Генерация видео с помощью нейросетей: возможности и советы для новичков

Генерация видео с помощью нейросетей — это одна из самых быстроразвивающихся технологий, которая позволяет создавать уникальный контент даже без профессионального опыта в видеомонтаже

Сервисы становятся всё доступнее, но сложность их использования варьируется: от простых инструментов для новичков до решений, которые требуют определенных навыков. Какие из них лучше всего подходят начинающим, с какими задачами справляются нейросети и какие проблемы чаще всего возникают — расскажет product-менеджер компании getads | GetShop.TV — Виктория Дюкре (также является преподавателем на курсе по нейросетям в онлайн школе “PROДвижение” и спикером митапов Нетологии по теме ИИ).

Какие нейросети подходят новичкам?

Существуют десятки сервисов, которые используют искусственный интеллект для создания видео. Среди них выделяются как простые, так и более профессиональные платформы.

Начинающим пользователям можно посоветовать Шедеврум и Kandinsky. Эти платформы ориентированы на русскоязычных пользователей, бесплатны и максимально просты в освоении. Они подходят для создания небольших роликов, экспериментов с визуальными эффектами и первых шагов в работе с нейросетями.

Еще одна популярная опция — QWEN, который, хотя и лучше понимает англоязычные запросы, также поддерживает работу с русским языком через текстовые инструкции. Это бесплатная китайская мульти-нейросеть, в которой можно генерировать не только видео, но также картинки и тексты.

Более профессиональные решения, такие как Kaiber, Runway или Sora, предоставляют расширенные возможности, но их использование может быть сложным для абсолютных новичков. У этих платформ есть бесплатный тестовый период, который позволяет опробовать их функции, однако для работы с ними требуется больше времени на изучение: как правильно задавать текстовые команды (промпты), как очищать и дорабатывать результаты генерации и как адаптировать алгоритмы под конкретные задачи.

«Платформы вроде Sora и Runway подойдут тем, кто готов погружаться глубже. Они позволяют создавать качественные видео, но работа с ними требует времени на освоение, особенно если вы стремитесь к чему-то сложному визуально», – говорит Виктория Дюкре, product-менеджер getads, эксперт по ИИ.

Для чего можно использовать сгенерированные видео?

Применение нейросетей для генерации видео уже получило широкое распространение, как среди профессионалов, так и обычных пользователей. Чаще всего такие видео используют в рекламе и маркетинге, но есть и более необычные способы применения.

1. Создание вирусного контента. Нейросети дают возможность создавать эмоциональные ролики, которые быстро набирают популярность в социальных сетях. Пример — последний тренд на видео «обнять себя из детства». В таких работах пользователи совмещают свои фото из прошлого и настоящего, чтобы проявить любовь к себе через символическое объятие.

2. Создание цифровых аватаров. Нейросети также делают возможным создание своего цифрового аватара, с помощью которого можно записывать видеообращения или даже вести вебинары без необходимости снимать себя по-настоящему.

3. Визуализация идей для блогеров. ИИ-инструменты полезны и блогерам, особенно тем, кто часто рассказывает истории. Например, популярный жанр тру-крайм не всегда возможно сопроводить реальными фотографиями или видеорядом, которые относятся к истории. Но можно добавить визуальную составляющую с помощью сгенерированного видео.

4. Рекламные и маркетинговые задачи. Видеоконтент уже несколько лет остается неоспоримым трендом и доминирует над другими форматами в интернете. Но съёмки, монтаж и скорость производства такого контента делают его доступным не всем компаниям, которые хотели бы продвигать себя в соцсетях. ИИ-видео помогают получить результат более быстрым и дешевым способом.

5. Перевод видео на другие языки. Один и тот же контент может быть потенциально интересен зрителям из разных стран. Чтобы не создавать несколько роликов под разные аудитории, можно просто переводить их на другие языки с помощью нейросетей.

«Сегодня нейросети помогают сокращать затраты на видеопроизводство и создавать качественные ролики даже без профессионального оборудования. Это особенно важно для блогеров и малого бизнеса, где бюджет ограничен, а конкуренция растет».

Какие проблемы возникают у новичков?

Технологии генерации видео совершенствуются, но из-за высокой сложности обработки визуального контента с ними пока связаны ряд ограничений. К сожалению, чтобы получить качественный результат, который сложно отличить от профессионального видео-продакшена, нужно сильно постараться.

1. Ограничение по длине видео. Алгоритмы пока справляются только с короткими роликами, и пользователям чаще всего приходится объединять фрагменты вручную, чтобы создать более длинные видео. Это значит, что навыки монтажа и достаточно продолжительное количество времени на него все еще необходимы.

2. Сложность сохранения контекста. Сопоставить отдельные сцены так, чтобы они выглядели логично и естественно, зачастую непросто. Генераторы пока склонны терять аспекты общего замысла между различными кадрами. Например, чтобы показать одну и ту же вещь с разных сторон, придется генерировать видео на основе картинки и добавить несколько итераций для достижения удовлетворительного результата.

3. Длительное время обработки. Генерация видео занимает больше времени, чем текст или изображения. Многие пользователи сталкиваются с тем, что процесс обработки результатов растягивается на часы – на генерацию одной сцены может уходить более 30 минут.

4. Ошибки в детализации. Даже современные алгоритмы делают случайные ошибки в кадре: например, персонаж может появиться с дополнительной рукой или противоестественными элементами. Эта проблема называется “галлюцинациями” нейросетей и уже несколько лет не может быть решена усилиями разработчиков разных ИИ-моделей.

Советы для новичков

Работа с видео немного отличается от генерации текста или картинки. Это связано с тем, что получить готовый результат немного сложнее – нажать на волшебную кнопку и получить готовый фильм пока, увы, невозможно.

Чтобы упростить первый опыт работы с нейросетями для генерации видео, стоит придерживаться нескольких простых рекомендаций:

1. Разберитесь в основе работы инструментов. Не нужно становиться экспертом в ИИ, но важно понять, как работает принцип алгоритмов: что такое промпт, что влияет на точность результата и как адаптировать запросы.

2. Пишите точные и лаконичные команды. Даже при использовании автоматического переводчика старайтесь формулировать запросы чётко. Чем конкретнее вы опишете свою задачу, тем точнее будет результат.

3. Учитесь на примерах. Изучите готовые библиотеки промптов — это позволит понять структуру запросов и вдохновиться уже реализованными генерациями.

4. Четко представляйте результат. Перед тем как отправить запрос, подумайте о финальной картинке. Если вы сами не до конца понимаете, что хотите, результат может получиться непредсказуемым.

5. Составляйте запросы с помощью текстовых нейросетей. Использование Chat GPT, DeepSeek и других аналогов позволяет сократить время на создание грамотного и структурированного промпта для видео-нейросети.

Резюме

- Нейросети для генерации видео дают пользователям возможность создавать визуально насыщенные ролики без необходимости в профессиональном оборудовании или больших затратах. Тем не менее, их использование требует изучения, времени и практики.

- Для новичков проще всего начать с платформ вроде Kandinsky или Шедеврум, где можно пробовать работать с короткими запросами и простыми задачами. Более сложные инструменты, такие как Sora, Runway и Kaiber, подойдут тем, кто готов инвестировать время в изучение технологии и стремится к более качественным результатам.

- «Работа с нейросетями требует терпения, но с каждым новым шагом вы будете видеть прогресс. Главное — не бояться экспериментировать и изучать возможности технологий», утверждает Виктория Дюкре, product-менеджер getads, эксперт по ИИ.

- Будущее генерации видео с использованием нейросетей обещает стать ещё более захватывающим, открывая новые горизонты для творчества, обучения и бизнеса.