Нейросети уже умеют писать тексты, создавать изображения, генерировать музыку и видео. Но мне стало интересно: а можно ли отдать искусственному интеллекту готовую песню и исходные материалы и получить полноценный музыкальный клип?
Не короткий ролик на 15–30 секунд, а настоящий клип на всю песню.
Я решила не рассуждать теоретически, а проверить это на собственном проекте.
Для эксперимента взяла песню «Поток», которую мы создаём для виртуальной певицы Эйры, и попробовала смонтировать клип с помощью ChatGPT Work и Remotion.
Результат оказался интересным — но совсем не таким, как я ожидала.
Что я хотела получить
У меня уже была готовая песня продолжительностью почти шесть минут и набор визуальных материалов: изображения и видео, созданные ранее в разных нейросетях.
Задача казалась довольно простой:
загрузить песню и подготовленные материалы, а монтаж поручить искусственному интеллекту.
Мне хотелось проверить, сможет ли он самостоятельно:
- подобрать последовательность кадров;
- синхронизировать их с музыкой;
- оживить статичные изображения;
- сделать переходы;
- сохранить настроение песни;
- собрать всё в полноценный клип.
Но уже на первом этапе эксперимент пошёл не совсем по плану.
Первая ошибка была моей
И это тот момент, который я специально не хочу скрывать.
Изначально вместо нужных видео у меня загрузились в основном статичные изображения. Причём сначала их было всего несколько.
Я уже подумала, что эксперимент придётся остановить.
Но ChatGPT предложил другой вариант — оживить загруженные изображения и попробовать сделать клип из них.
Мне стало интересно, что получится, и я продолжила.
Позже я догрузила ещё материалы, в том числе около 20 видеофрагментов.
После этого начался монтаж.
ChatGPT действительно собрал целый клип
И вот здесь эксперимент меня удивил.
В результате был создан не небольшой тестовый фрагмент, а полноценный клип на всю песню.
После завершения работы система сообщила:
- формат — MP4, 1920×1080;
- продолжительность — 5 минут 44,9 секунды;
- использовано 48 сменяющихся сцен;
- песня сохранена полностью;
- неподходящий по атмосфере ночной городской ролик исключён;
- изображение, звук и синхронизация проверены.
На бумаге всё выглядело почти идеально.
Особенно интересно было наблюдать за самим процессом: система сообщала, что делает, какие материалы использует и какие решения принимает.
Я записала весь этот процесс с экрана, а готовый клип решила посмотреть уже после завершения работы.
И вот тут началось самое интересное.
Что получилось на самом деле
Первое впечатление — слишком много статичных кадров.
Да, изображения были немного оживлены: где-то появилось движение камеры, приближение или другие эффекты. Но полноценное видео это всё-таки не заменило.
На протяжении почти шести минут такие сцены начали восприниматься скорее как красивое слайд-шоу, чем как музыкальный клип.
И это стало первым важным выводом эксперимента:
ИИ-монтажёр может оживить фотографию, но плохой или недостаточный набор исходных материалов он волшебным образом не превратит в профессиональный клип.
Появилась героиня, которой не было в исходниках
А вот это меня удивило ещё больше.
В некоторых сценах появилась темноволосая девушка, хотя образ Эйры у меня другой и такого персонажа среди подготовленных материалов я не планировала.
Для отдельного AI-ролика это, возможно, не было бы большой проблемой.
Но если мы создаём клип с постоянной виртуальной героиней, внешность персонажа должна сохраняться от сцены к сцене.
Иначе зритель просто перестаёт воспринимать её как одного человека.
Получился ещё один полезный урок: если для проекта важен постоянный персонаж, нельзя оставлять нейросети слишком большую свободу в выборе или создании героя.
И ещё одна проблема — водяные знаки
Часть старых видео я создавала в «Алиса AI».
Я старалась обрезать кадры с водяными знаками, но в готовом монтаже некоторые отметки всё равно оказались заметны.
Для теста это не катастрофа.
Но для клипа, который я собираюсь публиковать, такой вариант меня уже не устраивает.
Поэтому часть исходных сцен придётся заменить полностью.
После проверки материалов выяснилось, что нужно подготовить ещё примерно 15–20 новых видеофрагментов.
И здесь становится понятна одна из главных проблем AI-видео: создать один красивый ролик относительно просто. А вот собрать несколько десятков качественных сцен в единой стилистике и без водяных знаков — уже совсем другая задача.
Значит ли это, что ChatGPT не справился?
Я бы не делала такой вывод.
Эксперимент изначально получился неидеальным: часть исходников загрузилась не так, как я рассчитывала, некоторые материалы содержали водяные знаки, а подходящих чистых видео оказалось недостаточно.
При этом система действительно смогла взять песню, набор разных материалов и самостоятельно собрать из них законченный видеоролик продолжительностью почти шесть минут.
Для меня это уже интересный результат.
Но одновременно эксперимент показал границу возможностей такого подхода.
ИИ может значительно упростить монтаж, но пока не отменяет подготовку исходников и контроль человека.
Например, в тексте:
Для эксперимента я использовала ChatGPT и Remotion — инструмент для программного создания и монтажа видео.
Что я буду делать дальше
Этот клип я не выбрасываю.
Наоборот, теперь эксперимент становится ещё интереснее.
Я собираюсь подготовить недостающие 15–20 чистых видеофрагментов, убрать сцены с водяными знаками и неподходящей героиней и ещё раз отдать материалы на монтаж.
Но во второй попытке условия будут гораздо строже:
использовать только предоставленные видео, не добавлять самостоятельно новых персонажей, не использовать статичные изображения вместо видео и подбирать смену кадров под настроение и ритм песни.
И тогда уже можно будет сравнить первый и второй результат.
Что я поняла после этого эксперимента
Раньше я воспринимала подобные инструменты прежде всего как ещё одну интересную возможность искусственного интеллекта.
Теперь смотрю на них немного иначе.
Самое ценное здесь не в кнопке «сделай мне клип».
Гораздо интереснее возможность передать ИИ часть реальной работы: монтаж, сортировку материалов, переходы, синхронизацию, подготовку разных версий видео.
Но человеку всё равно приходится понимать, какой результат он хочет получить и из чего этот результат должен быть собран.
Чем точнее задача и качественнее исходники, тем меньше потом приходится переделывать.
И это относится не только к видео.
То же самое я постоянно замечаю при работе с текстами, изображениями и другими AI-инструментами: нейросеть может сильно ускорить работу, но хороший результат редко получается по принципу «нажала одну кнопку — получила идеально».
Хотите попробовать ИИ на своей задаче?
Я не только тестирую возможности нейросетей, но и собираю простые инструменты, которыми можно пользоваться в повседневной работе.
Например, на сайте «Мир интернета» работает мой AI-Копирайтер. Он помогает создавать посты, статьи, продающие тексты, описания товаров и другие материалы с помощью искусственного интеллекта.
Пользоваться им можно бесплатно — без сложных промптов и настроек.
👉 Попробовать AI-Копирайтер бесплатно
Я продолжаю эксперимент
Клип «Поток» пока не закончен.
Следующий этап — подготовить новые видео, заменить неудачные сцены и посмотреть, насколько изменится результат, если дать AI-монтажёру уже правильно подготовленные исходники и более жёсткое техническое задание.
И я решила чаще показывать такие эксперименты в «Мире интернета» не только тогда, когда всё получилось идеально.
Мне кажется, гораздо полезнее показывать весь процесс: что попробовала, где ошиблась, что сработало, что пришлось переделывать и какой результат получился в итоге.
Потому что именно этого обычно не хватает, когда читаешь очередное обещание:
«Нейросеть сделает всё за вас».
На практике всё немного интереснее.
Делитесь своей практикой, как вы работаете с нейросетями, что получается, а где приходится переделывать и подпишитесь, будем вместе разбираться с нейросетями.