Генеративная заливка/Generative Fill — удобный инструмент на основе нейросетей, встроенный в Adobe Photoshop. В 2026 году он стал ещё удобнее: Adobe запартнёрился с популярнейшей сегодня нейросетью Nano Banana и с сервисом FLUX. О том, что изменилось в Generative Fill в Photoshop, как с ним работать, какие у обновлённого инструмента есть плюсы и минусы, читайте в этом материале.
Что такое Generative Fill/Генеративная заливка в Photoshop
Generative Fill/Генеративная заливка — это инструмент, позволяющий работать с нейросетями прямо из Adobe Photoshop. С его помощью можно обрабатывать фото с помощью ИИ прямо внутри привычного графического редактора: например, можно чистить и расширять фон, менять отдельные детали на изображении (например, переодеть модель в другое платье), заменять фон, добавлять новые объекты и удалять старые.
Когда Generative Fill появился в 2023 году, мы протестировали его и пришли к выводу, что инструмент призван ускорить работу ретушёра, но не заменить его. Генерация картинок с нуля тоже была очень слабой. В начале 2026 года заливку сильно обновили, теперь она поддерживает несколько ИИ-моделей, что существенно улучшило её работу.
Раньше можно было использовать только собственный ИИ Adobe — Firefly, который не всегда давал стабильные результаты. Сейчас моделей семь (и причём не только от Adobe — в списке есть популярные модели от Nano Banana):
- Firefly & Expand;
- Firefly Image 1;
- Firefly Image 3;
- FLUX 2pro;
- FLUX Kontex pro;
- Gemini 3 (с Nano Banana pro);
- Gemini 2.5 (с Nano Banana).
Главная проблема работы с Generative Fill на сегодня в том, что купить фотошоп с генеративной заливкой легально в РФ нельзя. Но на просторах интернета можно найти не один десяток русскоговорящих людей, которые базируются за границей и за небольшую плату могут помочь с покупкой и установкой. Понятно, что такой путь сопряжён с некоторыми рисками и сложностями, но если работать с нейросетью очень хочется — найти вариант можно.
Обратите внимание, что генеративная заливка работает через облако, ей обязательно нужен аккаунт на Adobe и лицензия на ПО. Если вы уже по какой-либо причине работаете с нелицензионной версией Фотошопа, поставить лицензионную будет несколько сложнее — придётся искать все места, к которым при взломе Adobe запрещают доступ, и открывать их для него. Это долго, муторно и требует некоторой компьютерной грамотности.
Для работы генеративной заливке нужен постоянный доступ к интернету. У этого есть свои плюсы: не нужен какой-то сверхмощный компьютер. Подойдёт и Xiaomi RedmiBook на Ryzen 5, и Huawei MateBook на Core i7. Достаточно того, чтобы Photoshop просто запускался и работал.
Замена отдельных деталей с помощью Generative Fill/Генеративной заливки
Generative Fill живёт на собственной панели инструментов, по умолчанию она располагается в центре рабочего поля внизу. Немного непривычно для пользователей, которые никогда с ней не работали.
Чтобы начать работу, потребуется выделить область на фотографии, на которой мы будем что-то менять. Лучше всего делать как можно более точное выделение: если нужно добавить солнечные очки — выделяем только область глаз, если платье, выделяем платье.
В появившемся диалоговом окне словами описываем то, что мы хотим от нейросети. Можно, например, переодеть модель, добавить или убрать какие-то детали с фона.
Прежде, чем нажать «генерировать», нужно выбрать модель ИИ (нужная пиктограмма отмечена на скрине выше). Для работы с отдельными деталями лучше всего подходят Firefly Image 1 и Firefly Image 3.
Язык запроса, кстати, большой роли не играет. Запросы на русском отлично срабатывают, существенной разницы между русским или английским мы не обнаружили.
В целом неплохо. Нейросеть сделала ровно то, о чём её просили: перекрасила одежду, не меняя её вида или формы. Что очень важно: размер и разрешение фотографии осталось неизменным.
Попробуем не менять цвет, а добавить на картинку то, чего там изначально не было. Например, наденем на девушку солнечные очки.
Кстати, важный момент: при использовании ИИ-инструментов старайтесь избегать в промтах слова «девушка» — называем её нейтрально «человек» или «модель», или можно «женщина». Иначе могут вылезать ошибки, потому что при переводе «девушка» превращается в «girl», а у многих нейросетей в политике прописано, что нельзя редактировать фото несовершеннолетних. Причём на то, что на картинке, ИИ всё равно, главное, чтобы слов-триггеров не было в запросе.
А вот модели Nano Banana показали себя в добавлении мелких объектов из рук вон плохо. Почему-то ИИ упорно сдвигает и искажает выделенную часть изображения.
Ещё одна задача, которую можно поручить ИИ — чистить фон от ненужных деталей. Возьмём, например, такой снимок из Териберки.
Лучше всех себя показала самая старая модель от Adobe — Firefly Image 1 (да, та самая, ещё 2023 года выпуска). Обводим рамкой прохожих, даём запрос «удали людей, сохрани фон», и вуаля.
Firefly Image 3 по тому же запросу почему-то упорно рисовал на месте прохожих мультяшных уточек, щенят, самолётики, надувные плавательные круги и прочую милоту. Модели FLUX, кстати, тоже занимались творчеством.
Самый спорный результат выдал Nano Banana. С выделением отдельных фрагментов возникла та же проблема, что и солнечными очками — сдвиг и искажение. Если выделить всё поле и дать команду убрать прохожих и оставить фон, получается, вроде бы неплохо.
Но вместе с прохожими с картинки ушла детализация (к этой проблеме мы ещё будем возвращаться в следующих разделах). Фотка и так сделана на телефон, и разрешением изначально не блистала, но после работы нейросети стало ещё хуже.
Расширение фона при помощи Generative Fill/Генеративной заливки
Ещё одна важная задача, которую можно решить при помощи генеративной заливки — расширение фона. Это очень удобно, когда кадр снят слишком плотно, или когда, например, нужно сделать из вертикали горизонталь или наоборот.
Для этой задачи предназначена модель Firefly & Expand. Собственно, она автоматически будет подхватывать нижнюю панель, при использовании инструмента кроп.
Здесь можно дать нейросети чёткую задачу, а можно и не давать — например, без конкретного запроса из изображения слева Firefly создал изображение справа.
С более сложными случаями ИИ тоже отлично справляется. Например, возьмём поясной портрет девушки и попробуем сделать из него ростовой.
Без промта Firefly & Expand создаёт три варианта изображения, из которых можно выбрать наиболее подходящий.
И кстати, генеративное расширение тоже можно делать с помощью разных моделей. Потестируем их на сложном индустриальном пейзаже.
Пробуем разные модели и получаем такой результат. Лучше всех отработал Nano Banana — он даже понял, что мы в морском порту и добавил на передний план воду, которой не было в кадре в оригинальной картинке.
Замена фона и сложные запросы при помощи Generative Fill/Генеративной заливки
Ещё один очень полезный для фотографа сценарий, в котором можно задействовать Generative Fill — замена фона на фотографии. Например, очень актуально, если делаешь фотосеты в кустах цветущей сирени, а у сирени выдался очень неудачный год, и на ней полтора цветка.
Что интересно, генеративная заливка справляется с достаточно сложными составными запросами: в ходе одной генерации можно менять и позу, и одежду, и задний план, и добавлять новые объекты.
Здесь есть два важных момент: во-первых, нужно обязательно прописывать в запросе, что на фото должно оставаться неизменным.
Во-вторых, очень важен выбор модели. С заменой лучше всего справляется Nano Banana и Nano Banana pro (эта модель не всегда стабильна, иногда вылетает по непонятным причинам). А вот с моделями Adobe лучше даже не пробовать — они творят дикую дичь.
Мы протестировали все семь моделей с одним и тем же запросом «сохрани человека и велосипед, замени фон на сад с цветущими яблонями», и вот что вышло:
Модели Firefly просто нарисовали какую-то странную фантазию на тему, FLUX 2pro отработал нормально, FLUX Kontex pro решил, что нашей модели в этом кадре нужен мужчина. Nano Banana pro — молодец. Базовая версия Nano Banana решила немного поменять компоновку кадра, но в целом отработала неплохо.
И на этом можно было бы закончить и сказать, что инструмент мега-классный, ура. Но есть одно жирное НО: разрешение готовых изображений. Осторожно, сейчас будет душновато.
Generative Fill/Генеративная заливка и разрешение фотографий
Самая большая проблема генеративной заливки сегодня — даже не затруднённый доступ, а разрешение и детализация фотографии. Да, выше мы смотрели на картинки, и я не сомневаюсь, были уверены, что они классные.
Но тут дьявол в деталях, причём буквально. При использовании генеративной заливки по всему полю Photoshop не меняет фактический размер изображения, но детализация сильно падает. Adobe нигде не комментирует, какое конкретно разрешение у обработанных нейросетью изображений, но что-то мне подсказывает, что оно адекватно стандартному 1250 пикселей по длинной стороне, которое даёт Nano Banana в своём собственном редакторе.
Посмотрим на картинки ниже, там по порядку: укрупнённый до 100% кусочек оригинала, кусочек картинки, уменьшенной до 1250 по длинной вручную, и кусочек творчества нейросети.
1250 пикселей по длинной стороне — это по современным меркам очень немного. Такие картинки годятся разве что для соцсетей (при условии, что никто не будет их приближать и всматриваться в детали). Как практикующий коммерческий фотограф, не могу себе представить ситуацию, в которой я могла бы отдать клиенту фото в таком качестве.
Да и в целом идея купить прекрасную полнокадровую камеру с разрешением в 34 Мп, чтобы потом выдавать готовые картинки на 1250 по длинной стороне, странная — ну, как-то даже обидно терять столько собственного потенциала. Вообще, если по-честному, это ограничение в разрешении тянет генеративную заливку из класса инструментов для профи к классу масок с заячьими ушками в каком-нибудь Skype.
Так что, если вам встретится реклама, в которой автор чудо-курса про нейросети заявляет, что это мега-инструмент, которым можно перекраивать фотографии вообще полностью с нуля, и который окончательно уже вот-вот заменит фотографов — не ведитесь.
Перекрасить туфли на ростовом портрете или вычистить фон с помощью генеративной заливки в принципе можно — при использовании моделей Adobe для замены или дорисовки отдельных деталей всё нормально, разрешение не падает. Но заменить полноценного фотографа генеративной заливкой сложно, особенно если говорить о перерисовании не мелких деталей, а большой площади на фото. Разве что если фотки нужны только под сториз, которые промелькнут и забудутся.
А вот для более серьёзной работы — например, съёмок для брендов, которым в теории может понадобиться баннер или печатная продукция — этот инструмент очень сомнителен. Да даже если есть задача сделать семейные фото и потом создать фотокнигу — тоже так себе. На печати или при банальном приближении низкая детализация будет бросаться в глаза.
Можно, конечно, дополнительно использовать апскейлер, но это, во-первых, дополнительная работа, а во-вторых, качество опять же может быть не на высоте.
Или имея определённые навыки работы с масками, можно сделать этакого гомункула:
- заменить фон при помощи Nano Banana;
- увеличить картинку до нужного размера (я буду делать до 4000 по длинной — это минимальная база);
- при необходимости пройти апскейлером: дорисовать детали, сгладить артефакты;
- наложить сверху оригинальный снимок;
- совместить новый ИИ-фон с человеком с оригинального снимка. При необходимости уточнить маску.
Такой подход имеет право на жизнь, потому что для фона (особенно если он размыт) низкое разрешение не так критично, нежели для главного объекта. Без укрупнения разница, наверное, не заметна, но на стопроцентном увеличении её не пропустить.
Этот алгоритм работы мало чем отличается от привычного «найти подходящий фон на стоке, подставить, гармонизировать». Но часть работы берёт на себя нейросеть. Генеративная заливка всё же очень неплохо подбирает ракурс, свет и степень размытия и автоматически создаёт общую гармонию — нужно отдать ей должное.
Или можно заранее выделять главный объект на отдельный слой (благо сейчас есть «умные» инструменты для выделения), и делать генерацию на слое ниже. В общем-то та же идея — только в профиль.
Но описанная работа далека от идеи «загрузил фотку — получил шедевр в один клик», которой генеративную заливку обычно продают. Понятно, что разрешение — дело наживное, и возможно, через пару лет машинные мощности нарастят, алгоритмы усовершенствуют и эту проблему решат. Но пока так.
Итоги
Generative Fill в фотошопе — прекрасный мощный инструмент, который даёт очень много свободы рукам. Из плюсов: несложен в освоении и не нуждается в супермощном железе.
Но есть два жирных минуса: неудобный доступ для РФ и низкое разрешение кадра на выходе при работе по площадям. Если вам важен этот параметр, будьте готовы, что за разрешение придётся биться.