Я заметил, что все, кто начинает работать с AI-видео, проходят одни и те же три стадии - просто кто-то делает это за месяц, а кто-то тянет годами.

Первая стадия - новичок. Ты смотришь на то, что делают нейросети, и у тебя в голове одна мысль: "это магия, я так не смогу". Пробуешь пару инструментов, получаешь кривое видео, откладываешь в долгий ящик. На этой стадии застревают большинство - не потому что сложно технически, а потому что нет понимания, куда вообще двигаться.

Вторая стадия - креатор. Ты начинаешь понимать, что AI-видео - это не про то, чтобы было "красиво", а про то, чтобы работало на результат. Начинаешь думать промптами, экспериментировать со стилями, понимать, какой формат заходит аудитории. Здесь уже можно зарабатывать - делать контент для бизнеса, рекламу, клипы.

Третья стадия - кинорежиссёр. Ты управляешь не кнопками в интерфейсе, а визуальным языком. Выстраиваешь нарратив, работаешь с атмосферой, создаёшь вещи, которые раньше стоили дичайших бюджетов. Это уже не креаторство - это кино.

Я думаю, что большинство людей застревают между первой и второй стадией не из-за таланта и не из-за технических знаний - а из-за того, что они учатся в одиночку, без среды, где это нормально обсуждать.

На какой стадии ты сейчас?

Подключайтесь на эфир https://telemost.yandex.ru/j/04854788984008

Промпт - это не просто инструкция для нейросети. Это язык, на котором ты формулируешь свой замысел. И если этот язык размытый - результат будет таким же.

Я заметил одну закономерность. Большинство AI-креаторов пишут промпты интуитивно - "красивый свет", "кинематографично", "как в Голливуде". И получают усреднённый результат, который выглядит... никак. Модель старается, но не понимает что именно ты хочешь, потому что ты сам не знаешь как это описать точно.

Разница в деталях - и она огромная. Вместо "красивый свет" пишешь "golden hour, soft rim light from behind, slight lens flare". Вместо "как в кино" - "cinematography style of Blade Runner 2049, desaturated, high contrast". Вместо "камера движется" - "slow dolly in, rack focus from foreground to subject". Каждая такая замена работает как переключатель. Ты видишь разницу с первого кадра.

Я собираю такие связки в базу уже несколько месяцев. Живой инструмент, который обновляется каждый раз когда выходит новая модель или я нахожу приём, который реально работает. То, что использую каждый день в своих проектах.

Скоро покажу, что там внутри...

А ты ведёшь свою базу промптов - или каждый раз начинаешь с нуля???

Есть один вопрос, который мне задают постоянно: с чего начать с AI-видео, какой промпт написать, чтобы получилось что-то приличное.

Честный ответ - хорошего промпта недостаточно. Но хороший промпт - это уже половина результата.

Вот несколько конструкций, которые реально работают прямо сейчас.

Для Veo 3.1 - кинематографичная сцена: описываешь персонажа через детали (возраст, одежда, эмоция), потом окружение, потом движение камеры. "Женщина 35 лет в светлом пальто стоит у окна в дождливый день, камера медленно отъезжает назад, мягкий рассеянный свет" - это уже даёт осмысленный кадр, не хаотичное движение.

Для Kling 3.0 - когда нужна анимация с референсом: загружаешь исходное изображение, добавляешь короткое описание движения. Чем конкретнее движение - тем лучше результат. "Поднимает правую руку, поворачивает голову влево" работает лучше, чем "двигается".

Для Nano Banana - портрет в стиле: "editorial photography, natural light, shallow depth of field, looking slightly off-camera" даёт стабильно читаемый результат без галлюцинаций.

Я думаю, что промпты - это не магия и не секретное знание. Это просто навык описания того, что ты хочешь увидеть. Развивается быстро, если есть с чем сравнивать.

Именно поэтому в нашем комьюнити мы собираем рабочую базу - не "лучшие промпты интернета", а то, что проверено в реальных задачах.

Какой тип видео-контента вам сейчас нужен больше всего???

#нейросети #ИИ #syntxai #промпты #AIвидео #контент #видеопроизводство

Большинство знает Veo 3.1 через Google Flow или агрегаторы вроде Syntx — но мало кто в курсе, что та же модель уже работает внутри Google Vids.

Google Vids — это редактор внутри Workspace, который раньше был просто удобным инструментом для презентаций и простого монтажа. Теперь туда встроили:
• Veo 3.1 для генерации видео
• Lyria 3 для генерации музыки под твой проект
• Управляемые AI-аватары
• Прямую публикацию в YouTube

Бесплатный доступ — до 10 видео в месяц.

Для тех, кто никогда не занимался видеопродакшном — порог входа близкий к нулю. Заходишь, описываешь что хочешь, получаешь результат. Без монтажа, без настроек, без опыта.

Для профессионального использования — это так себе. Когда нужен реальный контроль над сценой, движением камеры, атмосферой — Google Vids не закроет эту задачу. Там просто нет нужной гибкости.

Что здесь важно понять: Google не делает инструмент для профессионалов. Они встраивают топовую видеомодель в продукт, которым пользуются миллионы людей каждый день по рабочим задачам. Это апгрейд привычного, а не новый сервис.

И именно это меняет то, кто вообще может делать видеоконтент.

Ты пробовал Google Vids — или работаешь с Veo через другие платформы?

#нейросети #ИИ #AIвидео #GoogleVids #Veo #видеопроизводство #контент

Большинство людей, которые начинают работать с нейросетями, идут по одному и тому же пути. Сначала ChatGPT - потому что все говорят про ChatGPT. Потом Midjourney - потому что нужны картинки. Потом оказывается, что нужна музыка, и вот уже Suno. Потом видео - и идут в Veo или Kling. В какой-то момент человек обнаруживает, что у него пять-шесть подписок, пять-шесть разных сайтов, и он переключается между ними каждые полчаса.

Агрегатор нейросетей - это сервис, который собирает всё это в одном месте. Один интерфейс, одна оплата, и внутри доступны GPT-4o, Claude, Gemini, Midjourney, Suno, Seedance 2, Kling 3.0 и ещё несколько десятков инструментов. Идея простая - зачем платить за десять отдельных подписок, если можно платить за одну?

Я думаю, что агрегаторы - это следующая логичная ступень после того, как рынок нейросетей разросся до сотен инструментов. Потому что управлять десятком подписок с разными аккаунтами, разными VPN и разными способами оплаты - это отдельная работа сама по себе, и никто тебе за неё не платит.

Работаю сейчас в Syntx.ai - агрегаторе на базе Telegram-бота. Больше 90 нейросетей прямо в мессенджере, который уже открыт на телефоне. Никаких лишних сайтов, никакого VPN.

А вы уже пробовали агрегаторы нейросетей? Или всё ещё держите пять отдельных подписок???

#нейросети #ИИ #syntxai #искусственныйинтеллект #AIинструменты #контент #нейросетидлябизнеса

Потребительский экстремизм: почему клиенты требуют невозможного и как сказать "нет" без скандала

Знаете, почему многие фрилансеры и студии сгорают через год-два? Клиент приходит с задачей, ты выполняешь её на совесть, а в итоге слышишь претензии по мелочам, которые никто не озвучивал заранее. Или требуют переделок бесконечно, хотя изначально просили совсем другое. Это не просто капризы - это потребительский экстремизм.

По сути, это когда клиент считает, что за оплату получает не услугу, а право на твоё полное подчинение. Он не партнёр, а судья, который ищет повод урезать бюджет или оставить негативный отзыв. Распознать просто: с самого начала разговор идёт не о результате, а о контроле. "Сделай так-то, но если не понравится - переделаешь бесплатно". Или "я заплачу, только когда буду доволен на 200%". Такие сразу выдают себя ультиматумами, мол, "у меня есть другие исполнители дешевле".

Обозначить границы нужно сразу, в первом сообщении. Я пишу примерно так: "Согласен взяться. ТЗ: [перечисляю ключевые пункты]. Стоимость: X. Доработки сверх ТЗ - отдельная оплата. Подтвердите, что всё ок?". Если молчат или начинают торговаться - до свидания. Дальше работаем по чекпоинтам: черновик - согласование - финал. Всё фиксируем письменно, без голосовых "давай договоримся на словах".

При этом клиент остаётся доволен, если ты даёшь ему ощущение контроля, но в чётких рамках. Показывай промежуточные результаты с вопросом "Всё ли так, как вы хотели?". Предлагай варианты, но не больше двух - иначе запутается. И главное - фокусируйся на его выигрыше: "Это ускорит продажи/привлечёт клиентов". Они хотят чувствовать себя умными, а не обиженными.

Я считаю, что нормальный клиент ценит исполнителя, который не боится сказать "нет" токсичности. А экстремисты... ну, их рынок сам отсеет.

А у вас бывали такие случаи? Как выходили из положения?

Раньше процесс создания визуала выглядел как квест на выживание. Одна знакомая дизайнер недавно показала мне свой типичный пайплайн. Сначала она шла в ChatGPT за идеями... потом включала VPN и открывала Discord для Midjourney. Если нужен был апскейл — переходила в другое приложение. Анимацию делала в Runway или Kling на отдельных сайтах.

Семь разных подписок. Семь разных интерфейсов. Бесконечное переключение вкладок, слетающий VPN и постоянный перенос файлов туда-сюда. Я думаю, это проблема многих креаторов сегодня — мы тратим больше времени на обслуживание инструментов, чем на саму работу.

Неделю назад я предложил ей перевести все процессы в Syntx (это агрегатор, где собрано больше 90 нейросетей прямо в Telegram).

Она немного сомневалась из-за привычки, но согласилась на тест. Вчера мы созвонились подвести итоги. Скорость работы выросла просто дичайше. Теперь она пишет промпт для GPT-4o, тут же отправляет его во Flux или Midjourney, и сразу делает видео в Seedance 2.0. Все это происходит в одном окне чата. Плюс экономика вопроса — вместо пачки зарубежных подписок на сотни долларов остался один тариф за 5990 рублей.

Я считаю, будущее именно за агрегаторами. Прыгать между вкладками больше нет смысла. Инструменты должны быть под рукой, в привычном мессенджере, где мы и так сидим целыми днями...

Попробовать бота можно бесплатно по ссылке: Syntx

Сколько вкладок с нейросетями открыто у вас прямо сейчас???

#нейросети #ai #syntx #дизайн #креатив

Только для AI креаторов
- Обучающие материалы и мастер-классы;
- Горячие заказы на создание AI контента;
- Вакансии для AI креаторов.
- Еженедельные созвоны в мастер-группах по заработку на AI контенте.

Сделали ролик на конкурс https://moonkmovie.com/video/54de084d-a6f7-4ec9-a74e-bf47d1c31987
Как вам такое?

Я тут для вас видео записал про свой AI офис https://www.youtube.com/watch?v=A9LYav4GyfY

Только для AI креаторов
- Обучающие материалы и мастер-классы;
- Горячие заказы на создание AI контента;
- Вакансии для AI креаторов.
- Еженедельные созвоны в мастер-группах по заработку на AI контенте.

Кстати, решил возродить свой паблик ВК. Для тех, кто еще не забыл, что это такое, вот вам ссылка, ставьте лайки и подписывайтесь!)

https://vkvideo.ru/video-217770319_456239308?list=ln-7jLfLTWqCzhHAvFS8w&t=9s

Open source ИИ снова продают как свободу. Но почти все молчат о цене этой свободы

Все сейчас говорят про локальные open source модели так, будто это дичайшая кнопка независимости, которая вот-вот похоронит облако. Сама идея, конечно, сильная: поставил модель на свой сервер, крутишь что хочешь, лимитов нет, запросы никуда не уходят, конфиденциальность у тебя под контролем... звучит красиво.

Но рынок почему-то часто умалчивает главное: нормальная локальная модель требует нормального железа.

Если мы говорим не про игрушку, а про что-то уровня GLM, Qwen или Gemma, то нужен мощный сервер — желательно с сильной видеокартой. А если без неё, тогда нужен огромный объем оперативки. И в этот момент вся романтика «сейчас я сэкономлю на облаке» быстро заканчивается.

Я думаю, для большинства задач облачные модели сегодня все равно выгоднее:
• Они сильнее по качеству
• Быстрее по ответу
• В реальной работе банально дешевле, чем держать под локалку серьезную инфраструктуру

Особенно если вы не корпорация, а работаете как предприниматель, продакшен или небольшая команда.

Но у локальных моделей есть два преимущества, которые нельзя недооценивать:

1. Отсутствие лимитов. Можно генерировать столько, сколько нужно.
2. Конфиденциальность. Данные и запросы не уходят в чужое облако, и для корпоративного сегмента это может быть решающим фактором.

То есть рынок опять упирается не в лозунг, а в задачу. Если вам нужны масштаб, приватность и большие объемы запросов, локальная open source модель на мощном сервере может быть правильным решением. Если вам важны скорость запуска, качество и экономика здесь и сейчас — облако пока выигрывает.

Я считаю, главный вопрос здесь вообще не в том, что «лучше» — open source или облако. Главный вопрос в том, на чем вы реально зарабатываете и какую инфраструктуру готовы тянуть.

А вы бы что выбрали для своей работы — локальную модель или облачную?

#ИИ #opensource #нейросети #облако #бизнес

ИИ-контент скоро обесценится. И это лучший сценарий для креаторов

Сейчас генерация контента через нейронки — это дичайший рычаг для бизнеса. Пока тренд только набирает обороты, залетать в эту историю нужно просто с двух ног. На старте эффект огромный, потому что можно пылесосить кучу инфоповодов, тратить минимум времени на сборку роликов и получать жирный профит, просмотры и трафик, который потом конвертируется в ваши воронки.

Но рынок почему-то часто забывает про следующий шаг: как только нейроконтент станет массовым, бренды начнут стремительно терять свою идентичность.

Будет выходить огромное количество видео, и по сути все они будут однотипными. Даже если у вас классный фирменный стиль и попытка в нестандартную подачу, нейронки пока выдают достаточно шаблонный результат. И в этот момент рынок просто перенасытится пластиком.

Я думаю, именно после этого перенасыщения начнется самое интересное: начнут цениться настоящий креатив и человеческое творчество.

Нейронки в плане креатива пока еще очень слабы. Только человек может придумать что-то поистине выделяющееся и нешаблонное, и именно такой контент будет собирать максимум внимания.

Я считаю, что в итоге авторский человеческий креатив станет премиальным продуктом. Это будет контент, который смогут позволить себе только избранные бренды, и цениться он будет в разы дороже, чем сегодня...

А вы как думаете — когда рынок окончательно устанет от сгенерированного контента?

#ИИ #креатив #контент #нейросети #маркетинг #будущее

Почему Grok становится главным инструментом для маркетинга, несмотря на качество видео

Все сейчас обсуждают генератор видео от Grok и ругают его за слабую картинку. Но вопрос вообще не в этом. Рынок снова смотрит не на ту метрику, упуская из виду главную фишку — глубокий поиск DeepSearch.

То, что они глубоко внедрили поиск по самому X — это очень круто. Это наконец-то позволяет быстро анализировать тренды и настроения, которые сейчас существуют в обществе прямо в секунду их зарождения. Для маркетинга это вещь невероятно полезная:
• Решает вечный вопрос с использованием кучи сторонних сервисов и ненадежных парсеров, которые постоянно отваливаются.
• Теперь вы просто видите, о чем говорят люди прямо сейчас, и сразу можете с этим работать.

Что касается встроенного генератора видео от Grok — он действительно становится лучше. Но объективно он еще далек от уровня того же Seedance 2.0 в плане стабильности и контроля кадра.

Я думаю, если рассматривать чистую физику и фотореализм, то на рынке есть инструменты мощнее. Но если оценивать сугубо по параметру цена/качество, то да — Grok сейчас более выгоден. За $30 вы получаете безлимит на картинки, видео и доступ к семантическому поиску по трендам.

Я считаю, что мы окончательно переходим в этап, когда скорость реакции на инфоповод становится важнее идеального рендера. Тот, кто первым понял тренд и быстро собрал под него ролик, заберет себе весь трафик.

А вы готовы пожертвовать идеальным качеством видео ради скорости и работы в одном окне?

#Grok #DeepSearch #маркетинг #видеомаркетинг #нейросети #тренды

Закат эпохи бесплатных нейросетей. Как больше не зависеть от гигантов

Когда год назад появился Kling 1.6 и началась настоящая гонка видеонейронок, было понятно — скоро эту историю начнут жестко монетизировать. Поначалу гиганты типа Kling и Runway раздавали бесплатные лимиты налево и направо. Это классический маркетинг: дай попробовать продукт бесплатно, прежде чем заставлять покупать. Совсем недавно генерация в Grok тоже была бесплатной, но эту лавочку начали стремительно прикрывать.

Люди поняли, на что способны нейронки, и уже готовы платить. Сейчас идет гонка мощностей, сервера перегружены, а умельцы, которые плодят фейковые аккаунты ради бесплатных лимитов, жгут ресурсы компаний впустую. Естественно, гигантам это невыгодно. Grok стал платным, Runway закручивает гайки, а на сайте Kling можно получить крохи токенов, но с такой очередью ожидания, что даже потестить нормально не получится.

Цены на генерацию растут кратно, сервера часто лежат, и работать в таком режиме бизнесу становится невозможно. Что делать креаторам в этой ситуации?

Я считаю, что есть два пути:
• Для креаторов, которые работают в лайт-режиме и делают периодические генерации для себя или небольших клиентов, лучше всего подойдут агрегаторы нейронок типа Syntx, Freepik или Weavy.
• Для тех, кто работает плотно и профессионально с крупными брендами или кинематографом, где нужно постоянно перегенерировать огромное количество контента, наилучший рабочий выход — уходить в Open-Source.

Есть платформа Hugging Face, где можно найти открытые модели типа LTX-Video. Да, чтобы их запустить, нужен охрененно мощный компьютер — на обычной игровой видюхе вы далеко не уедете. Но решение проще, чем кажется.

Я думаю, самая выгодная стратегия сейчас — арендовать облачный сервер с выделенными видеокартами и разворачивать эти модели там. Вы получаете абсолютно безлимитную генерацию крутейшего качества без очередей, цензуры и скрытых подписок. Вы платите только за время аренды сервера. Никакой зависимости от гигантов.

А вы сколько сейчас тратите на подписки каждый месяц, и не пора ли собрать свой сервер?

#нейросети #маркетинг #opensource #генерациявидео #подписки #сервер

ИИ-агенты сравнялись с людьми в рутине. Как работает мой виртуальный офис

Новый отчет Stanford AI Index 2026 подтвердил то, что я вижу на практике каждый день: успешность ИИ-агентов в реальных компьютерных задачах выросла до 66%. Они официально перешли в стадию production-ready.

Я на своем опыте убедился, что агенты действительно сравнялись с людьми в рутинных задачах. И более того — они делают их значительно лучше, быстрее, без ошибок, больничных и отпусков.

У меня уже работает полноценный ИИ-офис из 12 виртуальных сотрудников. Это автономные агенты, которые закрывают текущие бизнес-задачи:
• Маркетинг и создание контента
• Монтаж видео
• Мониторинг трендов

Я уже рассказывал подробно об этой системе в недавнем видео на YouTube.

Я считаю, что в ближайшее время спектр возможностей для виртуальных сотрудников будет расти кратно. Держать раздутый штат под рутину становится просто невыгодно.

А сколько задач в вашем бизнесе уже можно полностью делегировать ИИ-агентам?

#ИИ #агенты #нейросети #бизнес #маркетинг #будущее #автоматизация

https://vkvideo.ru/video-217770319_456239309?list=ln-ugpRYA6LztWiItcTEI
У меня новое видео на канале, для тех кто еще не установил себе Open Claw, но очень хочет.