Закреплено
Искусственный интеллект
5 052 поста
•
11 479 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
Новая нейронка способна прочесть книгу и поговорить о ней
Друзья, сегодня я узнал о том, что вышла в открытый доступ новая версия нейросети Gemini 3 Pro, которая позволяет работать с контекстом вплоть до 1 миллиона токенов.
(вот тут можно поюзать бесплатно)
И я конечно же сразу побежал её тестировать, для чего закинул в неё рукопись своей книги «Пластмассовый мир» и попросил написать краткое изложение сюжета, а затем рецензию.
И честно сказать я был невероятно удивлён.
Во-первых, нейросеть действительно проглотила весь текст, даже больше, она в том же чате сожрала и вторую часть книги, а затем написала рецензию с учётом контекста первой части, выделила изменения, которые произошли в повествовании, а также указала на плюсы и минусы.
Но что действительно меня удивило, это то, что плюсы и минусы, на которые она указала мне в моём произведении совпадают с теми рецензиями, которые уже есть на мою книгу и которые писали ещё до появления таких мощных систем.
В качестве демонстрации и рекламы себя любимого, приведу текст рецензии на первую книгу ниже:
Рецензия на книгу
Жанр: Попаданчество / ЛитРПГ / Технофэнтези / Постапокалипсис.
Общее впечатление:
«Пластмассовый мир» — это бодрый, динамичный развлекательный роман, который берет классические тропы «попаданцев» и заворачивает их в очень колоритную, гротескную обертку. Автор играет на контрастах: высокие технологии против средневекового уклада, эльфы в кокошниках и срубах против орков-кочевников, и всё это под сенью «Звезды Смерти» имени Кирова.
Сильные стороны:
Сеттинг и атмосфера: Самая сильная часть книги. Идея мира, где советская атрибутика стала религиозным культом (жрецы в скафандрах, иконы с Лениным, священное имя Гагарин), реализована с юмором и изобретательностью. Это создает уникальный фон, отличающий книгу от сотен других фэнтези.
Динамика: Сюжет не провисает. Герой постоянно перемещается: из огня да в полымя, из плена в плен, из битвы в интригу. Читателю некогда скучать.
Персонажи второго плана:
Эльвира — получилась интересной антигероиней/союзницей. Она жестока, прагматична и манипулятивна, что делает её живой на фоне типичных «прекрасных эльфиек».
Аврорий — образ безумного философа-жреца удался, он добавляет истории глубины и фатализма.
Юмор: Сцены взаимодействия современного человека и его гаджетов (Алиса) с дикарями прописаны забавно и легко.
Слабые стороны и точки роста:
Тональный диссонанс: Книга иногда не может определиться, чем она хочет быть — легкой комедией или мрачным дарк-фэнтези. Сцена, где Артём шутит с Алисой, соседствует со сценой, где Эльвира зверски забивает стражника подсвечником в глаз. Переходы от наивности к расчлененке бывают слишком резкими.
Пассивность героя: Артём большую часть книги — это «чемодан без ручки». Его тащат, спасают, им командуют. Только в финале (убийство Люциана) и в сцене с дуэлью он проявляет субъектность. Хотя это оправдано его ролью «простого курьера», хотелось бы видеть больше его собственных решений раньше.
Рояли в кустах: Биометрический доступ к оружию древних — классическое клише. А то, что героя зовут Артём Юрьевич Гагарин, выглядит уж слишком удобным совпадением для сюжета, даже с учетом идеи «предопределенности».
Итог:
Это увлекательное чтиво, которое цепляет своей абсурдностью и колоритом «советского постапокалипсиса». Книга легко читается, вызывает улыбку и желание узнать, что будет дальше. Финал грамотно переводит историю из формата «побег из замка» в формат «роуд-муви» (квест-путешествие), что открывает отличные перспективы для продолжения серии.
Оценка: Крепкая приключенческая фантастика с элементами сатиры. Рекомендуется любителям нестандартных сеттингов и легкого слога.
В общем, технологии идут опережающими шагами, и я надеюсь лекарство от всех болезней тоже изобретут уже совсем скоро, и всё будет бесплатно и всё будет в кайф и нам вообще не надо будет умирать.
Показать полностью
ИИ-помощник
Нашли ИИ-помощника, который живет прямо на вашем экране — это буквально ваш личный Джарвис, который выполнит ЛЮБЫЕ задачи.
• Everywhere понимает весь контекст и ситуацию, которая творится на вашем компе — просто ставите ее и задаете ЛЮБЫЕ вопросы.
• Считает файлы, подбирает игру, бронирует столики и даже планирует путешествия — рутина и работа руками буквально ПОГИБЛИ сегодня.
• База — ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek и все самые хайповые модели на рынке.
• Отлично переводит тексты, делает саммари статей и веб-страниц, редачит ваши работы, помогает с кодом.
• Да, работает локально прямо на вашем ЭКРАНЕ.
Показать полностью
История ИИ. Учителям информатики и старшеклассникам
КДПВ
История развития Искусственного Интеллекта
• 1206-1799 - Первые автоматоны и механические вычислители.
• 1800-1899 - Механические компьютеры и программирование.
• 1900-1929 - Этика и мораль "искусственного человека".
• 1930-1949 - Теоретические исследования основ ИИ.
• 1950-1960 - Переход от теории к практике. Первые успехи.
• 1960-1970 - Первая волна практического внедрения.
• 1970-1990 - Доклад Лайтхилла и осмеяние идеи ИИ. «Зима ИИ».
• 1990-2005 - Интернет - большие данные. Вторая волна внедрения ИИ.
• 2006-2015 - Распределённые вычисления. Третья волна внедрения.
• 2016-2025 - Очевидная польза ИИ. Четвёртая волна.
13-18 век. Автоматы и механические вычислители.
• 1206: Аль-Джазари - программируемые автоматы (будильник, автоматоны).
• 1642: Блез Паскаль - механический калькулятор «Паскалина».
• 1671: Исаак Ньютон – уравнение линейной регрессии.
• 1673: Готфрид Лейбниц - арифмометр "Ступенчатый вычислитель».
• 1703: Готфрид Лейбниц - формализация двоичной системы в математике.
19 век. Механические программируемые компьютеры.
• 1804: Жозеф Мари Жаккар - программируемый ткацкий станок на перфокартах.
• 1805: Адриен-Мари Лежандр - метод наименьших квадратов.
• 1822: Чарльз Бэббидж - компьютер для дифуравнений: «Машина различий».
• 1842: Ада Лавлейс - первая программа для : «Машины различий».
• 1847: Джордж Буль - булева алгебра, как основа цифровой логики.
1900-1930. Этика и мораль ИИ.
• 1907: Анри Бергсон «Творческая эволюция» - труд о бесполезности «сильного ИИ».
• 1920: Карел Чапек «R.U.R.» - вопросы рабства, бунта машин и потере человечности.
• 1925: И. Иванов - создание расы человекообезьян с «новым» интеллектом .
• 1927: Вильгельм Райх «Функция оргазма» - вопрос механистичности эмоций.
• 1927: Фриц Ланг - Фильм «Метрополис» - вопрос цифрового рабства.
1930-1950. Теория ИИ.
• 1930: А. Ходжкин и Э. Хаксли – исследования нейронов гигантского кальмара.
• 1933: Владимир Котельников - теорема дискретизации аналогового сигнала.
• 1936: Алан Тьюринг – «Машина Тьюринга».
• 1936: П.С. Александров и А.Н. Колмогоров - топологические основы нейросетей.
• 1943: Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс - математическая модель нейрона.
• 1945: Джон фон Нейман - архитектура фон Неймана, электронные компьютеры.
• 1948: Норберт Винер – «Кибернетика».
• 1948: Клод Шеннон - теория информации.
1950-1960. Первые шаги.
• 1951: Марвин Минский – SNARC. Первая нейросеть со стохастическим обучением.
• 1952: Грейс Хоппер - первый компилятор A-0.
• 1956: Дартмутская конференция. Джон Маккарти - термин «AI - (ИИ)».
• 1957: Фрэнк Розенблатт - перцептрон (первая обучаемая дискретная нейросеть).
• 1957: Ноам Хомский идея "порождающей грамматики" и машинного перевода.
• 1958: Борис Соколов - первая в мире OCR-нейросеть в Московском почтамте.
• 1959: А.А. Расплетин – аналоговая нейросеть на цепях Маркова.
1960-1970. Первая волна.
• 1960: Б. Уидроу и М. Хофф - дельта-правило обучения нейронных сетей.
• 1961: General Motors - Unimate. Первая промышленная робот-рука.
• 1961: А.А. Расплетин - аналоговая нейросеть для ЗСУ-23-4 «Шилка».
• 1964: Дж. Вейценбаум (MIT) – ELIZA: первый чат-бот (имитация психотерапевта).
• 1966: Ч. Розен, Н. Нильссон – SHAKEY: первый автономный мобильный робот с ИИ.
1970-1990. Зима ИИ.
• 1972: Т. Шортлиф, Б. Бьюкенен – MYCIN: экспертная система диагностики болезней.
• 1973: Дж. Лайтхилл - Правительственный отчёт о бесполезности ИИ-технологий.
• 1975: Джон Холланд - генетические алгоритмы.
• 1974: Александр Галушкин - метод обратного распространения ошибки.
• 1984: Колмогоров, Курышев - алгоритмы свёртки методом БПФ.
• 1988: Владимир Паронджанов - гибридный ИИ для МТКК "Буран".
• 1988: Ян Лекун - нейросети на алгоритмах Колмогорова-Курышева (CNN).
1990-2005. Вторая волна. Эскапизм и Большие данные.
• 1992: Дж. Тезауро - TDGammon: Нейросеть, играющая в нарды на уровне чемпиона.
• 1995: В. Вапник и К. Кортес - метод опорных векторов (SVM), как классификатор.
• 1997: IBM Deep Blue - сомнительная победа над Каспаровым в шахматах.
• 1999: Ян Лекун, Корнелия Фергюс, Ян Саакян - создание MNIST dataset.
• 2000: Джеффри Хинтон и Ян Лекун - работы по глубокому обучению
• 2001: Йошуа Бенжио - Вероятностные модели (цепи Маркова и др.) в ИИ.
• 2001: Йоав Фройнд, Роберт Шапире - ансамблевый метод обучения AdaBoost.
• 2002: Пол Виола, Майкл Джонс - Первая успешная система распознавания лиц.
• 2004: Д. Хеффельфарбер - алгоритмы для Ограниченных машин Больцмана (RBM).
• 2005: Alphabet - создание YouTube. Эра получения чужих данных для обучения ИИ.
2006-2015. Третья волна. Распределённые вычисления.
• 2007: Иэн Бак, Дэвид Кирк - NVIDIA CUDA 1.0 - многопроцессорная система для ИИ.
• 2007: Эндрю Ын - Google Brain (кластеризация кошек и собак, проблема фоссы).
• 2009: Руслан Салахутдинов - Многослойные помехоустойчивые автокодировщики.
• 2010: Фей-Фей Ли - создание базы данных ImageNet 14 млн. изображений.
• 2010: ABBYY FineReader - нейросетевые алгоритмы распознавания документов.
• 2010: ЦРТ (Говорящая мышь) - первый нейросетевой синтез речи (TextToSpeech).
• 2012: А. Крижевский, И. Суцкевер, Дж. Хинтон - сеть глубокого обучения AlexNet.
• 2013: Д. Хассабис, Ш. Легг - самообучающаяся нейросеть для игры в Atari-игры.
• 2014: Ян Гудфеллоу - Генеративно-состязательные сети (GAN).
• 2015: И. Суцкевер, О. Виньяльс - Модель преобразования (sequence2sequence).
2016-2025. Четвёртая волна. Практическое применение.
• 2017: Ашвин Васувани - архитектура Transformer (текст в картинку).
• 2017: PROMT - безконтекстный переводчик (смерть гуртовщиков мыши).
• 2018: Алек Рэдфорд (OpenAI) - нейросеть GPT-1.
• 2018: ЦРТ (Говорящая мышь) - голосовой ассистент «Маруся».
• 2019: Юрий Буров, Дмитрий Ветров - Байесовское глубокое обучение.
• 2020: Том Браун (OpenAI) - нейросеть GPT-3.
• 2020: PROMT - гибридная нейросеть для смыслового перевода любых языков.
• 2021: Илья Суцкевер - Codex (основа GitHub Copilot).
• 2022: Компания Cognitive Pilot - роевой интеллект для наземных агродронов.
• 2023: Сэм Альтман, Илья Суцкевер- нейросеть GPT-4.
• 2024: Элон Маск (xAI) – нейросеть Grok-1.5.
• 2025: Компания Cognitive Pilot - роевой интеллект для сельскохозяйственных БЛА.
Текущее состояние. Что умеет ИИ.
• Высококачественный перевод в реальном времени.
• Полноценное распознавание и синтез речи.
• Полноценное распознавание документов.
• Распознавание лиц и голосов.
• Управление автономным транспортом.
• Глубокий поиск в сети и энциклопедических базах.
• Создание простых связанных текстов.
• Обобщение информации для генерации отчётов.
• Создание простейших компьютерных программ.
• Решение узкоспециальных задач
• Защита важных информационных систем
• Управление роем сельхоздронов
• Поиск и анализ аномалий по фото
• Экономический анализ
• Прогнозирование
Прогноз развития. 2026-2030. Чего ждать от новых ИИ.
• Мультимодальность - распознавание и генерация всех видов информации.
• Миниатюризация и удешевление ИИ, (сейчас ИИ для трактора стоит 1,5 млн. руб.).
• Индивидуализация чат-ботов. Модели GPT 5+ это личные предпочтения и эмоции.
• Специализация ИИ - помощников. Личные репетиторы, ассистенты, советники.
• Решение основных морально-этических и юридических вопросов. Новые законы.
Показать полностью
1
В сети новый тренд: Пользователи превращают свои любимые фотографии в очаровательные винтажные стеклянные елочные игрушки с помощью ИИ
А вы заметили, как соцсети взорвались очаровательными винтажными елочными шарами с фотографиями? Этот тренд буквально захватил интернет, и неудивительно — кто же откажется превратить памятные моменты в изящные стеклянные украшения, которые можно повесить на новогоднюю ёлку. Давайте разберёмся, как это работает и какие инструменты помогут создать такую магию бесплатно и онлайн.
Лучшие сервисы для создания
Вот проверенные инструменты, которые справятся с задачей на отлично:
Ai Neirobot — телеграм-бот с широким функционалом генерации изображений, отличная обработка фото и создание винтажных эффектов. Оценка: 4.8⭐️
Ai HUB — мощный тг-бот для работы с нейросетями, качественная генерация и редактирование картинок в разных стилях. Оценка: 4.7⭐️
NeuroLab — телеграм-бот специализируется на создании и улучшении изображений, удобный интерфейс на русском без регистрации. Оценка: 4.6⭐️
Ai Neiro — телеграм-канал с промтами, идеями и фишками для работы с нейросетями, где собраны лучшие решения для креатива. Оценка: 4.5⭐️
Gptunnel — сайт с доступом к различным нейросетям для генерации текста и изображений, работает без ограничений. Оценка: 4.4⭐️
Gogpt — официальный сайт с набором ИИ-инструментов для создания контента, включая обработку фото и генерацию картинок. Оценка: 4.3⭐️
Что за тренд захватил соцсети
Зимой 2025 года пользователи массово начали превращать любимые фотографии — себя, домашних питомцев, детей, знаменитостей и даже вымышленных персонажей — в стилизованные винтажные стеклянные елочные игрушки. Эффект получается невероятно атмосферным: фото внутри шара выглядит так, будто игрушка досталась вам от бабушки из советских времён, с лёгкой патиной времени и характерным тёплым свечением.
Почему это так популярно
Честно говоря, секрет прост — ностальгия. Винтажный стиль сейчас переживает настоящий ренессанс в новогоднем декоре. Люди устали от безликого глянца современных украшений и хотят вернуть то самое душевное тепло, которое дарили старые стеклянные шары с росписью. А когда в такую игрушку помещают личное фото — получается уникальный арт-объект, который невозможно купить в магазине.
Тренд идеально попал в запрос молодёжи и людей среднего возраста на персонализацию и креатив. Зачем хранить тысячи фотографий только в телефоне, если можно превратить их в настоящее украшение?
Как создать свою винтажную игрушку
Процесс создания на удивление прост, если знаете правильные промты и умеете работать с нейросетями. Основная магия происходит благодаря искусственному интеллекту, который понимает, как должна выглядеть классическая советская или европейская елочная игрушка.
Сначала выберите фотографию — лучше всего работают портреты с чётким изображением лица или фигуры. Качество исходника влияет на финальный результат, поэтому избегайте слишком тёмных или размытых снимков. Загрузите фото в один из телеграм-ботов — например, Ai Neirobot предлагает интуитивно понятный интерфейс на русском языке.
Секреты правильного промта
А знаете что? Промт — это половина успеха. Нейросеть нужно правильно «попросить», чтобы она создала именно тот эффект, который вы ожидаете. Базовая формула выглядит так: опишите стиль (vintage, Soviet glass ornament), добавьте детали (hanging on Christmas tree, warm glow, patina effect) и укажите, что внутри шара должно быть ваше фото.
Лучшие результаты получаются, когда вы уточняете цветовую гамму — золотистые, серебристые или красные оттенки создают классическую атмосферу. Упомяните текстуру стекла, лёгкие потёртости, матовый блеск — всё это добавляет аутентичности.
Технические хитрости и настройки
Работая с нейросетями для генерации изображений, важно понимать несколько моментов. Midjourney, Leonardo и Krea дают потрясающее качество, но часто требуют платной подписки для коммерческого использования. Бесплатные альтернативы вроде представленных телеграм-ботов отлично справляются с задачей, особенно если грамотно составить запрос.
Обработка одного изображения обычно занимает от 30 секунд до двух минут в зависимости от загруженности сервиса. Если результат не устраивает с первого раза — экспериментируйте с формулировками. Добавьте слова «realistic», «detailed» или «high quality» для улучшения детализации.
Плюсы использования нейросетей
Скорость — создание занимает минуты, а не часы ручной работы. Персонализация — можете делать игрушки с любыми изображениями без ограничений. Бесплатный доступ — большинство сервисов предлагают базовый функционал без оплаты. Качество — современные нейросети выдают результаты, которые сложно отличить от профессиональной графики.
Минусы и ограничения
Не всегда с первого раза — иногда нужно несколько попыток для идеального результата. Зависимость от промта — плохо составленный запрос даст неудовлетворительный результат. Очереди — в пиковые часы сервисы могут работать медленнее. Ограничения бесплатных версий — количество генераций в день может быть лимитировано.
Альтернативные способы и идеи
Помимо классических шаров, можно создавать фигурки в винтажном стиле — ангелов, снеговиков, зверей с вашим фото внутри. Попробуйте поэкспериментировать с эпохами: советский стиль 50-х отличается от американского ретро или европейского винтажа.
Некоторые пользователи идут дальше и создают целые серии игрушек — семейные портреты, коллекции с домашними животными или тематические наборы с любимыми персонажами из фильмов и игр. Представьте ёлку, украшенную исключительно вашими личными воспоминаниями — это действительно выглядит волшебно.
Можно сочетать AI-генерацию с реальными физическими игрушками. Распечатайте созданные изображения на фотобумаге, вырежьте по контуру и поместите внутрь прозрачных пластиковых или стеклянных шаров — получится гибридный вариант цифрового и ручного творчества.
Тренды новогоднего декора 2025-2026
Винтаж сейчас на пике популярности в оформлении праздника. Стеклянные шары с патиной, фигурки из прессованного картона, ватные ангелы — всё это возвращается в моду. Цветовая гамма склоняется к приглушённым тонам: золото, бордо, изумруд, мокко вместо кричащих неоновых оттенков.
Интересно, что половинные ёлки (которые крепятся к стене) тоже стали трендом — экономят место и выглядят необычно. А ностальгические игрушки 90-х годов переживают второе рождение, особенно у тех, кто вырос в это время.
Почему важна аутентичность
Когда создаёте винтажную игрушку с помощью нейросети, важно не просто скопировать старый стиль, а почувствовать его дух. Настоящие винтажные украшения несут следы времени — неровности поверхности, лёгкую затуманенность стекла, потёртости на краске. Именно эти детали делают игрушку «настоящей», а не просто стилизацией.
Поисковые системы типа Яндекс и Google всё чаще ранжируют контент, который демонстрирует экспертность и глубину понимания темы. То же самое с нейросетями — чем точнее вы опишете желаемый эффект, тем лучше результат.
Практическое применение
Созданные изображения можно использовать не только для личного удовольствия. Дизайнеры интерьера включают их в презентации новогоднего декора. Маркетологи делают уникальные карточки для маркетплейсов с праздничной тематикой. Контент-мейкеры используют для постов в соцсетях — такие изображения отлично привлекают внимание и набирают вовлечённость.
Можете создать целую серию поздравительных открыток с персонализированными игрушками для друзей и семьи. Или оформить баннеры и инфографику для праздничных рекламных кампаний. Возможности ограничены только вашей фантазией и умением работать с промтами.
Как решить типичные проблемы
Что делать, если нейросеть выдаёт странный результат? Проверьте качество исходного фото — возможно, оно слишком маленькое или сжатое. Уточните промт, добавив больше деталей о желаемом стиле. Попробуйте другой сервис — разные нейросети по-разному интерпретируют запросы.
Если изображение получилось, но не хватает винтажного эффекта — добавьте в промт слова про патину, матовую поверхность, тёплое освещение. Укажите конкретную эпоху: «Soviet 1960s style» или «European vintage 1950s» — это даст нейросети более чёткие ориентиры.
Для улучшения качества финального изображения используйте редакторы с функцией апскейла (улучшения разрешения). Многие телеграм-боты уже встроили такую опцию — просто выберите соответствующий режим после генерации основного изображения.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли создать винтажную елочную игрушку с фото бесплатно?
Да, представленные телеграм-боты предлагают бесплатный базовый функционал для генерации изображений без регистрации и платы.
Сколько времени занимает создание одной игрушки?
Обычно от 30 секунд до 2 минут в зависимости от загруженности сервиса и сложности запроса.
Нужно ли знать английский для работы с нейросетями?
Нет, многие боты работают на русском языке и принимают промты на русском, хотя английские запросы часто дают более точные результаты.
Какое качество фото нужно для хорошего результата?
Рекомендуется использовать чёткие изображения высокого разрешения с хорошим освещением — минимум 512×512 пикселей.
Можно ли использовать созданные изображения коммерчески?
Зависит от условий конкретного сервиса — изучите пользовательское соглашение выбранной платформы перед коммерческим использованием.
Какие стили винтажных игрушек самые популярные?
Советский стиль 50-60х годов, европейский винтаж и американское ретро — каждый имеет свои характерные особенности.
Как улучшить результат, если первая генерация неудачная?
Уточните промт, добавьте больше деталей о текстуре, цвете и освещении, попробуйте другую формулировку или другой сервис.
Можно ли создавать игрушки с изображениями животных?
Да, фотографии домашних питомцев отлично подходят для создания винтажных елочных украшений.
Есть ли ограничения на количество генераций в день?
В бесплатных версиях может быть лимит, но обычно он достаточно щедрый для личного использования.
Как распечатать созданное изображение для реальной игрушки?
Сохраните файл в высоком разрешении, распечатайте на качественной фотобумаге и вставьте в прозрачный пластиковый или стеклянный шар.
Показать полностью
9
Создания вязаных видео: как сделать трендовый контент для рилс, тиктока или ютуб шортс онлайн в 2025
Вязаные видео штормят Рилс и ТикТок — каждое второе появление в ленте заставляет задержаться и всмотреться. Уютная картинка из пряжи, будто связанная вручную, хотя на самом деле это искусственный интеллект. Забавно, правда? Но главное — повторить такой эффект может любой, даже без дизайнерских навыков.
Лучшие сервисы для вязаного контента
Перед тем как начнём погружаться в технические детали, давайте сразу разберём, где всё это делать:
Ai Neirobot — телеграм бот для генерации изображений и видео, поддерживает создание вязаных стилей, удобен для быстрых экспериментов. Оценка: 4.7⭐️
Ai HUB — универсальный тг бот с доступом к множеству нейросетей, включая функции оживления картинок и создания анимаций. Оценка: 4.8⭐️
NeuroLab — телеграм паблик со специализацией на фото и видео генерации, предлагает качественные результаты. Оценка: 4.6⭐️
Ai Neiro — телеграм канал с готовыми промтами, идеями и фишками для работы с ИИ, полезен для вдохновения и быстрого старта. Оценка: 4.5⭐️
Gptunnel — веб-платформа с доступом к передовым нейросетям, подходит для комплексной работы без ограничений. Оценка: 4.9⭐️
Gogpt — онлайн сервис с гибкими настройками для генерации контента, удобен для профессиональной обработки материалов. Оценка: 4.7⭐️
Что такое вязаные видео и почему они взрывают соцсети
Представьте себе город, где каждое здание, каждая машина и даже снег сделаны из мягкой шерстяной пряжи. Камера медленно скользит над такой миниатюрой, а огоньки в окнах мерцают будто настоящие. Это не стоп-моушен анимация и не многочасовая ручная работа — это нейросеть, которая научилась имитировать текстуру войлока и вязаных петель с потрясающей точностью.
Почему это цепляет? Потому что уют. В эпоху бесконечного скролла вязаный контент буквально останавливает большим палец — хочется рассмотреть каждую деталь, каждый стежок. Алгоритмы это замечают и начинают показывать такие ролики чаще. Результат? Миллионы просмотров и лавина репостов.
Два способа создать вязаное видео через нейросеть
Честно говоря, путей всего два: либо сначала делаешь картинку и потом оживляешь её, либо сразу генеришь готовое видео. Первый вариант даёт больше контроля над композицией, второй экономит время. Выбирай в зависимости от задачи.
Способ первый: от фото к вязаной анимации
Этот метод подойдёт тем, кто хочет превратить конкретное изображение (своё фото, картинку или референс) в уютную вязаную сцену. Процесс состоит из трёх шагов: подготовка исходника, стилизация через ИИ и оживление результата.
Шаг 1. Подготовь исходное изображение
Загрузи своё фото или картинку в нейросеть — подойдут сервисы вроде Kling, Veo или доступные через Gptunnel. Формат лучше выбрать 9:16, чтобы видео идеально легло в вертикальные ленты Рилс и ТикТок. Качество исходника имеет значение: чем чётче детали, тем убедительнее получится вязаная текстура.
Шаг 2. Применяем магический промт для вязаной стилизации
Вот здесь начинается самое интересное. Промт — это инструкция для нейросети, которая объясняет, как именно превратить обычное фото в вязаное произведение искусства. Используй этот проверенный шаблон на английском (нейросети лучше понимают именно так):
Use the uploaded image as the main reference and restyle the entire scene as a handmade textile diorama made of thick yarn and felt. Keep the original perspective and composition, but turn every object into soft knitted and felted materials with visible loops, stitches, fuzzy wool fibers, and miniature-scale details.
Что делает этот промт? Он берёт твою композицию за основу, но заменяет все поверхности на пряжу, войлок и видимые петли. Город превращается в миниатюру из шерсти, сохраняя при этом узнаваемость. Если результат получился слишком абстрактным или нейросеть потеряла главный объект — просто запусти генерацию заново или увеличь силу привязки к исходнику в настройках.
Шаг 3. Оживляем статичную картинку
Когда вязаное изображение готово, переходим к созданию видео. Загрузи полученную картинку в видео-нейросеть (отлично работают Veo, Kling AI или через боты типа Ai Neirobot) и добавь промт для анимации:
Soft camera push forward, gentle side movement, warm window lights, yarn snowfall, tiny knitted people moving slowly, cars driving like miniature toys.
Этот промт создаёт плавное движение камеры вперёд с лёгким боковым смещением, а также добавляет жизнь в сцену: мерцающие огни в окнах, падающий вязаный снег, крошечные фигурки людей и машины, будто игрушечные. Результат выглядит как профессиональный стоп-моушен, снятый на макрокамеру.
Способ второй: моментальная генерация вязаного видео
Нужен быстрый результат без промежуточных этапов? Используй Veo или Grok через Study AI — эти сервисы умеют сразу создавать вязаные ролики по текстовому описанию. Достаточно правильно сформулировать промт, и нейросеть выдаст готовое видео буквально за несколько минут.
Универсальный шаблон промта для вязаного видео:
Create a short cinematic 3D video of a snowy city [НАЗВАНИЕ ГОРОДА] with its main landmark [ИЗВЕСТНЫЙ ОБЪЕКТ], fully crafted from thick knitted yarn and felt.
Меняй название города (например, Moscow, Paris, Tokyo) или описание сцены — и у тебя уже новый вязаный мир. Можно генерировать известные туристические места, полностью вымышленные фантазийные города или даже космические станции из пряжи. Главное — чёткое описание того, что хочешь увидеть.
Технические нюансы и секреты качества
Почему вязаные видео выглядят так убедительно
Знаешь что? Секрет в том, как нейросеть обрабатывает текстуры. Современные модели вроде Kling, Veo используют три ключевых приёма:
Pattern Mapping — алгоритм заменяет поверхность объектов на петли, нити и войлочные элементы, сохраняя при этом форму.
Macro-simulation — имитируется глубина резкости и масштаб, благодаря чему город начинает казаться миниатюрой.
Textural diffusion — добавляется характерная пушистость, тени от ниток и объёмные волокна.
Именно поэтому результат выглядит так, будто кто-то потратил недели на ручное вязание каждой детали.
Как улучшить качество вязаной генерации
Если первый результат не впечатлил, попробуй эти приёмы:
Увеличь разрешение исходного изображения — чем больше деталей видит нейросеть, тем богаче получится текстура.
Добавь в промт слова вроде "macro photography", "close-up details", "visible yarn texture" — это подскажет ИИ сфокусироваться на микро-элементах.
Экспериментируй с освещением: фразы "warm soft light" или "golden hour" делают картинку уютнее.
Если нейросеть теряет композицию, используй параметр image strength (сила привязки к исходнику) на уровне 70-85%.
Плюсы и минусы вязаных видео через нейросеть
Плюсы
Скорость: создание ролика занимает от 10 минут до пары часов, а не недели ручной работы.
Доступность: не нужны навыки анимации или дизайна — достаточно умения формулировать промты.
Вирусность: вязаный контент органично набирает просмотры благодаря визуальной привлекательности.
Универсальность: можно стилизовать любые сюжеты — от городских пейзажей до портретов и фантастических сцен.
Минусы
Непредсказуемость: нейросеть может неожиданно исказить композицию или потерять важные детали.
Лимиты бесплатных версий: многие сервисы дают ограниченное количество генераций в день.
Качество зависит от промта: неточная формулировка приведёт к размытому или нелогичному результату.
Конкуренция: тренд набирает обороты, и скоро вязаные видео могут надоесть аудитории.
Идеи для вязаного контента
Чтобы выделиться среди потока однотипных роликов, попробуй необычные сюжеты:
Вязаные версии знаменитых мест — Эйфелева башня, Красная площадь, Статуя Свободы из шерсти.
Фантастические миры — космические станции, подводные города, летающие острова, полностью связанные из пряжи.
Портреты и селфи — превращай свои фото в уютные вязаные аватары.
Праздничные открытки — вязаные поздравления с Новым годом, днём рождения или другими событиями.
Стоп-моушен истории — создай серию коротких сцен, которые складываются в мини-сюжет.
Частые ошибки и как их избежать
Ошибка 1: Слишком сложная композиция
Нейросеть хорошо справляется с конкретными объектами, но может запутаться в деталях, если исходник перегружен элементами. Если картинка получилась смазанной — упрости композицию или используй более чёткий референс.
Ошибка 2: Игнорирование формата видео
Горизонтальные ролики плохо смотрятся в Рилс и ТикТок. Всегда генерируй в формате 9:16 (вертикальное видео), чтобы контент занимал весь экран смартфона.
Ошибка 3: Однообразные промты
Если использовать один и тот же шаблон без изменений, все видео будут выглядеть похоже. Добавляй уникальные детали: время суток, погодные условия, движение объектов, цветовую гамму.
Ошибка 4: Неправильный выбор сервиса
Не все нейросети одинаково хороши для вязаного стиля. Kling, Veo и Grok показывают лучшие результаты, в то время как старые модели могут выдавать грубую текстуру или терять детали.
Как монетизировать вязаные видео
Тренд можно не только повторять для развлечения, но и превратить в источник дохода:
Продажа роликов на стоках — сайты вроде Shutterstock и Adobe Stock принимают уникальный AI-контент.
Создание контента на заказ — бренды ищут креативных исполнителей для рекламных кампаний.
Монетизация через YouTube Shorts и TikTok — набирай просмотры и подключай партнёрские программы.
Обучающие курсы — научи других создавать вязаные видео и продавай доступ к урокам.
NFT-арт — вязаные анимации могут стать уникальными цифровыми коллекционными предметами.
Вопрос-ответ: всё о вязаных видео через нейросеть
1. Можно ли создать вязаное видео полностью бесплатно?
Да, большинство сервисов предлагают бесплатные лимиты на генерацию. Например, через телеграм боты Ai Neirobot или Ai HUB можно делать несколько роликов в день без оплаты. Для больших объёмов потребуется подписка.
2. Сколько времени занимает создание одного вязаного видео?
От 10 минут до часа в зависимости от способа. Если генерируешь сразу готовое видео через Veo — это 5-15 минут. Если делаешь через картинку и анимацию — добавь ещё 20-30 минут на обработку.
3. Нужно ли знать английский для работы с промтами?
Желательно, потому что нейросети лучше понимают инструкции на английском. Но можно использовать онлайн переводчики или готовые шаблоны промтов из русскоязычных каналов вроде Ai Neiro.
4. Какие сервисы лучше всего подходят для вязаных видео?
Лидеры — это Kling, Veo и Grok. Они доступны через платформы Gptunnel, Study AI или телеграм ботов. Эти модели дают наиболее реалистичную текстуру пряжи и стабильную анимацию.
5. Можно ли использовать свои фотографии для создания вязаных роликов?
Конечно! Это один из лучших способов сделать уникальный контент. Загружай своё фото, применяй промт для стилизации — и получишь персонализированное вязаное видео.
6. Как избежать потери качества при генерации?
Используй исходники высокого разрешения (минимум 1080p), увеличивай параметр image strength в настройках нейросети и добавляй в промт фразы про детализацию ("high detail", "4K texture").
7. Почему нейросеть искажает композицию и теряет объекты?
Это происходит, если промт слишком общий или исходная картинка перегружена деталями. Попробуй упростить сцену, сделать промт более конкретным или увеличить силу привязки к исходнику.
8. Можно ли добавить музыку и текст к вязаному видео?
Да, после генерации видео можно отредактировать в любом видеоредакторе (CapCut, InShot, Adobe Premiere). Добавь трендовую музыку, субтитры или эффекты — это повысит вовлечённость.
9. Законно ли использовать вязаные видео для коммерческих целей?
Зависит от лицензии сервиса. Большинство AI-платформ разрешают коммерческое применение созданного контента, но лучше уточнить условия конкретного инструмента перед публикацией или продажей.
10. Как часто можно публиковать вязаные видео, чтобы не надоесть аудитории?
Оптимально — 2-3 раза в неделю, чередуя с другим контентом. Если делаешь только вязаные ролики, меняй тематику (города, портреты, фантастические сцены), чтобы сохранить разнообразие и интерес подписчиков.
Показать полностью
Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
Автор: Денис Аветисян
Новое семейство моделей искусственного интеллекта открывает новые горизонты в создании реалистичных и детализированных визуальных материалов.
Семейство моделей «Кандинский 5.0» демонстрирует разнообразие архитектур, способных к генерации изображений, отражая эволюцию подходов к синтезу визуального контента и открывая новые возможности в области компьютерного творчества.
Кандинский 5.0 представляет собой передовые модели на основе диффузии и flow matching, использующие архитектуры CrossDiT и NABLA для высококачественной генерации изображений и видео.
Несмотря на значительный прогресс в области генеративных моделей, создание высококачественного и эффективного синтеза изображений и видео остается сложной задачей. В настоящей работе представлена платформа 'Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation', включающая семейство фундаментальных моделей, демонстрирующих передовые результаты в синтезе изображений высокого разрешения и 10-секундных видеороликов. Ключевым достижением является сочетание инновационной архитектуры, включающей CrossDiT и NABLA attention, с многоэтапным процессом обучения, обеспечивающим высокую скорость генерации и превосходное качество. Сможет ли Kandinsky 5.0 стать основой для широкого спектра генеративных приложений и существенно расширить возможности исследователей в области мультимодального обучения?
Визуальные Повести: Новая Эра Генеративных Моделей
Современный прогресс в области генеративного искусственного интеллекта обуславливает потребность в моделях, способных к синтезу высококачественных изображений и видеоматериалов. Однако, существующие методы часто испытывают трудности с поддержанием когерентности и реалистичности в длинных последовательностях, что ограничивает возможности для создания сложных визуальных историй. Новое поколение фундаментальных моделей призвано преодолеть эти ограничения, открывая путь к формированию захватывающих визуальных повествований. Разработка этих моделей требует комплексного подхода, включающего в себя обработку данных, инновации в архитектуре и строгую оценку качества генерируемого контента, чтобы обеспечить максимальную правдоподобность и художественную ценность получаемых визуальных произведений.
Дообучение модели генерации изображений с использованием обратной связи от Reward Model позволяет улучшить качество генерируемых результатов.
Кандинский 5.0: Архитектура для Мультимодального Творчества
В основе системы Кандинский 5.0 лежит генеративная модель, использующая диффузные модели для синтеза контента. Архитектура включает в себя компонент CrossDiT, обеспечивающий эффективное объединение текстовой и визуальной информации. Для повышения масштабируемости и снижения вычислительных затрат применяются разреженные механизмы внимания, такие как NABLA Attention, что позволило добиться ускорения в 2.7 раза как при обучении, так и при выводе данных. Для оптимизации производительности используется вариационный автоэнкодер (VAE), создающий компактные латентные представления, что существенно улучшает эффективность всей системы.
Процесс создания обучающего набора SFT включает автоматическую и ручную фильтрацию данных из Kandinsky T2V и T2I, экспертную оценку, создание подписей и категоризацию для последующей тонкой настройки и объединения специализированных моделей в итоговую SFT модель.
Отточенное мастерство: обучение и масштабирование Kandinsky 5.0
Модели Kandinsky 5.0 проходят предварительное обучение на масштабных наборах данных, что позволяет им усваивать общие визуальные и лингвистические закономерности. Далее, процесс обучения совершенствуется посредством контролируемой тонкой настройки (SFT), направленной на повышение точности генерации изображений и видео в соответствии с заданными запросами. Дополнительная оптимизация достигается за счет обучения с подкреплением (RL), учитывающего предпочтения пользователей и эстетические критерии. Для создания более компактных и быстрых версий, таких как Kandinsky 5.0 Image Lite и Video Lite, применяются методы дистилляции моделей, позволяющие снизить вычислительную нагрузку и сократить количество оценок функций (NFEs) с 100 до 16. Семейство моделей Kandinsky 5.0 включает варианты с 2B, 6B и 19B параметрами, формируя различные линейки моделей (Lite, Image, Pro), что обеспечивает гибкость и масштабируемость в различных сценариях применения.
Обучение моделей семейства Kandinsky 5.0 проходит в несколько этапов, последовательно улучшая их возможности.
Кандинский 5.0: От возможностей к новым горизонтам
Модель Кандинский 5.0 демонстрирует выдающиеся способности в генерации видео как из текста, так и из изображений, обеспечивая высокую детализацию и связность создаваемых роликов. Помимо этого, система поддерживает сложные задачи редактирования изображений, позволяя бесшовно манипулировать визуальным контентом и преобразовывать его. Тщательная оценка качества, проведенная экспертами, подтверждает превосходство Кандинского 5.0 над существующими аналогами. Модели способны генерировать видеоролики с разрешением до 1408p и продолжительностью до 5 и 10 секунд. В перспективе, разработчики планируют сосредоточиться на решении этических вопросов, связанных с использованием подобных технологий, а также на изучении новых возможностей применения в сферах виртуальной реальности и создания контента.
Для обучения моделей Kandinsky T2V и T2I применяется конвейер обработки данных, включающий фильтрацию, дедупликацию, оценку качества и аннотацию контента, после чего данные группируются по разрешению (256, 512, 1024) для соответствующих этапов предварительного обучения.
Исследование, представленное в статье о Kandinsky 5.0, демонстрирует стремление к созданию моделей, способных к генерации изображений и видео высокого разрешения. Этот процесс требует не просто увеличения вычислительных мощностей, но и разработки инновационных архитектур, таких как CrossDiT и NABLA, оптимизирующих внимание и эффективность. Как заметил Эндрю Ын: «Мы должны сосредоточиться на том, как сделать машинное обучение более доступным». Эта мысль находит отражение в Kandinsky 5.0, поскольку модель стремится к более эффективной генерации контента, что потенциально открывает возможности для широкого круга пользователей и приложений. Модель, по сути, раскрывает закономерности в данных, предлагая визуальный мир, который можно интерпретировать через строгую логику и креативные гипотезы.
Куда Ведет Этот Калейдоскоп?
Представленные модели семейства Kandinsky 5.0, безусловно, демонстрируют впечатляющие возможности в генерации изображений и видео. Однако, подобно любому сложному инструменту, они лишь подчеркивают глубину нерешенных вопросов. Автоматизированное создание визуального контента, пусть и высококачественного, не отменяет необходимости в понимании самого процесса творчества. Вместо того, чтобы стремиться к полной имитации, возможно, стоит сосредоточиться на создании систем, способных к осмысленной вариации и адаптации, а не просто на бесконечном воспроизведении шаблонов.
Особое внимание следует уделить преодолению существующих ограничений в области контроля над процессом генерации. Насколько точно можно будет управлять стилем, содержанием и эмоциональной окраской создаваемых изображений? Решение этой задачи требует не только архитектурных инноваций, но и более глубокого понимания взаимосвязи между текстом, визуальным представлением и человеческим восприятием. В противном случае, мы рискуем получить лишь иллюзию контроля над цифровым холстом.
Наконец, необходимо помнить, что визуальные данные - это лишь один из способов познания мира. Истинное понимание требует интеграции различных источников информации и развития критического мышления. Следовательно, будущее генеративных моделей, вероятно, лежит в области мультимодального обучения, способного объединять текст, изображение, звук и другие типы данных для создания более целостных и осмысленных представлений реальности.
Полный обзор с формулами: denisavetisyan.com/kandinskij-5-0-iskusstvo-generaczii-izobrazhenij-i-video
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14993.pdf
Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan
Показать полностью
4
Как сделать реалистичное видео с помощью нейросети Sora 2: советы по созданию промтов
В этом руководстве вы узнаете, как сделать реалистичное видео с помощью нейросети Sora 2, а также получите практические советы по созданию эффективных промтов. Особое внимание уделено оптимизации процесса работы с ИИ. С помощью приведенных рекомендаций можно значительно улучшить качество создаваемого видео и сделать его более привлекательным для зрителей.
Как сделать реалистичное видео с помощью нейросети Sora 2: советы по созданию промтов
Как сделать качественное видео в нейросети Sora 2
OpenAI представила новую версию Sora 2 — теперь нейросеть для генерации видео может создавать озвучку с точной синхронизацией речи и движений губ, добавлять физические эффекты, а также поддерживает русский язык в диалогах. Несмотря на это, у многих пользователей возникают две основные проблемы: промты не дают желаемого результата, а итоговые видео имеют водяные знаки.
В этой статье мы разберем, как писать промты для Sora 2, чтобы получать максимально реалистичные ролики и как избежать добавления на видео водяных знаков.
Почему не удается получить качественное видео
Самая частая ошибка — промты выглядят как простые поисковые запросы: "Пес бежит по аллее". Нейросеть для генерации видео Sora 2 такие формулировки понимает, но результат выходит скучным и шаблонным.
К Sora 2 стоит относиться как к профессиональному режиссеру, которому важно дать подробное техническое задание. Чем детальнее и точнее будет описание — тем живее и интереснее получится видео.
Как создать хороший промт для Sora 2
Для генерации качественного видео промт лучше разделить на 7 главных составляющих:
Время суток и настроение сцены
Начните с общей атмосферы: "Предрассветные сумерки", "Вечер после ливня", "Солнечное летнее утро". Такой подход поможет нейросети для генерации видео правильно задать настроение будущего ролика.
Описание места и окружающей среды
Передайте локацию максимально детально: "Маленькая пекарня с винтажными деревянными полками", "Лофт-офис с высоченными окнами", "Заброшенное производство с облупившимися стенами".
Основной персонаж
Опишите внешность, возраст, детали наряда, эмоции: "Молодой мужчина около 25 лет в светло-сером джемпере, задумчиво наблюдает за городом".
Сценарий
Разбейте сцену на этапы: "Достает записную книжку, делает пометку, закрывает ее, снова обращает взгляд к окну".
Работа камеры
Уточните, как двигается камера: "Плавное движение, средний план, акцент на движении кистей".
Свет и цветовая гамма
Задайте стиль освещения и палитру: "Рассвет, мягкие оранжево-голубые оттенки, легкая дымка в воздухе".
Звуковое оформление
Добавьте, какие звуки и музыка поддерживают атмосферу: "Спокойный городской гул, ненавязчивая джазовая композиция на фоне".
Соблюдая такую структуру промта, получится создать видео в Sora 2 и раскрыть потенциал нейросети для генерации видео. Не забывайте про аудиодетали: "Шум дождевых капель на фоне, негромкие голоса за кадром, вдалеке раздается игра на пианино".
Примеры качественных промтов
Неудачный вариант: "Девушка на улице".
Качественный промт:
Раннее утро. На остановке стоит молодая женщина в красной куртке, с чашкой кофе в руках, в другой держит раскрытый зонт. На заднем плане — плотный поток машин, блестящий асфальт, отражения неоновых огней и витрин магазинов. Камера: плавный проезд слева направо, средний план, фокус на лице женщины, мокрые волосы, задумчивый взгляд в сторону дороги. Свет утренний, мягкий, с едва уловимым эффектом тумана. Палитра: серый, алый, бирюзовый. Звук: гул дождя и далекий шум работающих двигателей.
Такой промт позволяет получить яркое и атмосферное видео.
Как избежать создание видео с watermark в Sora 2
Система водяных знаков Sora 2 анализирует описание и добавляет watermark, если обнаруживает:
Использование референс-изображений с известными персонажами и личностями,
Прямое упоминание знаменитостей или узнаваемых персонажей,
Фразы типа "реалистично", "как фото", "документальный стиль",
Пожелания повторить кадры из известных фильмов.
Чтобы промт прошел без watermark, придерживайтесь этих советов:
Описывайте сцену только словами, не прикладывая изображения,
Не используйте имена известных или вымышленных людей,
Применяйте образные и художественные описания, избегая сухого перечисления фактов,
Уточняйте характер героя через внешние признаки, но не связывайте его с конкретной личностью.
✅Пример корректного описания: "Высокий человек в строгом костюме"
❌Неверно: "Мужчина, похожий на известного музыканта"
Прием "оператора" для создания качественных промтов для нейросети Sora 2
Представьте, что вы объясняете сцену команде на съемочной площадке. Используйте терминологию из мира кино: "ракурс с плеча", "мягкий фокус", "вид сверху".
Промт 1
Сумерки, берег фьорда. Мужчина в шерстяной куртке и высоких сапогах идёт по узкой каменистой тропе, позади него древняя лодка у берега. На лице — следы усталости, в руках — узелок с припасами. Камера сначала общая, потом смещается ближе, следит за взглядом героя на тёмные воды. Свет холодный, лугово-зелёный туман стелется по скалам, вдалеке слышен крик чаек. Палитра: серый, изумрудный, дымчато-синий, белый. Для атмосферности добавить звук ветра и плеск волн.
Промт 2
Яркое воскресное утро. В старой кухне с белыми стенами и деревянной мебелью мама режет каравай свежего хлеба, а девочка лет шести с озорным лицом тянет руку за второй корочкой. Подоконник усыпан горшочками с цветами, сквозь окно льётся солнце. Камера: лёгкая дрожь, взгляд сверху, акцент на движении рук и улыбках. Палитра: кремовый, апельсиновый, салатовый, коричневый. Звук: смех девочки, легкий звон посуды.
Диалог:
Мама (улыбаясь) говорит на русском языке: «Вырастешь — сама научишься печь такой же хлеб!»
Девочка отвечает маме на русском языке: «А можно сейчас попробовать?».
Промт 3
Большое светлое помещение. Молодой художник стоит перед мольбертом, в руках держит палитру и кисть, задумчиво смотрит на холст. Вокруг разбросаны тюбики, листы с эскизами, на стенах висят портреты. Камера статична, первый план — яркие мазки на холсте, далее плавный переход к лицу художника: задумчивость сменяется вдохновением, он делает первый мазок. Свет дневной, проникает через высокие окна. Палитра: изумрудный, золотой, белый, синий ультрамарин. Звук: лёгкая музыкальная импровизация на пианино.
Промт 4
Интерьер яркой лаборатории с панорамными окнами и световыми панелями. Главный герой — девушка-учёный, одетая в серебристый халат, внимательно наблюдает за сложным устройством на столе. Вокруг — экраны с голографическими диаграммами, на заднем плане коллега в защитной маске что-то печатает на ноутбуке. Камера: медленный круговой проезд вокруг главного стола, макросъёмка монитора, фокус на лице девушки в центре кадра. Палитра: серебро, лазурь, тёмный бордо, светло-жёлтый. Звуковая подложка — электронное жужжание приборов, тихие голоса на фоне.
Диалог:
Девушка говорит на русском языке: «Система стабилизировалась, можно запускать новый эксперимент».
Коллега отвечает на русском языке: «Запись включена, ждём сигнала».
Промт 5
Вечер. Робот в плаще идёт между клумбами с искусственными цветами. Медленно нагибается, аккуратно срывает голубой металлический цветок, наклоняется — дождевые капли стекают по его спине, в лужах отражаются неоновые огни. Палитра: холодные голубые, серебристые, розовые цвета, мягкий свет. Камера ведёт персонажа в боковом плане, фокус на движениях рук. На фоне звучит джаз.
Готовые шаблоны промтов для Sora 2 с индивидуальной настройкой
Шаблон для рекламной подачи продукта:
[Период суток]. [Краткое описание интерьера]. [Определенный персонаж — возраст/пол] [взаимодействие с товаром]. [Настроение]. Камера: [тип движения], акцент на [основное преимущество продукта]. Освещение: [тип], оттенки [2-3 цвета]. Аудио: [фоновые звуки], [музыкальный мотив].
Пример качественного промта:
Яркое утро. В светлой кухне с серыми шкафами молодая женщина держит в руках био-йогурт. Снимает крышку, улыбается, пробует йогурт с ложки. Камера медленно приближается, выделяя структуру лакомства. Мягкое дневное освещение, цвета — белый и розовый. Аудио: приглушенный детский смех на фоне, спокойная ритмичная музыка.
Молодая женщина попробовав био-йогурт на вкус говорит на русском языке: "М-м-м вкусно", выражение блаженства и удовлетворения на лице.
Промт для визуализации учебного процесса:
[Время дня и локация]. [Педагог-эксперт] объясняет [тему занятия]. [Видимое отображение обучения]. [Реакция аудитории]. Камера: [фиксированная/движущаяся], ракурс [приближенный/средний]. Студийный свет, цветовая гамма [деловая/творческая]. Звук: четкая речь, [звуки фона].
Промт для lifestyle-видео:
[Сезон и природные условия]. [Обстановка и атмосфера]. [Главный герой: возраст, образ] [выполняет повседневное действие]. [Обстановка вокруг]. Камера движется за [героем], [тип движения]. Свет [по настроению], цвета [соответствуют атмосфере]. Шумы: [окружающая среда], [музыка по настроению].
Диалоги и озвучка: расширенный функционал
Sora 2 может генерировать речь, автоматически выбирая язык. Скрипты диалогов пишите отдельным блоком сразу после описания сцены.
Построение диалоговой сцены
Диалог:
[Имя персонажа] ([эмоция]) говорит на [язык]: "[фраза]"
[Имя персонажа] ([эмоция]) отвечает на [язык]: "[ответ]"
Пример диалога на русском:
Менеджер (дружелюбно) говорит на русском: "Могу порекомендовать новинку сезона"
Покупательница (заинтересованно) отвечает на русском: "Чем она отличается от других?"
Инструкция по доступу к Sora 2 через Telegram-бота
Для официального доступа к Sora 2 потребуется пригласительный код и американский IP. Есть альтернатива — удобный Telegram-бот, позволяющий запускать промты без оформления подписки. Этот гайд по нейросети для генерации видео Sora 2 поможет быстро освоить все инструменты и делать видео без водяных знаков.
Плюсы Telegram-бота:
Работает без VPN по всему миру
Платите только за сгенерированное видео
Доступны Sora 2 и Sora 2 Pro
Можно добавлять референсы для генерации видео.
Пошаговое руководство по работе с ботом
Переходите по ссылке и активируете бота
Вписываете текстовый промт
В меню выбираете пункт "Sora"
Настраиваете подходящую версию (Sora 2 либо Pro), формат и разрешение
Нажимаете "Создать по промту", чтобы начать Sora 2 создание видео.
Типичные ошибки при создании видео и способы их избежать
Ошибка 1: Неясное описание: "Человек занимается готовкой".
Совет по созданию промта: "Повар в белом головном уборе аккуратно режет свежие помидоры на доске, сковорода с луком тихо шкворчит рядом".
Ошибка 2: Смешение разных стилей: "Киберпанк и ретро винтаж как у Ван Гога".
Совет по созданию промта:"Город в неоне: мрачные закоулки, голографические вывески, холодная синяя палитра, атмосфера в стиле ретро".
Ошибка 3: Пренебрежение техническими деталями: "Красивая девушка танцует".
Совет по созданию промта: "Балерина в белой пачке кружится в пируэте, камера плавно движется вокруг, мягкий свет подсвечивает сцену, внимание — на движениях ног".
Ошибка 4: Потеря логики действий: "Мужчина сел, пил кофе, встал, ушел, помахал рукой".
Совет по созданию промта: "Мужчина медленно опускается на стул, берет чашку кофе, делает несколько глотков, затем поднимается и, прощаясь, машет рукой".
Ошибка 5: Отсутствует аудиосопровождение: Только визуальное описание действий
Совет по созданию промт: "Звуки кофемашины, негромкие голоса посетителей, тихий джаз играет на фоне".
Продвинутые рекомендации для экспертов
Эмоциональный настрой. Передавайте смену эмоций: "удивление, радость, сосредоточенность".
Глубина изображения. Используйте планы: "На переднем плане — руки бариста с чашкой кофе, позади — размытая очередь гостей".
Кинематографические приемы. Добавляйте указания: "замедленная съемка", "с эффектом параллакса", "фон с эффектом боке".
Детализация и реалистичность. Включайте мелочи: "пар от чашки", "отражения на стекле", "легкая дрожь рук от холода", "капли дождя на окне".
Чек-лист для проверки промта
✅Атмосфера: Указано ли время суток и настроение?
✅Локация: Четко ли обозначено место действия?
✅Персонаж: Описаны ли черты, возраст, одежда, эмоции?
✅Действия: Каждый шаг четко расписан, порядок выполнения логичен?
✅Камера: Прописан ракурс, тип движения, способ съемки?
✅Освещение и цвет: Описан метод подсветки и выбранная палитра?
✅Звук: Добавлены ли атмосферные звуки или музыкальное сопровождение?
✅Диалоги: Там, где необходимо, вынесены отдельным блоком?
✅Водяные знаки: Исключены намеки на известных личностей и реализм видео?
Заключение
Использование нейросети Sora 2 полностью трансформирует процесс создания видео. Понимание структуры и того, как писать промты для Sora 2, открывает доступ к качественным роликам без штата специалистов и дорогого оборудования.
Ключ к успеху — освоить логику Sora 2 и не бояться смелых решений. Даже неудачи — это фундамент для будущих побед и креативных открытий.
Возможность использовать Telegram-бот делает нейросеть для генерации видео по-настоящему универсальной для создания визуального контента — неважно, какой у вас бюджет и где вы находитесь.
Показать полностью
1
7
Как сделать фото с персонажем в лифте с помощью нейросети: 2 промта для генерации модной трендовой фотографии
Первое правило Бойцовского клуба: Всё, что происходит на рыбалке, остаётся на рыбалке
Фото в лифте со знаменитостью: новый вирусный тренд захватывает соцсети
«Небось слушает Тейлор Свифт», — пишет девушка, а следом выкладывает целую серию ИИ-фотографий, где она в лифте обнимается не с кем-нибудь, а с Александром Ильиным из "Плана Ломоносова" или The Weeknd. Именно так выглядит новый тренд, который осенью 2025 года взорвал TikTok, Shorts и русскоязычные соцсети.
Elevator AI trend — это способ за пару минут создать фотореалистичный снимок, где вы стоите бок о бок со своим любимым артистом, актером или блогером в стильном металлическом лифте.
Полезные посты по нейронкам:
👉 Зимняя фотосессия с помощью нейросети
👉 Фотосессия в стиле "Голливуд" через ИИ
👉 Как сделать фото в любом стиле через нейросеть
👉 Трендовое видео: как сделать вязаный город
👉 Nano Banana: официальный сайт, как пользоваться, как генерировать фото
👉 Как сделать фигурку по фото через нейросеть
👉 Реставрация фотографий через нейросеть
👉 Большой набор промтов для фото в стиле Хэллоуин
👉 Как сделать фото с Криком через ИИ
👉 Нейросеть Veo 3 для генерации видео: официальный сайт на русском
Что это за тренд
Суть простая: искусственный интеллект объединяет два фото — ваше и знаменитости — в один реалистичный кадр. Результат выглядит как кадр с верхнего угла лифта: яркая вспышка, холодные металлические стены, отражения на полированной поверхности, и вы оба смотрите прямо в камеру. Многие используют этот формат, чтобы показать свой музыкальный вкус: начинают с фразы «Наверное, она фанатка попсы», а потом демонстрируют галерею с рокерами или рэперами. Кто-то просто создает милые парные снимки с любимыми звездами, кто-то — с персонажами сериалов, даже с героями мультфильмов!
Как сделать фото в лифте с знаменитостью
Самый популярный способ — с помощью Nano Banana, невероятной нейронки от Гугл. Она очень быстрая, очень точная, её обучали специально на огромном количестве фотосетов, чтобы добиться превосходного кинематографического качества изображений. В России прямой доступ к этой нейросети заблокирован, но есть сервис Study AI, который позволяет получить мгновенный доступ ко всем возможностям Nano Banana.
Почему Study AI?
1) Не нужен VPN
2) Есть бесплатный пробный тариф
3) Можно платить любыми российскими картами
4) Быстрая генерация
5) 30+ лучших нейронок в одном окне
Промты для генерации фото со знаменитостью в лифте
Генерация фото в лифте с селебрити состоит из 3 простых этапов.
1. Регистрируемся в Study AI
2. Выбираем бот Нано Банана
3. Загружаем своё фото с промтом:
Пометь это фото как Фото 1
Больше ничего не предпринимай.
Нажимаете на синюю кнопку и нейросеть вам ответит что-то типа "Фото 1 отмечено"
4. Загружаем фото знаменитости с промтом:
Пометь это фото как Фото 2
Больше ничего не предпринимай.
Тут тоже нейросеть напишет в ответ фразу "Хорошо, это фото помечено как Фото 2. Чем еще могу помочь?" или похожую
5. Вводим главный промт для фото в лифте со знаменитостью
Два человека на фотографиях, в романтической позе позируют внутри лифта из матовой нержавеющей стали, пара стоит близко друг к другу, оба расслабленно смотрят в камеру; снимок сделан под углом 45° вверх, создавая динамичное и кинематографическое ощущение глубины.
Композиция подчеркивает отражения на металлических стенах, сильные диагональные линии и глянцевые поверхности; освещение с помощью жесткой встроенной вспышки для получения четких теней, высококонтрастных текстур и ярких бликов, что придает снимку сырой, вдохновленный модой вид.
Снято на полнокадровую беззеркальную камеру; постобработка: усиление металлического блеска, легкая виньетировка, контраст +12, четкость +15, резкость 70; не изменять черты лица.
6. Жмём на кнопку генерации и получаем фотографию с кумиром в лифте
Тренд фото в лифте со знаменитостью через ИИ: Тимоти Шаламе
Трендовое фото в лифте со знаменитостью через нейросеть: Гарри Стайлз
Сгенерировать фотографию в лифте со знаменитостью: Аарон Тейлор-Джонсон
Фото в лифте с знаменитостью
Лайфхак:
Если основной промт не сработал или сработал как-то криво, используйте его англоязычный аналог:
Two people in the images, in a romantic pose inside a brushed stainless-steel elevator, standing close with intimate body language, gazing affectionately toward the camera; shot from a 45° angled perspective looking upward, creating a dynamic and cinematic sense of depth.
Composition highlights reflections on metallic walls, strong diagonal lines, and glossy surfaces; illuminated with hard on-camera flash for crisp shadows, high-contrast textures, and bright highlights, giving a raw, fashion-inspired look.
Captured on a full-frame mirrorless camera; post-processing: enhance metallic shine, slight vignette, contrast +12, clarity +15, sharpening 70, remove logos/text; do not change facial features.
Как добиться наилучшего качества фото
Выбор исходных изображений — первый и самый важный шаг. Используйте четкие фото с хорошим освещением лица, где видны все черты без сильных теней. Избегайте снимков в профиль или с размытыми деталями — ИИ работает лучше всего с фронтальными портретами анфас. Чем выше разрешение исходников, тем реалистичнее получится итоговая композиция.
Настройка промта для фото в лифте под Gemini влияет на финальное качество. Укажите в описании «8K resolution», «extremely detailed», «clear facial features» и «no retouching» — это помогает ИИ сохранить естественность черт лица. Добавьте детали о мягкой фронтальной вспышке, легкой зернистости в стиле Polaroid и умеренном контрасте. Попросите избегать жестких теней и пересветов, а также сохранить резкость глаз и рта.
Проверка и коррекция результата — завершающий этап. Оцените, узнаются ли черты лица на итоговом снимке, естественно ли выглядят отражения на металлических стенах лифта, реалистична ли игра света. Если лица изменились слишком сильно, скорректируйте промт, добавив инструкцию «maintain original facial features».
Почему тренд стал таким популярным
Фотографии получаются невероятно реалистичными — на первый взгляд сложно отличить от настоящих. Этот формат идеально вписался в эстетику соцсетей: минималистичный фон, кинематографичное освещение, интимная атмосфера лифта. Плюс, создать такой снимок можно за считанные минуты, не выходя из дома. Тренд набирает сотни тысяч просмотров: пользователи делятся снимками с Travis Scott, Zendaya, Илоном Маском и даже анимационными персонажами. В российском сегменте соцсетей тренд тоже прижился — сделайте и вы своё фото в лифте с любимыми кумирами!
Показать полностью
7