Meta запустила Muse Image — генератор зображень, який сам шукає інформацію і пише собі промпт

Meta представила Muse Image і показала прев’ю Muse Video — перших моделей для генерації медіа, створених Meta Superintelligence Labs. Muse Image уже доступна в застосунку Meta AI та на meta. ai, в Instagram Stories у США і в WhatsApp в окремих країнах. Пізніше модель також з’явиться у Facebook.

Агентна модель

Головна відмінність Muse Image у тому, що Meta описує її не просто як генератор зображень за текстовим запитом, а як агентну модель. Вона може використовувати інструменти, уточнювати власні результати, запускати додаткові кроки під час генерації та витрачати більше обчислень на складніші запити.

Зокрема, Muse Image має доступ до коду. Завдяки цьому модель може створювати точні графіки, QR-коди, схеми та інші елементи, які звичайним генераторам зображень часто даються погано. Meta показує приклад, де модель спершу генерує QR-код, перевіряє його, а вже потім вбудовує в ілюстрацію.

Використання пошуку

Також Muse Image може користуватися пошуком, щоб краще працювати із запитами, які залежать від актуальних фактів або реальних візуальних референсів. За словами Meta, доступ до пошуку підвищує точність генерації у завданнях, пов’язаних із поточними подіями, трендами або знаннями про реальний світ.

Окремо компанія виділяє здатність Muse Image до самостійного доопрацювання. Модель може помітити помилку в уже створеному зображенні, локально виправити деталь або згенерувати новий варіант із нуля. Meta стверджує, що така поведінка не була спеціально запрограмована, а сформувалася під час reinforcement learning, бо самоперевірка давала кращі результати.

За внутрішніми даними Meta з Arena на 5 липня 2026 року, Muse Image посідала друге місце в рейтингах text-to-image, редагування одного зображення та редагування кількох зображень за людськими оцінками. Muse Video у рейтингу text-to-video займала третє місце.

Для зображень, створених Muse Image у Meta AI та на meta. ai, компанія використовує Content Seal — невидиме водяне маркування, яке має зберігатися навіть після обрізання, стиснення, зміни розміру або скриншота. Meta також готує інструмент для перевірки таких міток і планує додати Content Seal до відео.