Также в ней применяется усиление логики при запросе (Test-time Scaling) благодаря особой стратегии "саморефлексии" с использованием прошлого опыта для решения сложных задач, давая прирост в результатах на ключевых тестах (GPQA с 90.3 до 92.8, LiveCodeBench v6 с 88.0 до 91.4, HLE с 34.1 до 36.5 и IMO-AnswerBench с 89.5 до 91.5).

В итоге модель показывает результаты на уровне лучших моделей в 19 тестах (92.8 на MMLU-Redux и 93.7 на C-Eval). А с новой стратегией усиления она превосходит Gemini 3 Pro в рассуждениях (опережая её результат 83.3 на IMO-AnswerBench своими 91.5 баллами и превосходя 90.7 на LiveCodeBench с итогом 91.4).

После этого я решил разобраться основательно: протестировал около 20 сервисов и сравнил синхронизацию губ, мимику, уровень реализма и удобство работы. В итоге я отобрал личный ТОП-10 — варианты, где действительно можно сделать говорящее фото без лишних сложностей и с результатом, который подходит для публикации и рабочих задач.

ТОП-10 нейросетей чтобы сделать говорящее видео из фото в 2026 году

1. Study AI — ИИ для говорящего фото, минимум настроек, удобно для первых попыток.

2. SORA — больше про эффектные видео и креатив, но нужен аккуратный промпт и терпение.

3. GPTunneL — дает более реалистичную мимику и синхронизацию губ, хорошо подходит для “живого” результата.

4. Apihost — удобен, если нужно генерировать много роликов и подключать все через api.

5. GoGptRu — простой интерфейс и шаблоны, когда хочется получить результат без лишней возни.

6. MashaGPT — нейросеть для создания говорящих фото работает в формате чата: загрузили изображение, написали текст, получили говорящий ролик.

7. ruGPT — заточен под русский язык и типовые задачи, хорошо для обучения и бизнес-видео.

8. AISearch — как витрина моделей: удобно сравнить варианты и выбрать лучший под ваше фото.

9. Chad AI — быстрый вариант для коротких роликов и мемов, упор на скорость, а не суперреализм.

10. GenAPI — нейросеть, чтобы заставить фото говорить, больше контроля и качества, но чуть сложнее в освоении.

1. Study AI 

На своем опыте заметил, что готовый ролик получается естественным и подходит для соцсетей, поздравлений или мини-презентаций — достаточно загрузить фото и указать стиль. Единственный момент — это не строго “говорящее фото” с полной синхронизацией речи, но именно как оживление и анимация кадров работает действительно достойно. В целом, Study AI — это платформа с кучей ИИ-инструментов в одном месте, где этот модуль — удобный вариант для базовой анимации по фото.

• Стоимость: бесплатная нейросеть для говорящего фото

• Что умеет: оживляет фото в видеоролик, плавные переходы, анимирует лица и движения из изображений

• Качество: норм

Плюсы:

• можно сделать фото говорящим с помощью нейросети в браузере без установок и сложных настроек;

• много инструментов под одной подпиской; 

• подходит для соцсетей и простых проектов; 

• подходит новичкам без опыта видеомонтажа.

Минусы:

• детали мимики могут варьироваться в зависимости от фото.

Сайт сервиса >>>

2. SORA 

Сервис особенно полезен, если вы хотите не просто “говорящее лицо”, а реально динамический ролик, где фото превращается в сцену с движением и эффектами — это почти как мини-кино, которое вы описываете словами. В процессе я заметил, что Sora дает ощутимо более гибкий контроль над результатом, чем обычные шаблонные генераторы, но при этом требует чуть больше внимания к промпту. Если вы любите экспериментировать — это отличный вариант для креативных задач, презентаций и соцсетей. Главное — понимать, что это больше генерация видео, чем банальная мимика на фото.

• Стоимость: обычно доступ через подписку на платформу (варианты с разными лимитами генераций и параметрами качества)

• Что умеет: создавать говорящее фото нейросетью онлайн

• Качество: высоко (в зависимости от промпта и параметров)

Плюсы:

• дает действительно динамичные видео с эффектами и движением;

• гибкий контроль через текстовые подсказки;

• подходит для креативных идей и нестандартных задач;

• генерирует ролики, которые выглядят более “киноматографично”.

Минусы:

• требует тщательной формулировки промпта для хорошего результата.

Сайт сервиса >>>

3. GPTunneL 

В отличие от простых “говорящих фото”, в этом инструменте вы получаете широкие возможности визуального редактирования и контроля качества, что пригодится, если вы хотите не просто оживить лицо, а придать ему контекст, фон или атмосферу. Лично я использовал его, чтобы сделать серию кадров для сторителлинга и визуальных историй — результаты получаются более художественными и детализированными, чем в большинстве стандартных генераторов. Это больше про высокое качество изображения и гибкость, чем про простой формат “лицо говорит текст”, но для тех, кто хочет прокачать визуал, это отличный вариант.

• Стоимость: зависит от выбранной модели и типа генерации (цена за изображение/секунду видео/аудио), платите только за то, что используете

• Что умеет: говорящее фото с помощью ИИ, мощная генерация и редактирование изображений по тексту или фото, контроль стиля, композиции, высокая детализация

• Качество: высоко

Плюсы:

• гибкий инструмент для визуального творчества и редактирования изображений;

• высокая детализация и контроль стиля;

• подходит для маркетинга, сторителлинга и художественных задач;

• система оплаты “платите за генерацию”, без фиксированной подписки.

Минусы:

• качество сильно зависит от промпта и навыков редактирования.

Сайт сервиса >>>

4. Apihost 

Этот генератор особенно выручает, если нужно быстро получить “фото в видео” без сотни настроек — результат выходит динамичным и подходит прямо для соцсетей, сторис или маркетинговых карточек. Лично я использовал его, чтобы сделать короткие анимации для рекламы — по времени это занимает пару минут, а эффект намного круче, чем просто статичная картинка. Конечно, это все еще короткие видео, но они выглядят живыми и интересными, особенно если добавить подробное текстовое описание сцены.

• Стоимость: примерно 9 ₽ за секунду финального видео

• Что умеет: сделать говорящее фото через нейросеть по текстовому описанию, добавляет движения и эффекты

• Качество: норм–высоко (для коротких видео)

Плюсы:

• превращает обычную фотографию в динамичное видео за пару шагов;

• короткие ролики хорошо заходят в соцсетях и для рекламы;

• понятный процесс: загрузил фото → описал сцену → получил MP4;

• подходит для маркетинговых карточек и сторис;

• прозрачная тарификация по секундам.

Минусы:

• платный, без бесплатного периода;

• длина видео ограничена (около 5–10 секунд).

Сайт сервиса >>>

5. GoGptRu

В отличие от узкоспециализированных инструментов, здесь вы выбираете модель (например, видеогенераторы вроде Runway или Higgsfield) под вашу задачу и сразу переходите к генерации, что экономит время при экспериментах с разным стилем и качеством. Сам я пробовал здесь анимировать фото в короткие сцены — результат зависит от выбранной модели, но в целом GoGPT дает простор для творчества и экспериментов. Это не только про “говорящие фото”, но и про мультимодальные возможности, когда фото становится частью более сложного видео или визуального контента.

• Стоимость: зависит от выбранных моделей и тарифов

• Что умеет: агрегирует разные нейросети для изображений и видео (например, генерация видео по фото/запросу через видеомодели)

• Качество: норм–высоко (вариативно в зависимости от модели внутри)

Плюсы:

• большой выбор ИИ-моделей в одном месте;

• можно экспериментировать с разными инструментами без перехода по отдельным сайтам;

• доступны мощные модели видео и анимации;

• подходит для разных задач от создания изображений до видео;

• интерфейс позволяет легко пробовать разные подходы.

Минусы:

• не специализирован только на “говорящих фото” — нужен выбор и настройка модели;

• многие хорошие модели требуют платной подписки или токенов.

Сайт сервиса >>>

6. MashaGPT 

С Veo 3 я делал из простых снимков небольшие анимации с движением камеры и эффектами — для приветственных видео и сторис получилось лучше, чем ожидал. Плюс сам интерфейс чат-бота помогает формулировать, что именно вы хотите получить, и иногда сам подсказывает варианты. Это не про глубокую синхронизацию речи, но как средство превратить статичное фото в живой ролик — очень достойный вариант.

• Стоимость: базовый функционал доступен с токенами/лимитами, продвинутые генерации видео требуют платного доступа

• Что умеет: говорящее фото нейросетью на русском

• Качество: норм–высоко (в зависимости от промпта и параметров)

Плюсы:

• объединяет много AI-моделей в одном месте;

• генерация коротких видео из фото через Veo 3;

• удобный интерфейс чат-бота, подсказывает, что можно сделать;

• подходит для сторис и коротких роликов;

• на русском языке и с понятными командами.

Минусы:

• качество синхронизации речи может быть ограничено (зависит от модели).

Сайт сервиса >>>

7. ruGPT

Сервис отлично справляется с роликами под соцсети, сторис или короткие анонсы — достаточно просто написать, о чем должен быть видео-клип, выбрать формат, и инструмент автоматически создает визуал и звук. Я использовал его, чтобы быстро сделать визуал для тизеров и презентаций — и получилось понятное, яркое видео буквально за минуты. Это удобный вариант, если нужно быстро получить динамичный ролик из фото или текста.

• Стоимость: платный доступ по тарифам сервиса (лимиты генераций/подписка)

• Что умеет: превращает текст или фото в короткий видеоролик с озвучкой и визуальными эффектами

• Качество: норм–высоко (для коротких роликов)

Плюсы:

• автоматически собирает видео «под ключ» — визуал + озвучка + оформление (тексты, фон, эффекты);

• оживление фото в динамический клип без навыков монтажа;

• быстро работает — готовый ролик за секунды;

• можно использовать для анонсов, объяснений, мемов и промо.

Минусы:

• нет глубокого контроля над сценами и движением (генерация полностью автоматическая).

• ограничена длина роликов (до нескольких секунд).

Сайт сервиса >>>

8. AISearch 

Для меня это стало отличным вариантом, когда нужно быстро сделать живую анимацию для сторис или презентации из обычной фотографии без монтажа — все происходит буквально в пару кликов. Интерфейс достаточно интуитивный, а итоговый ролик можно дополнить звуком и эффектами перед экспортом. Конечно, это не профессиональная синхронизация речи, но как оживление фото в видео с эффектами и движением выглядит реально неплохо.

• Стоимость: зависит от тарифа 

• Что умеет: оживляет фото в видео длительностью до ~22 сек, анимирует глаза, улыбку и движения головы, добавляет эффекты и дорожки

• Качество: норм

Плюсы:

• простой и быстрый процесс — от фото к видео за пару минут;

• поддерживает базовые эффекты и анимации;

• нейросеть, где фото говорит по тексту, можно добавить звуковую дорожку или спецэффекты.

Минусы:

• ограничение длины видео (около 22 сек).

Сайт сервиса >>>

9. Chad AI 

За счет этого я мог быстро переключаться между задачами: оживить фото, сгенерировать видео по тексту или собрать динамичные сцены в одном месте. В моем опыте это удобнее, чем прыгать между разными сервисами, особенно когда проект сочетает анимацию, визуал и озвучку. Правда, результат сильно зависит от выбранной модели внутри платформы, но если грамотно подобрать инструмент (например, Veo 3 для видео), можно получить впечатляющий ролик буквально за пару минут.

• Стоимость: платный доступ по подписке с тарифами на генерации видео/текст/изображения и лимиты по количеству материалов

• Что умеет: оживлять фото, генерировать видео из текста/изображений, анимировать и добавлять спецэффекты

• Качество: норм–высоко (зависит от выбранной модели внутри сервиса)

Плюсы:

• объединяет сразу много мощных нейросетей в одном месте;

• можно быстро переключаться между задачами (текст, видео, изображение);

• подходит для экспериментов и сложных визуальных задач;

• поддержка современных видеомоделей (Veo 3, Sora и др.);

• удобный интерфейс с быстрым доступом к результатам.

Минусы:

• результат очень зависит от выбранной модели внутри сервиса.

Сайт сервиса >>>

10. GenAPI 

Я использовал ее для создания коротких анимаций по идее, и впечатлило, что результат далеко не “плоский”; движения чувствуют себя живыми, а детали продуманы. Это не самый простой путь к “говорящему фото”, но если вам нужны динамичные видео из статичных материалов с большим контролем над стилем и сценой, то Runway Gen-3 через GenAPI — один из лучших вариантов.

• Стоимость: платно по генерациям (примерно ~60 ₽ за 5 сек, ~120 ₽ за 10 сек) — платите только за то, что создаете

• Что умеет: превращает текст и изображения в видео, оживляет фото с движением, может генерировать клипы по описанию, поддерживает разную длину роликов

• Качество: высоко — детализация, последовательность кадров и визуальная четкость на уровне современных видео-ИИ

Плюсы:

• мощная модель с кино-уровнем качества видео из фото/текста; 

• гибкий контроль над сценой и движением через промпт; 

• нет фиксированной подписки — оплачиваете только генерации; 

• подходит для маркетинга, презентаций, сторителлинга и соцсетей; 

• поддерживает разные подходы: текст→видео, изображение→видео.

Минусы:

• требует четкого описания в промпте для хорошего результата; 

• платная модель, особенно заметно при длительных роликах.

Сайт сервиса >>>

Как заставить фото говорить с помощью нейросети

Если вы спросите меня, как заставить фото говорить с помощью нейросети, я отвечу так: это больше похоже не на “оживление картинки”, а на маленькую постановку. Нейросеть не просто двигает рот — она пытается собрать цельное ощущение живого человека: мимика, микродвижения, взгляд, иногда даже легкий поворот головы. И вот тут у многих случается разочарование: берут первое попавшееся фото, вбивают текст, жмут “сгенерировать” — и получают странную “маску”. Я через это тоже прошел, поэтому теперь отношусь к процессу как к настройке инструмента: чтобы результат был нормальным, нужно дать нейросети правильный “сырье”.

Самое важное, что я для себя понял: 70% успеха — это исходное фото и звук. Если на снимке лицо ровно, хорошее освещение, нет сильных искажений и человек смотрит примерно в камеру — нейросеть почти всегда отрабатывает заметно лучше. Дальше вы выбираете: либо “говорить по тексту” (когда сервис сам озвучит и синхронизирует губы), либо “говорить по аудио” (когда вы загружаете голос, и нейросеть под него подгоняет мимику). И вот второй вариант обычно выглядит правдоподобнее, потому что у живого голоса есть ритм и эмоция — нейросети проще попасть в естественность. В итоге схема простая: берете удачное фото, короткий текст без скороговорок, выбираете сервис с нормальной синхронизацией — и получаете то самое “говорящее фото”, которое не стыдно показать.

В итоге нейросеть для говорящих фото — это уже не эксперимент “ради интереса”, а вполне рабочий инструмент для контента, обучения и простых маркетинговых задач. Если выбрать подходящий сервис и использовать качественное исходное фото, результат получается убедительным: мимика выглядит живее, движения — естественнее, а сам ролик можно спокойно использовать в соцсетях или презентациях. Я бы советовал начинать с тех вариантов, где проще всего добиться стабильного результата, а затем переходить к более гибким решениям, если нужен максимальный реализм и контроль.

Создана модель Kimi K2.5 (https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5), которая сейчас самая мощная открытая мультимодальная ИИ-модель от Moonshot AI, разработанная как инструмент для реальных задач, начиная от разработки ПО с визуальным вводом до параллельного решения сложных проблем и автоматизации интеллектуальной работы.

В плане кодирования и зрения она является лидером среди open-source по программированию, особенно во фронтенде, так как может создавать интерфейсы и анимации по описанию или на основе изображений/видео. Главной инновацией внутри неё является роевой интеллект (Agent Swarm), благодаря которому модель сама создает и координирует до 100 параллельных агентов-помощников для сложных задач, что ускоряет выполнение до 4.5 раз по сравнению с одним агентом. Что касается офисной работы, то модель автоматизирует комплексные задачи, включающие в себя создание документов, таблиц, презентаций и анализ данных от начала до конца.

В результате модель показывает конкурентоспособные или лидирующие результаты в ключевых тестах на работу агентов (HLE - 50.2, BrowseComp - 74.9), программирование (SWE-Bench - 76.8), а также обработку изображений и видео (MMMU Pro - 78.5, MathVision - 84.2, VideoMMMU - 86.6).

Загружена модель DeepSeek-OCR 2 (https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2) с новой архитектурой визуального кодировщика.

Главная идея разработки состоит в том, что традиционные модели обрабатывают изображение строго по порядку пикселей (слева направо, сверху вниз), что противоречит человеческому восприятию, где взгляд движется по смысловым связям.

Для решения этой проблемы создан DeepEncoder V2, заменяющий стандартный визуальный кодировщик (CLIP) на архитектуру, похожую на языковую модель (LLM). Он использует "причинно-следственные" обучаемые запросы, которые динамически переупорядочивают визуальные токены на основе семантики изображения, прежде чем передать их в LLM. Кроме того, применяется реализация через комбинированную маску внимания, которая сочетает двунаправленность для визуальных токенов (как в ViT) с причинно-следственной логикой для запросов (как в декодере LLM).

В результате модель имитирует логичный, "причинный" поток человеческого визуального восприятия, особенно для документов со сложной структурой (текст, формулы, таблицы).

Модель сохраняет высокую степень сжатия визуальных токенов (256-1120 на изображение), а на тесте OmniDocBench показывает прирост +3.73% по сравнению с предыдущей версией (DeepSeek-OCR) за счёт лучшего определения порядка чтения.