Шербурские Дронтики

На что только не идут кожаные, чтобы тупить в телефоне двумя руками даже под дождем.

Умный зонт трекает тупящего и сохраняет руки и телефон сухими.

А теперь представляем, как толпа кожаных выходит из метро под дождь и дружно запускает такие вот дронтики над головой. Дронтики сначала месят друг друга, а потом и кожаных.

киберпанк, чо

@cgevent

Нейрорендер: AE + Seedance 2.0

Тут не надо знать Блендор, но хорошо бы знать After Effects.

И тут скорее не нейрорендер (я просто неровно к нему дышу), а референс и контроль.

Но меня прям порадовал пример с часами. Управление таймингом и анимацией очень остроумное.

В принципе вам и AE не надо знать. Достаточно иметь один палец, чтобы рисовать кружки и стрелочки на экране телефона. Но как их анимировать, вам придется спросить у chatGpt. Или попросить это сделать.

@cgevent

Massive 101: Властелин толпы стал бесплатным.

Тот самый ИИ-софт из «Властелина колец» теперь доступен для скачивания для всех.

Помните легендарные битвы за Хельмову Падь или у ворот Минас Тирита? Тысячи орков, воинов и всадников двигались не по заранее прописанной анимации, каждый из них «думал» своей головой. Все это благодаря Massive — софту для симуляции толпы, которая навсегда изменила эфыекты и принесла своим создателям технический «Оскар».

Разработчики выпустили полностью бесплатную версию — Massive 101.

В чем легендарность Massive?
До появления Massive в 2001 году массовку в кино размножали вручную или нанимали тысячи статистов. Стивен Реджелус совершил прорыв, внедрив в софт элементы искусственного интеллекта.
Каждый персонаж в Massive (его называют «агентом») имеет собственное зрение, слух и логику поведения. Они видят рельеф земли, реагируют на действия соседей, умеют самостоятельно выбирать дорогу и даже решать, атаковать врага или бежать в ужасе. Именно Massive оживил стадионы в «Игре преимуществ», роботов в «Я, робот» и армии в «Хрониках Нарнии».

Бесплатная Massive 101 vs Платная Massive Prime:

Новая версия Massive 101 создана для студентов, аниматоров и энтузиастов. Движок ИИ здесь абсолютно полноценный, но есть важные ограничения по сравнению с коммерческой версией Massive Prime (цена которой доходит до $3 995).

Коммерческой спользование:
• Massive 101: Только некоммерческая (обучение)
• Massive Prime: Любые коммерческие проекты

Ограничение по ИИ и числу агентов:
• Massive 101: Нет, доступен весь движок без лимитов
• Massive Prime: Нет, доступен весь движок без лимитов

Экспорт геометрии:
• Massive 101: Заблокирован (только свой внутренний формат)
• Massive Prime: Полный (FBX, USD, прямой экспорт в Maya/Max)
Рендеринг и интеграция:
• Massive 101: С водяным знаком (Arnold, Velocity). Работает автономно
• Massive Prime: Чистый рендер (все движки). Включена интеграция в Maya

Софт работает на Windows 10 и Linux. Скачать можно бесплатно, зарегистрировавшись на официальном форуме Massive Software.

https://www.cgchannel.com/2026/05/massive-crowd-simulation-software-gets-free-edition/



@cgevent

Кожаный юмор.

Так уж складывается, что музику я слушаю генеративную (см. серию постов Замузыку)

Видео, по долгу блог-службы осматриваю тоже ИИ-шное.

Тексты мы уже все с вами читаем на 50% генеративные (именно столько их уже в интернетике, а точнее 52%)

Последний кожаный оплот в моем потреблении контента - юмор и стендап (хотя поглядите на Fable-стендап у Дениса).

В Камеди смотрю только Харламова и Карибидиса.

Недавно открыл для себя Чебаткова.

Но главное открытие этого лета для меня - Никита Шевчук. Это ИИ(истерически и интеллектуально) смешно.

Это именно для мозгов и для души. Рефлексия на грани, за которой ты либо ржешь как конь, либо краснеешь и все равно ржешь как конь.

Это про отношения с самим собой.

Моё любимое - про Мишу.

Рекомендую. Чистое кожаное удовольствие.

https://youtube.com/@shevchukstandup?si=sj1Y_-1vkRO-dxsD

@cgevent

#Нейропрожарка

Новая нормальность
Эпизод 01
Победитель

Автор: Ai Механика @mechanicsfilms_ai

Эксклюзивная премьера первого эпизода нашего сериала в "Нейропрожарке". Потому что это уникальный формат, за который мы благодарны Сергею. И здесь самый лучший зритель. Кто, как не вы, должны увидеть это первыми 🫶😁

В эпизоде история двух дедов, которые наворотили дел. Основано на реальных высказываниях героев и не очень реальных событиях.

Картинки - Nano Banana Pro, GPT Image 2
Видео - Kling 3.0, Kling 3.0 Omni, Seedance 2.0
Музыка - Suno v5.5
Монтаж и цветокоррекция Premiere Pro
Трекинг текста After Effects

По времени в этот раз что-то прям долго, 2 месяца. Но это потому что работу никто не отменял, а творчество всегда "на потом". Так-то можно за 2 недели плотного труда сделать.

Агентство и продакшн: Ai Механика
Сценарист и режиссер: Алексей Карпов
Ai артист: Павел Аушев
Монтаж: Павел Аушев

@cgevent

TriFlow: Новости с полей ИИ-ретопа.

TriFlow: метод берёт уже существующую форму 3D-объекта и строит поверх неё более компактную и аккуратно организованную сетку из треугольников.

https://derkleineli.github.io/triflow/
Код обещан, остальное есть.

Авторы дерзко пишут:
Compact 3D meshes with clean, artist-like triangle topology - structured connectivity you'd expect a human modeler to make (Компактные 3D-сетки с аккуратной, «художественной» топологией треугольников — структурированная связность, которую можно было бы ожидать от моделлера-человека)

Им уже насували по сопатке моделлеры в твитторе. Это, конечно, не индустриальный ретоп, а скорее снижение poly count.

Но сам метод интересный из-за аналогии с Flow Matching.

Гики читают ниже, остальные ругаются в коментах.

Метод: представьте, что поверхность модели покрыли множеством маленьких стрелок:

1. Для каждой точки поверхности стрелка показывает направление к ближайшей будущей вершине сетки.
2. Стрелки, направленные примерно в одно место, образуют одну «область влияния» вершины.
3. Границы между такими областями превращаются в рёбра.
4. Места встречи областей становятся вершинами, а пространство между ними — треугольниками.

Это поле стрелок авторы называют Nearest-Vertex Vector Field — NVF. ИИ учится создавать его так, чтобы треугольники располагались равномерно и осмысленно, примерно как при ручной ретопологии.

Главный трюк в том, что прежние генераторы часто описывали сетку последовательно: «первая вершина, вторая вершина, следующее ребро…» — почти как языковая модель пишет текст по одному токену. TriFlow вместо этого генерирует всё поле направлений параллельно с помощью flow matching, поэтому работает быстрее. Затем алгоритм группирует поверхность по направлениям стрелок и упрощает исходную плотную геометрию, сохраняя нужные границы.

Упрощённая схема:

форма объекта → поле стрелок → области будущих вершин → аккуратная треугольная сетка

По результатам самих авторов, метод примерно в восемь раз быстрее сравниваемых подходов и точнее сохраняет исходную форму.

@cgevent

Нейрорендер для гиков.

Вот тут разбирается полный Комфи вокфлоу для нейрорендера с помощью LTX2.3 + Cameraman v2 IC-LoRA, first-frame reference image и Блендора.

Ну то есть не просто Блендор+Seedance, а хардовый опенсорс.

Поглядите подробнее:
https://www.youtube.com/watch?v=KDOy3Naz328
(много ссылок в описании)

Этот подход стал настолько популярным, что впору делать отдельный софт для превизов - Блендор все таки сложен в освоении. А тут нужен не перегруженный инструмент именно для черновых референсов, которые пойдут на корм видеогенераторам.

@cgevent

Честный open source

Пока китайские разработчики постепенно перестают открывать код своих лучших моделей, Сбер выкатил в опенсорс GigaChat 3.5 Ultra под чистой MIT-лицензией. Модель на 432B параметров, которую отдали со всем стеком от и до.

Собрали первый на таком масштабе гибрид из MLA и GatedDeltaNet. Чтобы он стабильно обучался на подобных объемах, пришлось придумать свою уникальную обвязку. После 1500 экспериментов модель похудела на 40% по сравнению с версией GigaChat 3.1 Ultra, стала в 2,2 раза быстрее генерить и вмещать в два раза больше контекста.

В итоге по бенчмаркам Base-версия обходит китайцев DeepSeek V3.2 Exp Base и V4 Flash Base. А по LLM-судье MiniMax-M2.7 винрейт против GPT-5 аж 68.7%.

Всю начинку, включая парсинг веба на 600+ языках, собирали end-to-end. Подробный разбор и рецепты стабилизации лежат в статье на Habr. Это значит, что можно не просто запускать, а реально ковырять архитектуру.

Ссылки для тех, кто хочет потестить: HuggingFace | GitVerse

@cgevent

Reuters: Пекин рассматривает возможность ограничения доступа зарубежных стран к лучшим китайским ИИ-моделям.

По словам трех источников, знакомых с ходом обсуждений, китайские власти в течение последнего месяца проводили встречи с ведущими технологическими компаниями по вопросу возможного ограничения доступа из-за рубежа к передовым китайским моделям, включая те, которые еще не выпущены.

Встречи проводились министерством коммерции Китая, в разговорах участвовали как минимум Alibaba, Bytedanc и авторы GLM-5.2 Z.ai. Масштабы потенциальных ограничений все еще обсуждаются, и они могут применяться только к будущим моделям. Пока неясно, когда и вступят ли они в силу вообще.

Также, согласно двум источникам, китайские власти крайне обеспокоены потенциальной возможностью использования обнаруженных моделью Claude Mythos уязвимостей программного обеспечения и тем, что Вашингтон может использовать эту модель против китайских интересов. Угроза воспринимается как реальная.

===

Я много раз тут и в других каналах выражал точку зрения, что считаю глупым топить за китайский опенсорс, и что не вижу большого будущего у открытых моделей. Почти все модели с большим экономическим потенциалом будут проприетарными, и никто не будет выкладывать модель, которая может принести, условно, 10-30 миллиардов долларов за счёт автоматизации экономически ценных задач. Даже если вдруг окажется что компании сами хотят их выпускать — им почти наверняка не дадут. Может быть это не произойдет в 2026. Может даже не в 2027, но чем дальше в гонке — тем больше ограничений.

Выбор, по-сути, будет из двух: проприетарные модели США или проприетарные китайские модели — и это если выбор будет вообще, а то может быть не-гражданам или не членам коалиции и такого не дадут, что в целом вполне вероятно. Ещё останутся «слабые» локальные модели, но не факт, что они смогут шагнуть сильно дальше, чем те, что публично доступны на данный момент (условно Mythos-class).

#Нейропрожарка

Музыкальный клип для группы Xe-NONE

Автор: Алексей Смирнов

О проекте.
Шесть лет назад у группы Xe-NONE вышел трек "Космос" после прослушивания которого я понял, что очень хочу сделать на него кинематографический клип. Образы и сюжет в голове нарисовались практически сразу. Тогда это была просто красивая мечта, а сегодня, благодаря ИИ и накопленному опыту, эта мечта наконец-то стала реальностью.

Этот клип очень личный для меня. Он вдохновлён теми старыми фантастическими фильмами, которые мы все так любили в детстве: «Короткое замыкание», «Зубастики», «Инопланетянин», «Звездные Войны», «Чужой» … Я пропустил это зерно через поздний советский ретро-вейв и свои детские переживания конца 90-х — начала нулевых.

Хотелось вернуть то самое трепетное чувство, когда после очередного фильма или передачи про НЛО мы выходили во двор, часами засматривались в звёздное летнее небо и с замиранием сердца ждали: а вдруг… вот-вот кто-то прилетит именно за нами?))

Инструменты и процесс:
Nano Banana Pro, Seedream 5.0 lite, Grok Imagine - концепты, персонажи, локации
Photoshop - мэтт-пэйнтинг и доработка
Seedance 2 (85% проекта), Kling O3, Grok, Veo 3 - генерация видео
Sync 2 Pro - липсинк
Suno + звуковые библиотеки - музыка и звуки для интро (в том числе фид оригинального трека для нужного настроения)
After Effects - композитинг и финальная сборка
Topaz Video AI - апскейл с 720p

4К версия: 
YouTube
VK video 

Итого: 1,5 месяца плотной работы (без учёта параллельных проектов).

Бюджет на нейросети около 70 тысяч рублей (подписки + кредиты + % за оплату через сервисы).

@cgevent

Антропик продлил досту к Фабле ещё на неделю для всех, кто сидит на подписке

По слухам идёт забавная игра: openAI ждёт, что сейчас доступ к Фабле по подписке закончится, чтобы бахнуть GPT 5.6 и утащить подписчиков к себе.
Антропик такой: подписчики - в кучу, доступ продлеваем!

Кто первый не выдержит?

@cgevent

В общем первым не выдержала OpenAI

GPT 5.6 в составе Sol, Terra и Luna выйдет в четверг. То есть завтра.

@cgevent

Вы находитесь здесь.

@cgevent

Вы будете смеяться, но у нас новый генератор картинок и новый генератор видео.

Метачка представила Muse Image и Muse Video – генераторы с рассуждением, поиском и нативным звуком

Это первые модели генерации, созданные подразделением Meta Superintelligence Labs. Главная ставка сделана не только на качество картинки, но и на «агентный» подход: перед генерацией система может обдумать запрос, обратиться к интернету, написать и выполнить код, найти визуальные референсы, а затем самостоятельно исправить результат.

Сразу про доступ:

Muse Image уже доступна в приложении и на сайте Meta AI, в Instagram Stories в США и в WhatsApp в ограниченном числе стран. Позже модель появится в Facebook, Messenger и рекламной системе Advantage+ Creative.

Сколько стоит генерация (непонятно совсем):

Базовая генерация Muse Image в Meta AI заявлена как бесплатная для повседневного использования. После достижения бесплатных лимитов Метачка предлагает переходить на платные планы Meta One.

* Meta One Plus – $7,99 в месяц;
* Meta One Premium – $19,99 в месяц.

Premium предоставляет больше вычислительной мощности, более высокие лимиты на сложные запросы и расширенные возможности генерации изображений и видео.

При этом Метачка не опубликовала количество кредитов в каждом тарифе и не сообщила стоимость одной генерации в кредитах. Неизвестно, одинаково ли списываются кредиты за создание картинки, редактирование, использование нескольких референсов и дополнительные циклы самокоррекции. Цена на Muse Video также не раскрыта.

Теперь для гиков.

В отличие от обычной схемы «промпт – изображение», Muse Image работает совместно с мультимодальной моделью Muse Spark. Spark анализирует запрос и составляет план, а Muse Image занимается визуальной частью. Обе модели могут совместно использовать инструменты и распределять между собой этапы выполнения задачи.

Muse Image получила два интересных инструмента:

Поиск в интернете. Модель может искать свежую информацию и визуальные референсы. Это должно уменьшить количество ошибок при генерации реальных мест, актуальных событий, известных объектов и информационной графики.

Исполнение кода. Во время обучения с подкреплением модель научили писать и запускать код для построения графиков, схем и работающих QR-кодов. Полученный программным способом результат затем используется как условие для финальной генерации. В связке с Muse Spark система также способна создавать анимированные GIF, страницы с изображениями и простые интерактивные игры.

Второе важное отличие – самокоррекция. После первой генерации Muse Image может проанализировать картинку, локально исправить неправильную деталь, полностью пересобрать изображение или сменить подход и подключить дополнительные инструменты. Метачка утверждает, что такое поведение не прописывали вручную: оно сформировалось во время RL-обучения, потому что самостоятельные исправления повышали итоговую оценку модели.


Редактирование и работа с рефами
Muse Image поддерживает генерацию по тексту, редактирование и многократные последовательные правки в одном диалоге. Пользователь может обвести или зарисовать область на фотографии и текстом объяснить, что нужно удалить, заменить или дорисовать.

Модель также умеет пользовать рефы. В Meta AI разрешено упоминать аккаунты инсты через @username – тогда система получает возможность использовать публичные фотографии соответствующего профиля для генерации.

Параметры модели

Нет НИЧЕГО. Ни разрешений ни длительностей.

Muse Video пока не запущена публично.

По бенчами Muse Image занимала второе место в рейтингах Arena сразу по трём категориям:

* генерация изображения по тексту;
* редактирование одной картинки;
* редактирование с несколькими изображениями.

Muse Video находилась на третьем месте в Arena среди моделей text-to-video.

Мое диванное мнение такое: Метачка отчаянно тормозит на рынке генераторов контента, но пытается очень плотно встроить их во все свои продукты, чтобы пользователи не ходили налево.

@cgevent

Кстати, вот вам сравнение Seedance 2.0 и Meta Muse Video

На мой взгляд очень неплохо. Метачкин жонглер мне больше нравится.

Но похоже, что Muse Video - это 10 секунд, и оно пока не вышло.
А Сиденский нам обещает в течение 10 дней бахнуть 30 секунд и 4K.

@cgevent