Ще вчора створення відео здавалося складним і дорогим процесом, який вимагав команди фахівців, днів зйомок і тижнів монтажу. А вже сьогодні штучний інтелект змінює правила гри. Він відкриває неймовірні можливості — від автоматизованої генерації сцен до режисури фільмів без участі акторів і камер.

Як саме AI перевертає індустрію відеопродакшену? Що вже доступне креаторам і брендам прямо зараз? І як не загубитись у цьому потоці інновацій?

Про все це розповідає Михайло Хейна — співзасновник BannerBoo, AI-ентузіаст, дизайнер і режисер AI-фільмів. У його виступі — живий досвід, реальні кейси й натхнення для тих, хто готовий експериментувати з новими технологіями.

AI-генерація відео швидко розвивається, і ми вже бачимо кілька підходів, які мають свої сильні та слабкі сторони.

текст у відео

1. Text-to-Video (T2V) – текст у відео

Це найшвидший спосіб створення відео на основі текстових описів.

Переваги:

  • Простота та швидкість.
  • Доступність – не потрібні додаткові зображення чи 3D-моделі.
  • Підходить для простих рекламних роликів, анімаційних тизерів або відео-презентацій.

Недоліки:

  • Відсутність повного контролю над деталями.
  • Проблеми з консистентністю персонажів та об’єктів.
  • Складно керувати складними сценами та взаємодією персонажів.

Проте грамотний промптинг може значно покращити результат. Наприклад, якщо чітко прописати капелюх, бороду, одяг персонажа, можна отримати стабільний вигляд героя у всіх кадрах.

Приклад: відео про лисичку у VO2 – новій нейронці від Google, яке повністю згенероване в T2V.

Читайте також: Як штучний інтелект змінює кінематограф: досвід Михайла Хейна

анімація із зображень

2. Image-to-Video – анімація із зображень

Цей підхід – найпопулярніший у реальному відеопродакшені.

Переваги:

  • Повний контроль над картинкою – можна використовувати реальні кадри або AI-арт.
  • Вища стабільність персонажів та стилю.
  • Ідеально підходить для кінематографічного відео.

Недоліки:

  • Обмеженість рухів – складно створювати плавні динамічні сцени.
  • Викривлення деталей, якщо нейромережа некоректно інтерпретує об'єкти.

Я використовую Midjourney, Freepik або спеціалізовані нейронки для реалістичних сцен.

Приклад: у Luma Labs можна створювати стимпанк-стиль із кінематографічною якістю, яка важко досягається у T2V.

Якщо вам потрібна реалістична картинка, найкраще:

  1. Згенерувати зображення у Midjourney або Freepik.
  2. Обробити кадри для стабільності кольорів.
  3. Анімувати їх у нейромережах Image-to-Video.

Цей метод підходить для трейлерів, музичних кліпів та рекламних роликів.

Читайте також: Як створювати круті AI-відео: Михайло Хейна ділиться досвідом

стилізація та покращення відео

3. Video-to-Video – стилізація та покращення відео

Це новий підхід, який дозволяє перетворювати реальні відео в AI-стиль або покращувати їх якість.

Переваги:

  • Змінює стиль відео без втрати динаміки.
  • Реалістичні персонажі та стабільні об'єкти.
  • Дозволяє створювати AI-анімовані сцени на базі знятого матеріалу.

Недоліки:

  • Потрібне початкове відео для обробки.
  • Важко досягти повністю нового візуального стилю без ретельної настройки.

Приклад. У PlayStation Dreams користувач створив 3D-анімацію, а потім прогнав її через Sora, отримавши повноцінне AI-відео кінематографічної якості.

Цей підхід дозволяє AI модифікувати реальні сцени, додаючи нові деталі, стилізацію або анімацію.

Читайте також: Як генеративний АІ трансформує візуальну та аудіо культуру

Що далі?

AI-відеоіндустрія розвивається так швидко, що кожен місяць з'являються нові проривні технології.

  • VAN 2.1 від Alibaba – опенсорсна AI-модель, яка може стати наступною революцією у відеогенерації.
  • Luma Labs – один із найкращих інструментів для створення реалістичних AI-анімацій.
  • Magnific – для суперреалістичних відео, але корисний лише для комерційних замовлень.

Висновок

Сьогодні штучний інтелект пропонує відеомейкерам і креаторам гнучкий інструментарій, який можна адаптувати під будь-яке завдання. Технологія Text-to-Video відкриває шлях до швидкого створення відеоконтенту з мінімальними ресурсами — ідеальний варіант для тизерів, прев’ю чи соціальних роликів. Водночас вона має свої обмеження — передусім у деталізації та контролі.

Image-to-Video дає змогу досягти вищої якості, зберігаючи послідовність кадрів і витримуючи обраний візуальний стиль. Саме тут народжується кінематографічне відчуття, яке важливо для візуальних історій і брендових відео.

А от Video-to-Video дозволяє стилізувати реальні відеозаписи, додаючи їм художньої глибини, атмосфери або ефекту ретуші — це зручний інструмент для тих, хто працює з уже знятим матеріалом, але хоче надати йому нове життя.

У підсумку — жодна з технологій не є універсальною. Найкращі результати досягаються шляхом їх комбінування залежно від мети, формату й очікувань від контенту. І саме ця можливість міксування — головна перевага сучасного AI у відеопродакшені.