🎬 Я работаю с разными нейросетями для создания видео, изображений и AI-контента.
▫️ Видео:
— Kling 3.0
— Kling Motion Control
— Seedance 1.5 / 2.0
— Veo 3.1
— Sora 2
— Higgsfield
— Grok
Обучаю созданию видео:
→ Image-to-Video
→ по ключевым кадрам
→ через контроль движения
🎧 Озвучка и клонирование голоса:
— ElevenLabs
🗣 Липсинг:
— HeyGen
— Kling Avatars
— Wav2Lip
🌍 Даббинг (перевод на другие языки):
— HeyGen
— ElevenLabs
🖼 Работа с изображениями:
— Nano Banana Pro
— MidJourney
⬆️ Апскейл:
— Изображения: Freepik
— Видео: Topaz
⚙️ Также:
— разработка сценариев
— раскадровка
— промптинг
— создание AI-агентов
— работа в ChatGPT
Полный цикл создания AI-видео:
от идеи до готового результата.
▫️ Видео:
— Kling 3.0
— Kling Motion Control
— Seedance 1.5 / 2.0
— Veo 3.1
— Sora 2
— Higgsfield
— Grok
Обучаю созданию видео:
→ Image-to-Video
→ по ключевым кадрам
→ через контроль движения
🎧 Озвучка и клонирование голоса:
— ElevenLabs
🗣 Липсинг:
— HeyGen
— Kling Avatars
— Wav2Lip
🌍 Даббинг (перевод на другие языки):
— HeyGen
— ElevenLabs
🖼 Работа с изображениями:
— Nano Banana Pro
— MidJourney
⬆️ Апскейл:
— Изображения: Freepik
— Видео: Topaz
⚙️ Также:
— разработка сценариев
— раскадровка
— промптинг
— создание AI-агентов
— работа в ChatGPT
Полный цикл создания AI-видео:
от идеи до готового результата.
🟦 Сегодня я создаю своё первое нейросетевое видео
🟩 чтобы отследить свой прогресс с самого начала.
> Это отправная точка.
Я хочу показать:
→ как я буду расти от проекта к проекту
→ какие ошибки совершаются на старте
→ и как их избежать
🟦 Потому что первое видео —
это всегда:
🟩 потраченное время
🟩 десятки неудачных попыток
🟩 неправильные настройки
🟩 лишние действия
И если вы только начинаете работать с AI-видео —
некоторые из этих ошибок лучше не повторять.
В следующих постах разберу:
→ что именно замедляет процесс
→ где теряется больше всего времени
→ и как оптимизировать пайплайн уже на старте
🟩 Чтобы не тратить на первое видео столько же времени, сколько потратил я.
🟩 чтобы отследить свой прогресс с самого начала.
> Это отправная точка.
Я хочу показать:
→ как я буду расти от проекта к проекту
→ какие ошибки совершаются на старте
→ и как их избежать
🟦 Потому что первое видео —
это всегда:
🟩 потраченное время
🟩 десятки неудачных попыток
🟩 неправильные настройки
🟩 лишние действия
И если вы только начинаете работать с AI-видео —
некоторые из этих ошибок лучше не повторять.
В следующих постах разберу:
→ что именно замедляет процесс
→ где теряется больше всего времени
→ и как оптимизировать пайплайн уже на старте
🟩 Чтобы не тратить на первое видео столько же времени, сколько потратил я.
🔥2
🟩 ПЕРВЫЙ ШАГ К СОЗДАНИЮ ВИДЕО — СЦЕНАРИЙ
✨ Это самый важный этап.
Проще всего его делать в ChatGPT Plus, потому что:
— он держит длинную структуру
— не теряет логику между сценами
— помогает упаковать сложные идеи в короткий, цепляющий текст
Вот мой сценарий для видео:
🎬 “Что будет, если ездить на велосипеде каждый день?”
---
🟦 Сцена 1
Что будет,
если ездить
на велосипеде
каждый день?
(Утро → ты выходишь с велосипедом → первый толчок педали)
---
🟥 Сцена 2
Слишком много энтузиазма.
Ты разгоняешься. Быстрее. Ещё быстрее.
Мышцы ног получают
тысячи микроразрывов.
(Резкий старт → крупный план ног → анимация волокон)
---
🟨 Сцена 3
Ты больше не стоишь в пробках.
Ты стоишь в очереди
в мастерскую.
Потому что не умеешь
ухаживать за велосипедом.
(Катишь велосипед → мастерская)
---
🟪 Сцена 4
Ты находишь
единомышленников.
Мозг активнее —
растёт потребность
в окситоцине.
---
🟩 Сцена 5
Через месяц:
сердце растёт.
Мышцы рвутся меньше —
энергии больше.
(Было тяжело → стало легко)
---
🟦 Сцена 6
Нагрузка на ноги —
больше тестостерона.
Учиться и разбираться
становится легче.
(Сам регулируешь переключатель)
---
🟥 Сцена 7
Зима близко.
Ты обслуживаешь
трансмиссию.
(Смазка цепи)
---
🟨 Сцена 8
Пешеходы медленные.
Ты быстрее и выносливее.
Кисти крепче.
Контроль тела — выше.
(Баланс на снегу)
---
🟪 Сцена 9
Мастер смотрит,
как ты проезжаешь мимо.
Ты слишком быстро
сломал систему.
Теперь настраиваешь её
под себя.
(Мастер провожает взглядом)
---
🟩 Сцена 10
Ты не сдаёшься.
Укрепляешь квадрицепс
в суровых условиях.
(Езда зимой)
---
🟦 Сцена 11
После зимы:
митохондрий больше.
Сердце сильнее.
Ты уже думаешь
как механик.
(Переборка велосипеда)
---
🟥 Сцена 12
Мастерская
больше не нужна.
Теперь она
у тебя дома.
(Домашний ремонт)
---
🟨 Сцена 13
Ты открыл
свой магазин.
Твои ноги —
твой транспорт.
До 50 км/ч.
И без кофе.
(Быстрый разгон)
---
🟪 Сцена 14
Ты выработал
дисциплину.
Лучше сон.
Быстрее фокус.
Стабильное настроение.
(Ранний подъём)
---
🟩 Сцена 15
Нейросетевые видосы
больше не цепляют.
Кайф — в педалях
и музыке.
Дальше:
что музыка делает
с мозгом?
(Езда в наушниках)
---
🚀 Это только начало.
Дальше — монтаж.
✨ Это самый важный этап.
Проще всего его делать в ChatGPT Plus, потому что:
— он держит длинную структуру
— не теряет логику между сценами
— помогает упаковать сложные идеи в короткий, цепляющий текст
Вот мой сценарий для видео:
🎬 “Что будет, если ездить на велосипеде каждый день?”
---
🟦 Сцена 1
Что будет,
если ездить
на велосипеде
каждый день?
(Утро → ты выходишь с велосипедом → первый толчок педали)
---
🟥 Сцена 2
Слишком много энтузиазма.
Ты разгоняешься. Быстрее. Ещё быстрее.
Мышцы ног получают
тысячи микроразрывов.
(Резкий старт → крупный план ног → анимация волокон)
---
🟨 Сцена 3
Ты больше не стоишь в пробках.
Ты стоишь в очереди
в мастерскую.
Потому что не умеешь
ухаживать за велосипедом.
(Катишь велосипед → мастерская)
---
🟪 Сцена 4
Ты находишь
единомышленников.
Мозг активнее —
растёт потребность
в окситоцине.
---
🟩 Сцена 5
Через месяц:
сердце растёт.
Мышцы рвутся меньше —
энергии больше.
(Было тяжело → стало легко)
---
🟦 Сцена 6
Нагрузка на ноги —
больше тестостерона.
Учиться и разбираться
становится легче.
(Сам регулируешь переключатель)
---
🟥 Сцена 7
Зима близко.
Ты обслуживаешь
трансмиссию.
(Смазка цепи)
---
🟨 Сцена 8
Пешеходы медленные.
Ты быстрее и выносливее.
Кисти крепче.
Контроль тела — выше.
(Баланс на снегу)
---
🟪 Сцена 9
Мастер смотрит,
как ты проезжаешь мимо.
Ты слишком быстро
сломал систему.
Теперь настраиваешь её
под себя.
(Мастер провожает взглядом)
---
🟩 Сцена 10
Ты не сдаёшься.
Укрепляешь квадрицепс
в суровых условиях.
(Езда зимой)
---
🟦 Сцена 11
После зимы:
митохондрий больше.
Сердце сильнее.
Ты уже думаешь
как механик.
(Переборка велосипеда)
---
🟥 Сцена 12
Мастерская
больше не нужна.
Теперь она
у тебя дома.
(Домашний ремонт)
---
🟨 Сцена 13
Ты открыл
свой магазин.
Твои ноги —
твой транспорт.
До 50 км/ч.
И без кофе.
(Быстрый разгон)
---
🟪 Сцена 14
Ты выработал
дисциплину.
Лучше сон.
Быстрее фокус.
Стабильное настроение.
(Ранний подъём)
---
🟩 Сцена 15
Нейросетевые видосы
больше не цепляют.
Кайф — в педалях
и музыке.
Дальше:
что музыка делает
с мозгом?
(Езда в наушниках)
---
🚀 Это только начало.
Дальше — монтаж.
KLING 3.0 – такого Клинга вы еще не видели!
Компания Kuaishou Technology представила новое поколение своего видеогенератора — Kling 3.0 и расширенную версию Kling 3.0 Omni.
🎬 Что нового в Kling 3.0:
— Видео стало более реалистичным: движения людей и объектов выглядят плавнее и «живее».
— Камера ведёт себя логичнее: меньше хаотичных рывков и странных углов.
— Модель лучше понимает сложные промпты — действия, эмоции, взаимодействие персонажей.
— Сцены выглядят целостно от начала до конца: свет, стиль и персонажи меньше «плывут».
🔊 Kling 3.0 Omni — что это значит:
Omni — это версия «всё в одном». Она умеет работать сразу с несколькими типами входных данных:
— текст (что должно происходить),
— изображения и видео-референсы,
— звук и речь.
Проще говоря: можно задать сцену текстом, показать пример картинки или видео, добавить голос — и Kling учтёт всё это при генерации. Персонажи лучше попадают в мимику, движения и ритм сцены.
✨ Итог:
Kling 3.0 — это шаг к более «киношному» AI-видео,
Kling 3.0 Omni — попытка собрать полноценную студию генерации видео, звука и движения в одном инструменте.
Официальный релиз
Перевод выполнен через платформу HeyGen
Компания Kuaishou Technology представила новое поколение своего видеогенератора — Kling 3.0 и расширенную версию Kling 3.0 Omni.
🎬 Что нового в Kling 3.0:
— Видео стало более реалистичным: движения людей и объектов выглядят плавнее и «живее».
— Камера ведёт себя логичнее: меньше хаотичных рывков и странных углов.
— Модель лучше понимает сложные промпты — действия, эмоции, взаимодействие персонажей.
— Сцены выглядят целостно от начала до конца: свет, стиль и персонажи меньше «плывут».
🔊 Kling 3.0 Omni — что это значит:
Omni — это версия «всё в одном». Она умеет работать сразу с несколькими типами входных данных:
— текст (что должно происходить),
— изображения и видео-референсы,
— звук и речь.
Проще говоря: можно задать сцену текстом, показать пример картинки или видео, добавить голос — и Kling учтёт всё это при генерации. Персонажи лучше попадают в мимику, движения и ритм сцены.
✨ Итог:
Kling 3.0 — это шаг к более «киношному» AI-видео,
Kling 3.0 Omni — попытка собрать полноценную студию генерации видео, звука и движения в одном инструменте.
Официальный релиз
Перевод выполнен через платформу HeyGen