Исследователи Adobe Research и UC San Diego создали EditAgent — систему, которая разбивает обработку изображения на шаги, пробует разные инструменты и сравнивает результаты. По их данным, такой подход точнее прежних ИИ-агентов, но требует примерно в десять раз больше вычислений, чем один редактор. Для тех, кто обрабатывает снимки с помощью ИИ, здесь важна сама проверка: удачная на первый взгляд правка может испортить цвет или отменить предыдущее изменение.
Одного универсального редактора оказалось недостаточно
В исследовании пять профессионалов вслепую оценивали результаты 600 правок изображений. Универсальный редактор Flux-2-Klein-9B не дал пригодного результата в 42,7% случаев. Специализированные инструменты справились примерно с двумя третями этих неудач — особенно при повышении резкости, повороте и увеличении. Повторные попытки с тем же редактором помогали мало.
Авторы также сравнили последовательную доработку с созданием нескольких вариантов из исходного снимка. В первом случае мелкие ошибки накапливались: следующая операция опиралась на уже изменённую картинку. В сравнениях, где профессионалы выбрали одну из сторон, они предпочли параллельные варианты в 78,5% случаев. Именно эти два наблюдения легли в основу EditAgent.
Как система замечает незаметные ошибки
Для каждого шага EditAgent создаёт несколько вариантов с помощью универсального редактора и подходящих специализированных инструментов. Затем обычная языковая модель выбирает лучший. Ей показывают не только изображение целиком, но и увеличенный участок правки, карту изменённых областей и измерения яркости и цвета.
В примере исследователей требовалось слегка осветлить фотографию. Измерения показали, что универсальный редактор пересветил её и сделал цвета теплее, а специализированный инструмент сохранил нужные параметры. Отдельная проверка после каждого раунда ищет ещё одну проблему: не отменила ли новая правка предыдущую. В другом примере просьба добавить дневного света снова сделала прозрачным окно, которое до этого было матовым.
На наборе из 600 правок модель Qwen3.8-27B с такими проверочными данными выбирала результат, признанный профессионалами пригодным, в 81,3% случаев. У специально обученной оценочной модели EditScore-72B показатель составил 74,8%. Это доля удачных выборов среди готовых вариантов, а не доля успешно выполненных запросов пользователей.
Лучше в тестах — не значит готово в Photoshop
По результатам авторов, EditAgent улучшил работу Qwen-Image-Edit-2511 и Flux-2-Klein-9B на трёх наборах тестов и обошёл семь других ИИ-агентов. Однако качество зависит от подключённых инструментов, а вычислений требуется примерно в десять раз больше, чем одиночному редактору. Это исследовательская система: результаты не подтверждают, что именно EditAgent уже доступен пользователям Photoshop.
Есть и другой вариант применения: авторы собрали около 26 тысяч проверенных примеров и использовали их для дополнительного обучения редакторов. После обучения на этих данных редакторы улучшили результаты на всех трёх наборах тестов.
Практический вывод для обработки собственных снимков — смотреть не только на запрошенную правку, но и на то, что должно было остаться прежним. Для предметной фотографии пригодится инструкция по обработке фото для объявления без искажения товара. Исследование не обещает безошибочную ретушь: даже выбор лучшего варианта остаётся задачей с измеримыми промахами.
