Работа с видео *

Как мы уже убедились, Eurostile Bold Extended замечательно подходит для определения временного периода действия фильма. Но если Eurostile недостаточно, то этой цели можно достичь и другими способами. Представляю вашему вниманию шесть простых правил, которые чётко дадут понять, что текст используется именно в будущем.

Начнём с простого текста без засечек, например, произвольно выбранного слова, написанного Eurostile Bold. Пока он выглядит, как будто действие происходит в 2016 году.

В этом обзоре разберём три нейросети для генерации изображений: ChatGPT Image, Nano Banana и Seedream. Посмотрим, где каждая сильна, где может подвести и какую модель лучше брать под соцсети, рекламу, инфографику, мемы, карточки товаров и сложные визуальные сцены.

За долгие годы Eurostile, и в частности его вариант Bold Extended, появлялся во множестве научно-фантастических проектов. Дошло до того, что само присутствие Eurostile Bold Extended в названии заявляет, что дело происходит в будущем, намного эффективнее, чем кадр с дорогостоящими эффектами.

И в самом деле, Eurostile стал настолько быстрым способом задания временных рамок произведения, что когда я вижу этот шрифт в реальной жизни (а в Калифорнии это происходит довольно часто), то ощущаю, что попал в какую-то футуристическую антиутопию, в которой дом престарелых больше похож на зловещее правительственное учреждение для научных опытов.

Чаще всего в произведениях Eurostile встречается в виде Bold Extended, однако время от времени встречаются Regular, Bold и Regular Extended. В статье я решил показать как можно больше примеров.

Kling 3.0 — текущий лидер в сегменте Image-to-Video. В отличие от предыдущих итераций, здесь глубже проработан Diffusion Transformer (DiT) — механизм внимания к исходному кадру. Благодаря ему нейросеть не дорисовывает кадры сама, а моделирует их на базе объектов.

В этой статье разберём, как оживить фото, сохранив анатомическую точность и текстуры. Бонусом 3 готовых промпта для теста модели.

На Хабре я молчал с 2014 года. Но эта история вытащила меня наружу: слишком уж хотелось зафиксировать момент, где красивая сказка про AI‑видео заканчивается и начинается реальная работа — долгая, нервная и почему‑то всегда ручная. 

Мне нужно было сделать ролик. Можно было по классике нанять видеодизайнера, можно было собирать ролик своими руками, но тут появляется он — AI. Красивый, модный, весь из обещаний. Мол, зачем тебе команда, бюджет и сложный процесс? У тебя же есть пара подписок и вера в технологии.

Я в это поверил, и вот что получилось в итоге.

Часовое видео в 30 fps — это 108 000 кадров. Если каждый кадр стоит 1500 токенов, получаем 162 миллиона токенов на одно видео. Никакая модель столько не возьмёт. Команда browser-use недавно опубликовала проект video-use, который решает эту задачу с другой стороны: LLM не “смотрит” видео, а читает его через транскрипт. Разбираю архитектуру и показываю, чем этот подход полезен далеко за пределами монтажа.

Seedance 2.0 — нейросеть для видео, которую внутри ИИ-комьюнити неофициально называют лучшей на данный момент. Однако есть нюанс. Если вы уже пытались загрузить своё фото в Seedance 2.0 и получили отказ — это ожидаемо. В новой версии ByteDance сознательно ограничили работу с реальными лицами, чтобы снизить риски создания дипфейков. Как обойти цензуру?

25 мая 1977 года на экраны американских кинотеатров вышел фильм «Звездные войны» Джорджа Лукаса (в будущем ставший «Эпизодом 4: Новая надежда»), совершивший революцию в жанре фантастических фильмов. Обычные зрители пищали от восторга, наблюдая за невероятно реалистичными визуальными эффектами на экране. Люди, более вовлеченные в отрасль, испытывали не менее сильную гамму эмоций. 

Тогда еще не «сэр» и не «дед» Ридли Скотт, по выходу из кинотеатра, заявил, что все его фильмы теперь — прошлый век. Стивен Спилберг, получивший всего год назад Оскар за «Челюсти», после просмотра ленты на пару недель погрузился в депрессию. Он уже завершал монтаж фильма «Близкие контакты третьей степени», но теперь их спецэффекты выглядели для него совершенно устаревшими. Мартин Скорсезе говорил, что теперь за разговорами о будущем кино следует ехать в Сан-Франциско к Джорджу Лукасу. А один молодой студент физфака, зарабатывавший на еду вождением грузовика, после просмотра «Звездных войн» решил бросить все и уйти в кинематограф. Звали его Джеймс Кэмерон.

Даже негативно настроенные критики признавали доселе невиданный уровень графики в «Звездных войнах». Фильм Джорджа Лукаса переоткрыл мощь визуальных эффектов не только для обычного зрителя, но и для кинематографистов по всему миру. Он показал, как сделать на экране реальностью самую сумасбродную фантазию и заставить миллионы людей поверить в неё. Это была подлинная магия кино, совершить которую Лукасу не удалось бы без коллектива: созданной им же студии спецэффектов Industrial Light and Magic (ILM). О её первых шагах и будет этот текст.

Введение

В последней моей статье: «Запоминаем иностранные слова по видео-словарю, упорядоченного по грамматическим категориям и переводам» ( https://habr.com/ru/articles/1021912/ )  была создана «видео-книга» ( https://my.mail.ru/mail/emmerald/video/_myvideo/25.html ), в которой были озвучены 500 французско-русских глаголов. При ее просмотре были выявлены следующие нюансы.

Во-первых, пауза между словами (три секунды), в общем случае, утомительна. Если переводов мало, то тишину, желательно, делать короче. На 500 слов ушло при этом чуть более 30 минут. Для всех имеющихся озвученных слов, это будет порядка трех часов, что довольно много.

Во-вторых, текст центрируется по экрану и если обращать внимание, на ключевые слова, то глаза должны «бегать» по всему экрану, что неудобно. Лучше выровнять веь текст по верхней границе.

В-третьих, нет смысла пытаться «объять необъятное», т.е., запоминать стразу все переводы, за один присест, коих может быть около двух десятков. На первых порах, достаточно обратить внимание, хотя бы только, на первое слово-перевод. Поэтому, желательно его  выделить отдельно.

В-четвертых, транскрипция между ключевыми словами (французским глаголом и первым переводом) снижает концентрацию внимания. Её лучше вынести в первую строку, а французское слово и ближайший перевод разместить рядом, чтобы глаза могли обозревать их без движения.

Далее, опыт просмотра / прослушки данного видео показывает, что слова, их звучание и, в какой-то

мере, переводы запоминаются даже без желания их учить. Достаточно просто внимательного просмотра.

Почему то для большинства моих друзей и знакомых новость о том что есть общеславянский "синтетический, обобщенный" язык общения на котором можно говорить не зная конкретного языка с любым из 13 братских (ну или почто братских) народов , высказанная мной по приколу под банку чешского, стала новостью. Между тем проект действует с 2011 года.

13 языков (или может даже и 16, точно я не уверен) это соответственно 13 признанных славянских государств, которые разделены на три группы: в Восточную входят Россия, Украина и Беларусь, в Южную — Сербия, Хорватия и Болгария, Словения, Босния, Черногория и Северная Македония, а в Западную — Польша, Чехия и Словакия. При чем если начать разговаривать в любой из выше указанных стран, то почти 90% твоей речи любой славянин будет понимать. Разве что  он не сообразит по разговору кто ты собственно есть, к какому именно народу относишься.

Interslavic это по сути искусственный гибридный язык созданный по компьтерному подбору варианта слов на разных языках которые будут понимать максимальное количество славянских народов. То есть это «среднее арифметическое», «точки соприкосновения» в лексике и грамматике славянских языков. Создал его чех  Войтех Мерунка в соавторстве с группой единомышленников.

В последние годы короткие видеоформаты повлияли на ожидания многих пользователей от видеосервисов. Всё чаще зритель рассчитывает, что ролик начнёт воспроизводиться почти мгновенно, а переключение между видео будет происходить без задержек. Однако на стороне разработчика видеоплатформы за таким сценарием стоит немало технических нюансов: если не оптимизировать плеер, бэкенд и процессы кодирования, пользовательский опыт быстро начинает страдать из‑за зависаний и долгого старта воспроизведения. 

Привет, меня зовут Рамиль Габдрахманов, я руковожу разработкой видеоплееров в Yandex Infrastructure. Нашу видеоплатформу используют многие сервисы Яндекса: Кинопоиск, Яндекс Маркет, Яндекс Музыка и другие — а компании вне Яндекса могут использовать её через Yandex Cloud Video. В день наш плеер воспроизводит 103 847 867 931 секунду видео.

Сегодня расскажу о том, как устроены ленты коротких видео у нас, что под капотом и какие оптимизации мы применяем.

Как сохранить уникальное визуальное решение AI-фильма, когда модель все усредняет? 

В AI-кино стиль берет на себя роль мизансцены. С пространством, необходимым для мизансцены, нейросеть знакома условно, поэтому полноценное авторское решение чаще достигается через стиль. Именно он становится тестом на авторство, где оно либо подтверждается, либо растворяется в усредненной выдаче генератора.

Разбираем на примерах, как создать видео в нейросети Google Veo 3.1. Рабочие промпты для генерации видео, ИИ-режиссура и секреты того, как оживить фото с помощью ИИ.

Визуальные эффекты в кино до компьютерной графики — это чертовски сложно, долго и дорого. Даже если речь идет о, казалось бы, простых вещах, например инопланетных существах. Лукас, задумывая «Звездные войны», хотел показать не только бои в космосе, но и разнообразных «монстров». И вот с этим была засада, решать которую пришлось «Фабрике монстров» Фила Типпета — отделу Industrial Light and Magic (подразделение Lucasfilm, занимавшееся визуальными эффектами), чья основная задача была — создавать инопланетян.

В СИБУРе я отвечаю за разработку сервиса видеоаналитики. По сути, это система, которая в реальном времени обрабатывает видеопоток с камер на нефтехимических предприятиях. Камеры следят за технологическим процессом: считают продукцию на конвейере, определяют уровень жидкости в колбах, проверяют наличие касок на людях. Результат нужен в течение пяти секунд, потом уже поздно.

Как создать мобильное приложение c фото- и видео-камерой на C# с использованием элемента SkiaCamera: SKSL шейдеры, AI-субтитры и наложение графики во время записи.

Для захвата камеры в .NET MAUI есть хорошие варианты: CommunityToolkit.Maui.Camera, MediaPicker и платформенное API.

Для особого класса задач, где необходимо обрабатывать превью и кадры, идущие в запись, есть пакет DrawnUi.Maui.Camera.

Лучше всего заходит для :

– Наложения эффектов/обработки превью и отправки кадров в AI/ML
– Обработки снятых фотографий перед записью в галерею
– Обработки видео-кадров в реальном времени
– Обработки аудио в реальном времени

На рынке видеонаблюдения есть удивительно живучий миф: если на двух IP-камерах написано H.264 (или H.265), значит, и вести себя они должны примерно одинаково. Нагрузка на сеть будет похожей, архив займет сопоставимый объем, сервер разницы не заметит, а совместимость окажется чем-то само собой разумеющимся.

Разберем, почему это не так и какие параметры действительно влияют на поведение потока и на что стоит смотреть при выборе, тестировании и модернизации системы.

В Netflix множество грандиозных идей начинается с вопросов. Три года назад мы задали, возможно, самый смелый из них: если бы мы собрались развлекать весь мир с помощью прямых эфиров (этот формат ещё называют «Live», он почти такой же древний, как само телевидение) — как бы мы это сделали?

В начале всё выглядело как чисто техническая задача — подготовка к выпуску нашего первого комедийного шоу, идущего в прямом эфире — Chris Rock: Selective Outrage. А через некоторое время наши прямые эфиры исчислялись уже сотнями. Чего только среди них не было — от крупнейших комедийных представлений и рождественских матчей NFL, до боксёрских поединков, собравших рекордную аудиторию. Netflix даже стала эксклюзивной платформой для трансляции событий WWE.

25 марта 2026 года команда Sora опубликовала в X короткое прощальное сообщение: «Мы прощаемся с Sora». Без точных дат и без объяснений. Только обещание позже рассказать, как сохранить созданный контент. Именно так и закончилась история одного из самых хайповых ИИ‑инструментов последних двух лет.

Последние несколько лет я усиленно увлекаюсь любительской видеореставрацией: беру старые мультики, прогоняю их через большие пайплайны цифровой обработки, зачастую работаю с аудио и по итогу всё это собираю в MKV-контейнеры. От «Чипа и Дейла» эпохи старого Диснея до чистой цифры в виде «Врат Штейна».

Казалось бы: «Обложка да обложка, какая разница? Главное — видео и звук!» Но вы крупно недооцениваете мою любовь к перфекционизму.

Проблема была даже не в том, что обложек нет, а в том, что ими почти никто не занимается. Ни корпорации-издатели, ни даже базы от энтузиастов вроде TheTvDB зачастую почти не уделяют нормального внимания стародавним релизам, из-за чего лично у меня возникает странный контраст: на диске лежит моя отреставрированная классика в 4К, а медиа-сервер подтягивает размытый скриншот серии с VHS-кассеты начала 2000-х. А иногда та же практика применяется и к новым релизам 0_0 Ужас ведь.

В этой статье я хочу показать свой путь проб и ошибок — от примитивных «ИИ-фильтров» на «Чип и Дейле» и автоматических скриптов для «Розовой пантеры» до освоения цветокоррекции и ручной реставрации на куче обложек для «Тома и Джерри», а затем — до сложного и зачастую ещё более муторного симбиоза ИИ-генерации и ручной доводки при создании уникальных постеров для «Врат Штейна» и других сериалов.