Своя нейросеть.
Свои цены. Свои серверы.

Когда мы запустили AIPanda и BigPanda, увидели одну и ту же проблему: даже профессионалы платят сотни рублей за фото в Remove.bg, Topaz и Photoshop, чтобы сделать ровно одну операцию — убрать фон или апскейлить картинку.

При этом качественные нейросетевые модели для обработки фото уже существуют в open-source. Не хватало только инфраструктуры: собственного GPU, удобного API, нормальных цен в рублях, оплаты через ЮKassa.

PhotoPanda — это решение для тех, кто обрабатывает фото пачками: для интернет-магазинов, маркетплейсов, контент-агентств, фотографов и SaaS-сервисов. Платите за фото, не за абонемент.

GPU инфраструктура

Собственный сервер с NVIDIA RTX 3090 (24 ГБ VRAM), CUDA 13, FP16 precision. Concurrency на воркерах ограничен 1-2 задачами по типу — гарантируем стабильную производительность под нагрузкой.

Модели

• rembg + BiRefNet — удаление фона. Грубое сегментирование + субпиксельная маска по контуру.
• SeedVR2-3B — апскейл. Диффузионная модель 2025 года, 3 миллиарда параметров, 30 шагов.
• PMRF (ICLR 2025) — восстановление лиц. Flow-matching архитектура, превосходит GFPGAN и CodeFormer на бенчмарках.
• nano-banana-2 + GPT Image 2 — AI-редактирование промптом. Через fal.ai API, identity preservation, локальные маски.

Backend

Fastify 5 + Prisma 6 + PostgreSQL 16 + BullMQ + Redis 7. Sharp для валидации и watermark. ЮKassa для платежей. Resend для email, SMS.ru для смс-нотификаций. HMAC-подписанные webhook callbacks.

Frontend

Next.js 16 + React 19 + Tailwind 4 + TanStack Query 5 + react-hook-form + zod. Дизайн в стиле «нейросетевой violet» — Inter + Onest шрифты, pill-навигация с backdrop-blur.