Meta запустила нейросеть для генерации фото людей по фото из Instagram-профиля
Meta второго июля представила Muse Image, первую модель генерации изображений от своего подразделения Superintelligence Labs, которая умеет подставлять в картинки реальных людей из Instagram по упоминанию их аккаунтов.
Впервые нейросеть для генерации фото людей по фото берёт лицо не из загруженного снимка, а напрямую из публичного профиля Instagram по «@-упоминанию» в промпте, и это работает внутри экосистемы с миллиардной аудиторией.
До сих пор генерация изображений в приложениях Meta работала на моделях семейства Llama. Теперь компания переводит визуальные инструменты на новую линейку Muse, и Muse Image стала первым публичным продуктом подразделения Superintelligence Labs, которое возглавил Александр Ванг. По данным анонса Meta от вторника, модель уже доступна в приложении Meta AI, Instagram и WhatsApp, а Facebook и Messenger получат её в ближайшее время.
| Что | Когда | Кто выпустил | Цена |
|---|---|---|---|
| Muse Image, модель генерации изображений с поддержкой «@-упоминаний» | Июль 2025 (точную дату за пределами «вторник» Meta не назвала) | Meta, подразделение Superintelligence Labs | Компания не раскрыла |
Что умеет Muse Image?
-
Генерация людей по аккаунту. Пользователь вводит промпт и ставит @-упоминание любого Instagram-аккаунта. Модель берёт публичные фото из профиля и встраивает внешность человека в сгенерированную картинку. По заявлению Meta, владельцы аккаунтов могут контролировать, кто использует их контент для генерации.
-
Агентный режим. Александр Ванг написал в Threads, что Muse Image работает совместно с языковой моделью Muse Spark: сначала «рассуждает» над промптом (reasoning model, рассуждающая модель), ищет информацию в интернете и планирует результат, а потом генерирует изображение. То есть это не просто генератор картинок, а связка из двух моделей с элементами ИИ-агента (agent, программа, которая сама выбирает шаги для выполнения задачи).
-
Редактирование прямо на фото. Можно рисовать поверх снимка, указывая модели, что изменить, а затем отправить результат в ленту, сторис или чат.
-
Дизайн приглашений и открыток. Модель предлагает готовые промпты для трансформации изображений и создания шаблонов.
-
Редизайн комнат. Muse Image берёт фото с Facebook Marketplace (торговая площадка внутри Facebook) или из интернета и предлагает варианты перестановки и оформления.
-
30 новых эффектов для Instagram Stories. Сначала только в США, затем в других странах. Сроки расширения Meta не уточнила.
Muse Video на подходе
Ванг анонсировал и видео-модель Muse Video, но без даты запуска. Он заявил, что модель «конкурентоспособна по точности следования промпту, визually fidelity и временной согласованности кадров». Конкретных бенчмарков и сравнений с другими видеомоделями компания пока не привела.
Как попробовать?
- Откройте Instagram или WhatsApp и найдите встроенного ассистента Meta AI (иконка с кругом или строка ввода в чатах). Функция пока доступна не во всех регионах.
- Введите промпт на английском и добавьте @-упоминание нужного аккаунта, чтобы нейросеть для генерации фото людей по фото использовала публичные снимки из профиля.
- Если хотите отредактировать уже готовый снимок, откройте фото и рисуйте прямо поверх него, модель поймёт, какую область менять.
- Проверьте настройки приватности: Meta указала, что пользователи могут ограничить использование своих фото для генерации.
Есть ли аналог в России?
Прямого аналога с привязкой к социальной сети в России нет. YandexART (генерация изображений от Яндекса) и Kandinsky от Сбера умеют создавать картинки по текстовому описанию, но не подтягивают внешность из профилей соцсетей. Функция «вставить лицо реального человека» в российских сервисах работает через ручную загрузку фото, а не через @-упоминание аккаунта. Для аудитории в РФ доступ к Muse Image внутри Instagram ограничен, поскольку сам Instagram в России заблокирован.
Идея выглядит мощно с точки зрения удобства: не нужно загружать референсные фото, модель сама вытащит лицо из открытого профиля. Но у меня два вопроса.
Первый: приватность. Meta говорит, что пользователь «может контролировать» переиспользование своих фото, но как именно, пока не объяснила. Если настройки по умолчанию разрешают генерацию, мы получим волну фейковых изображений реальных людей, созданных без их ведома.
Второй: доступность. Для авторов Дзена и маркетологов из РФ прямого пути к Muse Image сейчас нет, Instagram заблокирован, Meta AI в российском App Store недоступен. Но саму механику стоит запомнить: «@-упоминание как способ задать лицо» наверняка появится и в других сервисах.
Что сделать сегодня: если работаете с зарубежной аудиторией через VPN, протестируйте генерацию через Meta AI в WhatsApp. Если работаете только на российскую аудиторию, следите за обновлениями YandexART и Kandinsky: логика «подтянуть лицо из профиля» слишком удобна, чтобы её не скопировали.
Частые вопросы
Можно ли запретить другим генерировать фото с моим лицом?
Meta заявила, что пользователи смогут контролировать переиспользование своего контента для генерации. Конкретный интерфейс настроек компания пока не показала, поэтому рекомендую проверить раздел приватности в Instagram сразу после обновления.
Работает ли Muse Image в России?
На данный момент нет. Instagram в РФ заблокирован, а приложение Meta AI недоступно в российских магазинах приложений. WhatsApp формально работает, но функции Meta AI в российском регионе могут быть ограничены.
Чем Muse Image отличается от Midjourney или DALL-E?
Главное отличие: Muse Image встроена в соцсети Meta и умеет брать внешность человека напрямую из Instagram-профиля по @-упоминанию. Midjourney и DALL-E требуют загружать референсное фото вручную и работают как отдельные сервисы, а не внутри мессенджера.
Для авторов Дзена главный вывод прост: генерация лиц по ссылке на профиль, а не по загруженному файлу, станет стандартом. Когда эта механика дойдёт до российских сервисов, выиграет тот, кто уже понимает, как формулировать промпты с учётом конкретного человека.

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

Graph RAG позволил моделям с 2 млрд параметров решить задачу, которую без графа не решила ни одна
Graph RAG (граф знаний для поиска по документам, дополняющий генерацию) позволяет даже компактным моделям с 2-8 миллиардами параметров решать сложные…

LLM-конвейер молча теряет записи: три бага, которые не видны в сводке
Конвейеры на базе больших языковых моделей (LLM, от англ. Large Language Model) часто теряют записи так, что итоговые проверки показывают успех, а пользователь…
Профи.ру встроил LLM поверх Elasticsearch: 150 000 запросов в час без замены движка
Дмитрий, лид отдела семантики в Профи.ру, рассказал, как команда встроила языковую модель в поиск услуг поверх Elasticsearch, не выбрасывая классический…
Комментарии