ИИ в видеопродакшене: когда всё стало быстро и бюджетно (но не всегда хорошо) | (Ф)

01

02

03

04

05

06

Для нас убеждение в стиле «ИИ творит чудеса за копейки» — это просто страшилка или стереотип. Но как-то наш клиент сказал:

Зачем нам моушен, съёмки с моделями и дикторская озвучка? ИИ легко генерит интересные видосы и это вообще ничего не стоит.

— Клиент

И тут мы поняли: миф живёт не только в интернете, его всерьёз воспринимают и заказчики. На деле же всё иначе — не так легко. И далеко не всегда бюджетно. Давайте разбираться.

В нашей практике сложилось две плоскости использования нейросетей в производстве видео:

Первое направление требует быстрых, шаблонных решений. Во втором сценарии значение имеет каждая деталь — здесь нельзя обойтись без индивидуального подхода и вдумчивого подбора техник для визуализации заложенных смыслов. Всё для того, чтобы рекламная кампания принесла ожидаемые результаты.

К концу 2025 года нейросети научились на удивление многому. Один промпт — и через пару минут у вас на руках готовый 8–10-секундный ролик с внутрикадровым монтажом, эффектами и даже озвучкой.

Речь в первую очередь о Veo3 от Google и о новой Sora от OpenAi. Эти нейросети сильнее всего закрывают задачи одноразового контента: зрелищный результат с минимальными вводными.

Нужно интервью с бабушкой, которая едет за пенсией верхом на бегемоте? Пара минут и готово. Таинственные существа для мокьюментари-рилсов или кинохроника альтернативной истории СССР? Как говорится, получите-распишитесь (только зарегистрируйтесь).

Правда, с Veo3 придётся повозиться. Регистрация и оплата через регион США — не самый удобный путь. 

С Sora процесс чуть проще: ловим код-приглашение из раздачи в Telegram-канале или на сайте. Генерации пока бесплатны, но с водяным знаком.

Нейросети выдают подходящую картинку, и это работает. ТЗ здесь предельно простое, всё строится на контрасте. Пользователь видит невозможное — люди или животные делают и говорят в кадре то, что в жизни не могут. Разрыв с реальностью и есть главный триггер, который привлекает внимание, поднимает просмотры, вызывает обсуждения.

Но ненадолго…

Раньше такой эффект достигался через реальные съёмки и сложную графику. Бюджеты были серьёзными, а возможности — ограниченными. Далеко не все клиенты располагали такими мощностями.

Сейчас цена подобного контента равняется стоимости подписки на сервис и специалиста, который на пару с ChatGPT придумает промпт и отправит его генерироваться.

С одной стороны, все в плюсе: владелец ИИ-сервиса получает прибыль, клиенты экономят на продакшене и получают зрелищную картинку.

Но вот что происходит дальше. Через пару месяцев такой же «вау-эффект» генерируют десятки других пользователей. Зрелищная картинка уже не привлекает внимания и становится обыденной. Аудитория привыкает, насыщается, теряет интерес. И тогда на первый план выходит то, чего у ИИ пока нет — креативное мышление.

Нейросети действительно могут облегчить работу и сохранить бюджет, если нужно автоматизировать процессы видеопроизводства с предсказуемым результатом — настроить своего рода конвейер по производству видеоконтента.

А что, если нам нужен видеоролик с конкретными деталями, элементами брендинга в кадре и узнаваемыми персонажами, от которых зависит восприятие идентичности бренда и его сообщения? Что ж, тогда с «легко и дёшево» возникают проблемы, следите за руками:

При этом готовую анимацию отредактировать в этом же сервисе не получится: нужно либо генерить заново, либо брать наиболее удачные видео и вручную дорабатывать их в After Effects.

Теперь думайте сами, решайте сами — промпт писать или руками делать. Но понятно одно: ИИ-продакшен строится на итеративном подходе. Нейросеть на самом деле не понимает, какой результат нужен именно нам, а шаг за шагом двигается по изученному универсальному алгоритму.

Общедоступные ИИ-сервисы не обучались на брендинге, типографике, брендбуке конкретного проекта. Они выдают свои, обобщённые представления, из-за чего логотипы деформируются, цвета плывут, а текст становится нечитаемым. Всё это приходится затем править вручную — и в статичных изображениях, и в анимации. Вот и скажите: разве это экономит время и бюджет?

ИИ точно повлиял на производство видеоконтента…

Стало легче и быстрее собирать референсы;

Визуализировать концепты проектов;

Создавать яркий контент для соцсетей;

Реализовывать креативные идеи.

… но в корне его не изменил. Нейросети работают не последовательно — от исходника к готовому шоту, а итеративно — от промпта к готовой генерации. Хочешь внести изменения в проект? Чаще всего требуется вернуться к началу.

Итог: наряду со съёмками, FullCG и смежными форматами появилась ещё одна техника реализации задуманного — нейросети. Не киллер-фича, а просто новый виток в развитии инструментов. Со своими сильными и слабыми сторонами.