Клиент говорит «хочу ИИ-видео». Что за этим стоит на самом деле

Генеральный продюсер AVA studio Руслан Низамов и AI-продюсер Даниил Рудаков — о том, как устроен гибридный продакшен, где нейросети реально экономят деньги, а где без режиссёра всё скатывается в шаблонный нейрослоп.

ИИ-ролики перестали быть экспериментом и стали обычной частью рекламного продакшена. Клиенты хотят видео быстрее, дешевле и сразу в нескольких форматах — от презентаций до рилс-сериалов. Вопрос только в том, где нейросеть действительно ускоряет работу, а где без режиссуры и продюсирования всё превращается в шаблон.

Разбираем по этапам — от брифа до финального монтажа.

Прежде чем генерировать бургеры, летающие над городом, полезно понять масштаб тренда. Две вещи заметны сразу: ИИ уже везде — и доверия к нему стало меньше.

Глобальный рынок ИИ-видеогенераторов в 2025 году оценивали в $788,5 млн, к 2033-му прогнозируют $3,44 млрд (Grand View Research). Среди ключевых игроков — Adobe, Google, OpenAI, Synthesia, Lumen5, FlexClip. Рост тянут спрос на визуальный контент, короткие форматы и то, что инструменты стали доступны малому и среднему бизнесу.

Качество растёт так же быстро. По данным Runway, больше 90% людей не смогли отличить ролик, сгенерированный их моделью Gen-4.5, от настоящей съёмки.

Но есть и обратная сторона. Исследователи предупреждают о риске культурной стагнации: модели всё чаще переучиваются на собственных генерациях и начинают выдавать однообразный результат. Эффект уже назвали «визуальной музыкой для лифта».

И главное для рекламы: заметность ИИ бьёт по эффективности. По данным Kantar, ролики с незаметным использованием нейросетей работали лучше — больше 40% повышали узнаваемость бренда. Реклама, где участие ИИ бросается в глаза, показывала результаты хуже.

Вывод простой: ИИ ценен не сам по себе, а когда его не видно.

ИИ встроился почти во все процессы — от брифинга и генерации идей до сценария. Но его роль скорее в доработке и «шлифовке» человеческой мысли: Claude и ChatGPT помогают посмотреть на материал под другим углом, найти неожиданную метафору, альтернативную развязку. Это не копирование готовых решений, а генерация вариантов для вдохновения.

Отдельно про раскадровки: генерация сторибордов и аниматиков стала стандартом. Раньше рисовали классические кадры от руки, теперь проекты часто приходят в студию с готовыми визуальными референсами — иногда сразу в виде видеопревью. Так можно с ходу показать движение камеры, свет, композицию и настроение ролика. Классические сториборды практически вытеснены.

На площадке ИИ помогает точечно: графика, статичные сцены, простые эффекты. Главное здесь — режиссура: понимать, какие кадры и ракурсы нужны, чтобы рассказать историю. Нейросеть очень податлива и делает ровно то, что ей поручили, — иногда работать с ней проще, чем вести съёмку с командой из 50 человек.

Но как только пропадает режиссёрское мышление, появляются артефакты и то самое ощущение «нейронности». Проблема не в технологии, а в непонимании того, как вообще строится кадр.

Даниил Рудаков, AI-продюсер: «За пять дней мы полностью сгенерировали ролик для клиента, использовав всего один живой кадр — съёмку героя на хромакее. Команда перебрала десятки вариаций локаций и новостных подводок, чтобы вписаться в нарратив, а потом собрала полную сцену вокруг реального кадра. Мы долго добивались, чтобы генерация совпадала с динамикой ролика вплоть до мелочей: шаги стримера идеально ложились на разные кадры, создавая ощущение живой съёмки. Всё это стало возможным только благодаря совместной работе 3D-графистов, AI-специалистов, продюсеров и арт-директора — они собрали сложный пазл в единое целое».

«Живость» и «искренность» в кадре — это тоже работа: естественные позы, неидеальные причёски, мелкие детали задаются правильным промптом. Запрос на настоящий фотореализм возникает редко и чаще у крупных брендов. Но даже тогда обычно выгоднее комбинировать съёмку и ИИ, а не полагаться только на генерацию.

На постпродакшене ИИ ускоряет монтаж и обработку:

Художественный монтаж ИИ не заменяет, но снимает рутину и позволяет быстро тестировать варианты перед финальной правкой. Часть нейросетей уже собрана на агрегаторах: например, у Phygital+ единый интерфейс, где можно последовательно работать над видео сразу несколькими моделями. Ещё одна удобная нейросеть — Higgsfield AI: мини-ИИ-продакшен, который создаёт видео по описанию или оживляет статичные картинки.

ИИ поменял инструменты, но структура пайплайна и команда остались прежними. Появилась новая роль — AI-художник, но режиссёр, арт-директор, продюсер, сценарист, саунд-дизайнер, монтажёр и колорист по-прежнему в деле.

За людьми остаётся то, где нейросети пока пасуют:

Права возникают только на то, что сделано человеком, — поэтому каждое видео проходит через нашу доработку и становится полноценным продуктом интеллектуальной деятельности.

Ещё момент: нейросеть может сгенерировать лицо реального человека, а использовать его в коммерции без согласия нельзя. В таких случаях мы привлекаем актёров и оформляем все права. Материал при этом сверяем с ТЗ — иногда актёров снимают сначала, а потом кадры дорабатывают с помощью ИИ.

Клиенты хотят ИИ, потому что это дёшево и быстро. И нейросети действительно работают как суперускорители — на технических этапах и в препродакшене. Но режиссёра, продюсера и AI-художника они не заменяют.

Задача агентства — поймать баланс: отдать нейросетям то, где они экономят время (превизы, аниматики, поиск визуальных образов), а сложные съёмки, работу с продуктом и, главное, идею оставить за людьми.