Meta выпустила Muse Image, первую модель генерации изображений от своей Superintelligence Labs. Muse Image работает как агент: вместо прямого преобразования текста в картинку модель последовательно вызывает инструменты — пишет код для создания диаграмм, QR-кодов, анимированных GIF, веб-страниц и интерактивных игр, а также использует веб-поиск для привязки к актуальным данным. Meta сообщает, что способность самостоятельно исправлять промежуточные результаты (через локальные правки или полную регенерацию) возникла в процессе обучения с подкреплением, так как это приводило к более качественным изображениям и высоким баллам вознаграждения.
На платформе Image Arena Muse Image занимает второе место по предпочтениям людей в задачах текст-в-изображение и редактирование (одиночное и множественное), уступая OpenAI GPT Image 2, но опережая Nano Banana и Grok Imagine. Модель также может редактировать только указанные области, сохраняя остальное неизменным, и комбинировать элементы из нескольких референсных изображений.
| Задача | 1 место | 2 место | 3 место |
|---|---|---|---|
| Текст-в-изображение | GPT Image 2 | Muse Image | Nano Banana |
| Редактирование (одно) | GPT Image 2 | Muse Image | Nano Banana |
| Редактирование (множественное) | GPT Image 2 | Muse Image | Grok Imagine |
Одновременно с выходом Muse Image Meta запустила функцию, вызывающую критику: пользователи могут через @-упоминание публичного Instagram-аккаунта использовать его общедоступные фото для генерации изображений этого человека. Согласие не требуется, функция включена по умолчанию, отключить её можно только в настройках Instagram (запрет на повторное использование постов и Reels). Созданные изображения не удаляются.
Модель занимает второе место на Image Arena в категориях текст-в-изображение и редактирование, уступая только GPT Image 2.
В Европе эта функция, вероятно, столкнётся с вопросами по GDPR, так как использует публичные фото реальных людей без явного согласия. Кроме того, ИИ Act требует к 2 августа 2026 года обязательной маркировки созданного или изменённого контента, похожего на реальных людей (дипфейки). Meta внедрила систему невидимых водяных знаков Content Seal, устойчивую к кадрированию и сжатию, но юристы сомневаются, что машинно-читаемый водяной знак удовлетворяет требованию «распознаваемости для затронутых лиц». Критики отмечают, что водяной знак помогает идентифицировать происхождение, но не предотвращает генерацию проблемного контента.
