Закреплено
Искусственный интеллект
5 055 постов
•
11 479 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
Каждый бит внимания на счету: как взломать LLM с помощью Ring-linear архитектуры
Автор: Денис Аветисян
Законы масштабирования раскрывают свои секреты: эти графики демонстрируют, как различные архитектуры и конфигурации слоёв влияют на производительность системы, позволяя понять её внутренние механизмы и найти точки для взлома.
В эпоху экспоненциального роста объемов данных и требований к контекстному пониманию, модели обработки естественного языка сталкиваются с парадоксом: чем длиннее последовательности, тем сложнее удержать вычислительную эффективность. В своей работе ‘Every Attention Matters: An Efficient Hybrid Architecture for Long-Context Reasoning’, авторы бросают вызов устоявшимся представлениям о квадратичной сложности механизма внимания, предлагая гибридный подход, призванный радикально снизить вычислительную нагрузку. Однако, стремясь к скорости и масштабируемости, не рискуем ли мы потерять нюансы и глубину понимания, необходимые для истинно интеллектуального анализа больших текстов? И действительно ли эффективность внимания измеряется только скоростью обработки, или же существуют более тонкие критерии, определяющие способность модели к осмыслению информации?
Разрушая Пределы: Цена Контекста и Вычислительной Мощи
Прогресс в области больших языковых моделей (LLM) неразрывно связан с расширением контекстного окна – способности модели учитывать всё больший объем предшествующего текста. Однако, эта кажущаяся благодать таит в себе серьёзные вычислительные трудности. Традиционный механизм внимания softmax, несмотря на свою мощь, страдает от квадратичной сложности. Это означает, что вычислительные затраты растут пропорционально квадрату длины последовательности. Другими словами, удвоение длины текста приводит к учетверенным затратам.
Этот вычислительный барьер препятствует разработке моделей, способных к сложному рассуждению и пониманию длинных текстов. Увеличить контекстное окно, не столкнувшись с непомерными затратами, — задача, требующая не просто оптимизации существующих решений, но и радикального пересмотра принципов работы внимания. Увеличение вычислительных ресурсов до бесконечности — путь тупиковый, и истинный прогресс лежит в поиске более эффективных алгоритмов.
Изменение размера кэша KV/доступа к памяти состояния с увеличением длины последовательности.
Достижение истинной поддержки длинного контекста требует инновационных механизмов внимания, которые кардинально снижают вычислительные требования. Это не просто вопрос скорости, но и вопрос доступности. Модели, требующие непомерных ресурсов, останутся прерогативой немногих, а настоящий прогресс заключается в демократизации доступа к возможностям искусственного интеллекта. Авторы данной работы, осознавая эту необходимость, предприняли попытку взломать систему, найти её слабые места и предложить решение, которое позволит преодолеть существующие ограничения.
Именно поэтому, в рамках представленного исследования, особое внимание уделяется разработке и оптимизации альтернативных механизмов внимания, способных обеспечить высокую производительность при работе с длинными последовательностями. Их подход, как и положено хорошему хакеру, заключается не в слепом следовании установленным правилам, а в поиске нестандартных решений, позволяющих обойти ограничения и добиться желаемого результата. Они утверждают: «баг — это признание системы в собственных грехах», показывая её слабые места.
Гибридное Внимание: Искусство Баланса и Эффективности
В стремлении преодолеть ограничения традиционных архитектур, исследователи обратились к гибридному подходу, объединяющему сильные стороны как линейного, так и softmax-внимания. Идея проста, но элегантна: использовать каждый механизм там, где он наиболее эффективен. Вниманием softmax, с его способностью устанавливать сложные взаимосвязи, можно оперировать на небольших участках последовательности, где требуется высокая точность. Линейное внимание, напротив, идеально подходит для обработки длинных контекстов, где важна скорость и эффективность. Такое сочетание позволяет избежать компромиссов, характерных для традиционных подходов.
Архитектура модели Ring-linear
Этот гибридный подход не просто объединяет существующие технологии, но и открывает новые возможности для построения моделей, способных обрабатывать значительно более длинные последовательности без существенного увеличения вычислительных затрат. Традиционные модели страдают от квадратичной зависимости вычислительной сложности от длины последовательности, что делает их непригодными для задач, требующих анализа больших объемов данных. Гибридная архитектура, напротив, позволяет снизить эту зависимость до линейной, что открывает путь к созданию более эффективных и масштабируемых моделей. Это как перенастройка двигателя: не просто добавление лошадиных сил, а оптимизация конструкции для достижения максимальной производительности при минимальных затратах энергии.
Исследователи отметили, что ключевым аспектом успеха гибридной архитектуры является стратегическое применение каждого механизма внимания. Это не просто случайное сочетание, а тщательно продуманный баланс между точностью и эффективностью. Например, softmax-внимание может использоваться для обработки локальных контекстов, где требуется высокая точность, в то время как линейное внимание может использоваться для обработки глобальных контекстов, где важна скорость. Такой подход позволяет добиться оптимальной производительности при минимальных затратах. Это похоже на игру в шахматы: нужно умело использовать каждый инструмент, чтобы добиться победы.
В конечном итоге, гибридная архитектура открывает новые горизонты для развития искусственного интеллекта. Она позволяет создавать модели, способные понимать и обрабатывать информацию в масштабах, которые ранее были недоступны. Это не просто улучшение существующих технологий, а фундаментальный прорыв, который может изменить наше представление о возможностях искусственного интеллекта. Как говорил один мудрый человек: "Прогресс не всегда означает движение вперед, иногда это означает умение видеть вещи по-новому".
Масштабирование и Оптимизация: От Ring-Mini к Ring-Flash
Исследование границ возможного в области больших языковых моделей (LLM) требует не только увеличения их размера, но и поиска новых архитектурных решений, позволяющих эффективно обрабатывать растущие объемы данных и сложные задачи. Авторы данной работы сосредоточились на гибридной архитектуре, сочетающей преимущества традиционного внимания (softmax) и линейного внимания, что позволило создать модели, демонстрирующие высокую производительность при сохранении приемлемой вычислительной сложности.
Модель Ring-Mini-Linear-2.0, содержащая 1.6 миллиарда параметров, служит наглядной демонстрацией эффективности гибридного линейного внимания в компактном масштабе. Она демонстрирует, что даже относительно небольшие модели могут достигать впечатляющих результатов при правильном выборе архитектуры и оптимизации. Авторы подчеркивают, что это не просто уменьшение размера модели, а принципиально новый подход к организации вычислительных процессов.
Результаты сравнения Ring-flash-linear-2.0 с аналогами по репрезентативным метрикам.
Масштабирование этой архитектуры до модели Ring-Flash-Linear-2.0, содержащей 104 миллиарда параметров, и использование архитектуры Mixture of Experts (MoE) подтверждает её способность обрабатывать массивные наборы данных и решать сложные задачи. MoE позволяет модели распределять вычислительную нагрузку между различными экспертами, что повышает эффективность и масштабируемость. Авторы отмечают, что это не просто увеличение размера модели, а принципиально новый подход к организации вычислительных процессов.
Оптимизация этих моделей с использованием FP8 Precision и LingHe fused kernels значительно улучшает скорость обучения и вывода. FP8 Precision позволяет снизить требования к памяти и вычислительной мощности, а LingHe fused kernels объединяют несколько операций в одну, что повышает производительность. Авторы подчеркивают, что эти оптимизации не только ускоряют вычисления, но и снижают энергопотребление, что делает модели более экологичными.
Авторы рассматривают хаос не как врага, а как зеркало архитектуры, отражающее скрытые связи. В их понимании, эффективная модель – это не просто набор параметров, а сложная система, в которой каждый элемент играет свою роль. Они стремятся к созданию моделей, которые способны адаптироваться к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения даже в самых сложных ситуациях.
Устранение Расхождений: Гармония Обучения и Вывода
Исследователи столкнулись с давней проблемой, присущей обучению с подкреплением (RL): расхождения между реализациями на этапах обучения и вывода могут вносить нестабильность в процесс обучения. Это не просто техническая деталь; это фундаментальное ограничение, которое препятствует раскрытию всего потенциала этих моделей. Если система непредсказуема в реальных условиях, все усилия по оптимизации на этапе обучения оказываются тщетными. Представьте себе сложный механизм, откалиброванный в идеальной лаборатории, но дающий сбой при малейшем колебании внешней среды – такова реальность RL без тщательной синхронизации между средами обучения и вывода.
Проблема заключается в том, что даже незначительные различия в таких аспектах, как точность вычислений, порядок операций или даже используемые библиотеки, могут накапливаться и приводить к значительным отклонениям в поведении модели. Это как попытка собрать точный прибор из деталей, изготовленных с разной степенью точности – результат неизбежно будет далек от идеала. Особенно остро эта проблема проявляется в сложных архитектурах, таких как гибридные модели с линейным вниманием, где даже небольшие погрешности могут привести к каскадным ошибкам.
Результаты экспериментов по отладке длительных кривых обучения RL после устранения расхождений между модулями гибридной линейной модели.
Решение, предложенное исследователями, заключается в тщательной калибровке и оптимизации конвейера вывода. Это не просто вопрос повышения эффективности; это вопрос обеспечения предсказуемости и надежности модели. Они систематически выявляют и устраняют все возможные расхождения между средами обучения и вывода, от настройки параметров до выбора алгоритмов. Это требует глубокого понимания как архитектуры модели, так и лежащих в ее основе вычислительных принципов. По сути, это акт реверс-инжиниринга реальности, чтобы гарантировать, что модель ведет себя именно так, как ожидается.
Устранение этого расхождения позволяет добиться значительных улучшений в производительности и обобщающей способности модели. Это не просто вопрос повышения точности на тестовых данных; это вопрос создания модели, которая способна адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям. Это как отточить инструмент, чтобы он мог выполнять свою работу с максимальной эффективностью и надежностью. В конечном итоге, это вопрос создания модели, которая способна решать реальные проблемы и приносить реальную пользу.
Они утверждают: если система не может быть взломана, значит, вы ее не поняли. И в этом случае, понимание системы и устранение расхождений между ее различными компонентами является ключом к раскрытию ее полного потенциала. Это акт глубокого анализа, который позволяет увидеть скрытые взаимосвязи и закономерности, которые в противном случае остались бы незамеченными. И только тогда, когда система будет полностью понята, она сможет быть действительно взломана – в смысле, оптимизирована и усовершенствована.
Каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения. И в этой работе над Ring-linear моделями мы видим именно это – не просто следование существующим решениям, а попытку взломать систему внимания, оптимизируя её через линейные приближения и FP8 точность. Авторы как будто разбирают LLM на части, чтобы понять, как заставить её работать эффективнее. Как говорил Клод Шеннон: “Communication is the transmission of information, but to really understand something, you must first understand how it can be broken.” И в контексте длинных последовательностей, оптимизация внимания – это и есть взлом, позволяющий извлечь максимум информации с минимальными затратами. Это не просто улучшение производительности, это реверс-инжиниринг самой природы обработки информации.
Что дальше?
Итак, мы имеем дело с очередным «черным ящиком», который удалось немного поковырять. Ring-linear модели, оптимизированные под FP8 и усиленные обучением с подкреплением… неплохо. Но давайте начистоту: мы лишь перераспределили вычислительные ресурсы, словно алхимики, пытающиеся превратить свинец в золото. Вопрос в том, насколько устойчива эта трансформация к реальным, неидеальным данным. Оптимизация – это хорошо, но что, если сама архитектура внимания – это тупик? Не пора ли взглянуть на принципиально иные подходы, вдохновленные, скажем, нейрофизиологией, а не только математической элегантностью?
Сама идея «тестирования во время работы» (test-time scaling) заставляет задуматься. Мы как бы «взламываем» модель на ходу, пытаясь выжать из неё максимум. Но что, если эта «настройка» приводит к непредсказуемым последствиям, к появлению "побочных эффектов" в рассуждениях модели? Мы видим лишь симптомы, но не понимаем, что происходит внутри. Ирония в том, что чем больше мы оптимизируем, тем сложнее становится понять, почему всё работает (или не работает).
В конечном итоге, Ring-linear – это ещё один шаг в бесконечном реверс-инжиниринге интеллекта. И следующий шаг, вероятно, потребует от нас не только более эффективных алгоритмов, но и более глубокого понимания того, что вообще такое «рассуждение» – и может ли машина когда-нибудь действительно думать.
Показать полностью
4
AGI хотят запретить, покупки в ChatGPT, цифровые люди - кто это?
Сегодня в выпуске про ИИ:
Глава Nvidia обещает, что люди будут работать вместе с цифровыми людьми
Более 1000 человек, включая сооснователя Apple, требуют запретить AGI
50% людей старше 35 лет полностью доверяют ИИ в медицине
Глава Anthropic публично защищается от обвинений в политической предвзятости ИИ
ИИ теперь создает новые языки как Толкин
45% ответов ИИ-помощников содержат серьезные ошибки
ВВП растет, а реальная занятость падает из-за ИИ
Walmart с OpenAI заставят вас покупать через ChatGPT
GM запустит автопилот без рук и глаз
Google использует монополию в поиске чтобы захватить рынок ИИ
Смотреть весь выпуск на VK Видео
Смотреть весь выпуск на YouTube
Приятного просмотра!
--
Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект
Показать полностью
2
ИИ + бизнес-процессы
Знатоки, прошу помощи. У нас на предприятии 29 подразделений и управа. Провели описание бизнес-процессов. Получилось их порядка 15 тысяч. Так как описывали в каждом подразделении отдельно, то очень возможно, что есть перекосы. И даже не возможно, а они есть и их много. Вопрос: какой посоветуете ресурс с ИИ, который сможет все эти бизнес-процессы обработать и привести к одному знаменателю.
Меня обвинили в продвижении китайского ИИ
Написал тут человек насчет моего Ютуб-канала ИИ by AIvengo.
Канальчик-то, похоже, подсадной. Тихой сапой толкает к китайскому ИИ, полегоньку дискредитируя западные ИИ-модели. В бан, гаденышей.
Про китайцев была ровно одна новость - "Новый ИИ от DeepSeek".
То есть человек не пишет Сэму Альтману, который про AGI везде вставляет, модели скрывает, пытается через суд получить неправомерно документы, что аж даже судья офигевает от такого финта.
И ещё мы помним про загадочную смерть свидетеля против OpenAI, который хотел добиться правды и оглашения данных компании - но внезапно умер. Сам. Ну, бывает.
Также он не пишет основателю Anthropic Дарио Амодей, который выпустил заявление и публично защищается от обвинений в политической предвзятости ИИ. Про это в сегодняшнем выпуске будет.
Он прямо перечисляет все способы, которыми компания сотрудничает с правительством Трампа: контракт с Министерством войны на 200 миллионов, партнёрство с Palantir и присутствие на мероприятиях в Белом доме.
Я, видите ли, дискредитирую... Нужно только хорошо про западные модели, и никак иначе. Ишь, замечать косяки вздумал!
--
Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект
Показать полностью
Как быстро и просто создать обучающее видео с искусственным интеллектом: пошаговая инструкция
Как быстро и просто создать обучающее видео с искусственным интеллектом? В нашей пошаговой инструкции вы найдете все необходимые этапы для успешного выполнения этой задачи.
Как быстро и просто создать обучающее видео с искусственным интеллектом: пошаговая инструкция
Как ИИ меняет подход к созданию образовательных видео
Многие уверены: чтобы снять хороший учебный ролик, необходима команда специалистов, дорогая техника и долгий монтаж. На деле, современные ИИ-сервисы позволяют собрать качественный обучающий контент буквально за 15–20 минут без особых знаний и опыта.
Видеоуроки сегодня — эффективнейший формат подачи информации. Согласно аналитике 2025 года, Wistia отмечает: образовательные how-to ролики удерживают аудиторию дольше, чем другие типы контента. В среднем зрители досматривают 26% длительности такого видео.
Однако классическое производство видеороликов требует серьезных вложений: аренда студии, покупка аппаратуры, услуги актеров, написание сценария и монтаж — итоговая стоимость может легко перевалить за 100 000 рублей за короткий фильм продолжительностью 3–5 минут.
ИИ-инструменты полностью меняют правила. Сейчас создать профессиональный образовательный ролик можно самостоятельно и с минимальными затратами. Качество при этом не уступает студийным работам.
Как сделать обучающее видео за 20 минут: пошаговая схема
Самый удобный и быстрый вариант — совмещать три инструмента: ChatGPT для написания сценария, нейросети для генерации визуальных материалов и синтезатор речи для озвучивания. Рассмотрим процесс поэтапно.
Этап 1. Написание сценария через Telegram-бот в ChatGPT
Начинать лучше с четкой и логичной структуры. Для учебного видео отлично подходит последовательность: обозначаем проблему → предлагаем решение → показываем результат. Идеальная продолжительность — 3–7 минут. Исследования показывают: ролики до 90 секунд смотрят до конца 54% зрителей, а видео длиннее 10 минут полностью просматривают только 24%.
Пример промта для генерации структуры сценария:
Сформируй структуру обучающего видео по теме [ВАША ТЕМА] с длительностью 5 минут. Целевая аудитория: [ОПИСАНИЕ АУДИТОРИИ]. Формат: вводный крючок (15 сек) + обозначение проблемы (30 сек) + пошаговое решение (3,5 мин) + финальный призыв к действию (45 сек). Укажи тайминг для каждого этапа и выдели ключевые фразы для вовлечения зрителя.
Промт для создания подробного видео-сценария:
Используя предложенную выше структуру, составь расширенный сценарий для обучающего ролика.
Условия:
Описывать каждую сцену по отдельности с детальным изображением того, что видит зритель
Озвучка — простая, разговорная
Добавлять инструкции для оператора: смена планов, движение камеры
Выделять наглядные моменты, которые важно подчеркнуть
Длительность каждой сцены — не более получаса минуты"
Проверенный шаблон распределения времени:
0–15 секунд: вовлекающая сцена с обозначением задачи
15–45 секунд: объяснение, что поможет решить проблему
45 секунд – 4:15 минуты: детальное поэтапное объяснение
4:15–5:00: подведение итогов и приглашение к действию
Шаг 2. Составление промтов для генерации видео
Когда сценарий готов, каждую сцену преобразую в промты для нейросети. Для создания обучающих видеороликов применяю VEO через бота — все просто и быстро, без лишних настроек.
Шаблон промта для VEO:
[ДЕЙСТВИЕ], крупный план кистей, четко видимые движения, профессиональная студийная подсветка, камера статична или мягко двигается, ровный фон, четкое 1080p, длительность 10–15 секунд
Примеры промтов:
Пользователь открывает ноутбук, вводит секретный код, руки крупным планом на клавишах, рассеянный свет, съемка с наклоном 45 градусов, современное рабочее пространство
Кисти настраивают параметры в приложении, курсор выделен, интерфейс занимает весь дисплей, плавные анимации смены окон
Показ итогового результата: сравнение до и после, экран разделен на две части, четкая разница между вариантами, профессиональная подача
Шаг 3. Полный процесс озвучки
Подготовка текста для начитки:
Берется готовый сценарий и трансформируется для устной подачи.
Промт для ChatGPT:
Переделай этот текст так, чтобы он звучал естественно для устной речи. Избавься от сложных конструкций, добавь паузы (отметь как [ПАУЗА]), выдели важные слова ЗАГЛАВНЫМИ, укажи интонацию (вопрос, утверждение). Итог должен звучать как дружеский разговор.
Настройка голоса в Murf:
Воспользуйся Murf с такими настройками: устанавливай темп речи на 95-105% (слегка медленнее стандартного), варьируй высоту тона от -2 до +1, добавляй паузы от 0,5 до 1 секунды между фразами. Для образовательных роликов выбирай уверенные, спокойные голоса.
Шаг 4: Итоговый монтаж в DaVinci Resolve
Открывай DaVinci Resolve — мощный и бесплатный видеоредактор. Следуй этой инструкции:
Импорт и структурирование файлов:
Создай проект с параметрами 1080p, 25 кадров в секунду. Загрузи все видео из VEO в папку "Video". Аудио из Murf — в "Audio". Вспомогательные материалы (титры, иллюстрации) — в "Graphics".
Основной монтаж:
Размести аудиофайл на таймлайне. Совмести видеофрагменты с нужными частями озвучки. Убери лишние паузы, сохранив естественный ритм. Вставь плавные переходы между частями (Cross Dissolve, длительность 0,5–1 секунда).
Промт для генерации титров и графики:
Сделай текстовые титры для образовательного ролика: название урока (большой шрифт, 3 секунды на экране), ключевые слова (появляются при первом появлении), нумерация шагов (в углу), призыв к действию (финальный слайд). Оформи в минималистичном стиле, чтобы все хорошо читалось на мобильных.
Продвинутые методы оформления
После освоения базовых приемов можно переходить к более сложным форматам. Здесь важно учитывать особенности восприятия учебного видео.
Работа с ChatGPT для сложных сценариев
Для детализированных образовательных роликов потребуется продуманная структура сценария.
Промт для изучения аудитории:
Проанализируй целевую аудиторию для обучающего ролика по теме [ТЕМА]. Определи уровень подготовки (начальный/средний/продвинутый), главные трудности и запросы, желаемый стиль подачи материала, среднее время фокусировки, подходящие примеры и сравнения. Оформи все в виде карты аудитории.
Промт для создания структуры обучения:
Основываясь на карте аудитории, составь оптимальный план подачи материала по теме [ТЕМА]. Раздели сложную тему на простые модули с принципом 'от легкого к сложному'. Каждый модуль заверши вопросом для самопроверки или практическим заданием. Укажи, какие знания пригодятся для освоения каждого раздела.
Внедрение интерактивных функций
Аналитика подтверждает: добавление интерактива в видео помогает повысить количество целевых действий. Вот основные шаги по интеграции:
Промт для разработки интерактивного сценария:
Для обучающего ролика по теме [ТЕМА] предложи 5-7 интерактивных механик: тесты с выбором, остановки для самостоятельной работы, дополнительные ресурсы по нажатию. Каждый интерактив появляется вовремя и помогает глубже усвоить знания. Пропиши точное время появления и роль каждого элемента.
Расширенные промты для VEO
В сложных обучающих эпизодах пригодятся структурированные промты:
Промт для показа пошагового выполнения:
Демонстрация поэтапного [ПРОЦЕССА]: стартовая сцена показана детально, плавно переключаемся к действию, каждый этап занимает 3-4 секунды, руки или инструменты отчетливо видны, результат каждого этапа хорошо заметен, финальная сцена ярко отличается от начальной, свет подчеркивает нюансы
Промт для раскрытия сложных идей:
Визуализация идеи [КОНЦЕПЦИЯ]: применяй простые фигуры, цветовое выделение разных частей, анимацию связей между элементами, постепенное приближение к деталям, минимализм в оформлении, акцент на важных связях
Многоязычие с детальными указаниями
74% преподавателей используют ролики для обучения. Если планируется расширение на другие рынки, процесс следующий:
Промт для локализации сценария под другую аудиторию:
Переделай этот сценарий для зрителей из [СТРАНА/РЕГИОН]. Учитывай местные традиции: примеры и сравнения, значение цветов, манеру общения (официальный/неофициальный стиль), темы-табу, источники доверия. Замени все оригинальные для [ИСХОДНАЯ СТРАНА] моменты на привычные для местной публики.
Пошаговая адаптация сценария для разных платформ
Один сюжет — несколько форматов. Вот пошаговый подход:
Для YouTube (горизонтальное видео 5-10 минут):
Промт:
Переделай сценарий для YouTube: включи подробное вступление (30-45 сек), развернуто объясни каждый этап, естественно вставь просьбы подписаться и поставить лайк в логичных паузах, добавь тизер следующего выпуска в финале, разметь тайм-коды для удобной навигации. Итоговая длительность — 7-8 минут.
Для TikTok (вертикальный, 30-60 секунд):
Промт:
Сократи сценарий до 45 секунд: мощный крючок в первые 3 секунды, только главные моменты каждого этапа, динамичная подача, финал — вопрос или неожиданный вывод. Чтение занимает не больше 40 секунд.
Для Instagram Reels (квадратный, 30-90 секунд):
Промт:
Переделай под Instagram: яркое визуальное оформление с самого начала, спокойный ритм повествования, акцент на визуале, хештеги в описании, напоминание сохранить публикацию в конце. Продолжительность — 60-75 секунд.
Недавно пробовал создавать обучающие ролики для сотрудников. Оказалось, что ИИ-видео смотрят до конца на 31% чаще по сравнению с обычными презентациями. Видимо, живое и быстрое объяснение воспринимается лучше, чем стандартные слайды.
Персонализация обучения с помощью ChatGPT
Самое интересное — создание индивидуальных образовательных роликов.
Промт для генерации разных версий одного урока:
Разработай 3 варианта одного учебного сценария для разных этапов: ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ: подробно объяснить термины, больше иллюстраций, медленный темп, акцент на базовых вещах СРЕДНИЙ УРОВЕНЬ: кратко напомнить определения, акцент на упражнениях, средний темп, больше деталей ДЛЯ ОПЫТНЫХ: без разъяснений терминологии, быстрый темп, внимание на нестандартных ситуациях и связях с другими темами
Типичные ошибки и способы их избежать
За время работы с ИИ-видео заметил несколько типичных промахов, которые портят даже перспективные идеи. Давайте разберем их и найдем решения.
Ошибка №1: Слишком много информации
Хочется уместить максимум пользы в короткий ролик, но мозг не успевает все усвоить.
Выход с помощью ChatGPT:
Промт для оценки объема информации:
Оцени этот сценарий на перегрузку. Подсчитай, сколько новых терминов, идей и этапов появляется за каждую минуту. Если свыше 2-3 новых моментов в минуту — посоветуй, что убрать или вынести в отдельный урок.
Главный принцип: один урок — один навык или идея. Лучше сделать три коротких видео, чем один длинный и сложный.
Ошибка №2: Пренебрежение звуковым оформлением
Часто основное внимание уделяется лишь изображению, оставляя звук за кадром. Между тем, через слух воспринимается до 65% всей информации.
Контрольный список для проверки аудио:
Нет лишних фоновых шумов или уровень их ниже -40dB. Речь звучит отчетливо на всех частотах. Оптимальная скорость — 140-160 слов за минуту (удобно для восприятия во время обучения). Паузы между репликами — 0.5-1 секунда. Музыка не мешает голосу, ее громкость на 12-18dB ниже.
Промт для доработки аудиодорожки:
Проанализируй текст озвучки и добавь подходящие звуковые эффекты: в нужных местах вставь уведомления, щелчки интерфейса, сигналы завершенных действий. Каждый эффект должен подчеркивать происходящее на экране и помогать восприятию.
Ошибка №3: Слишком быстрый темп подачи информации
ИИ способен создавать видео с высокой скоростью, но не стоит переносить этот темп на объяснение материала.
Формула комфортного тайминга:
Введение новой темы: 10-15 секунд на объяснение, затем пауза 2-3 секунды. Демонстрация процесса — в реальном времени с повтором важных фрагментов. Между разделами: пауза 1-2 секунды, плюс связующая мысль.
Промт для правильного ритма:
Изучи сценарий и расставь логичные паузы: после новых понятий (2 сек), между разделами (3 сек), перед ключевыми моментами (1 сек). Отметь участки, где зрителю может понадобиться вернуться назад.
Ошибка №4: Отсутствие проверки на живой аудитории
Не стоит думать, что видео от ИИ сразу получится идеальным. Каждый материал важно показать от 3 до 5 представителям целевой группы.
Промт для тест-протокола:
Составь протокол проверки учебного видео: 10 вопросов для зрителя после просмотра. Пусть вопросы определяют, все ли понятно, насколько изложение ясно, полезен ли материал и появилось ли желание продолжить просмотр.
Однажды делал ролик по настройке CRM-системы и был уверен, что все объяснил четко. Однако, проведя показ коллегам, заметил: часть этапов осталась неочевидной для новичков. Пришлось добавить промежуточные пояснения и снять дополнительное видео с разбором базовых терминов.
Ошибка №5: Несбалансированное сочетание теории и практики
В обучающих роликах стоит придерживаться соотношения: 20% объяснений и 80% реальных примеров.
Промт для настройки баланса контента:
Изучи сценарий, определи долю времени, отведенную под теоретическую часть и практические показательные действия. Идеально: 20% на понятия и правила, 80% — на пошаговые демонстрации и кейсы. Если пропорция нарушена, предложи, как изменить структуру.
Ошибка №6: Неэффективные призывы к действию
Многие завершают ролики фразами вроде "попробуйте сделать сами". Такой подход не работает.
Промт для создания четкого CTA:
Сформулируй ясный и конкретный призыв для обучающего видео: что должен выполнить зритель за следующие сутки, какого результата достичь, как проверить, что все сделано верно. Добавь мотивацию и ограничение по времени.
Профессиональные секреты: как вовлечь зрителя
Даже в обучении эмоции цепляют внимание. Вот точные промты для создания вовлекающих элементов:
Промт для яркой статистики:
Подбери актуальные и удивительные данные по теме [ТЕМА], оформи зацепку так: 'X% людей совершают [ДЕЙСТВИЕ] неправильно, из-за чего теряют [ПОСЛЕДСТВИЯ]. За 5 минут покажу, как избежать этой ошибки'. Статистика должна быть доступна для проверки.
Промт для сторителлинга:
Напиши короткий рассказ-зацепку для обучающего ролика: персонаж сталкивается с проблемой [ТЕМА], выбирает простое решение, получает неожиданный результат, находит правильный путь. История должна занимать не больше 20-30 секунд устного изложения.
Визуальные акценты с помощью детализированных промтов
ИИ отлично генерирует картинки, но акценты важны. Примеры промтов для VEO:
Промт для выделения главного:
[ОСНОВНОЙ ОБЪЕКТ] размещен по центру, в фокусе, [ВТОРОСТЕПЕННЫЕ ДЕТАЛИ] размыты, освещение подчеркивает главный элемент, цветовой акцент на [ВАЖНАЯ ЧАСТЬ], композиция по правилу третей
Промт для отображения этапов:
Экран поделен на три зоны: 'До' (слева, приглушенные оттенки), 'Процесс' (центр, яркое освещение, динамика), 'После' (справа, насыщенные цвета), стрелки показывают ход изменений
Методика повторения ключевых идей
Чтобы донести важные моменты, используй схему ПРЕДСТАВЬ-ПОКАЖИ-ПОДВЕДИ ИТОГ:
Промт для подачи ключевого момента:
Для основного пункта [ИНФОРМАЦИЯ] выстрой тройную подачу: 1. ПРЕДСТАВЬ: Скажи, что сейчас покажешь (5-7 секунд) 2. ПОКАЖИ: Отобрази визуально, сопровождая объяснением (15-20 секунд) 3. ПОДВЕДИ ИТОГ: Кратко выдели суть (3-5 секунд) Между этапами вставь плавные переходы.
Профессиональная финальная обработка в DaVinci Resolve
Для достижения высокого качества важно правильно завершить монтаж. Конкретные рекомендации:
Цветокоррекция для учебных роликов:
Контрастность: добавь 15-20%, чтобы детали стали выразительнее. Цвет: убавь насыщенность на 5-10% для натурального вида. Температура: держи нейтральную или слегка теплую (плюс 100-200К). Яркость: объекты всегда должны быть видны.
Работа со звуком:
Основная дорожка: держи уровень между -12dB и -6dB. Фон: музыка на -24dB...-18dB. Эффекты: акценты между -18dB и -12dB. Компрессия голоса: соотношение 3:1, время атаки 10мс.
Встраивание в образовательную систему с помощью инструментов
Видеоурок — только часть целого пути обучения.
Промт для генерации дополнительных материалов:
На базе сценария урока создай набор материалов: 1. Контрольный чек-лист (PDF, 1 лист) 2. Практическая задача для самопроверки 3. Список из 5 популярных вопросов с ответами 4. Краткий анонс следующего занятия 5. Ссылки для глубокого изучения темы Каждый материал должен быть дополнением к видео, не повторять его.
Автоматизация производства серии уроков
Для повышения вовлеченности создай несколько вариантов главных элементов:
Промт для генерации вариантов привлечения внимания:
Сделай 5 разных вариантов начала для одного ролика: 1. С цифрами (неожиданная статистика) 2. Через проблему (актуальная боль) 3. Историю (короткий рассказ) 4. С вопроса (провокационный вопрос) 5. Через противопоставление (разрушение стереотипа) Каждый вариант занимает 15-20 секунд, подача — в одном стиле.
Способы заработка на обучающих видео
Создание обучающего контента с нейросетями открывает новые источники дохода. Вот конкретные методы с расчетами:
Корпоративное обучение: путь от замысла до подписания контракта
Бизнес готов инвестировать 50–200 тысяч рублей в действительно полезный обучающий курс. Искусственный интеллект позволяет создавать такие материалы в разы быстрее — времени потребуется в 10 раз меньше.
Промт для выявления задач корпоративного заказчика:
Изучи компанию [НАЗВАНИЕ] и определи, какие обучающие решения могут быть актуальны: ввод новых сотрудников, знакомство с продуктом, развитие персонала, обучение технике безопасности. Для каждой задачи предложи подходящий формат видео-обучения и предварительную цену.
Этапы работы с корпоративным заказчиком:
Анализ клиента — ознакомься с отраслью, численностью персонала, основными трудностями. Пилотное видео — бесплатно подготовь короткий ролик по их теме (до 3 минут). Демонстрация — покажи, каким образом ИИ помогает решать их задачи. Расчет стоимости — обычно 5–15 тысяч рублей за минуту готового видео.
Онлайн-курсы: весь цикл — от старта до первых продаж
Промт для построения прибыльного курса:
Разработай структуру онлайн-курса по теме [ТЕМА], способного приносить 100–500 тысяч рублей ежемесячно. Определи: анализ конкурентов, лучшую цену, число занятий, дополнительные материалы, план продвижения. Каждый урок обязан решать насущную проблему слушателей.
Экономика курса на практике:
Работа с ИИ над контентом — 20–40 часов. Стоимость для клиента: 3–15 тысяч рублей. План по продажам — 50–200 экземпляров в месяц. После вычета комиссии площадки остается 85–90% чистой прибыли.
YouTube-каналы: старт и монетизация
Образовательные каналы стабильно набирают аудиторию. Важно — выпускать видео регулярно. С помощью ИИ публиковать качественные ролики получится каждые 2–3 дня.
Промт для контент-стратегии YouTube:
"Разработай детальный контент-план на 3 месяца для YouTube-канала по теме [ТЕМА]: 2–3 видео еженедельно, разные форматы (обучение, разборы, вопросы и ответы), сезонные темы, совместные выпуски с другими каналами. Каждое видео отвечает на популярный поисковый запрос."
Дорожная карта монетизации:
0–1000 подписчиков — ставь акцент на полезность и отслеживай аналитику. 1000–10000 — подключай монетизацию и пробуй первую рекламу. 10000+ — запускай свои продукты, курсы, консультации.
Возможности для дополнительного заработка
Продажа готовых решений:
Предлагай на рынке пакеты сценариев, промты для искусственного интеллекта, а также шаблоны для видеомонтажа. Стоимость комплекта составляет 500–5000 рублей.
Промт для генерации востребованных шаблонов:
Собери мой путь создания обучающих роликов в пакет: сценарии для 10 топовых форматов, промты для VEO, параметры для DaVinci Resolve, чек-листы по контролю качества. Каждый шаблон помогает экономить пользователю 5–10 часов личного времени.
Консультационные услуги и анализ:
Делись опытом по оптимизации образовательных материалов с другими. Вознаграждение — от 3000 до 10 000 рублей за час работы.
Продажа лицензий на контент:
Оформи сделку на право использования своих видео для других организаций. Особенно выгодно это для популярных направлений — управление временем, навыки общения, базовые IT-умения.
Инструменты искусственного интеллекта полностью меняют процесс создания обучающих материалов. То, что раньше занимало недели и требовало существенных вложений, теперь реализуется за считанные часы и минимальные средства.
Практические советы и основные выводы
Стартуй с простых форматов: пошаговые инструкции, разъяснения ключевых идей. Перед публикацией тестируй каждый ролик на выбранной аудитории. Формируй серии связанных видео вместо отдельных материалов. Приспосабливай один и тот же контент для разных платформ и форматов.
Следующий шаг — выбери подходящую тему, в которой обладаешь экспертизой, и создай свое первое обучающее видео. Потрать не больше часа, а затем оцени результат и внеси коррективы. Благодаря современным инструментам искусственного интеллекта эксперименты почти ничего не стоят.
Главное: качественный обучающий контент всегда необходим. А с искусственным интеллектом появляется уникальная возможность делать это быстро и легко.
Показать полностью
1
ТОП нейросетей для генерации видео без VPN: лучшие сервисы в 2025 году для пользователей из России
В 2025 году на рынок выходят лучшие ИИ сервисы для генерации видео без использования VPN для пользователей из России. В данном обзоре собран ТОП нейросетей предлагающих реалистичную физику, кинематографичные эффекты и отличное звуковое сопровождение.
Как изменились нейросети для видео: от простых анимаций до реалистичных роликов
Еще пару лет назад, в 2022-м, мы удивлялись примитивным анимациям по тексту — сейчас такие ролики уже вызывают улыбку. Современные нейросети для создания видео выдают настоящую магию: движения выглядят естественно, свет построен по законам физики, а кадры напоминают сцены из кино.
В начале года лидировали SORA и Runway, но ближе к лету вышли новые китайские платформы, а Google презентовал VEO 3. Совсем недавно вышла SORA 2 - которая стала моим фаворитом (и именно в ней я подготовила ролики для примера в этой статье, но об этом позже). Также свежие DeepFake-возможности теперь доступны и российским пользователям.
Почти все зарубежные сервисы теперь открыты для России: где-то доступ официально, где-то — через партнерские платформы. В результате российские пользователи получили те же инструменты, что и на Западе.
Пять лучших нейросетей для создания видео с гарантированным доступом из России
VEO 3 от Google — самая быстрая и многофункциональная
Преимущества платформы:
✓ Молниеносная скорость — ролик готов за 20–60 секунд
✓ Идеальный вариант для коротких видео (Reels, TikTok, Shorts)
✓ Четко понимает текстовые запросы на русском языке
✓ Качество — до 1080p, 24 кадра в секунду
По личному опыту: VEO 3 лучше всего создает динамичные сцены и виды природы. Когда сделала видео с закатом в горах — даже профи не отличили сгенерированный клип от настоящей съемки. С людьми возникают проблемы: иногда руки выглядят непривычно, а выражения лиц могут быть неестественными.
Официально VEO для России недоступен, но существуют легальные обходные пути. Для работы использую бота с поддержкой VEO 3 — сервис работает стабильно, оплата в рублях, никаких проблем с доступом или блокировками.
Kling 2.1 — китайская сенсация с реалистичной физикой
Kling стал открытием 2025 года. Разработчики из Китая представили инструмент, который действительно удивил рынок:
✓ Детализированная физика материалов — вода, ткани, волосы выглядят натурально
✓ Легкость анимации даже в сложных сюжетах
✓ Видео до 30 секунд в высоком разрешении
✓ Понимание русскоязычных запросов благодаря автоматическому переводу
Недавно запускала сцену с танцором в воде — результат поразил. Kling отлично справляется с имитацией жидкостей, движущихся тканей и световых эффектов. Движок физики опережает ближайших конкурентов. Для роликов с правдоподобной передачей материалов — лучший выбор.
Интерфейс не самый простой, с переводом встречаются сложности. Ограничений по доступу из России нет, однако оплатить услугу российской картой не получится. Опробовать возможности можно на официальном сайте или воспользоваться ботом с Kling.
Luma AI Dream Machine — глубина 3D и стиль кино
Luma AI сильна в создании объемного видео с эффектом присутствия:
✓ Регулировка глубины и параллакса
✓ Кинематографичный стиль — боке, световые блики
✓ Превращение обычных снимков в динамичные сцены
✓ Удобная интеграция с видеоредакторами
Создавала промо для клиента — Luma преобразует стандартное фото товара в впечатляющую 3D-композицию с плавным движением камеры. Идеально подходит для интернет-магазинов и презентаций продукции.
Минусы — генерация занимает 3-5 минут, а настройки требуют привыкания. Однако качество восполняет все неудобства.
DeepFake Video — работа с лицами и персональные ролики
DeepFake Video фокусируется на одном направлении, но делает это максимально профессионально:
✓ Мгновенная замена лица в видео
✓ Точная синхронизация мимики и движений губ
✓ "Оживление" статичных снимков
✓ Контроль эмоций и выражения лица
За последние месяцы качество DeepFake заметно выросло.
Для личных задач и развлечений часто использую DeepFake-бота — все интуитивно понятно, нет лишних заморочек, работает шустро.
Runway Gen-4 — инструмент для экспертов и глубокого продакшена
Runway — самый "прокачанный" из всех сервисов:
✓ Полная настройка визуального стиля, динамики, света
✓ Профи-инструменты для видеомонтажа
✓ Можно собирать видео по собственному сценарию
✓ Легко продолжать или редактировать уже готовое видео
Runway выбирают те, кто ценит профессиональное качество. Если в других нейросетях — просто нажал и получил ролик, то здесь чувствуешь себя режиссером. Можно задать путь камеры, плавные переходы, свой фирменный визуальный стиль.
Понадобилось время, чтобы создать рекламный видеоролик — с третьей попытки результат стал напоминать съемку на студии. Настроек пришлось покрутить немало.
После недели экспериментов могу выделить: каждая нейросеть оптимальна для своих целей. VEO и DeepFake — для скорости, Runway — для детальной проработки и качества, Kling — чтобы получить крутые физические эффекты.
SORA 2 - мой фаворит
Sora 2 значительно превосходит другие нейросети для генерации видео благодаря ряду уникальных преимуществ, которые решают основные проблемы предыдущих моделей и конкурентов.
Sora 2 обеспечивает рекордный уровень реалистичности физических процессов: движения объектов, инерция, тени, а также взаимодействие с окружающей средой выглядят максимально естественно. Для большинства аналогов подобное качество остаётся недостижимым.
Модель эффективно сохраняет непрерывность и целостность сцен даже в длинных роликах, поддерживая детали персонажей, реквизита и окружения между кадрами. Важным преимуществом стала интеграция синхронизированного аудио с поддержкой фоновых, голосовых и специальных звуковых эффектов. Для большинства других сетей по-прежнему требуется сторонний монтаж.
SORA 2 может создавать видео в рамках указанной инструкции по таймингу.
Пример промта с таймингом:
[2] Эльфийка, с идеальной укладкой волос, изящно нарезает грибы для своего блюда.
[3] Гном пытается поджарить сосиску на костре, но она мгновенно вспыхивает.
[2] Гном говорит: "Эй! Кто-нибудь, помогите потушить эту штуку!"
[3] Эльфийка с презрительным видом бросает в огонь немного воды.
[3] Гном отплевывается и ворчит обиженно глядя на эльфийку: "Ну вот, ты опять все испортила! Моя сосиска!"
[3] Эльфийка нежно украшает свое блюдо съедобными цветами и гордо демонстрирует его, смотрит на гнома и молча улыбается.
[3] Гном, обгоревший и в саже, пытается запихнуть остатки сосиски себе в рот.
Сложности при создании видео, о которых не говорят в мануалах
Знаешь, что раздражает при работе с видео-ИИ? В официальных руководствах не пишут о важных нюансах. Вот с чем пришлось столкнуться на практике:
Сложности с руками. Большинство нейросетей (кроме DeepFake, который работает на готовом ролике) частенько создают нереалистичные кисти — то пальцев больше, чем нужно, то пропорции странные. Лайфхак: в запросе обязательно указывай "realistic hands, five fingers".
Надписи и логотипы. Хочешь вставить текст или эмблему? Искусственный интеллект чаще всего превращает их в нечитаемые символы. Лучше сразу создавать видео без текста, а нужные слова добавлять уже в редакторе вручную, например в CapCut.
Зацикленные движения. Когда просишь персонажа повторить действие (например, "человек кивает"), сеть часто делает это слишком механично, создавая эффект петли. Безопаснее запрашивать одно движение за раз.
Переменчивое качество. Бывает, что VEO 3 выдает отличные кадры, а иногда — полное разочарование даже при одном и том же промте. Чтобы найти удачный вариант, приходится делать несколько попыток и выбирать лучший результат.
Но есть и приятные новости. Если еще недавно большинство сервисов понимали только четкие промты на английском, теперь многие спокойно работают и с русскими запросами. К тому же, теперь можно соединять текст и картинки в одном запросе — это заметно увеличивает точность генерации.
Пошаговое руководство: как создать хорошее видео с нуля
Вот мой рабочий сценарий, который подходит для практически любой нейросети:
Шаг 1: Формулировка точного запроса
Основная ошибка новичков — слишком размытые запросы. Чем подробнее опишете, тем выше шанс удачи. Например, вместо "закат" лучше написать "яркий закат над морем, на переднем плане силуэты пальм, атмосферный свет".
Что включить в промт:
Локация: где разворачиваются события
Персонаж или предмет: кто или что в кадре
Действие: что происходит
Стиль и эмоция: общее настроение, свет
Технические детали: угол обзора, движение
Шаг 2: Подбор подходящей нейросети
Выбор зависит от задачи:
Шаг 3: Грамотная настройка параметров
Не стоит игнорировать дополнительные опции:
Продолжительность: оптимально 5-15 секунд
Частота кадров: 24-30 fps
Разрешение: стартуйте с 720p, при необходимости увеличивайте
Seed: сохраняйте удачные значения для повторения атмосферы
Шаг 4: Итерационное доработки
Редко с первого раза выходит идеально. Используйте полученное видео как заготовку, дорабатывайте запрос, чтобы получить то, что нужно.
Сделайте первоначальный вариант
Найдите слабые места
Включите корректировки в промт для устранения проблем
Примените негативный промт, чтобы избавиться от лишних деталей
Такой способ обеспечивает устойчивый результат с любой нейросетью. Не стоит ограничиваться одной попыткой — 2-3 последовательных доработки целенаправленно повышают качество.
Видеогенерация: тенденции на конец 2025 года
Проработав на стыке видеогенерации почти год, замечаю явные направления развития на ближайшее время:
Длина роликов растет. В скором будущем короткие 15-секундные видео уйдут в прошлое. Уже сейчас появляются инструменты, способные создавать истории на 1-2 минуты.
Управление через звук. Генерация видео будет возможна не только по тексту, но и по голосу, с точной синхронизацией движений и аудиоряда.
3. Интерактивность. Следующий этап — видео, реагирующее на действия зрителя, в том числе для VR и AR.
Интеграция с локальными решениями. Ожидаются гибридные форматы: часть процесса — на сервере, часть — прямо на устройстве.
Если взглянуть на развитие инструментов за последние полгода, к концу 2025 появятся решения, которые смогут заменить основную часть привычного видеопродакшна.
Какую нейросеть выбрать сейчас для создания видео?
Чтобы быстро освоить тему и создать атмосферное видео — попробуйте SORA 2. Простой и понятный интерфейс, молниеносная генерация, предсказуемые результаты. Подключение через надежные платформы, вроде вышеупомянутого бота.
Тем, кто работает с контентом для соцсетей и маркетплейсов, подойдет DeepFake — отлично помогает делать видео под определенную аудиторию. Если интересна электронная коммерция, обратите внимание на Luma AI: сервис позволяет создавать эффектные 3D-обзоры товаров.
Не бойтесь экспериментов — технологии развиваются стремительно, и уже через несколько месяцев все может измениться. Но базовые принципы видеогенерации сохраняются.
Самое важное — начать действовать прямо сейчас, пока эти решения действительно дают преимущество. Через год-полтора такие инструменты станут обычным делом, и чтобы выделиться, придется искать новые подходы.
Подробно о создании промтов для нейросети SORA 2 я рассказала в этой статье.
Примеры промтов для SORA 2 в нашем сообществе Telegram.
Показать полностью
6
Пошаговое руководство по созданию вирусных мемов и комиксов с нейросетями для соцсетей
Пошаговое руководство по созданию вирусных мемов и комиксов с нейросетями для соцсетей — это ключ к успешной digital-стратегии. Сегодня мы поговорим о том, как легко и эффективно привлечь внимание аудитории!
Пошаговое руководство по созданию вирусных мемов и комиксов с нейросетями для соцсетей
Мемы уже давно стали не просто забавой — сейчас они выступают настоящим драйвером вирусного маркетинга. Раньше на хороший мем уходили часы, а то и дни. Теперь с нейросетями процесс генерации креативных мемов занимает считанные минуты. Из практики: такие картинки действительно привлекают внимание и часто работают не хуже, чем классические варианты, созданные вручную.
Почему мемы на базе искусственного интеллекта становятся трендом в продвижении
Мемы — это не просто развлечение. Какие реальные выгоды для бизнеса и личного бренда?
Самый доступный путь к росту органического охвата. Пользователи делятся шутками и забавными картинками в разы чаще, чем стандартными рекламными постами.
Шутки обходят "рекламную слепоту". Смех обезоруживает и делает бренд более запоминающимся для аудитории.
Выгода во времени — мгновенный результат. Классическая разработка дизайна занимает дни, а с нейросетями контент для соцсетей можно подготовить за вечер на целый месяц вперед.
Коллега-маркетолог протестировал мем-кампанию из 10 картинок для своего проекта. Итог: органический охват вырос на 27%, а конверсия в переход — на 19% по сравнению с обычными публикациями. Все это — полностью бесплатно, без бюджета на рекламу.
Лучшие сервисы для создания мемов с ИИ в 2025 году
Сначала пробовал стандартные нейросети для генерации изображений. Юмор и контекст такие сервисы понимали слабо. К счастью, появились специальные платформы.
AI-генераторы мемов
Сам часто пользуюсь ботом с Sora — с ним проще обрабатывать русскоязычные мемы. Большой плюс: не требуется VPN и оплата в иностранной валюте, все делается прямо в Телеграме. Отправляешь идею и текст — получаешь готовую картинку.
Kapwing Meme Maker — отлично подходит для создания мемов в формате видео и GIF. Доступно больше 2000 вариантов шаблонов, множество способов экспорта. Интерфейс полностью на английском, но разобраться сможет даже новичок.
Imgflip Meme Generator— проверенный сервис с обновленным искусственным интеллектом. Самое ценное — живое комьюнити, где всегда можно подсмотреть свежие идеи и тренды.
Как подобрать подходящий сервис
Если хочется сделать мемы с анимацией, выбирайте Kapwing — тут расширенные возможности для видеоработы.
Для совместной работы в команде стоит обратить внимание на Imgflip — сервис оснащен групповыми функциями.
Вроде бы все элементарно, правда? Но на практике даже с такими сервисами большинство создаваемых мемов остаются без внимания. Давайте шаг за шагом разберем, как сделать по-настоящему вирусный мем.
Пошаговый план по созданию вирусных мемов с помощью нейросетей
Шаг 1: Оценка трендов и выбор подходящей темы
Перед тем, как приступать к генерации, важно выяснить, что сейчас обсуждают:
Изучите популярные хэштеги в Twitter/X и TikTok
Загляните в разделы "Горячее" на Reddit или Пикабу
Ознакомьтесь с новостями последних 2-3 суток
Самые цепкие мемы обычно появляются на пересечении недавних событий и интересов вашей аудитории.
Совет: не гонитесь за моментальными трендами — лучше брать то, что уже держится пару дней в топе, так вы точно попадете в актуальный контекст.
Шаг 2: Генерация основы для мема
Теперь переходим к действию:
Запустите Sora от OpenAI. Часто пользуюсь ботом Yes AI с нейросетями для доступа
Подберите референс — выберите популярный мем-образ (например, "Дрейк указывает", "Парень с девушкой и другой", "Женщина кричит на кота")
Загрузите подобранное изображение в Sora
Напишите промт, где укажите: Какой мем-формат хотите получить
Тематику (например, "прорывы в технологиях")
Контекст (например, "первый опыт работы с нейросетью")
Чувство (например, "разочарование")
Пример промта:
Рыжий охреневший кот сидит на ветке под снегом, как птица. Текст: Sora images на голубом баннере, Текст сверху: "установилась такая погода, что прогноз объявляют матом"
Придумайте 3-5 идей с разными трендовыми форматами
Выберите наиболее удачный вариант для дальнейшей проработки
Особенность: не останавливайтесь на первом варианте. Интересные и необычные решения часто появляются с 3-4 раза.
Совет: заведите отдельную папку с коллекцией мем-форматов, которые сейчас в топе — это поможет оперативно находить вдохновение для новых идей.
Создание комиксов с помощью нейросетей
Комиксы отлично подходят для более длинных историй. Такой формат удобен, если требуется разъяснить процесс или преподнести целый рассказ.
Этапы создания комикса
Продумайте лаконичный сюжет из 4-6 эпизодов
На каждый эпизод подготовьте отдельную картинку с репликами
Объедините все сцены в общий макет
В отличие от одиночных мемов, комиксы требуют логичной последовательности и целостности. Это сложнее, но и результат — выше по вовлеченности.
Инструменты для AI-комиксов
На 2025 год самым удобным можно считать Kapwing Comic Maker. Сервис дает возможность:
Формировать панели любого размера
Вставлять облака с текстом
Настраивать переходы между эпизодами
Сохранять итог в разных форматах
Если стоит задача сделать продвинутый комикс, комбинируйте Midjourney (генерация героев и фонов) и Kapwing (для сборки и добавления текста).
Главные ошибки при создании мемов и комиксов с ИИ
За время экспериментов накопилась целая подборка промахов. Самые частые:
Излишне сложные или узкоспециализированные шутки
ИИ часто предлагает юмор, который понятен только небольшой группе знатоков. Перед публикацией проверяйте мемы на широкой аудитории.
Использование устаревших мем-форматов
Нейросети обучаются на старых данных, из-за чего могут предлагать мемы в духе 2010-х. Следите, чтобы используемый формат был актуален сегодня.
Неудачный выбор времени
Мемы, появившиеся слишком рано или сильно позже тренда, остаются без внимания. Оптимальный момент для публикации — в течение первых 1-2 суток после важной новости.
Слишком много текста
Частая ошибка новичков — длинные подписи. Идеальный мем должен быть понятен за пару секунд.
Игнорирование особенностей платформ
Контент, который отлично воспринимается в Instagram, может не работать в Twitter. Важно подстраивать мемы под формат каждой соцсети.
Кейс: продуманная AI-мем-кампания
Недавно я сотрудничал с сервисом доставки еды, которому требовалось повысить узнаваемость без значительных затрат. Мы подготовили мемы на тему "Когда программист очень хочет поесть".
Вот как все происходило:
Создали 20 мемов
Отобрали 7 самых удачных и адаптировали для разных соцсетей
Разместили небольшой фирменный знак в уголке каждого изображения
Публиковали по 2-3 мема еженедельно
Результаты оказались такими:
Средний охват вырос почти в 3 раза
Число переходов на сайт стало больше на 34%
Стоимость привлечения клиента снизилась на 22%
Самое важное — юмор точно попал в целевую аудиторию (IT и программисты).
Пошаговый план для создания мемов на постоянной основе
Если хотите, чтобы мемы стали частью контент-стратегии, придерживайтесь такого алгоритма:
Соберите коллекцию шаблонов Подберите 10-15 вариантов, которые вызывают отклик у вашей аудитории
Храните их в отдельной папке для быстрого доступа
Составьте календарь тем Отмечайте профессиональные праздники
Следите за отраслевыми новостями
Добавляйте распространенные праздники и сезонные инфоповоды
Регулярность публикаций Для малого бизнеса достаточно 2-3 мемов каждую неделю
Крупным компаниям подойдет частота 1-2 мема ежедневно
Лучшие дни публикаций: вторник, среда, четверг
Анализируйте результаты Оценивайте, какие форматы собирают больше репостов
Отслеживайте конверсию из просмотра мема в действие
Корректируйте стратегию каждые 2-3 недели
Будущее AI-мемов: прогноз на 2025-2026 годы
Мемы и комиксы, созданные искусственным интеллектом, становятся не просто смешными картинками, а настоящим инструментом маркетинга. Такой контент помогает:
Привлекать больше органических просмотров
Снижать затраты на привлечение клиентов
Делать бренд узнаваемым
Строить эмоциональный контакт с аудиторией
Самое важное — это скорость. То, что раньше требовало часов работы дизайнера и копирайтера, теперь можно сделать за четверть часа. Значит, реагировать на новые тренды получится моментально и оставаться интересным для подписчиков станет проще.
Совет: начните с нескольких мемов на разные темы, проверьте их реакцию среди своей аудитории и выберите те, что зашли лучше всего. Увидев первые репосты и комментарии, наверняка возникнет мысль — почему не начали раньше?
Ведь иногда самое простое объяснение ценности вашего дела — это не длинный пост, а мем, который вызывает улыбку и желание нажать "поделиться".
Показать полностью
8
Почему бизнес заменяет спецов на ИИ в ущерб себе, или как конкурировать с бесплатностью
Давеча попался мне отличный пост о том, как убедить работодателя не увольнять копирайтера и не заменять его на ИИ.
Мысли здравые, аргументы достойные, например, о том, что нейросети профукивают УТП, не разрабатывают нормальных стратегий продвижений и слабо уникализируют пятикратно переваренный... чужие мысли. Из-за этого судебные разбирательства, репутационные риски и много других неприятных событий.
В общем, автор говорит, дескать, в долгосрочной перспективе замена специалиста нейросетью повлечёт больше рисков, чем выгод. И это так. Фатальная ошибка в использовании понятия "долгосрочная перспектива".
Теперь задерживаем дыхание, зажимаем нос и ныряем в царство МСП (малого и среднего предпринимательства) образца 2025 г.
Единиц малого и среднего бизнеса в РФ объективно больше, чем единиц крупного. Все копирайтеры страны не могут трудиться на благо пятидесяти самых известных компаний. Им не нужно столько спецов. Ребята наподобие меня живут в глубинке и за фиксированную плату помогают МСП.
Некрупному бизнесу живётся трудно - он постоянно сокращает траты. Свободных денег становится всё меньше.
Контент-маркетинг и рекламные кампании никогда не дают 100% гарантии результата. Но деньги в них вливать нужно, если решили ими пользоваться. Денег мало. Тех, что есть, жалко.
Двадцать публикаций могут быть проходными, а двадцать первая приведет клиента, готового заказать услуг на миллион рублей.
Но вливать деньги в контент нужно, если решили продвигаться за счёт него. Денег мало. Тех, что есть, жалко.
Знаете, чем руководители, увольняющие копирайтеров, перекроют аргументы об УТП, уникальности, рисках и всём остальном?
Бесплатностью.
ИИ не нужно платить, а копирайтеру нужно.
Будет ли иск в суд, придётся ли нести репутационные риски - вопросы открытые. А платить зарплату специалисту приходится.
Коллеги пишут, что от их услуг отказываются постоянные заказчики текстов (руководители проектов, работа в которых ведётся месяцами или даже годами) в пользу ИИ.
"Сейчас промптик докрутим, ИИ и контент-план составит, и тексты напишет, и для разных соцсетей адаптирует. Не понравится - перепишет за минуту, а не за сутки, как это делает копирайтер. Ещё и бесплатно!" - так рассуждают ооооочень многие, к сожалению. И действуют в соответствии с этими рассуждениями.
В случае моих коллег - ИИшные тексты корректируют менеджеры / координаторы проектов / редакторы / маркетологи. Все те же ребята, что правили тексты живых людей. Если дело совсем плохо, контент берёт на себя сам руководитель.
Итог: менеджеру, маркетологу или кому-то ещё накинули 10к рублей в месяц за время на генерацию контент-плана и ИИ-текстов, троих неплохих спецов с сильными кейсами и достойными портфолио уволили.
ИИ-тексты не работают
Да, особенно в неумелых руках. Дайте профессиональному повару горстку дешёвого риса, обрезков и остатков из холодильника: вероятность того, что он состряпает достойный ужин, велика. Дайте человеку, который не умеет сварить яйцо, отборной говядины, свежих овощей, все приправы мира... Молитесь, чтобы он не испоганил ингредиенты.
Нейросетевые тексты в первозданном виде плохо ранжируются Яндексом, у них мало дочитываний. Но бизнес верит, что это какая-то ошибка - просто другие не смогли найти подход, а он сможет! Он обязательно сможет...
"Сейчас нормальный промптик напишем, текстик опубликуем, и никто не поймёт, что это нейросеть! Даже сам Яндекс"
Вера в ИИ и его безграничные возможности укрепляется с каждым витком тяжёлой экономической обстановки. Кстати, нейросеть, как и копирайтер, тоже не обещает, что контент-маркетинг точно сработает. Только фиксированную оплату не берёт (а копирайтер берёт), не устаёт (а копирайтер устаёт), не просит пару дней подумать над концепцией (а копирайтер просит). ИИ может написать 70 текстов в день, а копирайтер нет.
Ещё моментик. Если работодатель не шибко разбирается в сфере контента, не до конца понимает, как происходит продвижение за счёт качественных текстов, то визуально большой разницы между объективно хорошим текстом хорошего копирайтера и плохо отредактированной нейрошляпой он не увидит.
Внешне тексты нейросети и копирайтера похожи (структурированы, имеют заголовок, иллюстрацию), значит, одинаково эффективны.
Вот и весь разговор.
ИИшные тексты не сработают в конечном итоге? А вдруг и копирайтерские не сработали бы! Только копирайтер видит, в чём причина и знает, как её устранить, куда вырулить, если по какой-то причине зарулил не туда.
А нейросеть прогонит неудачный текст через синонимайзер. А какой синоним к слову неудача? Провал, оплошность, фиаско, крах, поражение...
ИИ вряд ли качественно проанализирует контекст, поведение конкурентов, особенности вашей ниши, адаптирует под неё тренды.
Если у вас непереносимость лактозы, смилостивится ли организм, если вы выпьете молока из бокала, а не из стакана? Неа.
Даже если попробуете из горлышка пластиковой бутылки или из бумажного стаканчика.
Умирает ли копирайтинг? Нет, он трансформируется. Нам, пишущим специалистам, теперь нужно не только быстрее всех осваивать технологии, вникать в тренды и обучаться новым тактикам продвижения бизнеса, но и учиться продавать свои компетенции МСП так, чтобы аргумент "нейросети бесплатны" не выглядел состоятельным и не звучал логично. Только и всего.
#бизнес #мсп #контент #продвижение #маркетинг #ии #нейросеть #малыйбизнес #продвижение #искусственныйинтеллект
Показать полностью
3