Как бы я начинал делать AI-видео в 2026 году

AI-видео очень быстро перестаёт быть «прикольным экспериментом» и становится базовым навыком. Причём не только для креаторов. Для бизнеса, рекламы, обучения, личных проектов — везде, где раньше нужны были камеры, актёры и монтаж, теперь достаточно идеи и пары правильных решений.

Всем привет, на связи Ринат! Через пару лет многие будут жалеть, что не начали раньше. Не потому что это сложно, а потому что большинство заходит в эту тему через хаос: десятки сервисов, противоречивые гайды, сложные термины и ощущение, что ты постоянно что-то делаешь «не так».

Как только ты убираешь лишний шум, становится ясно: AI-видео создаётся всего двумя способами.

Первый — text-to-video.Ты описываешь сцену словами, и модель генерирует видео с нуля. Это удобно, быстро и иногда выглядит магически. Но есть минус — ты сильно зависишь от «воображения» модели. Если тебе важен конкретный стиль, точная подача или повторяемость, результат может быть непредсказуемым.

Второй — image-to-video.И вот здесь начинается контроль. Ты сначала создаёшь изображение, а потом анимируешь его. Модель не выдумывает внешний вид — она работает с тем, что ты ей дал. Именно поэтому этот способ я считаю базовым, если ты хочешь, чтобы видео выглядело именно так, как ты задумал.

Самый важный момент, который многие упускают: image-to-video — это не сложнее. Наоборот, он логичнее. Ты просто сначала фиксируешь внешний мир, а потом оживляешь его.

Новички часто думают, что AI-видео — это про сложные промпты. На практике всё наоборот.

Хороший промпт — это не технический язык, а нормальное человеческое объяснение. Как если бы ты ставил задачу оператору и режиссёру одновременно: где происходит действие, кто в кадре, что он делает, какое настроение, какое движение.

Разница между «мужчина идёт по улице» и «мужчина идёт по оживлённой улице, оглядывается, поправляет куртку и говорит на ходу» — колоссальная. Во втором случае модели есть что анимировать. Видео становится живым. То же самое с настроением. Спокойно, нервно, энергично, расслабленно — модель буквально следует твоему тону. И это один из самых недооценённых рычагов.

Главная причина, по которой люди бросают AI-видео, — не сложность, а фрагментация. Один сервис для изображений. Второй — для видео. Третий — для апскейла. Четвёртый — для звука. Пятый — вообще не открывается в твоей стране. Если бы я начинал сейчас, я бы сразу пошёл в единое пространство, где всё это собрано в одном интерфейсе. После тестирования десятков решений я пришёл к простой мысли: лучше один нормальный инструмент, чем десять «так себе».

В моём случае это OpenArt — не потому что он идеален, а потому что он решает главную проблему новичка: убирает трение. Ты не думаешь, куда идти дальше. Ты просто работаешь.

Многие боятся этапа создания изображений, будто это отдельная профессия. На деле — это самый простой шаг. Современные модели уже умеют делать аккуратные, реалистичные сцены без «пластиковых лиц». Особенно если ты понимаешь, для чего тебе изображение: реклама, UGC-формат, скетч, мем или продуктовая демонстрация.

Важно не выдумывать сложные конструкции. Если тебе нужно заменить человека на фото — ты так и пишешь. Если нужно приблизить камеру — ты это говоришь. Эти модели давно переросли уровень «угадывания».

Отдельно стоит сказать про UGC-формат. Это тот самый стиль, где видео выглядит «обычно», будто человек просто снял себя на телефон. И именно поэтому он работает лучше всего.

AI сейчас умеет:
— держать телефон в кадре
— сохранять интерфейсы приложений
— имитировать лёгкую дрожь руки
— говорить с микропаузами и неровностями.

В какой-то момент ты ловишь себя на мысли, что отличить генерацию от реального видео становится всё сложнее.

Со временем я понял одну простую вещь: зритель может не разбираться в AI, моделях и технологиях, но качество он чувствует мгновенно. И одна из самых частых ошибок — публиковать AI-видео в низком разрешении, оправдывая это тем, что «и так сойдёт». Даже если сам контент хороший, идея интересная, а подача грамотная, видео в 720p или с мыльной картинкой подсознательно считывается как что-то дешёвое, второсортное, несерьёзное. Это происходит не потому, что зритель придирается, а потому что за последние годы планка визуального качества в интернете сильно выросла. Мы каждый день видим 4K, плавное движение, чистый звук — и мозг быстро привыкает к этому как к норме.

Апскейл в 4K, высокая частота кадров, отсутствие шумов, чёткая картинка — всё это не «погоня за цифрами». Это сигнал зрителю: над этим контентом подумали. И в какой-то момент это перестаёт быть вопросом технологий и становится вопросом уважения. Если ты хочешь, чтобы тебя воспринимали всерьёз, твой контент должен выглядеть так же.

Ровно то же самое касается звука и особенно голоса. Плохой голос способен убить даже визуально идеальное видео. Неестественная интонация, роботизированный тембр, странные паузы — всё это моментально ломает доверие. А доверие в контенте — самый важный фактор.

Самое важное, что я понял: дело не в инструментах. Инструменты меняются каждый месяц. Важно понимать базовые принципы:— как создаётся сцена,— как задаётся движение,— как удерживается стиль,— как соединяются клипы,— как повышается качество.

Как только ты это понял, любая новая модель становится просто ещё одним улучшением, а не стрессом. AI-видео — это не будущее. Это настоящее. И чем раньше ты начнёшь относиться к этому как к навыку, а не игрушке, тем проще будет дальше.

Если всё, что ты сейчас прочитал, зацепило - тебе важно идти дальше

В профиле есть разбор с примерами, как сегодня реально строят доходы через AI-ботов и зачем за этим направлением будущее.

Загляни в описание — там всё подробно.

Также не забывай подписываться на канал, здесь еще много интересных статей!