Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Регистрируясь, я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Управляй роботом-мутантом чтобы исследовать загадочный мир, находи классное оружие и сражайся с различными врагами, чтобы выжить!

Зомботрон Перезагрузка

Экшены, Платформеры, Шутер

Играть

Топ прошлой недели

  • solenakrivetka solenakrivetka 7 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 53 поста
  • ia.panorama ia.panorama 12 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая «Подписаться», я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
Finder
Finder

Чат GPT для создания видео: может ли ChatGPT сгенерировать видео⁠⁠

25 дней назад

Одна из самых обсуждаемых тем в мире искусственного интеллекта — чат GPT для создания видео. ChatGPT — это продвинутый языковой искусственный интеллект, разработанный американской компанией OpenAI в 2022 году на основе архитектуры GPT (Generative Pre-trained Transformer). Над его разработкой работала команда исследователей и инженеров под руководством OpenAI, среди основателей компании — Сэм Альтман, Илья Сутскевер, Грег Брокман и другие специалисты в области машинного обучения. Первоначально ChatGPT использовался для диалогов и написания текстов, но по мере развития технологий его интеграции начали применять для написания подробных сценариев, описаний сцен, раскадровок и подсказок для нейросетей, генерирующих изображение и видео.

В этой статье я расскажу, как именно ChatGPT может быть задействован в процессе создания видео и можно ли считать, что он «сам» генерирует видеоролики.

Может ли ChatGPT генерировать видео?

Несмотря на популярность ChatGPT и его продвинутые языковые возможности, сам по себе этот искусственный интеллект не способен напрямую создавать или рендерить видеофайлы. Чат GPT работает с текстом: принимает текстовый запрос и возвращает текстовый ответ. Однако именно на этапе подготовки и планирования ролика он может стать мощным инструментом и заметно ускорить работу над видео.

ChatGPT может помочь следующим образом:

Генерация идей для роликов

  • подбор тем под нишу и аудиторию;

  • варианты форматов (обзор, туториал, скетч, сторителлинг, шортсы и т.д.);

  • помощь в придумывании серий контента.

Написание сценариев

  • полный сценарий от приветствия до призыва к действию;

  • разбивка на сцены и блоки;

  • варианты диалогов, шуток, переходов.

Создание раскадровки в текстовом виде

  • описание каждого кадра: что в кадре, какая эмоция, план (крупный, средний, общий);

  • подсказки для ракурсов и динамики;

  • текстовые подсказки (промпты) для нейросетей, которые уже умеют генерировать изображение или видео.

Помощь в монтаже и структуре

  • предложения по структуре ролика, чтобы удерживать внимание;

  • идеи для хук-начала (первых 3–5 секунд);

  • варианты переходов, вставок, надписей, экранного текста.

Тексты вокруг видео

  • заголовки, описания и теги для соцсетей;

  • варианты кликабельных названий;

  • текст для обложки (thumbnail), слоганы, цепляющие фразы.

Работа с голосом и субтитрами

  • подготовка текста для озвучки;

  • упрощение сложного текста под разговорную речь;

  • черновик субтитров или тайм-кодов по уже готовому сценарию.

Анализ и улучшение контента

  • разбор сценария: что можно сделать динамичнее, короче, понятнее;

  • предложения по доработке ролика под цели: обучающий, продающий, развлекательный;

  • подбор альтернативных версий для A/B-тестов (название, описание, первые фразы).

Далее рассмотрим, какие инструменты наподобие ChatGPT делают видео.

ТОП-10 нейросетей, которые умеют создавать видео

  1. Sora — модель от OpenAI, которая по текстовому описанию или загруженному изображению создает до минутного видео с высокой детализацией, реалистичной физикой и любым стилем.

  2. Kling — видеомодель от Kuaishou, генерирующая фотореалистичные ролики до 2 минут в 1080p из текста или изображений, с плавным движением и продвинутым управлением камерой.

  3. Google Veo — флагманская модель Google для генерации коротких видео (с аудио) по тексту и картинкам, оптимизированная для создателей контента и встроенная в Gemini/AI Studio.

  4. Hailuo — линейка видеомоделей MiniMax, которая превращает текст и фото в короткие кинематографичные клипы 1080p с реалистичной анимацией и сложной физикой движения.

  5. Seedance — модель от экосистемы ByteDance, поддерживающая мульти-шот генерацию видео из текста и изображений с упором на точное следование промпту и плавное 1080p-движение.

  6. PixVerse — сервис, который по тексту или загруженным фото делает короткие, «вирусные» ролики с трендовыми эффектами, кинематографичными и анимированными сценами для соцсетей.

  7. Runway — поколение Gen-4 от Runway, профессиональная видеомодель для продакшн-класса, позволяющая задавать персонажей, объекты и сцены и получать консистентное, монтажно-готовое видео.

  8. Pika — «idea-to-video» платформа, которая превращает текст, картинки и исходное видео в динамичные ролики с множеством встроенных инструментов редактирования и эффектов.

  9. MiniMax — набор видеомоделей от китайского стартапа MiniMax, ориентированный на текст- и image-to-video генерацию высококачественных коротких клипов.

  10. CogVideo — открытая текст-to-video модель CogVideoX-5B от Zhipu AI, создающая ~10-секундные высокодетализированные ролики с временной согласованностью кадров и поддержкой высокого разрешения.

1. Sora

Видеонейросеть от OpenAI, встроенная в сервис GPTunneL и предназначенная для генерации коротких реалистичных роликов по текстовому описанию. Она понимает запросы на русском и английском, поддерживает вертикальный и горизонтальный форматы и создает видео до ~20 секунд с реалистичной физикой и синхронным звуком. Через GPTunneL Sora доступна пользователям из России прямо в браузере, а итоговый ролик можно сразу скачать в MP4 в 1080p или 720p.

  • Стоимость: без абонентской подписки, по модели pay-as-you-go

  • Тестовый период: нет

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Поддержка русского и английского языка, форматы 16:9 и 9:16, разрешения 1080p и 720p.

  • Короткое время ожидания: ролик генерируется примерно за 2–3 минуты.

  • Реалистичная физика движения, сложная анимация и синхронный звук уже «из коробки».

  • Удобная оплата: без подписок, платите только за сделанные генерации, можно оплачивать российскими картами и криптовалютой.

  • Встроенная модерация и фильтрация запросов для более безопасного использования.

Недостатки:

  • Оплата за каждую генерацию: при большом количестве роликов стоимость может ощутимо вырасти.

  • Длительность роликов ограничена коротким форматом (около 20 секунд).

Перейти на сайт сервиса >>>


2. Kling

Это видеонейросеть от китайской компании Kuaishou, которая в Study24.ai используется для генерации реалистичных роликов по тексту и картинкам. Модель умеет работать в режимах text-to-video и image-to-video, создавая короткие HD-видео с движением камеры и хорошей сохранностью лица и мимики. Через Study24 Kling доступен в одном интерфейсе вместе с другими мощными видеомоделями (Runway, Veo, Luma и др.), на русском языке. Такой связкой удобно оживлять фото, делать клипы для соцсетей, сторис и рекламные тизеры без ручного монтажа.

  • Стоимость: от 199 ₽ в неделю

  • Тестовый период: есть

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • В одном месте доступны Kling и другие топовые видеомодели (Runway, Veo, Luma и др.) — удобно сравнивать результат разных нейросетей.

  • Kling хорошо держит портретное сходство и мимику в движении, особенно при оживлении фото.

  • Есть бесплатный тест, можно попробовать генерацию видео до оформления платного тарифа.

  • Относительно низкий порог входа: стартовый тариф с токенами подходит, чтобы регулярно тестировать видео и другие ИИ-инструменты.

Недостатки:

  • Бесплатные лимиты быстро заканчиваются, если активно генерировать видео.

Перейти на сайт сервиса >>>


3. Google Veo

Генеративная видеонейросеть от Google, созданная в 2024 году и встроенная в экосистему Gemini (Flow, Vertex AI и др.), которая умеет превращать текст и изображения в кинематографичные ролики. Она поддерживает режимы text-to-video и image-to-video, сложные движения камеры, расширение сцены и нативную генерацию звука (музыка, эффекты, голоса).

  • Стоимость: от ≈20 $ в месяц

  • Тестовый период: есть бесплатная версия Veo 3

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Кинематографическое качество: плавная анимация, реалистичный свет, тени и физика движения.

  • Гибкий контроль сцены через Flow: движение камеры, смена планов, расширение сцены (Extend).

  • Поддержка разных режимов: text-to-video, image-to-video, видео-продление и генерация со звуком.

  • Официальный доступ в России без иностранных карт через Study24, оплата рублями, СБП и др.

  • Есть бесплатный дневной лимит, позволяющий тестировать модель и делать простые ролики без вложений.

Недостатки:

  • Базовый бесплатный режим ограничен: всего 3 коротких видео в день, до ~10 секунд и 720p.

Перейти на сайт сервиса >>>


4. Hailuo

Видеонейросеть в GenAPI, которая превращает одно статичное изображение в короткий 1080p-ролик с плавной анимацией ветра, воды, тканей и движений тела. Она не «перерисовывает» сцену, а аккуратно оживляет уже существующую картинку, сохраняя композицию и стиль. Модель особенно хорошо подходит для портретов, артов, атмосферных пейзажей и любых сцен, где важны живые, но ненавязчивые движения. Hailuo 2 помечена как премиальная SoTA-модель и генерирует ролики за несколько минут, обеспечивая более качественную анимацию, чем многие аналоги.

  • Стоимость: абонентской подписки нет, списываются токены за каждую генерацию

  • Тестовый период: новым пользователям обычно дают стартовый бонус в токенах/кредитах

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Делает плавную анимацию волос, воды, ткани и других «живых» деталей без рывков и ломанных движений.

  • Сохраняет композицию и стиль — не превращает кадр в новую картинку, а мягко оживляет исходное изображение.

  • Поддерживает разрешение до 1080p, подходит для реалистичных сцен и персонажей.

  • Простота использования: нужен только один кадр, без сложной подготовки и монтажа.

  • Работает через GenAPI без подписок, с оплатой только за реально сделанные генерации и поддержкой на русском.

Недостатки:

  • Делает очень короткие ролики (несколько секунд) — не подходит для длинных сюжетных видео.

Перейти на сайт сервиса >>>


5. Seedance

Это видеонейросеть в GenAPI, которая превращает текст или картинку в короткий сценарный видеоклип продолжительностью 5–10 секунд в разрешении до 1080p. Модель создает плавное, осмысленное движение: смену ракурсов, микропауз, жестов и взгляда так, будто сцена снята живой камерой режиссера. Она поддерживает мультикадровый (multi-shot) подход: в одном ролике могут сменяться сцены, при этом персонажи, фон и стиль остаются согласованными. Seedance 1.0 Pro умеет работать в разных стилях — от фотореализма до аниме и акварели — и рассчитана на создание коротких, кинематографичных мини-историй без классического видеомонтажа.

  • Стоимость: оплата токенами за каждую генерацию, без абонентской подписки

  • Тестовый период: новым пользователям дают стартовый бесплатный баланс

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Кинематографичные мини-ролики: 5–10 секунд в 1080p с логичной сменой планов и ракурсов.

  • Multi-shot / мультикадровый подход — в одном видео может быть несколько сцен, при этом персонажи, фон и стиль остаются стабильными.

  • Очень плавное и естественное движение без дерганий переходов, даже на мелких деталях.

  • Хорошо передает эмоции и позы: взгляд, жесты, микропаузу в движении.

  • Поддерживает широкий спектр стилей — от реалистичного «кино» до аниме, акварели и других художественных эффектов.

  • Интеграция через GenAPI: можно использовать как из веб-интерфейса, так и по API в своих проектах.

Недостатки:

  • Жесткое ограничение по длительности — ролики максимум до 10 секунд.

Перейти на сайт сервиса >>>


6. PixVerse

Нейросеть в GenAPI для создания коротких видео по тексту или изображению, заточенная под ролики в стиле TikTok, анимации, рекламные клипы и быстрые визуальные концепты. Она поддерживает режимы text-to-video и image-to-video, умеет анимировать загруженную картинку с учетом промпта и генерировать осмысленное движение в кадре. Есть два режима генерации: быстрый (до ~5 секунд видео, до 720p) и обычный (до ~8 секунд, 1080p, с более сложными эффектами). Поддерживается выбор художественного стиля (реализм, 3D-анимация, киберпанк, комикс и др.), работа с ключевыми кадрами и автоматическое добавление звуков, синхронизированных с видео.

  • Стоимость: оплачивается через баланс GenAPI по системе pay-per-use — вы платите токенами за каждую генерацию, без абонентской подписки

  • Тестовый период: есть

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Делает короткие ролики для соцсетей (TikTok-формат, рекламные клипы, анимации, визуальные концепты).

  • Поддерживает и text-to-video, и image-to-video: можно как генерировать сцену с нуля, так и оживлять загруженное изображение с учетом текста.

  • Два режима генерации: быстрый (за ~5 секунд генерации, до 720p) и обычный (до 8 сек, 1080p, более сложные эффекты) — можно выбирать баланс скорости и качества

  • Богатые стили и контроль: выбор художественного стиля, ключевые кадры для начала и конца сцены, автоматическое звуковое сопровождение, синхронизированное с видео.

Недостатки:

  • Модель ориентирована на очень короткие ролики (5–8 секунд), для длинных сюжетных видео нужен дополнительный монтаж.

  • В быстром режиме есть ограничения по длительности и разрешению (до 5 секунд и 720p).

Перейти на сайт сервиса >>>


7. Runway

Премиальная видеонейросеть в GenAPI, которая по текстовому описанию или загруженному изображению генерирует короткие кинематографичные ролики. Модель — четвертое поколение технологии Runway, дает высокое разрешение, детализированную картинку и последовательные кадры, хорошо понимает сложные промпты и «чувствует» операторские приемы: поворот камеры, крупность плана, свет. Gen-4 особенно сильна в передаче эмоций, жестов и действий людей, поэтому подходит для рекламных креативов, клипов, концептов и визуальных сторителлингов.

  • Стоимость: от 60 ₽

  • Тестовый период: есть

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Премиальное качество: высокое разрешение, детализированные и последовательные кадры, одна из топовых видеомоделей на рынке.

  • Отлично передает эмоции, жесты и движения, учитывает кинематографические нюансы — угол камеры, свет, композицию.

  • Поддерживает text-to-video и image-to-video: можно генерировать сцену с нуля или на основе загруженной картинки.

  • Интеграция с GenAPI: нет подписок, оплата только за фактические генерации, удобный веб-интерфейс и API.

  • Средняя скорость генерации порядка 1,5 минуты за ролик, что неплохо для такого уровня качества.

Недостатки:

  • Стоимость выше, чем у простых видеомоделей: 60–120 ₽ за короткий ролик быстро набегают при массовой генерации.

  • Длина видео ограничена (5–10 секунд), для длинных сюжетных роликов придется собирать монтаж из нескольких генераций.

Перейти на сайт сервиса >>>


8. Pika

Современная видеонейросеть в GenAPI, которая генерирует ролики из текстовых описаний и/или загруженных изображений. Она использует связку NLP и компьютерного зрения, чтобы превратить промпт в осмысленный видеоклип с различными стилями — от реалистики до более художественных эффектов. Модель поддерживает выбор разрешения (720p или 1080p) и длительности, поэтому ее удобно использовать и для рекламных тизеров, и для соцсетей, и для образовательного контента. Среднее время генерации на GenAPI — около 2–3 минут (~145 секунд) за одно видео.

  • Стоимость: от 40 ₽

  • Тестовый период: есть

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Генерация видео из текста и/или изображения: удобно как для роликов «с нуля», так и для анимации статичных картинок.

  • Разрешение до 1080p и настраиваемая длительность (на GenAPI доступны варианты 5 и 10 секунд).

  • Поддержка разных визуальных стилей: кинематографичный, анимационный, более реалистичный и др.

  • Простая интеграция через API плюс работа из веб-интерфейса — подходит и разработчикам, и «некодерам».

  • Облачный рендеринг: не нужен собственный GPU, все крутится на стороне GenAPI.

  • Прозрачная тарификация: известная цена за конкретный ролик, удобно планировать бюджет.

Недостатки:

  • На GenAPI сейчас доступны только короткие ролики 5–10 секунд, длинные видео нужно собирать монтажом из нескольких клипов.

  • Нет очень тонких/профессиональных настроек — для сложного продакшна возможностей может не хватать.

Перейти на сайт сервиса >>>


9. MiniMax

Видеонейросеть Hailuo AI, доступная в GenAPI, которая создает короткие ролики по текстовым описаниям и картинкам. Она генерирует видео длительностью около 6 секунд с разрешением 1280×720 и частотой 25 кадров в секунду, делая ставку на кинематографичность, реалистичную физику и естественную анимацию. MiniMax умеет как text-to-video, так и image2video: можно оживлять или продолжать уже существующее изображение, управлять движением камеры и анимацией объектов. Модель позиционируется как премиальная SoTA-нейросеть с высоким качеством картинки и связным сюжетом, среднее время генерации на GenAPI — около 320 секунд за ролик.

  • Стоимость: без абонентской подписки и привязки к конкретному тарифу

  • Тестовый период: бесплатный доступ по реферальной ссылке

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • MiniMax создает качественные короткие видео с хорошей детализацией, связным сюжетом и реалистичной физикой движения.

  • Фиксированные параметры для стабильного результата — 6 секунд, 1280×720, 25 fps: этого хватает для заставок, тизеров, коротких сцен и рекламных вставок.

  • Мощный режим image2video.

  • Минимум странных артефактов: разработчики подчеркивают, что модель хорошо понимает физику мира и помогает избежать «ломаных» поз и «плавающих» объектов.

Недостатки:

  • Ограничение по длительности — один ролик максимум около 6 секунд, для более длинного сюжета нужно собирать видео из нескольких клипов и монтировать вручную.

Перейти на сайт сервиса >>>


10. CogVideo

Открытая видеонейросеть от компании Zhipu AI, одна из самых продвинутых моделей для генерации видео по текстовому запросу. Она использует 3D Causal VAE и архитектуру Expert Transformer, благодаря чему кадры получаются согласованными, а переходы — плавными, без «дерганой» анимации. Модель хорошо подходит для коротких роликов: от простых визуализаций до промо-видео, обучающих фрагментов и продуктовых обзоров. В GenAPI CogVideoX 5B доступна как премиальная модель с удобным подключением по API (cog-video-x-5b) и средней скоростью генерации около 70 секунд за видео.

  • Стоимость: нет абонентских подписок — оплата только за отдельные генерации

  • Тестовый период: есть

  • Регистрация: требуется

Преимущества:

  • Одна из самых продвинутых open-source text-to-video моделей на рынке.

  • Использует 3D Causal VAE и Expert Transformer, поэтому делает плавные переходы и согласованные кадры, без резких рывков.

  • Подходит для широкого спектра задач: медицина, маркетинг, архитектура, e-commerce и др. (обучающие ролики, туры по объектам, 3D-обзоры товаров).

  • Средняя скорость генерации порядка ~69 секунд за видео, что довольно быстро для SOTA-модели.

Недостатки:

  • Премиальный статус означает, что стоимость выше, чем у базовых видеомоделей GenAPI (особенно при массовой генерации).

  • Фокус на коротких роликах: для длинных сюжетных видео все равно нужен монтаж из нескольких клипов.

Перейти на сайт сервиса >>>


Возможности ChatGPT: кому подходит и какие задачи решает при создании видео

Хотя сам ChatGPT не создает видео и не выдает готовые .mp4, он отлично закрывает «мозговую» и текстовую часть производства: от идеи и сценария до промптов для видеонейросетей и оформления ролика под публикацию. По сути это универсальный ассистент, который помогает вам думать, структурировать, писать и улучшать все, что связано с видео — а уже потом вы загружаете эти идеи в видеоредактор или нейросеть для генерации.

Кому подходит ChatGPT при работе с видео:

  • Блогерам и создателям контента

    • Нужны регулярные идеи и сценарии, а времени мало.

  • Маркетологам и владельцам бизнеса

    • Рекламные ролики, промо, продуктовые презентации.

    • Нужны продающие сценарии, УТП, четкая структура.

  • Продюсерам и сценаристам

    • Черновики сценариев, варианты сцен, диалоги, сториборд в текстовом виде.

    • Быстрый перебор десятков версий без «боли» правок.

  • Образовательным проектам и экспертам

    • Обучающие видео, курсы, уроки, вебинары.

    • Помощь в упрощении сложных тем и логичной подаче материала.

  • Дизайнерам и motion-дизайнерам

    • Текстовые промпты для видеонейросетей (Sora, Runway, Pika и др.).

    • Описание сцены, света, стиля, движения камеры.

  • Новичкам в видео

    • Тем, кто только начинает и не знает, с чего подступиться к идее и структуре ролика.


Какие задачи ChatGPT помогает решать при создании видео

  • Идея и концепция ролика

    • Генерация идей под нишу, продукт, формат площадки.

    • Придумывание рубрик, серий, циклов роликов.

    • Помощь в позиционировании: «о чем канал?» и «для кого?».

  • Разработка сценария

    • Полный сценарий: вступление, основная часть, вывод, призыв к действию.

    • Разбивка на сцены и тайм-коды (примерно: 0:00–0:05 — хук, 0:05–0:30 — боль и т.д.).

    • Диалоги, шутки, варианты формулировок под стиль автора.

  • Структура и удержание внимания

    • Придумывание сильного hook для первых 3–5 секунд.
      Варианты «поворотов», интриги, мини-клаймаксов по ходу ролика.

    • Подсказки, где сократить, что переставить местами, чтобы ролик смотрели до конца.

  • Промпты для видеонейросетей

    • Составление детальных текстовых запросов для Sora, Runway, Pika, PixVerse и других моделей.

    • Описание персонажей, окружения, света, динамики камеры, стиля (аниме, кино, 3D, акварель и т.п.).

    • Генерация нескольких вариаций промпта для A/B-теста.

  • Раскадровка и визуальное описание

    • Текстовая раскадровка: «Кадр 1 — общий план… Кадр 2 — крупный план лица…».

    • Подсказки по ракурсам, движению камеры, переходам.

    • Описание ключевых кадров для дальнейшей работы в редакторе или нейросети.

  • Тексты вокруг видео

    • Заголовки, описания, теги, хештеги для разных платформ.

    • Текст для обложек и превью: короткие цепляющие фразы.

    • Варианты кликабельных названий под SEO/рекомендации.

  • Озвучка и субтитры

    • Подготовка текста для диктора или нейросинтеза голоса.

    • Адаптация «сухого» текста под живую разговорную речь.

    • Черновик субтитров на основе сценария или краткого конспекта ролика.

  • Аналитика и улучшение контента

    • Разбор вашего сценария: что неясно, скучно, длинно, где много воды.

    • Предложения по улучшению под конкретную цель: обучать, продавать, развлекать.

    • Генерация альтернативных версий ролика для тестирования (другая подача, длина, тон).


В итоге мы приходим к простому выводу: сам ChatGPT пока не умеет напрямую рендерить ролики и создавать готовые видеофайлы, но отлично справляется с «мозговой» частью процесса. Если смотреть шире, чат GPT для создания видео — это связка: вы получаете идеи, сценарии, раскадровку, промпты для видеонейросетей и тексты для оформления, а уже другие сервисы занимаются генерацией и монтажом. Такой подход особенно полезен блогерам, бизнесу, экспертам и всем, кто хочет делать больше контента при тех же ресурсах. Используя ChatGPT как сценариста и идеолога, а нейросети вроде Sora, Runway, Kling, Pika и других — как «виртуальную съемочную группу», вы получаете полноценный продакшн без студии и большой команды.

Если у вас есть опыт использования ChatGPT для видео, обязательно поделитесь в комментариях — напишите, какие нейросети вы уже пробовали.

Показать полностью 13
Нейронные сети ChatGPT Искусственный интеллект Продакшн Блоггинг Маркетинг Дизайн Образование Openai Длиннопост Блоги компаний
53
0sennijLis
0sennijLis
Лига Сисадминов

Делает ли домашняя лаборатория вас реально лучше в администрировании?⁠⁠

1 месяц назад

Представим себе ситуацию: вы уже третий час ковыряетесь в своей тестовой среде, вторник, одиннадцать вечера. Мимо проходит ваша жена и спрашивает:

— Это по работе?

И вы замираете. Потому что нет, не по работе. Вы просто тратите вечер на то, чтобы что-нибудь сломать и потом починить — ради того, чтобы разобраться.

Всё это ради того, чтобы потом наступил тот самый момент, когда на настоящей работе что-то рушится, все стоят в ступоре, а вы спокойны. Потому что именно это вы уже ломали дома. Семнадцать раз. Вы знаете, что делать. Знаете, куда смотреть. Вы уже были здесь.

Вот что даёт домашняя лаборатория. Она превращает теоретические знания в практические.

Вопрос, который задают все (и на который обычно дают сильно разные ответы)

Я много раз наблюдал, как инженеры мучаются с этим вопросом. Они видят, как кто-то дома собирает сложные стенды, запускает мини-копии продакшн-систем прямо у себя в квартире. И начинают думать: это вообще реально помогает, или тупо дорогое хобби?

Короткий ответ — зависит разумеется от того, что вы с этим делаете.

Развёрнутый ответ — если вы используете свой стенд, чтобы изучать то, к чему на работе вас не подпускают, вы прокачиваете навыки, которые однажды могут спасти вашу карьеру.

А если вы просто скупаете железки и бездумно повторяете туториалы — вы всего лишь собираете дорогую пыль.

Что на самом деле помогает на работе

Расскажу про одного человека, который собрал у себя дома небольшой кластер. Ничего особенного — просто старые компьютеры, базовые конфигурации, изучение основ.

А потом однажды на работе всё рухнуло. Продакшон упал наглухо. 18 часов на телефоне с поддержкой — и никуда не продвинулись. Команда в тупике. Полный ступор.

Этот человек за 8 часов поднял замену. Идеально ли всё работало? Нет. Готово ли было к долгой эксплуатации? Даже близко нет. Но система хотя бы продолжила жить, пока остальные искали нормальное решение.

Навыки, которые реально переносятся в работу

Помните, исследования показывают: студенты, которые не занимаются практикой, в полтора раза чаще проваливаются, чем те, кто работает руками. В технологиях всё то же самое.

Сети перестают быть чем-то непонятным, когда вы пытаетесь разобраться, почему контейнеры видят друг друга, но не выходят в интернет. Хранилища начинают иметь смысл, когда вы забиваете диск под завязку и видите, как всё начинает тормозить. Бэкапы становятся настоящими, когда вы теряете данные, которые вам были дороги.

Это не самые эффектные навыки. Но когда на собеседовании вас спрашивают: «объясните, как работает этот сетевой механизм», и вы отвечаете не по учебнику, а из собственного опыта — это совсем другое ощущение.

Вы учитесь, ломая вещи. Потом чиня их. Потом ломая снова — но уже по-другому.

«Но у меня нет на это денег»

Вы видите все эти навороченные домашние кластеры (ну или слышите про них) и думаете, что нужно потратить несколько десятков тысяч рублей. На самом деле нет, не нужно.

Ваша тренировочная площадка может быть:

  • парой виртуалок на ноутбуке,

  • бесплатными облачными сервисами, где можно поиграться,

  • старым компом, пылящимся в шкафу,

  • или просто вашим основным компьютером, когда вы им не пользуетесь.

Тренировочная среда — это любое место, где можно безопасно накосячить. Ей не нужно выглядеть круто. Главное — чтобы вы могли ломать что угодно, не ломая работу.

Когда домашние лаборатории не помогают (чтобы быть уж до конца честными)

Ваш стенд не научит вас всему. Вы ведь не управляете доступом для 500 инженеров. Не имеете дела с корпоративными правилами и бесконечными согласованиями, которые растягиваются на недели.

Проблемы, которые вы решаете дома, совсем другие. Дома вы боретесь с дешёвым железом и странными сетевыми глюками. На работе — с политиками безопасности и… другими людьми. (А это порой куда сложнее любой технической задачи.)

Но что действительно переносится — это способ мышления. Та самая уверенность, когда вы уже десятки раз всё ломали и чинили. Узнавание шаблонов, которое помогает сразу понять, куда смотреть.

Согласно исследованиям 2025 года, ИИ ускоряет обучение с беспрецедентной скоростью — и может сделать инженеров в пять раз эффективнее. В сочетании с практикой это буквально меняет темп, с которым вы осваиваете новое.

Некоторые отличные инженеры, которых я знаю, вообще не интересуются домашними лабораториями. Им просто не хочется тратить время на это — и это нормально. Не всем нужно, чтобы технологии были ещё и хобби.

Но если вы только входите в профессию, хотите расти быстрее, чем позволяет работа, или стремитесь разобраться в вещах, на которые на проекте нет времени — тогда домашняя лаборатория — это невероятно эффективный инструмент.

Что реально работает (по опыту тех, кто это сделал)

Инженеры, у которых действительно есть результаты, не просто запускают сервисы. Они строят окружения, похожие на рабочие.

Кто-то крутит кластеры из разных типов виртуалок. Кто-то использует облака — и при этом держит расходы почти на нуле. Кто-то собирает полноценные стеки, а потом переносит эти же шаблоны в прод, когда нужно.

Один из самых эффективных подходов — собрать полноценную систему локально. Не демо “для галочки”, а полный стек: всё связано между собой, есть базы данных, кеш, мониторинг и автоматическое деплоймент. Настоящая продакшн-система, только у вас на ноутбуке.

Общая черта у всех, кто получил пользу от такого подхода, — они снова и снова что-то строят, ломают и чинят. Вот это и есть практика. Именно она формирует навык.

То, о чём обычно не говорят

Домашние лаборатории дают вам преимущество — но не такое, как вы думаете.

Они не делают вас умнее. Не заменяют годы настоящего опыта. И сами по себе не превращают вас в синьора.

Но они дают вам «повторы». А исследования показывают, что при практическом обучении люди усваивают на 25–60% больше информации, чем при обычных методах.

Когда продакшн падает, и все ищут, кто это починит, вы хотите быть тем, кто спокоен. Потому что вы уже видели что-то подобное. Может, не в таком масштабе, не с такими симптомами — но достаточно близко, чтобы мозг знал, с чего начать.

Разница между тем, кто впадает в ступор во время инцидента, и тем, кто спокойно начинает разбираться, чаще всего сводится к опыту. Если вы дома регулярно что-то ломали и чинили, вырабатывается системное мышление.

Домашние стенды развивают распознавание паттернов. Инстинкт починки. Понимание, куда смотреть первым делом, когда всё горит.

Ошибки всё равно будут. Паника — тоже. Но у вас будет больше инструментов в голове. А это и есть разница между тем, кто замирает, и тем, кто начинает действовать.

Как начать, не закапываясь в планировании

Вам не нужен план. Вам не нужно что-то покупать. Вам не нужно уже сейчас понимать, что именно вы делаете.

Выберите одну вещь, которую хотите понять лучше. Всего одну.

Хотите разобраться в контейнерах? Начните с простого. Хотите освоить автоматизацию? Настройте одну базовую задачу. Хотите понять мониторинг? Поставьте инструмент, который отслеживает производительность, и сломайте что-нибудь, чтобы было что мониторить.

Ключ — сделать всё достаточно «настоящим», чтобы при поломке вам пришлось действительно чинить, а не просто перезапускать туториал. Думать, читать логи, формулировать гипотезы, проверять их.

Проблема с резюме (которую домашняя лаборатория сама по себе не решит)

Можно собрать идеальный стенд, досконально знать, как всё работает, — и при этом так ни разу и не пройти первичный отбор.

Прежде чем кто-то вообще увидит ваше резюме или спросит о проектах, решение принимает софт. Большинство анкет отбрасывается за десять секунд — системой, которая ищет конкретные слова в конкретных местах.

Поэтому ваш опыт с домашними проектами должен быть описан так, чтобы его понимали и алгоритмы, и люди.

Что это всё на самом деле значит

Настоящая ценность — не в железе, не в тулзах и даже не в сертификатах.

Ценность — в уверенности, которая приходит, когда вы уже делали что-то своими руками. Когда знаете: да, всё сломается — но у вас есть способ разобраться. Вы уже были в этом месте. Может, не точно в таком, но достаточно близко.

Когда я вижу инженеров с домашними лабораториями и без — разница видна сразу. Те, кто практикуется, мыслят системно. Знают, куда смотреть. Не паникуют, когда что-то не работает с первого раза — потому что уже поняли, что это нормально.

Остальные всё ещё ожидают, что всё заработает сразу. Быстрее застревают. Ждут, пока кто-то подскажет ответ.

Вот навык, который вы действительно развиваете. Не просто техническую экспертизу. А способность разобраться, когда рядом никого нет.

Даже опытные инженеры косячат в своих лабораториях. Именно это и есть показатель роста. В тот момент, когда вы перестаёте что-то ломать, вы перестаёте развиваться.

Так что идите и сломайте что-нибудь. Нарочно. Посмотрите, что произойдёт. Именно тем и живёт настоящее обучение.

Показать полностью
IT Системное администрирование Сисадмин DevOps Продакшн Исследования Текст Длиннопост
27
Neuroclub
Neuroclub

Topaz теперь в Syntx: апскейл и прокачка видео без боли⁠⁠

2 месяца назад
Перейти к видео

Нужно поднять качество ролика и не убить время и бюджет? Берите Topaz прямо в Syntx — там подтянули движки и настроили всё под реальные задачи.

Почему это удобно здесь

  1. 40+ моделей улучшения
    Мы собрали все популярные модели Topaz и пометили лучшие под типовые случаи: лица, интерьер, анимация, старое видео.

  2. Не только апскейл
    4K апскейл, резкость, дефокус, шум, зерно, детализация. Выбираете профиль — остальное делаем за вас.

  3. Быстро за счёт наших мощностей
    Обработка идёт на серверах Syntx, поэтому очереди короткие, результат стабильный.

  4. Цена стала ниже в 8 раз
    Использовать Topaz в Syntx заметно выгоднее, чем покупать приложение отдельно.

Как запустить

  1. Открой бота

  2. Раздел Видео будущего → Topaz

  3. Загрузи ролик

  4. Выбери модель и пресет под задачу

  5. Запусти обработку и скачай результат

Совет: если ролик тёмный или шумный, начните с профиля DeNoise, затем Upscale до 4K. Для лиц попробуйте профиль Face Recovery и мягкую резкость, не выкручивайте на максимум — могут появиться артефакты.

Показать полностью
Тренд Digital Нейронные сети Опыт Продакшн Видео Короткие видео Telegram (ссылка)
0
DELETED
DELETED

Почему вам НЕ нужно в рекламный видеопродакшн⁠⁠

2 месяца назад

Я основатель видеопродакшна Сult (входим в топ-20 по России). С нашим СЕО Антоном Каляки решили написать пост про рекламный видеопродакшн как бизнес. Как запустить, какие риски и подводные камни. Спойлер: их полно.

Старт и масштабирование

Порог входа в бизнес низкий: нашел клиента, собрал команду под проект, целиком менеджеришь все процессы – прибыль тоже целиком твоя. Затраты, помимо гонораров подрядчиков, разве что на юриста для проверки клиентского договора и на платную версию чата GPT.

Но масштабирование быстро превращается в головоломку. Один ролик в месяц – это 50+ человек команды, с каждым – договор, правки, акты. Как только появляется второй проект, растёт всё: общение с клиентом теперь х2, документы х2, риски х2. Без ассистента уже не выжить.

На трёх проектах в месяц нужен исполнительный продюсер, отдельный человек под документы и дирсерч, который набирает режиссеров и стыкует графики. Плюс на этом этапе нужно рассчитать фин. модель (либо заплатить тому, кто рассчитает). Пять проектов – это уже продюсеры, сейлзы, стабильные процессы. Но главное: каждый новый проект требует ресурсов, а прибыль растёт не пропорционально.

Работа с крупными клиентами

Здесь всё начинается с тендера. Конкуренция мощная: у крупных продакшнов в штате продюсеры, бесконечно считающие биддинги от клиентов, юристы, спецы по документам и несколько дирсёрчей.

Если выиграл, сталкиваешься с отделом закупок клиента. Их задача – не справедливая цена, а минимальная. Тут важно уметь защищать предложения и обосновывать расчеты.

Средний маркап (комиссия) – 10% от бюджета. Но это не чистая прибыль, из этих денег ты покрываешь все фиксированные расходы: зарплаты, софты, услуги юриста (если не в штате), гонорар режиссеру за создание тритмента для тендера и тд.

Если фактические расходы на проект больше, чем захожили – платишь также из маркапа.

Если меньше – клиент может попросить пересчитать смету, чтобы не переплачивать☺️

Вывод

В общем, это бизнес классный для старта без вложений, но сложный для масштабирования и довольно рискованный. Я уже как-то писал, что в видеопродакшн стоит приходить только по любви. Если цель сколотить состояние... не скажу, что это невозможно. Наверное ее можно достичь ценой тысяч и тысяч сгоревших нервов.

Если интересен рынок, я у себя в тг публиковал рейтинг крупнейших продакшнов, а тут еще – динамика рынка за последние четыре года.

Показать полностью
[моё] Реклама Продакшн Текст
0
DELETED
DELETED
Реклама как искусство

Давно раздражает, что в рекламном видео продакшн рынке всё держится на мутках⁠⁠

2 месяца назад

Кто с кем дружит, кто кому нравится, кто на одном вайбе. Мало внятных критериев – только симпатия и доверие.

Это не только про рекламу – так работает половина сервисных бизнесов.

Но в видеопродакшне особенно чувствуется – цена ошибки дорогая, результат не стандартизированный и все держится на "я тебе доверяю". Ну то есть это такие не бизнесовые категории, такой бизнес сложно масштабировать.

Продакшнов при этом стало слишком много.

Проект тебе может снять и фрилансер, и большая компания с офисом – в целом, на одном уровне. Подрядчики всем доступны. Главное знать, кого позвать, и иметь на это деньги. Получается почти идеальная конкуренция, где все одинаковые.

Я уже давно думаю, можно ли в этом бизнесе создать устойчивая конкурентное преимущество. В общем можно ли в сервисном бизнесе создать ПРОДУКТ? И вот наконец я решился сделать подход к снаряду и пробую это сделать в моем видеопродакшне Cult.

Кому эта тема тоже близка, можете смотреть, что у меня выходит, в тг канале https://t.me/biznesgryzha. Пока не понимаю, во что это все выльется, но планов и энергии очень много.

[моё] Продакшн Реклама Текст
3
135
Skyscrew
Skyscrew
IT-юмор

Жизненный цикл⁠⁠

3 месяца назад
Жизненный цикл
Показать полностью 1
Картинка с текстом Мемы IT юмор Программирование Проект Продакшн Пользователи
15
14
sckiffo2
Лига Сисадминов

Ответ на пост «Среда разработки и производственная среда»⁠⁠2

3 месяца назад

На картинке ещё лайтово. По факту эксплуатация спрашивает зачем в проде такая тяжёлая гантель. Почему в стаканах много воды. Безопасность говорит что вода из стакана проливаться не должна, и вообще запаяйте стакан сверху. Чтоб точно не проливалось. Чтобы прикинуть примерный размер гантели ты идёшь к бизнесу и спрашиваешь, на сколько персон будет накрыт стол. Тебе говорят, ориентируемся на 300.000 в первый квартал. Ты рассчитываешь размер гантели, она получается х2 больше чем ты просил у эксплуатации в первый раз. Безопасники запретили выход без непроливающихся запаянных стаканов. Алгоритм придется переделывать, ведь там черным по белому, нужно было из стакана наливать. После всех кругов согласований и выхода в прод, нагрузка будет в 1.000 человек в пике.

Короткие видео IT юмор Разработка Продакшн Commits Без звука Повтор Ответ на пост Текст
2
9
Tigris2
Лига Сисадминов

Ответ на пост «Среда разработки и производственная среда»⁠⁠2

3 месяца назад
Перейти к видео

О, вроде сработало, вставил видосик ))
Скрипт вставки из файла, в любое окно, где заблокированы Ctrl+V
Текст скрипта:

$text= Get-content d:\123.txt

$wshell = New-Object -ComObject wscript.shell;

Sleep 10;

$wshell.SendKeys($text)

Запускаем, ставим курсор в окно, ждем заданное командой Sleep время в секундах.
Скрипт эмулирует последовательное нажатие клавиш, а не вставку из буфера, поэтому ограничение на вставку его не касается.

Сам пост обязан появлению спором с товарищем @4ipollintano. Не поверил, что можно наваять нечто подобное за полчаса.

В свое время я таким скриптом обходил ограничение интерфейса одной базы данных службы такси, там нельзя было удалить массово ряд записей, а сама БД была не документирована и лезть в нее запросами было рискованно для заказчика. Я тогда написал скрипт, который эмулировал нажатие клавиш для навигации по окну, выбора записи справочника и нажатию кнопки удаления в интерфейсе, оставил поработать на полчаса и проблема была решена. Вручную пришлось бы пару суток просидеть ))

Показать полностью
[моё] Короткие видео IT юмор Разработка Продакшн Commits Видео Без звука Повтор Ответ на пост
10
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии