Photoshop přes noc? Co zvládne AI za pár hodin (a co ne)

Vzal jsem opuštěný open-source editor miniPaint a nechal AI přes noc doplnit funkce inspirované Photoshopem a GIMPem. Ráno jsem měl PWA, která Photoshop připomíná. Zdarma, pod MIT licencí.

Dá se za jednu noc vytvořit Photoshop? Samozřejmě ne. Dá se ale za pár hodin dostat z opuštěného open-source editoru něco, co Photoshop připomíná natolik, že se v tom člověk, který ho zná, zorientuje? To už překvapivě ano.

Tenhle článek není návod ani tvrzení, že AI za noc udělá to, co tým programátorů Photoshopu budoval víc než 35 let. Jsou to zápisky z experimentu: co jsem udělal, co z toho vzešlo a co si z toho odnáším o vývoji s AI. A taky o tom, co všechno AI za těch pár hodin zvládne, pokud ji nechám pracovat.

Výsledek: program Lumifex si můžete hned vyzkoušet na adrese https://lumifex.80.cz. Je zdarma a otevřený, zdrojové kódy jsou na GitHubu.

Obrazový editor Lumifex s otevřenou noční fotografií Tokia a dialogem Vignette s živým náhledem


1. Odkud to přišlo: Photoshop, GIMP a cena

Kdysi dávno jsem pracoval v grafickém studiu (ne jako grafik) a právě tam jsem Photoshop poznal. Líbil se mi. Ale doma jsem ho měl jen na hraní, ne na placenou práci, a tomu odpovídala i moje ochota platit jeho cenu.

Od té doby se svět posunul:

2. Spouštěč: 1 GB webová aplikace

Pak jsem četl o Photon Studiu: vývojář prý utratil za tokeny kolem 2000 USD a vznikl z toho bezplatný editor s vrstvami, maskami a podporou PSD. Zaujalo mě to, tak jsem si ho stáhl. A byl jsem překvapený: aplikace měla zhruba 1 GB a uvnitř byl zabalený Electron. Tedy vlastně webová aplikace v krabici s vlastním prohlížečem.

To mě vyprovokovalo: zkusit něco podobného, ale lépe a levněji.

3. Výchozí bod: miniPaint

Nechtěl jsem začínat od nuly. Našel jsem open-source projekt miniPaint od ViliusL: online editor obrázků v čistém JavaScriptu, který běží celý v prohlížeči (bez frameworku). Měl jednu nevýhodu: zhruba půl roku se v něm skoro nic nedělo (poslední commit je z dubna 2026).

Což je pro experiment ideální. Funkční základ, MIT licence a žádný tým, kterému bych něco rozbíjel.

4. Zadání pro AI: skoro žádné

Nepsal jsem dlouhou specifikaci. Zadání byla v podstatě dvě:

  1. „Navrhni 200 funkcí, kterými by bylo dobré stávající projekt rozšířit“, s inspirací Photoshopem, GIMPem a dalšími programy na zpracování fotek.
  2. „Udělej to. A ať se to podobá Photoshopu, aby se to snadno používalo lidem, kteří ho znají.“

A pak jsem nechal AI pracovat přes noc, jako jeden dlouhý běh. Přesně nevím, kolik hodin to trvalo, ale zhruba po deseti hodinách bylo ráno hotovo. Cestou se navíc musela vypořádat s pětihodinovými limity předplatného: když se tokeny v jednom okně vyčerpaly, počkala na další.

5. Co AI za pár hodin zvládla

Ráno jsem měl aplikaci, která Photoshop opravdu připomínala. Namátkou (celý seznam je v CHANGELOGu):

Z původních 200 navržených funkcí je jich hotová většina.

Velikost aplikace

Po rozbalení má Lumifex zhruba 3,3 MB. Photon Studio mělo asi 1 GB. Webová aplikace, která běží v prohlížeči (nebo jako nainstalovaná PWA), prostě nepotřebuje vlastní prohlížeč v krabici.

6. A fungovalo to na první dobrou

V zásadě všechno fungovalo na první pokus. Nebyla to náhoda ani štěstí: AI si sama napsala testy a všechno sama testovala. V repozitáři je teď 488 testů (Jest), ESLint a kontrola typů. Ráno jsem tedy nedostal hromadu rozbitých funkcí, ale základ, na kterém šlo stavět.

Je pravda, že některé funkce fungují jen zčásti. Ne proto, že by je AI napsala špatně, ale protože usoudila, že dotáhnout je do všech detailů není důležité. Šlo spíš o drobnosti.

7. Proč to fungovalo (a kdy nefunguje)

Když AI ten typ aplikace zná a má o ní představu, a vy netrváte na tom, že to musí být přesně tak, jak si to představujete vy, je vývoj téměř bezpracný a docela rychlý.

Editor obrázků je krásný příklad. Photoshop, GIMP, vrstvy, masky, křivky: to všechno je v tréninkových datech tisíckrát. AI nemusela hádat, co „vrstva“ nebo „křivka“ znamenají. Já jsem nemusel vysvětlovat, co mám na mysli. Stačilo říct „ať to vypadá jako Photoshop“.

U něčeho jedinečného je to jiné. Když jsem psal PgArachne (CLI bránu z PostgreSQL funkcí na JSON-RPC, bez GUI), AI měla jen málo předobrazů, takže jsem jí musel vysvětlovat každou věc docela podrobně. Čím je projekt originálnější, tím víc práce má člověk s popisem. Čím je známější, tím víc stačí jen nasměrovat.

8. Co to není

Ať si nedělám iluze ani vy:

9. Soukromí: všechno zůstává u vás

Lumifex zpracovává obrázky jen lokálně v prohlížeči. Nic se nikam neodesílá. Odstranil jsem i nástroj pro vyhledávání obrázků a externí odkazy. A pokud si chcete být jistí, že po vás nezůstane nic uloženého, je tu dialog Soukromí, kterým smažete data uložená v prohlížeči (automatické ukládání, uložené výběry, nastavení).

10. Zdarma a pod MIT licencí

Lumifex je volně k dispozici pod MIT licencí. Můžete ho používat, upravovat, nasadit na vlastním serveru nebo zabudovat do vlastního projektu, jak se vám zachce. A pokud vám stačí základní až pokročilejší úprava fotek, můžete si tím ušetřit za některé placené služby.

11. Poděkování

Tohle všechno by nevzniklo bez lidí, kteří byli před námi:

12. Co dál

Kolik to stálo

Tokeny jsem přesně nepočítal, ale odhad jde udělat:

A protože šlo o tokeny, které by jinak propadly, mě to nestálo nic navíc. Photon Studio mělo podle zpráv tokenů za 2000 USD. Samozřejmě nejde o stejný rozsah ani o stejný způsob měření (předplatné vs. ceny API), takže to není férové srovnání. Ale řádově to ukazuje, že dnes už nejde o otázku peněz, ale o to, jak s AI pracovat.

13. Závěrečná úvaha: co z toho plyne

Před pár lety by tohle trvalo týmu měsíce. Dnes to udělá jeden člověk s AI za noc. Ne dokonale, ale použitelně.

Pro mě z toho plynou dvě věci:

  1. AI toho dnes zvládne překvapivě hodně sama, pokud ví, co dělá, a necháme jí volnost. Nejhorší, co můžu udělat, je lpět na každém detailu. Nasměruju, ověřím výsledek a nechám ji pracovat. Testy si napíše sama.
  2. Opuštěné projekty se dají snadno vzkřísit. Open source, který půl roku nikdo neudržoval, nemusí zůstat mrtvý. Stačí ho vzít, nechat AI doplnit, co chybí, a vrátit komunitě. Něco podobného jsem zkusil i s OmniDB.

Otázka na vás: které opuštěné open-source projekty byste oživili jako první?