В какой нейросети генерить и редактировать видео? Сравнительный обзор для маркетологов и креаторов

Выбор подходящего AI инструмента — ключевой этап в создании видео с помощью искусственного интеллекта. Разные нейросети имеют различную специализацию, и понимание их сильных сторон позволяет получить результат, максимально соответствующий поставленной задаче. Данная статья поможет сориентироваться в многообразии вариантов.

Скрин с сайта sora.chatgpt.com

Для создания каких типов видео можно использовать нейросети?

Видео, создаваемые с помощью нейросетей, можно классифицировать по нескольким направлениям в зависимости от целей:

1. Короткие вирусные ролики и клипы, созданные для повышения вовлечённости и охватов. Основная задача  — удивить зрителя, вызвать эмоциональный отклик и желание поделиться. Это, например, вирусные вау-видео с необычными визуальными эффектами, неожиданными метаморфозами объектов и т.д.
2. Рекламные и коммерческие видео, в которых необходимо презентовать продукт, услугу или концепцию в запоминающейся форме. Это могут быть обзоры интерьеров, демонстрация товара в динамике, создание определенной атмосферы (уют, технологичность, роскошь).
3. Контент для социальных сетей (Reels, истории для ВК и ТГ, короткие клипы). Задача — удержать внимание в первые секунды, кратко донести мысль или рассказать мини-историю. Часто требует использования актуальных трендов из соцмедиа и высокой частоты выпуска.
4. Визуализация концепций и идей. Задача — быстро сгенерировать видеоряд для презентации или пре-продакшна, когда съемка живым видео невозможна или нерентабельна. Это могут быть фантастические пейзажи, исторические реконструкции, экзотические локации.

Классификация и принципы работы нейросетей для видео

Современные видеонейросети используют комплекс архитектур для анализа и генерации последовательности кадров.

1. Трансформеры выступают в роли механизма, анализирующего длинные последовательности кадров. Их основной компонент — механизм внимания — позволяет сети фокусироваться на ключевых элементах в каждом кадре и понимать их взаимосвязь во времени. Это обеспечивает логичность и последовательность видеоряда, объекты движутся предсказуемо и не исчезают произвольно.
2. Диффузионные модели генерируют видео, начиная с создания случайного шума и постепенно, шаг за шагом, устраняя его, добавляя детали и повышая качество изображения. Данный подход лежит в основе многих современных моделей для генерации как изображений, так и видео.
3. Пространственно-временные патчи, где видео разбивается на небольшие фрагменты, которые содержат информацию не только о пространстве (часть изображения), но и о времени (последовательность кадров). Анализируя эти патчи, нейросеть точнее понимает и воспроизводит движение объектов, изменения освещения и динамику сцены.
4. Использование 3D-концепций. Такие модели как Neural Radiance Fields (NeRF) работают с представлением сцен в трехмерном пространстве. Это позволяет сети «понимать» форму и объем объектов, что дает возможность генерировать видео с последовательным изменением ракурса и перспективы, имитируя движение камеры вокруг объекта.

Не каждая нейросеть использует все эти технологии одновременно, но их комбинация определяет финальное качество и особенности выходного видео.

Генерация и редактирование видео: с чем лучше всего справляются разные нейросети? 

Исходя из описанных архитектур, разные нейросети демонстрируют лучшие результаты в конкретных аспектах генерации.

1. Sora: хорошо воспроизводит на картинке различные движения камерой и перспективу кадра, сохраняя правильные пропорции и масштаб объектов; качественно генерирует реалистичные видео и ролики в кинематографичном стиле.

1. Google Veo3: хорошо воспроизводит стиль картинки, которые подходят для создания музыкальных клипов, вирусных вау-видео.

1. Pika 2.0: подходит для создания интерьерных обзоров и воспроизведения в кадре уютной атмосферы.

1. Kling 2.0: хорошо воспроизводит движение камеры, качественно генерирует экзотические сцены с восточным колоритом, а также фантазийные видео.

Для достижения оптимального результата стоит тестировать один и тот же промпт в разных моделях, сравнивая их выходы по критериям, важным для конкретной задачи. Спасибо за внимание! Подписывайтесь на Телеграм-канал "YouTube и нейросети", чтобы иметь доступ к полезным гайдам и опыту экспертов.

Реклама. Рекламодатель — ИП Городничев. ИНН 590849322520. erid: 2Vtzqxf6Zu4