Mixboard от Google: ИИ научился собирать мудборды по описанию

​ Google Labs запустила Mixboard как экспериментальный инструмент для визуализации идей. Пользователи описывают задумку — например, «уютная вечеринка с осенним настроением» или «чашки в стиле ваби-саби», — и ИИ мгновенно подбирает картинки, генерирует новые изображения и собирает их в аккуратную доску. Дополнительно можно загрузить собственные фотографии — например, план комнаты или эскиз одежды — и сервис подберёт стилистически близкие элементы.

Как это работает

В основе Mixboard лежит модель Gemini 2.5 Flash, оптимизированная для быстрых мультимодальных задач. Сервис предлагает удобный «виртуальный холст» с функциями редактирования: элементы можно перетаскивать, менять цвета, добавлять детали. Интерфейс сразу переведён на русский язык без машинных ошибок, что делает работу комфортной для международной аудитории.

«Это как Pinterest, только с умным помощником, который понимает вас с полуслова», — говорится в блоге Google Labs.

Где пригодится

Mixboard ориентирован на пользователей без дизайнерского опыта. С его помощью можно за минуты создать подборку интерьеров, свадебных решений или стильных образов для вечеринки. Интеграция с Google Workspace позволяет прикреплять заметки из Docs или таблицы из Sheets прямо в проект. По сути, сервис совмещает функции личного стилиста, декоратора и планировщика.

Чем отличается от конкурентов

На рынке уже есть аналоги, например Adobe Express и FigJam. Однако Mixboard выделяется простотой: результат появляется сразу по текстовому запросу, а генерация изображений встроена прямо в процесс. В отличие от Pinterest, где подбор идёт из готовых картинок, здесь возможна комбинация поиска и генерации. Базовый доступ бесплатный, а для команд Google готовит платную подписку — ориентировочно сопоставимую с Google Workspace (от 6 долларов, около 570 рублей в месяц).

Реакция и перспективы

Сразу после запуска Mixboard вызвал интерес: за неделю пользователи создали тысячи мудбордов — от идей для кафе до хобби-проектов. Однако остаются вопросы: насколько он справится с крупными задачами, требующими десятков элементов, и сохранит ли популярность в долгосрочной перспективе? Несмотря на это, первые отзывы пользователей в США в основном положительные.