Работа с видео *

Я – режиссер с «традиционным» кинообразованием. Взявшись работать с генеративным музыкальным видео для песни ЛИКО «Девочка-стесняшка», я хотела использовать свои знания для того, чтобы обогатить плоские ИИ-кадры.

Я опишу опыт придания клипу «кинематографичности», понимая под этим термином не кадры с дрона, панорамы, «флюшки» от солнца,  контрастность изображения и тп, а набор вполне конкретных качеств, прежде всего, глубины кадра, которая не появится  от употребления волшебного слова cinematic в промте.

Пять лет назад на Хабре мы писали о Web Camera Pro — и казалось, что впереди только апдейты, оптимизации и новые функции. За это время изменилось многое — и не только в технологиях, но и в законодательстве.

Как мы наступили на те же грабли

Когда в 2015 году мы начинали разработку системы для видеонаблюдения, Qt 5 казался идеальным решением. На первый взгляд всё выглядело просто: берём готовые библиотеки, оборачиваем в красивый интерфейс, добавляем AI-аналитику — и готово.

На Qt было создано множество известных программ для видеонаблюдения, и мы — как и десятки команд по всему миру, поверили в его универсальность.

“Один фреймворк, любая платформа” — звучало как музыка.

Первые месяцы казались триумфом: интерфейс ожил, камеры подключались, поток шёл, воспроизведение работало.

Qt позволял быстро собрать прототип, но, когда речь заходила о стабильности, о 24/7-нагрузке, о реальной работе с потоками и камерами, его недостатки становились критичны.

Раньше для генерации композитного видеосигнала требовались схемотехнические решения, а теперь задачу можно решить, используя микроконтроллер и цифроаналоговый преобразователь.

Производительности микроконтроллера хватает для генерирования сигнала с достаточной степенью дискретизации, а цифроаналоговый преобразователь можно собрать, используя минимум электронных компонентов. Естественно, качество такого композитного видеосигнала будет невысоким, но думаю, эффект «Wow» и почва для экспериментов будут обеспечены.

Идея генерации композитного сигнала может показаться банальной, так как в интернете без труда можно найти примеры генерации. Но я не встречал системного описания этой темы и хочу исправить этот недочёт. Изначально я хотел это оформить в виде одной статьи, но потом решил, что лучше это оформить в виде серии из двух статей, так как объём одной получился отпугивающим.

В школе нам давали знания, но редко говорили, где они могут пригодиться. Ещё раз я убедился, что знание — это сила. Знание линейной алгебры, тригонометрии, дифференциального исчисления, оптики, электромагнетизма, биологии, физиологии и других дисциплин позволило человечеству создать телевидение.

К сожалению, всё включить даже в серию статей невозможно, как и невозможно включить ощущения в моменты озарения, когда во вроде бы уже знакомой теме находишь что-то новое. Я надеюсь, что и читатели узнают что-то новое.

Кому интересно скоротать несколько вечеров, хочется улучшить свои знания и умения, добро пожаловать под кат.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Многие сталкиваются с такой ситуацией, что есть много старых видео, которые когда-то собрали кучу просмотров, но теперь просто лежат и пылятся в архиве. До разборки руки все никак не доходят. Сегодняшняя аудитория привыкла к новым правилам: все предпочитают короткие вертикальные ролики, удобные для просмотра на телефоне, желательно еще и с субтитрами.

Коли ввели новые правила, то надо играть по нимЫ. Радует то, что совсем необязательно переснимать весь материал заново или тратить дни напролет на сложный монтаж. Существует простой способ быстро адаптировать старые горизонтальные записи под современные требования популярных платформ вроде YouTube Shorts, TikTok, VK Клипы.

Сегодня мы протестируем сервис, который помогает легко перевести ваши старые видео в новый формат, оценим его эффективность и дадим итоговый вердикт. Помимо выводов, добавил небольшую сравнительную таблицу плюсов и минусов. Переходим сразу к делу.

Привет, я Дима. Больше пяти лет я проработал продактом в инфлюенс-техе — той самой сфере, где бренды охотятся за блогерами, договариваются о нативках, а потом недели тратят на согласование сторис с логотипом под углом 45°.

Когда я начинал, всё строилось на людях. Мы вручную искали микрокреаторов в соц.сетях, писали им в директ, собирали Excel-таблицы с охватами. UGC (user generated content) был честным, сырым, живым. Бренды хотели «человечности».

Потом пришли платформы автоматизации — Influence, HypeFactory, LabelUp. Они научились находить блогеров по метрикам: ER, гео, возраст, тональность. Контент стал потоковым. Кампании — предсказуемыми. Всё шло к тому, чтобы заменить хаос системой. Но человеческий фактор оставался: блогеры срывали сроки, писали тексты с ошибками, теряли файл на телефоне.

Поводом для написания этой заметки стало обсуждение на недавнем отраслевом мероприятии задач мультимодерации контента: как быстро и надёжно находить «взрослые» сцены в длинных видео и автоматически подсвечивать фрагменты для ручной проверки. Похожие кейсы регулярно встречаются и в открытых соревнованиях по ИИ (например, в подборке задач Wink AI Challenge на Codenrock).

Сегодня видеоконференции — стандартный инструмент для бизнеса, образования и повседневного общения. Одной из ключевых технологий, лежащих в их основе, является WebRTC — открытый стандарт для обмена аудио, видео и данными в реальном времени. Однако качество работы и масштабируемость зависят от выбранной топологии взаимодействия участников. В этой статье разберем плюсы и минусы разных топологий.

Сегодня никого не удивишь откровением, что «Звездный десант» Пола Верховена на самом деле сатира на милитаризм и тоталитаризм. Фильм прошел путь от забвения к признанию и стал культовой классикой фантастического жанра, а моменты типа «Would you like to know more» укрепились в мем-культуре.

Но на выходе фильма в 1997-м году ситуация была иной. Зрители тогдашнего времени фильм не оценили, и тот стал кассовым провалом. Критики же фильм похоронили обвинениями в фашизме и милитаризме.

Google тихо запустил экспериментальную платформу Whisk в начале года — пространство для генерации изображений и видео на основе последних моделей Nano Banana и Veo 3. Это своего рода «лаборатория для создателей», где можно протестировать возможности новых генеративных моделей без лишних настроек и инфраструктуры.

Раньше, в эпоху VHS, чтобы записать передачу на видеомагнитофон пока вас нет дома, нужно было поставить кассету, выставить время записи и молиться, чтобы ничего не сбилось. Иначе любимый фильм или шоу можно было потерять. Потом появились цифровые видеорекордеры (DVR), и все словно стало проще: включил запись одним нажатием, а потом смотри когда удобно. 

В этой статье расскажем, как именно DVR изменили телевидение и как эти удобные «магнитофоны нового поколения» все-таки ушли в прошлое. Детали внутри. 

Некоторым произведениям нужно провалиться, чтобы стать культовыми спустя годы. Научно-фантастическому фильму ужасов «Сквозь горизонт» для этого хватило провала в кинотеатрах. Впоследствии, выйдя на набиравшем тогда обороты DVD, он обрёл невероятную популярность, которую по праву заслуживал.

У фильма не было шансов на успех в прокате: он вышел в неудачное время и был совершенно неправильно прорекламирован. А в ту эпоху официальная реклама была едва ли не единственным источником информации о картинах. «Сквозь горизонт» обогнал своё время — это внежанровое произведение, настолько мрачное, жестокое и пессимистичное, что не могло заинтересовать рядового зрителя. А «нерядовой» зритель даже не знал о его существовании.

Таким образом, «Сквозь горизонт» стал одной из самых серьёзных маркетинговых ошибок Paramount Pictures. Давайте начнём рассказ об этом фильме именно с этой провальной кампании, а затем перейдём к его содержанию, философско-религиозным подтекстам, внежанровости и влиянию на кинематограф.

Всем привет! Я потратил на ии кодинг 500 долларов за 10 дней работы с Девином, и в результате у меня получился онлайн редактор для АИ видео с открытым исходным кодом. Кто такой Девин, зачем я это делал и что в итоге получилось. Разбираемся ниже.

И снова здравствуй, Хабр. Как вы уже знаете, я работаю в компании, которая разрабатывает и производит системы видеонаблюдения в Краснодаре. Моя задача — сделать так, чтобы наша каждая камера не сгорела от перегрева летом и не развалилась от мороза зимой. А значит, нужен хороший герметичный и теплоотводящий корпус. Из алюминия или сплава алюминия.

Наши корпуса проектируются полностью внутри компании — 3D-модели, чертежи, инженерные расчеты, спецификации. Производство в Китае ведется строго по нашим разработкам и технической документации. Мы контролируем каждую ревизию чертежей, а китайские подрядчики фактически выступают как «удлиненный цех»: у них есть парк станков, анодирование, логистика и быстрая коммуникация.

Логика проста: свой продукт — свои корпуса. Запускаем расчет. Отправляем техзадание (ТЗ) с 3D-моделью по десяткам проверенным российским заводам. Ждём. 

Практика показывает, что 95% из них вообще даже не отвечают, а те, кто отвечают, дают цены в 2 или 3 раза выше аналогичных из Китая. На всякий случай, кидаем тот же самый STEP-файл и ТЗ нашему старому партнеру из Китая. Цена: 50 у.е., включая доставку до Краснодара. 

Возникает резонный вопрос: «Какого чёрта? Как может быть выгоднее дважды проехать полмира с нашим же металлом, чем сделать всё здесь?». Давайте разбираться, где в этой цепочке мы теряем эти самые 50%.

Когда дедлайны дышат в спину, а компании нужно локализовать сотни обучающих видеороликов, то есть два варианта:

1. Уйти в дауншифтинг и завести ламу

2. Взять под контроль хаос мультиязычных видео, автоматизировать распознавание речи, оптимизировать процесс локализации и внедрить нейроозвучку

Ну, собственно, мы выбрали второй вариант) Собственно, в статье мы расскажем про наш пайплайн локализации видео, с какими граблями столкнулись и почему теперь фразы в духе «А давайте добавим еще один язык?» нас уже не так уж и пугают.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём Орлов, я директор по инновациям в Wink. В этой статье расскажу, как нейросети влияют на создание контента на всех его стадиях — от проработки идеи и планирования производства до кастинга и постпродакшена.

Под катом:

— интуиция человека VS анализ больших данных ИИ;
 — чувство вкуса VS огромная насмотренность;
 — нерациональные факторы VS шаблонный анализ;
 — спасение сцен на постпродакшене;
 — примеры сервисов, которые помогают киношникам;
 — и другое.

Давайте по порядку.

Часто при просмотре видеозаписей кажется, что всё на своих местах: события, люди, действия. Всё выглядит логично — до тех пор, пока не обращаешь внимания на время. Когда дата на видео не совпадает с реальностью, это меняет всё. В этой статье Андрей Кравцов, специалист Лаборатории цифровой криминалистики F6, расскажет о случае из практики, когда именно нестыковка во времени стала ключом решения. Истину помогли установить не кадры, а скрытые от глаз журналы событий, которые хранят больше, чем кажется на первый взгляд.

Изначально задача казалась тривиальной: провести криминалистический анализ, в рамках которого восстановить видеозаписи с жёсткого диска видеорегистратора. Заказчик сообщил, что самостоятельно найти и просмотреть видеозаписи за определённый период не получилось, это и стало причиной обращения к нам в Лабораторию.

Когда OpenAI впервые показала Sora, реакция была мгновенной: “всё, эпоха видеопродакшена закончилась”. Но это была лишь демонстрация. Сама технология оставалась недоступной для широкой аудитории — до появления Sora 2, обновлённой версии, где любой пользователь может создавать до 100 видео в день бесплатно.

Если коротко, Sora 2 — это не просто “генератор видео по тексту”. Это полноценная мультиагентная система, где под капотом работает несколько моделей OpenAI: от анализа текста и постановки сцены до синтеза движения и света. В отличие от ранних версий Runway или Pika, здесь качество почти кинематографическое: Sora понимает контекст, следит за композицией кадра и сохраняет визуальную целостность между сценами.

Превратить старое видео из 480p в кристально чистое 4K сегодня может каждый. Но какой ценой? Пока одни инструменты подкупают простотой и мощными моделями вроде Starlight, другие предлагают безграничную гибкость open-source, а третьи — ультимативную скорость обработки, требуя взамен технических знаний.

В этом большом сравнении мы сталкиваем лбами три разных подхода к AI-апскейлингу, а также даём несколько практических советов.

Как фанату экстремального вокала мне повезло работать с рок‑исполнительницей, которая ещё и поёт на языке рока — английском. За последние месяцы у Anne Clainoire вышло два клипа: видео, полностью созданное ИИ, и видео со сложной съёмкой в нескольких студиях, в том числе на подводной локации. Их мы и будем сравнивать.

«You are enough» вышел 26 июня 2025. Трек сфокусировался социальных проблемах: манипуляциях общественным мнением, психологическом давлении и необходимости в этих условиях выжить и остаться собой. Кадры в духе гротескно‑красной «Суспирии» Ардженто создал ИИ по промптам самой певицы. Ни одного кадра снято вживую не было — только чистое сияние искусственного разума.

Релиз »Hot Tub» состоялся 13 августа. Тут была классическая съёмка в студии, нанятые актёры, была арендована локация с глубоким бассейном, в котором исполнительнице предстояло «парить» несколько часов, будучи привязанной к специальным грузам. Сюжет клипа многоуровневый: лирическая героиня засыпает, таинственный гид проводит ее до той самой ванны из названия. Там она снова засыпает и погружается уже в свои истинные переживания, видимо, в подсознании. Мы можем долго гадать, были ли это отсылки к «Началу» вкупе с «Алисой в Зазеркалье» или мифические нотки Аида и Персефоны... Энн оставляет свободу интерпретации своим зрителям, так что любая наша трактовка имеет право на существование.

Из компьютерного в сингле только мотыльки, которые летят на пламя: они символизируют борьбу со страхами и переживаниями. Так что ни один «сгоревший» мотылек в ходе съемок не пострадал.

Практические испытания показывают, в чем превосходство кодировщиков Science Image Tech, в чем их недостатки и подходят ли они для ваших производственных реалий.