chaiNNer
Десктопное приложение на основе узлов для объединения задач по обработке изображений, таких как ИИ-апскейлинг, с использованием моделей PyTorch, NCNN, ONNX или TensorRT.
Соединяйте узлы для апскейлинга, пакетной обработки и редактирования изображений или видео с помощью моделей нейросетей.
chaiNNer — это приложение для обработки изображений на основе узлов, которое начиналось как ИИ-апскейлер. Оно подходит фотографам, реставраторам и создателям игровых модов, которые хотят объединить апскейлинг, удаление фона и другие шаги в повторяемые графы на своем компьютере.
Что это
Вы перетаскиваете узлы в редактор, соединяете маркеры с цветовой кодировкой и нажимаете «Запуск». Оно загружает модели апскейлинга через PyTorch (с помощью пакета Spandrel), NCNN, ONNX и TensorRT, а также содержит узлы Load Images и Load Video для пакетной работы. Оно поставляется с собственным изолированным Python, поэтому вам не нужно настраивать его отдельно.
Для кого
Отлично подходит для людей, которые выполняют апскейлинг или реставрацию множества изображений с помощью моделей сообщества и предпочитают визуальные пайплайны. Если вам нужно лишь единоразово увеличить изображение, простое приложение-апскейлер подойдет лучше, и вам сначала потребуется установить фреймворк нейросетей через менеджер зависимостей.
Ключевые возможности
Редактор графов узлов
Перетаскивайте узлы внутрь, соединяйте типизированные маркеры и запускайте цепочку зеленой кнопкой.
Четыре бэкенда инференса
PyTorch, NCNN, ONNX и TensorRT, причем TensorRT отмечен как самый быстрый на поддерживаемых моделях Nvidia.
Пакетная обработка изображений и видео
Узлы Load Images и Load Video обрабатывают папки и клипы, хотя вы не можете объединить два пакетных узла в одной цепочке.
Встроенный Python
chaiNNer скачивает собственную изолированную сборку Python и устанавливает зависимости из встроенного в приложение менеджера.
Узлы удаления фона
Поддерживаются модели удаления фона ONNX, такие как u2net и isnet.
Широкая поддержка GPU
Nvidia, AMD через ROCm или NCNN, Apple Silicon через MPS, Intel через NCNN и резервный вариант с CPU.
Готово за 3 шага
Наш честный вердикт
Плюсы
- Существуют установщики для Windows, macOS и Linux, а в README указано, что вам не нужно устанавливать Python.
- Цепочки можно использовать повторно, поэтому один граф может одинаково обрабатывать целую папку каждый раз.
- Оно считывает множество архитектур сверхвысокого разрешения сообщества через Spandrel, а OpenModelDB указана как источник моделей.
- Работает на GPU от AMD, Intel и Apple, а также Nvidia, чего не делают многие инструменты для работы с ИИ-изображениями.
Минусы
- Вы должны установить хотя бы один фреймворк нейросетей через менеджер зависимостей перед первым апскейлингом, и эти пакеты имеют большой размер.
- Лицензия — GPL-3.0, что имеет значение, если вы хотите встроить chaiNNer в закрытое ПО.
- Примечания о совместимости в README перечисляют особенности: некоторые пользователи NCNN с GPU не от Nvidia видят полностью черный результат, а ONNX использует только CPU на Apple Silicon.
- У графов узлов есть порог вхождения, и в README признают, что интерфейс поначалу может выглядеть пугающе.
Цены и лицензия
chaiNNer распространяется под лицензией GPL-3.0 и бесплатен для скачивания и использования. В README указана страница Ko-fi для пожертвований, платных тарифов нет. Ваши затраты — это компьютер и GPU, на которых вы его запускаете.
Вакансии для носителей русского языка
870 открытых удалённых вакансий по обучению ИИ, обновлено 14 ноября 2026 г.; в большинстве оплата $20–$170 в час. Из них 2 — для носителей русского языка. Zekai публикует их бесплатно; отклик уходит на платформу работодателя.
Альтернативы
Эти проверенные ИИ-инструменты делают то же самое мгновенно — из нашего оценённого каталога.
Используйте сами или мы всё настроим
Вопросы
Нужно ли мне устанавливать Python?
Нет. В README написано, что chaiNNer скачивает изолированную встроенную сборку Python при запуске. При желании вы можете переключиться на системный Python (3.10 или новее).
Какие GPU работают?
Nvidia через PyTorch, ONNX и TensorRT; AMD через ROCm на Linux или NCNN; Apple Silicon через MPS; Intel через NCNN; и CPU в качестве резервного варианта.
Может ли оно обрабатывать видео?
Да, с помощью узла Load Video, но вы не можете объединить его с Load Images или любым другим узлом пакетной итерации в одной цепочке.
