Погоню за Redmi Note 17 собрали нейросетью. Что берём себе

Креативное агентство Sinners и AI-продакшн Peyote Lab сделали ролик для смартфона Redmi Note 17 без большой команды и дорогих съёмок. Нейросеть для рекламы тут собрала историю, которая выглядит как дорогое кино, а не как психоделический арт-хаус со сползающими лицами. Я бы посмотрел на этот кейс как продюсер: он показывает, куда уходят деньги, когда физический продакшн сжимается до минимума.

Герой, птица и три дня погони за телефоном

Ролик сделан для дистрибьютора diHouse и бренда Xiaomi. Сюжет читается как кошмар линейного продюсера. Герой роняет смартфон в поле, дикая птица утаскивает его, и мужчина три дня гонится за ней. Он идёт через густой лес, едет на такси, летит на дельтаплане, сплавляется по горной реке на каяке и лезет по скалам. Всё это время телефон работает, играет музыку и в финале сохраняет 30% заряда.

При обычной съёмке пришлось бы возить группу по локациям, нанимать каскадеров и дрессировщика, арендовать технику – от съёмочных машин до дронов. Здесь историю упаковали с помощью генеративного ИИ без таких затрат. А ролик при этом показывает характеристики смартфона: батарею на 10 000 мАч, быструю зарядку на 100 Вт, влагозащиту и прочность.

Подготовка, из-за которой кадры выглядят снятыми на хорошую оптику

Мне нравится, что авторы отказались от «галлюцинаций» и бесконечных трансформаций. Задача стояла жёсткая: зритель должен поверить, что ролик снимала профессиональная команда. Поэтому продакшн сначала всё расписал:

– гардероб героя для каждого этапа пути; – дизайн локаций, техники и реквизита; – виртуальный «кастинг» птицы: выбрали сарыча и даже учли его юридический статус; – каждый кадр: движение камеры, фокусное расстояние, траектории героев, монтажные переходы.

Потом историю собрали в черновом качестве, в виде аниматика. Утвердили ритм и хронометраж и только после этого запустили генерацию в высоком разрешении.

Основная боль началась уже на постпродакшне. Общие планы нейросеть тянет хорошо, а точечные правки даются ей тяжело. В одной сцене надо было слегка повернуть смартфон у воды и при этом сохранить утверждённого героя, каяк, движение камеры и окружение. В классическом 3D это минутная задача. Нейросеть же при малейшем изменении запроса норовит перерисовать кадр целиком и ломает геометрию объектов. В итоге движение вписали в физику сцены: телефон поворачивается от волны, которую поднял каяк.

Для меня это прямое доказательство, что специалисты по визуальным эффектам никуда не денутся. Композитинг, трекинг, цветокоррекция и ручная чистка кадров в таких проектах нужны так же, как раньше. Честно, не знаю, как эта схема поведёт себя на длинном формате, но на коротком ролике она сработала.

Структура затрат у проекта выглядит так: билеты, суточные, аренда техники и гонорары съёмочной группы уходят из сметы. Деньги идут концепт-художникам, супервайзерам и постпродакшн-специалистам.

Что просить у подрядчика, если берёте нейросеть для рекламы

Если вы думаете о похожем проекте, я бы проверил четыре вещи до старта:

– попросите раскадровку и аниматик и утвердите ритм с хронометражом до того, как начнётся генерация в высоком разрешении; – запросите описание героя, гардероба, локаций и реквизита по этапам истории, чтобы сверять с ним каждый кадр; – спросите, кто именно на проекте делает композитинг, трекинг и цветокоррекцию и как команда правит единичные детали в готовом кадре; – заложите в график время на правки после утверждения сцен: нейросеть на любую мелочь может перерисовать кадр заново.

Если у вас такая же задача, где сюжет сложнее бюджета, посмотрите, как это устроено на практике в разделе AI-видеопродакшн Мити Амбарцумяна. Там есть межпрограммный генеративный фильм про падел для Окко, где цифры живут прямо внутри кадра, и имиджевый тизер OREX для платформы земли в Дубае, который работает в продажах. Нейросети дают в таких проектах скорость и бюджет, а режиссуру, монтаж и звук делают люди.