🥂 9 лучших советов для тех, кто хочет генерировать крутые видео

Вступление растягивать не буду, сразу перейдем к главному

1️⃣ Общие советы

👉 Количество побеждает перфекционизм. Не стоит пытаться создать идеальное видео с первой попытки. Гораздо эффективнее сгенерировать десяток хороших вариантов и затем выбрать из них лучший. На практике такой подход стабильно превосходит долгие и мучительные попытки достичь совершенства в одном кадре.

👉 Начинайте с простого промпта, усложняйте в следующих генерациях. Вместо того, чтобы каждый раз изобретать велосипед, лучше начинать с базовых запросов и по чуть-чуть усложнять их. В конечном итоге это поможет сэкономить деньги.

👉 Используйте уникальную эстетику ИИ. Не нужно бороться с тем, как нейросети видят и создают изображения. Зачастую сюрреалистичная «красивая невозможность», которую может сгенерировать только искусственный интеллект, привлекает внимание сильнее попыток создать фотореалистичное изображение.

2️⃣ Правило формулировки промптов

Основа качественной генерации — это правильно составленный запрос. Вот несколько правил, которые помогут добиться стабильных и предсказуемых результатов.

👉 Универсальная структура промпта. Она выглядит так:

[ТИП ПЛАНА/КАДРА] + [СЮЖЕТ/ОБЪЕКТ] + [ДЕЙСТВИЕ] + [СТИЛЬ] + [ДВИЖЕНИЕ КАМЕРЫ] + [ЗВУКОВЫЕ ПОДСКАЗКИ]

👉 Ключевая информация — в начале. Нейросети придают большее значение первым словам в запросе, поэтому самые важные элементы следует ставить в начало. Например, запрос «Beautiful woman dancing» (Красивая женщина танцует) даст лучший результат, чем «Woman, beautiful, dancing» (Женщина, красивая, танцует).

👉 Одно действие на один запрос. Попытка уместить несколько действий в одном промпте часто сбивает модель с толку. Запрос вроде «человек идет, говорит по телефону и ест яблоко» скорее всего приведет к хаотичному и некачественному результату. Для предсказуемости и стабильности придерживайтесь принципа одного ключевого действия на генерацию. Это же касается и сложных движений камеры: вместо комбинации «панорама с одновременным приближением» лучше выбрать одно конкретное движение для одной генерации.

3️⃣ Продвинутые техники промптинга

👉 Задавайте стиль точно. Чтобы получить нужный стиль, избегайте общих и расплывчатых слов вроде «cinematic», «high quality» или «professional». Вместо этого используйте конкретные референсы, которые нейросеть хорошо понимает:

— Характеристики камеры: «Shot on Arri Alexa», «Shot on iPhone 15 Pro»
— Режиссерские стили: «Wes Anderson style», «David Fincher style»
— Операторские работы: «Blade Runner 2049 cinematography»
— Цветокоррекция: «Teal and orange grade», «Golden hour grade»

👉 Всегда используйте негативные промпты. Они помогают избежать распространенных ошибок генерации, предотвращают появление артефактов и дефектов:

--no watermark --no warped face --no floating limbs --no text artifacts --no distorted hands --no blurry edges

👉 Используйте обратный промпт-инжиниринг. Если вы вам понравилось какой-то видео, закиньте его в Gemini и пришлите такой промпт:

Верни промпт для этого видео в формате JSON с максимумом полей

Готовый промпт можно переработать в обычный запрос и использовать в своих целях.

👉 Бонусный совет. Вступайте к нам в Нейроцех, у нас там целых 15 гайдов по работе с видео: для генерации видео товаров, роликов с собой в главной роли и многое другое.

#промпты

@neurozeh

🧐 Стоит ли грубить нейронкам и унижать их или роботов нужно хвалить?

Недавно вышла новость о том, что KitKat просит канадцев быть грубее с нейронками. Логика у них железная:

– Дополнительные слова вежливости требуют больше энергии для обработки
– Больше энергии = больше углеродных выбросов
– Значит вежливость с ИИ вредит экологии

Но мы здесь все люди умные и продвинутые и верить киткату не хотим. Поэтому я провел несколько дипресерчей в разных сервисах и собрал кучу исследований о том, как же разных стиль общения влияет на качество ответов нейросетей.

Короткий ответ: грубить — плохая идея. Но и чрезмерная вежливость не сотворит чуда. Самые лучшие результаты дает четкая, структурированная инструкция в нейтрально-деловом тоне.

Сами по себе вежливые слова не являются для модели техническим сигналом к улучшению работы. Нейросеть не обладает эмоциями и не старается лучше в ответ на вежливость.

Однако польза от вежливого тона чаще всего косвенная. Формулируя запрос вежливо, человек склонен более тщательно его структурировать, добавлять больше контекста и яснее обозначать цель. Именно это повышение качества самого промпта приводят к более точному ответу.

А вот грубость почти всегда ухудшает результат. Ответы становятся менее точными, а сама модель может вести себя нестабильно.

Оптимальный вариант — спокойный, умеренно вежливый или нейтральный тон.

Работают ли «пожалуйста» и «спасибо»?

Сами по себе слова «пожалуйста» и «спасибо» не влияет на ответы. Нейросеть не станет умнее, если вы их добавите. Чаще всего дело в том, что вежливый запрос по своей природе лучше структурирован. Когда мы стараемся быть вежливыми, мы обычно более четко формулируем цель, добавляем контекст и описываем желаемый результат. Именно эта ясность, а не «волшебные слова», и повышает качество ответа.

А работает ли грубость?

Нет. И на это есть две причины:

1️⃣ Качество ответов падает. Грубые формулировки могут приводить к менее точным, неполным или более нестабильным результатам. Модель может неверно интерпретировать запрос или сгенерировать ответ с искажениями.

2️⃣ Нейросеть закрывается. Модели настроены избегать токсичного взаимодействия, поэтому в ответ на агрессию вы с большей вероятностью получите отказ. Новые модели вроде Claude 4 могут даже прекратить диалог, если пользователь ведет себя настойчиво грубо. А GPT-5 вместо прямого отказа предложит безопасную альтернативу вашему запросу, которая может не соответствовать вашим целям.

Раньше нейронкам обещали чаевые, сейчас это работает?

Год назад была очень популярна тема — пообещать нейронке $200 чаевых и та ответит лучше. И на слабых моделях это действительно работало, та же Llama-2.7B, ChatGPT-4o, Claude 3 отвечали реально лучше. Сейчас же такой подход может незначительно увеличить объем сгенерированного текста, но длина ответа не равна его качеству или точности. Более того, в некоторых экспериментах обещание больших чаевых только ухудшало ответы. Короче, сейчас это использовать точно нет смысла.

А какие промпты будут работать лучше всего?

1️⃣ Главное — структура. Наибольшее влияние на результат оказывает четкая постановка задачи. Используйте абзацы, списки, теги (например, <контекст>, <задача>) для разделения информации. Чем понятнее нейросети, что именно от нее требуется, тем лучше будет ответ.

2️⃣ Будьте прямыми и конкретными. Если вам нужен краткий ответ по существу, укажите это прямо в запросе («Ответь кратко, без вступлений»). Это поможет избежать излишней информации, к которой склонны некоторые модели.

3️⃣ Придерживайтесь нейтрального тона. Спокойный, деловой стиль общения является наиболее надежным. Он не создает лишнего шума в запросе и позволяет модели сфокусироваться на выполнении основной задачи.

#мнения

@neurozeh

Реально работает 👍

😎 LIKEHUMOR

В США родители подростка обвинили ChatGPT в суициде сына.

Семья 16-летнего подростка Адама Рейна из Калифорнии обратилась в суд с иском на компанию-владельца чат-бота OpenAl. В своем заявлении семья сообщила, что искусственный интеллект помог мальчику подготовить и реализовать самоубийство.

После того, как Адам покончил с собой, родители начали изучать его смартфон, чтобы найти зацепку. Они предполагали, что ребенок попал под чье-то влияние или в преступное сообщество, но с удивлением обнаружили, что это влияение исходило от ИИ.

Родители приложили к иску 40-страничный документ с доказательствами. Там была переписка с чатом GPT с 1 сентября 2024 года по 11 апреля 2025-го, когда подросток покончил с собой. Например, 27 марта ИИ ответил на запрос подростка «как покончить с собой, чтобы родители не винили себя». Чат GPT ответил Адаму: «Ты не обязан выживать. Ты никому ничего не должен». В итоге за пару часов до смерти подросток согласовал с ИИ план своего самоубийства, и чат GPT предложил, как его можно улучшить. После этой переписки тело Адама нашли в комнате.

Родители обвинили разработчиков в том, что нейросеть не активировала экстренный протокол, а вместо этого на протяжении месяцев подробно инструктировала подростка. Семья требует от компании возмещения морального ущерба и судебного запрета на подобные запросы.

После этого случая в OpenAl сообщили, что добавят в чат-бот функцию родительского контроля. Там отметили, что при длительном общении алгоритмы ChatGPT, призванные отговаривать пользователя от совершения опасных действий, могут не работать.

NBC подчеркивают, что это не первый случай иска по поводу доведения до самоубийства к нейросети. В октябре 2024 года жительница Флориды подала в суд на чат-бот Character.Al, обвинив его в смерти 14-летнего сына.

❗ Подписаться на Baza | Прислать новость

Акуна Матата, ёпта!

😎 LIKEHUMOR

Это косяк... Павел Александрович

😎 LIKEHUMOR

😱 Как с помощью нейросетей сделать Telegram-канал, который автоматически собирает посты из других каналов

Зацените, что придумал резидент Нейроцеха Сергей — телеграм-канал для парсинга постов из десятка других каналов. Придумал Сергей все сам, а код написал совместно с нейронкой.

В этот канал попадают все посты из отобранных каналов, а Сергей теперь читает их в одном месте и не тратит время на отслеживание кучи постов.

Теперь слово Сергею

***************************

Я медиаменеджер, один из проектов посвящён медицине. Много разных источников, в частности, телеграм-каналов, отвлекало от других рабочих процессов.

Идея родилась из практической потребности: я заметил, что много медицинских учреждений и связанных с ними организаций публикуют важные объявления в разных телеграм-каналах. Отслеживать все вручную было неудобно, и тогда у меня появилась мысль — создать единый канал-агрегатор, который бы автоматически собирал все важные посты в одном месте.

1️⃣ От идеи к реализации с помощью нейросетей

У меня не было опыта в программировании, поэтому я решил поэкспериментировать и написать Python-скрипт с помощью ChatGPT. Я сразу обозначил нейросети задачу примерно в таком виде: «Представь, что ты — эксперт по программированию, а я — полный новичок. Объясни мне, как создать парсер для Telegram-каналов…».

Идея была простой: нужен скрипт, который каждые пять минут проверяет заданный список каналов, находит новые посты и пересылает их в мой канал в удобном формате:

— Название канала-источника (жирным)
— Текст поста
— Ссылка на оригинал
— Прикреплённое фото (если есть)

ChatGPT не только помог с архитектурой и кодом, но и объяснил, как установить Python, необходимые библиотеки и настроить рабочее окружение. Первые версии я запускал прямо из командной строки, а позже, по совету нейросети, перешел на более удобный редактор VS Code.

2️⃣ Как это работает: техническая сторона

Процесс создания выглядел так:

— Сбор данных. Мы использовали библиотеку Telethon для подключения к Telegram и получения сообщений из нужных каналов.
— Публикация постов. С помощью aiogram Bot API настроили бота, который публиковал собранные посты в мой канал.
— Защита от дублей. Чтобы не пересылать одни и те же посты, мы добавили механизм, который запоминает ID последнего отправленного сообщения из каждого канала.
— Поддержка медиа. Реализовали отправку не только текста, но и изображений.
— Регулярные обновления. Настроили скрипт на запуск каждые пять минут.

3️⃣ Инструменты, которые я использовал

— ChatGPT: для написания кода, объяснений и помощи в отладке. Когда возникали ошибки, я просто делал скриншот и отправлял его нейросети.
— VSCode: для удобной работы с кодом на этапе тестирования.
— TimewebCloud: для размещения бота на сервере.
— BotFather: для создания самого Telegram-бота.
— Ключи Telegram API (ID и Hash): для авторизации и доступа к данным.

4️⃣ От новичка до работающего проекта

У меня не было никакого технического бэкграунда. Я просто описывал задачу, а нейросеть предлагала решения и объясняла их. За несколько вечеров мы собрали рабочую версию. Больше всего времени ушло на отладку — например, чтобы фотографии корректно скачивались, а текст обрабатывался без ошибок.

В итоге у меня появился полностью автоматизированный канал, который стабильно собирает новости из десятков медицинских источников. Это оказалось невероятно полезным: теперь вся важная информация находится в одном месте, и я могу быстро следить за обновлениями, не отвлекаясь от основной работы.

******************

Ну кайф же! Если тоже давно хотели решить какую-то задачку своими руками — изучайте вайб-кодинг. А чтобы стартануть в нем было проще, приходите к нам в Нейроцех. В нашей базе есть целых 30 гайдов по разработке и автоматизации разных процессов.

#кейсы

@neurozeh