API, имеет удобный интерфейс на русском языке. Бесплатный доступ ограничен по количеству запросов, требуется регистрация.

3. Remove.bg — популярный международный сервис, один из первых вышедших на рынок автоматической замены фона. Очень быстрый и простой в использовании, поддерживает плагины для графических редакторов. Из минусов — необходимость VPN для пользователей из России и ограниченное количество бесплатных операций.

4. Hotpot.ai — универсальная платформа, предоставляющая функции по смене фона, а также дополнительные инструменты для ретуши и улучшения изображений. Удобный интерфейс, но часть функций доступна только по подписке. Иногда бывают проблемы с очень сложными объектами.

5. Slazzer — профессиональный сервис с высокой точностью выделения объектов, включая сложные детали и полупрозрачные элементы. Имеет инструменты для дополнительной настройки краёв и прозрачности, поддерживает пакетную обработку и API. Для доступа из России нужен VPN, интерфейс может быть сложным для новичков.

6. Pixlr — мощный многофункциональный онлайн-редактор с AI-инструментами, позволяющий заменять фон, работать со слоями и использовать готовые шаблоны. Подойдёт тем, кто ищет полноценный редактор, но требует времени на освоение, многие функции платные.

7. AirBrush — сервис с быстрым и легким изменением фона как на компьютерах, так и на мобильных устройствах. Помимо замены фона, предлагает инструменты улучшения фото и видео, создание аниме-стиля и замену лиц. Бесплатная версия ограничена, есть расширенные платные функции.

8. TurboText — позволяет заменить фон по детальному текстовому описанию, что даёт простор для творческого подхода. Поддерживает колоризацию черно-белых фото и быстрое улучшение снимков без опыта в дизайне.

9. Homiwork — сервис с возможностью создавать реалистичные и креативные фоны по описанию. Бесплатная версия ограничена, для доступа к высококачественным визуализациям нужна подписка Прайм.

10. Pixelcut — удобный и быстрый инструмент, позволяющий удалять и менять фон, а также работать с пакетами изображений. Подходит для бизнеса и индивидуального использования, есть мобильное приложение. Бесплатный тариф имеет ограничения, есть платные планы.

Эти сервисы охватывают широкий спектр задач — от базовой замены фона для соцсетей до профессиональной пакетной обработки и интеграции в бизнес-процессы, позволяя каждому выбрать оптимальное решение под свои нужды.

Критерии выбора нейросетевого сервиса для замены фона онлайн

Когда выбираете нейросеть для замены фона, важно учитывать несколько ключевых моментов, чтобы получить лучший результат и удобство работы.

1. Точность выделения объекта и детализация
   Очень важно, чтобы нейросеть точно отделяла объект от фона, особенно если на снимке сложные детали — волосы, прозрачные элементы, мелкие аксессуары. Чем выше точность, тем естественнее выглядит итоговое изображение.

2. Скорость обработки и пакетная обработка
   Если нужно обработать много фотографий, важна не только скорость, но и возможность пакетной обработки. Это поможет сэкономить время и эффективно выполнить задачу без ручного вмешательства на каждом снимке.

3. Автоматическая колоризация и дополнительная ретушь
   Некоторые сервисы предлагают не только замену фона, но и колоризацию чёрно-белых фото, а также улучшение качества и ретушь. Это расширяет творческие возможности и помогает получить более выразительный результат.

4. Простота интерфейса и поддержка русского языка
   Удобный, понятный интерфейс и наличие русского языка значительно облегчают работу с сервисом, особенно для новичков и тех, кто не хочет тратить время на обучение.

5. Бесплатные функции vs платные подписки
   Многие сервисы имеют бесплатные базовые функции с ограничениями и платные расширенные тарифы. Важно оценить, какие функции нужны именно вам и есть ли смысл вкладываться в подписку.

6. Наличие API для интеграции и профессионального использования
   Если планируете использовать замену фона в бизнес-процессах или автоматизировать задачи, обратите внимание на наличие API — это позволит интегрировать нейросеть в ваши системы и оптимизировать рабочие процессы.

Как выбрать нейросеть для замены фона на фотографии?

1. Точность выделения объектов и сохранение деталей
   Важна способность нейросети чётко отделять объект от фона, особенно если на фото сложные элементы — волосы, прозрачные участки. Хорошая детализация обеспечивает более естественный и профессиональный результат.

2. Скорость и пакетная обработка
   Для массовой обработки большого количества фото важна высокая скорость работы и возможность обрабатывать изображения пакетно. Это значительно экономит время и облегчает рабочий процесс.

3. Поддержка колоризации и ретуши
   Некоторые нейросети умеют не только менять фон, но и автоматически раскрашивать черно-белые фото или улучшать качество снимков, что расширяет границы использования и улучшает итоговый дизайн.

4. Интерфейс и поддержка русского языка
   Простой, интуитивно понятный интерфейс и наличие русского языка делают работу с сервисом удобной даже для новичков без технических навыков.

5. Бесплатные функции и подписка
   Многие сервисы предлагают базовые функции бесплатно, но с ограничениями по количеству или качеству обработки. Подписка открывает дополнительные возможности, но требует оценки, насколько они нужны вам.

6. Наличие API для интеграции
   Для профессионального и бизнес-использования важно, чтобы у сервиса был API — это позволит встроить замену фона в свои рабочие процессы, автоматизировать задачи и повысить продуктивность.

Учитывая эти критерии, можно выбрать сервис, который идеально подойдёт под конкретные задачи и уровень подготовки пользователя.

Советы для качественной замены фона

1. Правильный выбор исходного фото
   Для лучшего результата выбирайте фотографии с хорошим освещением и чётко выделенным объектом на фоне. Однородный или простой фон на исходном фото значительно облегчает работу нейросети и сокращает ошибки при выделении.

2. Подбор фона по цвету и перспективе
   Новый фон должен гармонично сочетаться с основным объектом по цветовой гамме, освещению и масштабу. Учитывайте направление света и перспективу, чтобы изображение выглядело естественно и цельно.

3. Коррекция краёв и теней
   После замены фона обязательно проверьте и, если нужно, доработайте контуры объекта — иногда нейросети оставляют артефакты или резкие переходы. Также добавьте тени или измените их расположение, чтобы объект не выглядел «плоским» на новом фоне.

4. Использование дополнительных AI-ретушей
   Для улучшения итогового результата используйте инструменты AI для корректировки яркости, контраста, цветокоррекции, а также для удаления лишних деталей или добавления эффектов. Это поможет сделать изображение более профессиональным и привлекательным.

Эти простые советы помогут получить максимально естественный и качественный результат замены фона на фото.

Я собрал свой первый RAG-бот по всем канонам. Взял Google Sheets с базой знаний в формате «Вопрос-Ответ», прикрутил Supabase для векторного хранения, а в центре поставил n8n, чтобы связать все это воедино. Запустил.

Первые два ответа — успех. Бот мгновенно находил нужную информацию и давал четкие, релевантные ответы. Я уже предвкушал, как эта штука закроет 80% рутинных вопросов для вымышленного отдела технической поддержки. А на третьем вопросе, чуть более сложном, система поплыла... Он взял кусок из одного документа, кусок из другого и синтезировал уверенный, но абсолютно неверный ответ.

Проблема была в том, что мой бот был «простым» и слишком прямолинейным. Он отвечал хорошо, только если вопрос пользователя почти дословно совпадал с тем, что было в базе знаний. Любое отклонение, синоним или сложная формулировка ломали логику.

И тут я понял, что настоящая работа начинается, когда мы учим его думать над вопросом пользователя, прежде чем лезть в базу знаний. Присаживайтесь поудобнее, ниже вас будет ждать несколько вариантов, как всё это дело я улучшал.

Почему «простой» RAG не работает

Базовая механика RAG (Retrieval-Augmented Generation) проста и состоит из четырех шагов:

1. Загрузка: Вы берете свои документы (статьи, тикеты, FAQ) и нарезаете их на небольшие куски (чанки).

2. Векторизация: Специальная модель (embeddings model) превращает каждый чанк в набор цифр — вектор, который отражает его семантический смысл. Все это складывается в векторную базу данных.

3. Поиск: Когда приходит вопрос пользователя, он тоже превращается в вектор. Система ищет в базе данных наиболее близкие по смыслу векторы чанков. Это как Ctrl+F, но по смыслу, а не по буквам.

4. Ответ: Найденные чанки (контекст) и исходный вопрос пользователя отправляются в большую языковую модель (LLM), которая на их основе генерирует финальный ответ.

В нашем workflow из n8n это блок «Simple RAG». Цепочка выглядит так: Chat Input → Embeddings → Search in Supabase → Basic LLM Chain.

У этого подхода есть три врожденных дефекта:

• Семантический разрыв. Пользователь спрашивает: «как починить оплату?». В базе знаний у вас статья называется «Устранение проблем с транзакциями». Для человека это синонимы, но для векторного поиска — это могут быть достаточно далекие друг от друга векторы, и релевантный документ просто не найдется.

• Сложные вопросы. Запрос «Какие есть тарифы и как перейти на новый?» по сути содержит два вопроса. Простой поиск, скорее всего, найдет информацию либо про тарифы, либо про процесс перехода, но не про то и другое вместе. Ответ будет неполным.

• Нерелевантный контекст. Иногда поиск находит документ, который лишь косвенно касается темы. Но LLM сказали генерировать ответ на основе этого контекста — он сгенерирует. Получается «вода» или откровенная чушь.

Чтобы это исправить, нам нужно прокачать нашего бота, добавив ему несколько новых «модулей» в его пайплайн. Если вы ещё не успели создать векторную базу в Supabase, можете воспользоваться готовым SQL шаблоном (у n8n есть особые требования к формату векторов внутри базы Supabase).

Четыре апгрейда для нашего RAG-пайплайна в n8n

Я разберу четыре паттерна, которые превращают нашего «ленивого» бота в толкового ассистента.

Query Transformation

Проблема: Семантический разрыв, о котором мы говорили выше. Пользователи формулируют мысли по-разному, используя сленг, синонимы или просто неточные выражения.

Решение: Вместо того чтобы сразу отправлять «сырой» запрос пользователя на поиск, мы сначала отдаем его LLM с простой задачей: переформулируй. Мы заставляем LLM поработать «переводчиком» с человеческого на язык, более понятный для векторного поиска. Новый модуль преобразует нечеткий запрос в несколько канонических, точных формулировок.

Цепочка немного меняется:
User Input → LLM Chain (Query Transformation) → Search in Supabase.

Prompt для первой LLM-ноды: «Вы искусственный интеллект, задача которого переформулировать запросы пользователей для улучшения поиска... Перефразируйте его, чтобы он был более точным, подробным...». Так, запрос «оплата не пашет» превратится в «как исправить ошибку при проведении платежа», что с гораздо большей вероятностью найдет нужный документ.

Query Decomposition

Проблема: Пользователь задает не один вопрос, а несколько. Например: «Как мне обновить подписку, какие есть способы оплаты и где найти чек после этого?»

Решение: Учим LLM не отвечать, а декомпозировать. То есть разбивать один сложный вопрос на несколько простых, самодостаточных под-вопросов. А уже потом мы ищем ответы на каждый из них по отдельности и собираем весь найденный контекст вместе для финального ответа.

Это блок «Query Decomposition (RAG)». Пайплайн здесь становится заметно сложнее:
LLM Chain (Query Decomposition) → Split Out → Loop → Aggregate → Basic LLM Chain.

1. Query Decomposition: Первая LLM-нода получает промпт: «Твоя задача — разбить сложный вопрос на несколько простых... Верни результат в виде строгого JSON-массива строк». На выходе мы получаем массив ["Как обновить подписку?", "Какие есть способы оплаты?", "Где найти чек после оплаты?"].

2. Split Out и Loop: Мы разбираем этот массив на отдельные элементы и в цикле для каждого под-вопроса выполняем векторный поиск в Supabase.

3. Aggregate: После цикла мы собираем все найденные чанки из разных документов в один большой кусок контекста.

4. Basic LLM Chain: И только теперь, собрав всю релевантную информацию по всем частям исходного вопроса, мы отправляем ее в финальную LLM для генерации связного ответа.

Score Filter

Проблема: Векторный поиск всегда что-то находит. Даже если вопрос пользователя максимально далек от всего, что есть в базе знаний, алгоритм все равно вернет N-ное количество чанков, которые, по его мнению, наиболее близки. И этот нерелевантный мусор отправится в LLM, провоцируя его на галлюцинации.

Решение: Ввести простой, но эффективный контроль качества. Каждый документ, который возвращает векторный поиск, имеет score — числовой показатель его релевантности запросу. Мы можем просто установить порог и отсекать все, что не дотягивает до нужного уровня уверенности.

Это самый простой в реализации, но один из самых важных апгрейдов. Смотрим на блок «... + Score Filter». Сразу после ноды Search in Supabase мы добавляем ноду Filter. В ее настройках мы прописываем простое условие: пропускать дальше только те документы, у которых {{ $json.score }} больше, чем 0.5 (или 0.7 — это значение нужно подбирать экспериментально под вашу базу).

Если после фильтра не осталось ни одного документа, мы можем сразу выдать ответ «Извините, я не нашел информации по вашему вопросу», а не отправлять пустой контекст в LLM.

Предварительный генератор контекста

Проблема: Иногда сам по себе чанк текста слишком узкий и вырван из контекста. Например, кусок текста: «Для этого необходимо перейти в раздел «Профиль» и нажать кнопку «Сменить тариф»». Поиск по запросу «Как оплатить подписку?» может не найти этот чанк, потому что в нем нет слов «оплата» или «подписка».

Решение: Улучшить не процесс поиска, а процесс загрузки данных. Для каждого чанка, который мы загружаем в базу, мы можем с помощью LLM сгенерировать дополнительную мета-информацию: краткое саммари, список ключевых слов или гипотетические вопросы, на которые этот чанк отвечает.

Для этого используется отдельная ветка workflow «Supabase Vector Creates + Context Generator».
Get Data → LLM Chain (Context) → Supabase Vector Store.

1. Get Data: Берем очередную строку из нашей Google-таблицы.

2. LLM Chain (Context): Отправляем ее в LLM с промптом вроде: «Дай краткий, лаконичный контекст для этого фрагмента, чтобы улучшить его поиск. Отвечай только контекстом и ничем больше».

3. Supabase: Полученный контекст мы добавляем в метаданные документа и только после этого векторизуем и сохраняем в Supabase.
   Это разовая операция, которая выполняется только при наполнении базы знаний, но она значительно повышает шансы найти нужный документ в будущем.

Подводные камни

Обычно такие подходы дают +10-30% к качеству (цифры на основе моего датасета). Звучит здорово, но за все приходится платить. Эти апгрейды – не бесплатные.

• Цена и скорость. Каждый дополнительный вызов LLM (для трансформации, декомпозиции, генерации контекста) – это дополнительные центы и секунды задержки. Бот становится умнее, но медленнее и дороже. Простой RAG отвечает за 2-3 секунды. RAG с декомпозицией сложного вопроса может думать и 10, и 15 секунд. Это нужно учитывать.

• Сложность и хрупкость. Наш красивый линейный workflow превратился в сложный, ветвящийся граф. Появляются новые точки отказа. Например, если в шаге декомпозиции LLM решит добавить к JSON-массиву вежливое «Вот ваш список вопросов:», нода парсинга сломается, и вся цепочка остановится. Тут требуется уже больше отладки и мониторинга.

• Настройка. Нет никаких «магических» значений. Порог отсечки score, промпты для трансформации, модели для разных задач — все это требует экспериментов и подгонки под вашу конкретную базу знаний и типичные вопросы пользователей. Благо не так давно в n8n появилась новая фича – Evaluation, позволяет легко тестировать ваши AI-цепочки и понимать как изменяется качество ответов. Мои мысли и советы по этой фиче.

Как итог

Создание по-настояшему умного RAG-ассистента – это не про выбор самой «умной» LLM на рынке. Это про построение правильного пайплайна обработки запроса. Простой RAG – подходит для простых и примитивных систем. Если хотите что-то более сложное – нужны доработки и дополнительные модули. Именно они превращают «примитивный» поисковик в ассистента, который действительно пытается понять, что от него хотят.

Следующий логический шаг в этой эволюции – создание умного роутера. Это еще одна LLM-нода в самом начале, которая анализирует входящий вопрос и сама решает, по какому из наших пайплайнов его отправить. Если вопрос простой – по базовому пути. Если сложный и составной – по пути с декомпозицией. Это позволяет добиться баланса между скоростью, стоимостью и качеством ответа. Но об этом – как-нибудь в следующий раз.