- Суть использования ИИ для создания видео
- Данные, необходимые для создания видео с ИИ
- Алгоритмы ИИ для создания видео
- Лучшие технологии ИИ для создания видео
- Sora
- Kling
- Runway Gen-3
- Google Veo
- Vidu
- Dream Machine
- Часто задаваемые вопросы об ИИ для создания видео
- Какие модели для генерации видео с помощью ИИ можно использовать?
- Как использовать ИИ для создания видео с знаменитостями?
- Как сформулировать промт для генерации видео с помощью ИИ?
О чем речь? ИИ для создания видео способен выдать реалистичный ролик на основе заявленных требований. А с учетом развития у нейросетей появляются каждый день новые возможности, поэтому то, что вчера казалось необычным, сегодня уже не так эффектно.
Как это работает? На основе промта (текстового запроса к ИИ, где описывается идея) нейросеть генерирует видео, используя алгоритмы обучения. Существуют разные ресурсы, каждый из них может решать свой спектр задач, поэтому искусственный интеллект для создания роликов подбирают под свои потребности.
Суть использования ИИ для создания видео
Человечество открывает для себя мир цифрового творчества, в котором для визуализации воображаемых образов используются не краски и кисти, а строки кода. Не так давно искусственный интеллект представлялся, как нечто фантастическое. Сегодня же его все чаще используют дизайнеры, креативщики, художники и другие специалисты, которые стремятся использовать инновационные решения для воплощения своих замыслов.
При этом и технологии ИИ очень активно развиваются. В этой сфере открываются невиданные ранее возможности для творчества. Уже появились генераторы, использующие ИИ для создания коротких видео и даже полноценных качественных роликов. Несмотря на то, что многие из них пока еще не доступны широкому кругу пользователей, уже нет никаких сомнений, что нас ожидают революционные изменения в сфере видеопроизводства.

Среди многочисленных цифровых технологий, которые разрабатываются для генерации видеоконтента, особый интерес вызывают модели, использующие искусственный интеллект. Процесс выглядит совершенно невероятным. Пользователю нужно только составить описание своей идеи, чтобы ИИ реализовал ее в форме увлекательного ролика с яркими эмоциями, оттенками и точными движениями персонажей. На наших глазах фантастика превращается в реальность.
Программы, построенные по прототипу биологических нейронных сетей, научились генерировать не только изображения и картинки, но и видеоконтент. Пока еще не все получается на достаточно высоком уровне. При использовании нейросетей для создания видео еще можно столкнуться с рядом ограничений. Сгенерированный ролик длится лишь несколько секунд и не всегда также реалистичен, как у разработчиков Midjourney. Даже одно качественное изображение создать достаточно сложно. Не говоря уже о процессе, в ходе которого необходимо сгенерировать множество кадров и связать их между собой.
В рамках технологий ИИ для создания видео применяется большой набор методик машинного и глубокого обучения. Один из самых популярных методов – GAN (генеративно-состязательные сети). Он строится на основании двух нейросетей дискриминативной и генеративной. Первая сеть должна отличить созданный контент от реальных данных.
Программа для создания видео с помощью ИИ способна работать, используя разные формы информации. Это могут быть картинки, описания в виде текстов и имеющиеся видеоролики. Так, при генерации ролика о приготовлении конкретного блюда нейросеть может обработать его рецепт, описание процесса готовки, фото используемых продуктов и видео, снятые другими людьми. На основании таких данных будет сгенерирован совершенно новый контент.
Для решения поставленных задач нейросети могут применять технологии компьютерного анализа, машинного зрения и понимания видеоконтента. Такие алгоритмы помогают распознавать объекты, мимику, движения и другие элементы для улучшения имеющегося ролика или генерации нового.
Использование ИИ для создания видео – сложный процесс, в рамках которого проводится обработка больших объемов информации, поэтому задействуются мощнейшие вычислительные ресурсы.
Данные, необходимые для создания видео с ИИ
Как было отмечено ранее, для создания видеоИИ может использовать разные данные, состоящие из фотографий, текстовых описаний, изображений, фото и даже предыдущих роликов. Нейросети применяют алгоритмы машинного зрения для исследования и понимания видеоконтента. Этот момент важен для распознания лиц, мимики, жестов, объектов и их действий в самом видео.

Кроме того, в процессе генерации видеоконтента ИИ может взаимодействовать с нейросетями- детекторами, обеспечивающими разбивку картинки на обособленные образы с последующим присвоением им отдельных классов. Для определения шаблонов, которые связывают текстовые идеи с частями изображений, могут применяться методики глубокого обучения. Чтобы произвести начальную обработку данных видео перед тем, как будут задействованы технологии машинного зрения, может понадобиться повторная выборка, масштабирование, регулировка контрастности и очистка от лишнего шума.
Алгоритмы ИИ для создания видео
Приложения для создания видео с помощью ИИ работают посредством алгоритмов глубокого и машинного обучения. Высокой востребованностью для решения задач по генерации видеоконтента пользуются сети GAN, которые, как было описано ранее, состоят из двух компонентов. Вначале генеративная составляющая нейросети формирует новые видео или картинки, а затем дискриминативная старается отличить созданные данные от реальных.
Перечислим основные алгоритмы, которые также могут применяться в ходе генерации видеоконтента с помощью ИИ:
- Нейросети-детекторы: обеспечивают разбивку полной картины на отдельные образы с последующим присвоением им классов.
- Методы углубленного обучения: применяются для выявления шаблонов, которые связывают текстовые описания с компонентами изображений.
- Технологии машинного зрения: обеспечивают анализ и понимание видеоконтента. Такие алгоритмы необходимы для распознания ИИ лиц, мимики, жестов и действий объектов в видеоряде.
- Предварительная обработка видеоинформации: при необходимости проводится повторная выборка, очистка от посторонних шумов, регулировка контрастности и масштабирование.
- Технологии оптимизации: применяются для повышения качества генерируемого видеоконтента.
Перечисленные технологии могут объединяться в многоуровневые системы, с помощью которых могут генерировать на основании исходной информации видеоряд высокого качества.
Лучшие технологии ИИ для создания видео
Sora
Sora — одна из лучших технологий на базе ИИ для создания видео по тексту. Пользователю нужно лишь составить подробное описание будущего ролика, и система быстро сгенерирует его, очно учитывая все условия и мельчайшие детали. При использовании ИИ для создания видео можно составить описание на русском языке. Чтобы готовый видеоматериал получился качественным и правдоподобным, его длительность должна быть до одной минуты.
Модель Sora построена на диффузионной технологии, которая является наиболее продвинутой в сфере ИИ. Сначала система проводит глубокий анализ «чистых» видеоданных или изображений. После этого на исходную информацию поэтапно накладываются дополнительные элементы и шумы до тех пор, пока она станет «неузнаваемой».
Особенность диффузионных технологий заключается в обратимости процесса. В ходе постепенного удаления шумов система может восстановить исходную информацию. Благодаря такой уникальной возможности Sora способна генерировать качественные картинки и видеоконтент с высокой реалистичностью.
Модель интерпретирует описания пользователей, применяя широко известный языковый алгоритм GPT, который преобразует тексты в подробные инструкции по созданию видеоролика. Данная технология позволяет воплотить даже кратко описанные идеи в красочные, четкие и привлекательные для просмотра видео.

Sora способна генерировать видеоконтент не только на основании описаний, но и по предоставленным изображениям.
Благодаря глубокому обучению на огромных объемах данных модель способна осваивать новые возможности. Уже сейчас Sora обеспечивает объектное постоянство, долговременную связность и трехмерную согласованность. Она может моделировать цифровые миры и взаимодействовать с реальным.
Kling
Модель Kling разработана китайскими специалистами из Kuaishou (основной конкурент популярной платформы TikTok). Система может использовать ИИ для создания коротких видео длительностью до 120 секунд частотой 30 кадров в секунду в высоком разрешении 1080р. Создатели Kling отмечают, что их детище отличается глубоким пониманием законов физики, поэтому может с высокой реалистичностью конфигурировать даже очень сложные движения.

Безусловно, для генерации видеоконтента система использует масштабные вычислительные ресурсы. Для сравнения возьмем модель Sora, которая при создании видео на 60 секунд задействует 8 графических процессоров NVIDIA A100. Так вот, для работы Kling нужно как минимум в два раза больше ресурсов.
Для генерации реалистичного видеоряда важнейшим условием выступает критерий согласованности. Он определяется способностью системы создавать кадры, которые имеют логическую связь, чтобы у зрителя создавалось впечатление плавного течения времени. С этой задачей, включая и процесс моделирования активности, меняющей в кадре состояние объектов, эффективно справляется модель Kling.
Runway Gen-3
Существенно продвинулась в сфере использования ИИ для создания видео и модель Gen-3 Alpha от Runway. С ее помощью можно генерировать детализированные ролики высокого качества продолжительностью до 10 секунд, отличающиеся разнообразием эмоций, точностью движений объектов и плавными переходами камеры.
Gen-3 Alpha является первым продуктом в каталоге Runway, который разработан на основе инновационной инфраструктуры для масштабного мультимодального обучения. Если сопоставить эту модель с предшествующей версией (Gen-2), то можно отметить более высокую согласованность, точность и плавность генерируемых роликов.
Основные улучшения в версии Gen-3 Alpha:
- Реалистичность фотографической генерации персонажей, более естественные эмоции, мимика, жесты и движения.
- Высокая плавность и точность видеоизображения.
- Утонченность настроек времени и кадрирования.
- Мультимодальность модели (способность работать в режимах «картинки в видео» и «текст в картинках»).
- Возможность создания индивидуальных версий моделей и настроек к ним.
Работать с Gen-3 Alpha можно по платной подписке: $15 или $12 в месяц, если внести годовой платеж.
Google Veo
Google позиционирует модель Veo, как наиболее совершенный инструмент для создания видео с помощью ИИ. На этой платформе можно генерировать ролики длительностью более 60 секунд. Модель распознает кинематографическую терминологию и способна разрабатывать сложные сцены, замедленные видео картинки и аэрофотосъемку. Кроме того, здесь можно редактировать имеющиеся видео, вводить в них новые объекты. Veo умеет создавать видео на основе статичных изображений с сохранением стилистики прототипа.
К примеру, с помощью этой модели можно в живописный ролик, где демонстрируется красивое морское побережье, реалистично вписать лодки, разрезающие волну.

Фишка Veo заключается в согласованности и плавности видеоряда. Разработчикам удалось найти алгоритмы, которые решают достаточно часто возникающие в процессе генерации видео проблемы, связанные с мерцанием и неожиданным исчезновением объектов из кадра, а также с разорванностью видеоряда. Здесь получаются естественные и кинематографичные ролики.
Компания Google с высокой ответственностью подошла к разработке модели Veo, использующей ИИ для создания видео. Здесь предусмотрены фильтры безопасности и проверки на плагиат. Такие инструменты позволяют противостоять различным нарушениям в области защиты авторского права и конфиденциальности данных. Видеоматериалы, которые генерирует платформа, защищены водяным знаком SynthID, который также был разработан специалистами Google для идентификации контента, созданного при участии ИИ.
Для продвижения своего сервиса Google привлекает популярных кинематографистов. Платформу поддержал сценарист, актер и продюсер Дональд Гловер. Он снимался в рекламном видео, которое демонстрирует возможности Veo.
В настоящее время сервис от Google доступен ограниченной аудитории через ресурс VideoFX. В дальнейшем создатели Veo намерены интегрировать эту модель в YouTube Shorts и другие собственные продукты.
Vidu
Ресурс был разработан также китайскими специалистами из Shengshu Technology при участии исследователей Университета Цинхуа. Создатели Vidu утверждают, что модель может с помощью ИИ создавать видео с разрешением 1080p и продолжительностью до 16 секунд. При этом пользователю нужно сделать лишь несколько кликов.
Чжу Цзюнь (ведущий научный сотрудник компании Shengshu) отмечает, что Vidu отличается наличием воображения. Модель способна генерировать физический мир и видеоконтент с плавными переходами. Здесь детально проработаны все объекты и соблюдается логичная хронология событий.

Ознакомиться с возможностями Vidu можно с помощью демонстрационного видео, которое доступно пользователям интернет. При этом отсутствует точное подтверждение, что все фрагменты ролика были сгенерированы исключительно с помощью этой модели без последующей обработки.
Ресурс Vidu построен на запатентованной архитектуре U-ViT (Universal Vision Transformer). Данное решение объединяет две инновационные модели генерации видеоконтента: Diffusion и Transformer. Платформа U-ViT позволяет модели Vidu генерировать реалистичные видео с плавными перемещениями объектива, проработанной мимикой персонажей и качественными световыми эффектами.
В настоящее время модель Vidu недоступна для широкого круга пользователей. Пока что Shengshu приглашает заинтересованную аудиторию зарегистрироваться в листе ожидания, чтобы раньше других получить доступ к своему ресурсу.
Создатели Vidu в дальнейшем планируют интегрировать модель в единый мультимедийный сервис PixWeaver.
Dream Machine
Продукт, созданный Luma Labs, также входит в число претендентов на лучшую модель по созданию видео с помощью ИИ. Разработчики Dream Machine подчеркивают быстродействие модели, плавность картинки, реалистичность движений и хорошую проработку персонажей, а также естественность генерируемых роликов.
В контексте технических параметров отметим, что модель может генерировать 120 кадров за 2 минуты и создавать клипы продолжительностью 5 секунд. Модель обеспечивает отличную операторскую работу и плавность движений. Она способна понимать различные взаимодействия для воссоздания естественного поведения персонажей.
При этом уже сейчас известно о некоторых проблемах, возникающих при работе с Dream Machine. К примеру, вместо показа цельной 3D-картинки она демонстрирует набор ракурсов.

Модель от Luma Labs может применять ИИ для создания анимированного видео из фото. Чтобы протестировать Dream Machine, пользователям необходимо зайти на официальный интернет-ресурс разработчика. Здесь нужно открыть страницу Dream Machine и кликнуть Try Now (кнопка находится в верхнем правом углу). После этого следует пройти регистрацию. В созданной учетной записи появится текстовый блок, в который необходимо ввести описание будущего ролика.
Dream Machine отличается от основных конкурентов (Stable Video, Runway, Pika), масштабирующих и анимирующих, как правило, двухмерные изображения, умением обеспечивать плавность переходов между сценами, а также естественностью анимации объектов в 3D-пространстве.
Генератор от Luma Labs позволяет использовать ИИ для создания видео бесплатно, но не более 30 роликов в месяц. Доступны и платные тарифы, где пользователи получают намного больше возможностей.
Часто задаваемые вопросы об ИИ для создания видео
Какие модели для генерации видео с помощью ИИ можно использовать?
В этом списке могут быть представлены Synthesia, Synths Video, Rephrase.ai, Lumen5, Designs.ai, InVideo, Pictory.ai, Veed.io и др. Лучшие генераторы на основе ИИ для создания видео с виртуальными персонажами Visper, HeyGen и VEED. Для создания рекламных и маркетинговых роликов могут быть полезны сервисы InVideo AI и Lumen5. В свою очередь, для работы с аудио, видео и картинками подойдет сервис Runway.
Как использовать ИИ для создания видео с знаменитостями?
Модель SendFame применяет передовые решения в сфере искусственного интеллекта для копирования голосов известных людей и генерации лиц в реалистичных пародийных видео. Пользователю нужно выбрать знаменитость и добавить описание планируемого сообщения. Всю остальную работу выполнит ИИ от SendFame: напишет сценарий, сделает озвучку и отрисовку готового видео.
Как сформулировать промт для генерации видео с помощью ИИ?
Проект машинного перевода (prompt – PROject of Machine Translation) – текстовое описание того, что пользователь хочет видеть в будущем ролике. Здесь можно кратко раскрыть сюжет, перечислить основные моменты или даже составить сценарий с монологами и активностями объектов.
К примеру, чтобы ИИ сгенерировал ролик о приготовлении шашлыка, можно составить следующий промт: «Покажи полностью все стадии процесса приготовления шашлыка. Сначала продемонстрируй, как выбрать и замариновать мясо, а в конце, как оно жарится на мангале».
Промт можно сделать более подробным или составить общее описание. Все зависит от желаемого результата. Кроме того, в него можно включить сведения о стиле видеоролика, музыкальном оформлении и других моментах, которые позволят ИИ сгенерировать более качественный контент, соответствующий ожиданиям пользователя.
ИИ – генераторы видео имеют много достоинств. Такие модели настраивают качество ролика, помогают в отборе стокового контента по требуемой тематике, убирают ненужный фон и лишние персонажи. С их помощью можно создавать говорящие аватарки, которые легко заменяют спикеров, озвучивая требуемый текст. Использование подобных ресурсов позволяет сократить расходы и ускорить подготовку различных мероприятий. Следует учитывать, что видеоконтент, генерируемый ИИ, далеко не всегда соответствует ожиданиям. Безусловно, такие ресурсы могут быть очень полезны в решении творческих задач, но нельзя полагаться только на нейросети. Чтобы получить действительно качественное видео, продукт, сгенерированный ИИ, нужно дорабатывать.