Как мы заставили AI анимировать холодец и сделали новогодний ролик за 10 дней

2026-01-22 12:23:04 Время чтения 8 мин 573

Сезонные кампании создают классический вызов для продакшна: сроки сжаты до предела, а требования к качеству и фотореализму остаются максимально высокими. Традиционный CG-пайплайн, особенно при работе со сложными симуляциями физики, может растянуться на месяцы, что часто делает такие проекты невыполнимыми в заданные рекламные ритмы.

Стандартный сценарий: либо жертвуешь качеством ради скорости, либо срываешь дедлайны. Мы протестировали альтернативу — адаптивный пайплайн, где 3D закрывает зоны критического контроля, а AI ускоряет там, где это технологически оправдано. Не замена одного другим, а чёткое разделение зон ответственности.

Новогодний ролик стал первым полноценным кейсом этого подхода. От старта до финала — 10 дней. Разбираем, как это работает на практике.

Задача: Эстетика и ASMR

Наш бриф был сфокусирован на создании мультиформатного ролика для новогодней кампании внутри SWIFT. Концепция: аппетитное представление продуктов новогоднего стола в стилистике фоторил, с акцентом на ASMR-саунд-дизайн и макро-планы. Каждый кадр должен был вызывать физический отклик у зрителя — от визуального до почти тактильного.

Сюжет включал семь сложных, сцен на белом фоне:

Снятие шкурки мандарина
Смешивание начинки шоколадного фондана с тающим мороженым
Ложка, входящая в оливье
Покачивание холодца на тарелке
Нож, накладывающий икру на хлеб с маслом
Взрыв шампанского на фоне блесток и конфетти

Ключевой технический вызов заключался в достижении фотореализма при сохранении высокой динамики и рекордной скорости производства. Формат требовал не просто красивой картинки, а интимной, почти чувственной подачи каждого продукта. Плюс специфика: некоторые формы и визуальные метафоры были настолько нетипичными, что AI их просто не мог воспроизвести — он никогда не видел таких референсов. Это и определило выбор гибридного подхода.

Технологический микс: Разделение зон ответственности

Проект был построен на чётком разделении задач между классическим 3D и AI. Мы рассматриваем AI не как замену, а как инструмент оптимизации, который позволяет сфокусировать дорогостоящие ресурсы 3D-отдела только на критически важных, нетиражируемых задачах.

Сцены с критическим контролем (холодец, шампанское) — классическое 3D. Эти сцены требовали хирургической точности в создании формы и текстур. Холодец требовал специфической формы и текстуры, которые вызывают определённые визуальные ассоциации. Здесь 3D отвечал за моделинг и текстуринг — то, что задаёт визуальную идентичность кадра. AI не может создать такую специфичную форму с нуля, но может работать с анимацией уже готовой геометрии.

Геометрия и композиция — 3D-моделинг. Создание точной геометрии, освещения и текстур для всех сцен. Это фундамент, на котором работает AI — без качественной базы он выдаёт артефакты.

Анимация — AI-инструменты. Ускорение анимации и детализация микродвижений. Использование правила «один кадр — одно действие» позволило добиться результата, неотличимого от CG-реализма.

Симуляции (брызги, частицы) — AI-генерация. Экономия бюджета в разы на элементах, не требующих покадровой режиссуры: брызги шампанского, симуляция жидкого шоколада.

Такое распределение позволило нам не пытаться заставить AI делать то, что он пока не умеет или делает плохо, и одновременно максимально использовать его сильные стороны там, где это даёт реальное ускорение.

Инсайты: Как мы приручили AI для анимации

В этом проекте вся анимация была реализована с помощью AI — включая сцены с холодцом и шампанским. Разница в том, что для этих кадров мы сначала создали точную геометрию и текстуры в 3D, а затем передали их AI для анимации. Результат получился максимально реалистичным и местами трудноотличимым от классической 3D-анимации.

Правило упрощения

Секрет успеха кроется в правиле: в одном кадре = одно простое и понятное действие. Нейросети отлично справляются с реализмом, когда им не приходится решать сложные хореографические задачи. Ложка входит в оливье — одно движение, один вектор, один результат. Мандариновая шкурка снимается — простое, физически очевидное действие.

Упрощая задачу для AI, мы получаем стабильный, фотореалистичный результат, который значительно сокращает время на итерации и рендер. Чем проще и конкретнее действие, тем меньше артефактов и тем выше предсказуемость результата.

Особенности работы с AI-симуляциями

Мы также должны отметить критическую особенность работы с AI-симуляциями. Если проект не требует тотального контроля над каждым пикселем и динамикой, использование AI может быть дешевле в разы. Однако важно понимать, что в этом случае контроль над симуляцией будет потерян.

Мы сознательно пошли на это в тех сценах, где общая эстетика и скорость были приоритетнее покадрового контроля. Например, брызги шампанского, растекающийся шоколад — здесь AI выдаёт достаточный уровень реализма без ручной доработки каждого кадра.

Где AI проигрывает

Специфичные кадры с уникальной визуальной режиссурой остаются зоной ручной работы. Холодец с его специфической, нетипичной формой — это задача для 3D-художника, способного точно управлять геометрией и динамикой. AI пока не умеет "додумывать" такие нюансы и работать с визуальными метафорами на этом уровне детализации.

Итоги и бизнес-эффект

Гибридный пайплайн, собранный под конкретную идею, позволил нам избежать лишних итераций и сдать проект в рекордные 10 дней от старта до финала. Для сравнения: традиционный полностью CG-цикл с таким уровнем фотореализма и сложностью физики занял бы 1,5-2 месяца.