Методика использования генеративных нейросетей для разработки рекламного видеодизайна

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 004.032.26: 659.1                              

Современные визуальные коммуникации охватывают широкий спектр областей, это и одежда, и интерфейсы, и видеоролики, и другие области, где ключевую роль играет эффективная передача информации через визуальные образы. Поиск новых форм и решений является одной из приоритетных задач в дизайне [1]. В условиях цифровой трансформации в дизайн активно интегрируют технологии искусственного интеллекта, в частности генеративные нейросети [2]. ИИ развиваются стремительно и влияют на различные сферы [3-5].

Рекламный видеоконтент обладает особым статусом в системе визуальной коммуникации. Его главная задача заключается не только в передаче информации, но и в формировании интереса, убеждении и побуждении к действию. В отличие от образовательного, документального или художественного видео, рекламный ролик рассчитан на краткосрочное воздействие и требует высокой степени визуальной концентрации. Видеодизайн в этом контексте играет ключевую роль как средство управления вниманием, эмоциональным откликом и визуальной идентичностью продукта или услуги [1]. Одной из отличительных черт видеодизайна в рекламе является его направленность на зрительское восприятие в условиях ограниченного времени. Композиция, цвет, ритм, движение, а также переходы между сценами выстраиваются так, чтобы создать максимально убедительное визуальное высказывание при минимальном хронометраже. Каждый кадр должен быть функционален, а каждый элемент — подкреплён задачей воздействия. Это требует не только технической грамотности, но и особого подхода к визуальному построению. Создание даже короткого видеоролика предполагает наличие определённой материальной базы, квалифицированного персонала и временных ресурсов. В связи с этим возникает объективная потребность в оптимизации процесса производства видеоконтента. Одним из перспективных направлений в данной области является использование генеративных цифровых систем, позволяющих автоматизировать ключевые этапы видеопроизводства.

Применение генеративных технологий в рекламном видеодизайне позволяет решать ряд актуальных задач: ускорение производства, тестирование разных визуальных вариантов, персонализация контента под конкретные аудитории. Автоматизация отдельных этапов — от генерации фонов до создания анимационных вставок — снижает нагрузку на исполнителя и делает производство доступным для небольших команд. В условиях цифровой экономики, где визуальная реклама охватывает разнообразные платформы, видеодизайн приобретает статус функционального инструмента воздействия на пользователя.

Цель работы — разработать и апробировать последовательную методику создания рекламного видеоролика с использованием генеративных цифровых решений. Поставленная цель конкретизируется рядом задач, каждая из которых соответствует отдельному этапу работы: изучить ключевые понятия, связанные с визуальной композицией, динамикой кадра, цветовой и звуковой средой, применяемые при проектировании видеоряда; провести анализ существующих подходов к генерации визуального контента на основе текстовых инструкций, выявить их ограничения и потенциальные сферы применения; сформировать рабочую схему создания видео: от постановки идеи до получения готового результата, с поэтапным подбором инструментов; провести сопоставление результатов, полученных при использовании различных платформ, включая доступные российские и зарубежные решения.

Материал и методы исследования

Процесс создания видеоматериала может опираться на различные подходы, отличающиеся как по техническому исполнению, так и по логике художественного конструирования. Трищенко демонстрирует, что выбор подхода к производству ролика определяется прежде всего целевым форматом площадки и бюджетными ограничениями [6]. Генеративные нейросети — это разновидность алгоритмов, которые создают новые данные на основе закономерностей, выявленных в процессе обучения. Гудфеллоу, Бенжио и Курвилл определяют генеративную модель как систему, аппроксимирующую распределение исходных данных [7].

Сгенерированные модели не повторяют запомненные изображения или фрагменты, а формируют оригинальные визуальные решения, схожие по структуре и стилю с теми, что были представлены в обучающем материале. Фостер рассматривает подобные модели в качестве цифровых соавторов, способных расширить творческий диапазон дизайнера [8].

Следует отметить, что генерация с помощью нейросетей не исключает участия человека. Напротив, пользователь играет важную роль в формировании запроса, выборе условий генерации и оценке результата. Рассел и Норвиг подчёркивают, что генеративные алгоритмы дополняют, но не заменяют классические методы планирования в ИИ-системах

В целом, принципы работы генеративных нейросетей основаны на выявлении внутренних закономерностей и их преобразовании в визуальную форму [10].

Разработка медиапродукта с применением генеративных нейросетей требует чёткой организационной модели, способной учитывать ограничения платформ и нестабильность результатов. В рамках работы над проектом была сформирована многоэтапная методология, ориентированная на создание визуального рекламного контента, в основе которой — пошаговый, структурированный подход, направленный на снижение рисков и повышение предсказуемости финального результата. Процесс включает семь ключевых этапов, представленных на Рисунке 1.

Рисунок 1. Блок-схема итерационной методики

На первом шаге формулируются цели ролика и устанавливаются ограничения, связанные с будущим использованием контента: формат, длительность, платформа размещения, целевая аудитория и контекст потребления. Это создаёт чёткий вектор для всех последующих решений и снижает вероятность смысловых расхождений между идеей и реализацией. Второй этап — разработка структуры сценария. Здесь происходит декомпозиция идеи на сцены, каждая из которых описывается в постановочных терминах: композиция, действие, визуальная доминанта, эмоциональный акцент. Такое проектирование вперед позволяет обеспечить логическую связность между сценами до начала генерации, а также сохранить темп и сюжетную целостность. На третьем этапе осуществляется перевод каждой сцены в формат генеративного текстового запроса. Здесь важно не просто описать объект или действие, а задать модель сцены в терминах, понятных конкретному инструменту. Эффективность генерации во многом зависит от точности формулировок, и именно в этот момент проявляется зависимость от синтаксических и семантических особенностей нейросетевого API или интерфейса. Четвёртый шаг — непосредственная генерация визуального фрагмента. На этом этапе вступают в силу ограничения самих нейросетей: нестабильная детализация, некорректная анатомия, визуальные артефакты, сложности с освещением и выражением эмоций. В результате может потребоваться несколько итераций генерации одной и той же сцены, что увеличивает трудоёмкость, несмотря на кажущуюся автоматизацию. Пятый этап — экспертная верификация. Сцены оцениваются на соответствие заранее установленным критериям: целостность, стилистическое единство, корректность деталей, визуальная читаемость и отсутствие артефактов. Этот шаг является критически важным, поскольку возвращает контроль за качеством в руки человека. При выявлении недочётов сцена пересоздаётся, возвращаясь к четвёртому шагу, и цикл повторяется до получения удовлетворительного результата. Шестой этап — монтаж. Отобранные сцены объединяются в единую временную структуру. Поскольку генерация происходит покадрово и вне нарратива, именно монтаж определяет финальный ритм, восприятие и динамику ролика. На данном этапе также закладывается основа для будущей работы со звуком и озвучкой. Седьмой шаг — техническая адаптация. Итоговый ролик приводится в соответствие с требованиями платформы публикации: корректируется формат, длительность, разрешение, соотношение сторон и другие параметры. Это необходимо для стабильного отображения, правильной обработки платформой и повышения вероятности охвата.

Развитие генеративного видеодизайна невозможно без анализа конкретных программных решений, доступных пользователям для создания визуального контента на базе нейросетевых моделей. В настоящее время такие сервисы можно разделить на два ключевых направления: универсальные облачные платформы с доступом к мощным моделям и локальные программные комплексы, запускаемые на стороне пользователя.

В области облачных решений особую роль играют платформы, предоставляющие прямой доступ к генерации видео на основе текстового описания. Одним из наиболее распространённых решений является Runway ML. Сервис предоставляет базовую настройку движения камеры, композиции и ритма, что делает его востребованным при разработке визуальных концепций и коротких рекламных фрагментов. Преимуществом данного инструмента является низкий порог входа и возможность быстро получать результаты, не обладая специальной подготовкой.

Аналогичным образом функционирует платформа Pika, ориентированная на генерацию коротких видеороликов в ответ на текстовые запросы. Она демонстрирует высокую скорость обработки и простоту управления стилистикой сцены. При этом функциональность ограничена определёнными рамками — пользователь может выбирать из заранее заданных визуальных параметров, а построение ролика осуществляется внутри фиксированной структуры. Пример выполненной работы с данной платформой проиллюстрирован на Рисунке 2.

Рисунок 2. Разработка сцен для рекламного ролика на платформе Pika (авторы: С. Нагай, А. Павлинов)

Дополняют облачную экосистему решения, ориентированные на синтез изображений и их последующую анимацию. Например, Kaiber позволяет загружать изображения и накладывать на них траекторию движения, визуальные фильтры и ритмическую привязку к аудиодорожке. Данный подход не является видеогенерацией в строгом смысле, однако активно применяется в создании клипов и цифровом сторителлинге, особенно при создании музыкальных визуализаций. С реалистичными изображениями работает Kling. Это современная нейросетевая платформа для генерации видео по текстовым описаниям, разработанная китайской компанией. Особняком стоит платформа Sora, её ключевое отличие заключается в способности интерпретировать не только описание визуального содержания, но и последовательность событий, настроение и динамику сцены. Архитектурная основа модели базируется на трансформерной логике, что позволяет учитывать контекст на уровне фраз, а не отдельных слов. Российская нейросетевая платформа Kandinsky изначально создана для работы со статичными изображениями, с её помощью можно создавать и анимированный контент, который подходит для арт-объектов и быстрого прототипирования визуальных идей.

На уровне локальных решений особое распространение получили модификации модели Stable Diffusion, адаптированные для последовательной генерации кадров. Использование расширений вроде Deforum или AnimateDiff позволяет преобразовывать текстовые описания в видеоряд с учётом движения камеры и структуры сцены. Такие решения требуют значительных вычислительных ресурсов и технической грамотности, однако обеспечивают высокий уровень контроля и автономности. Подобные инструменты часто применяются в условиях, когда использование облачных сервисов невозможно по финансовым, юридическим или организационным причинам.

Для реализации генеративного видео в рамках предложенной методики требуются два ключевых типа инструментов: системы генерации текстов и платформы генерации видеоряда. Первый тип отвечает за создание сценарной логики, вторичный нарратив и ритмическую структуру сцены, второй — за визуализацию этих описаний в виде последовательности кадров. От согласованности работы этих компонентов зависит не только выразительность конечного материала, но и управляемость всего производственного цикла. Выбор конкретных решений осуществлялся с учётом четырёх параметров: функциональная пригодность, языковая совместимость, техническая стабильность и степень визуального контроля. Инструменты должны обеспечивать не только формальное выполнение задачи, но и соответствие стилевым ожиданиям, задаваемым сценарием. Особое значение придавалось тому, насколько система позволяет адаптировать результат под особенности проекта без необходимости ручной доработки. В условиях существующих юридических ограничений все доступные генеративные решения можно условно разделить на международные и отечественные. С учётом поставленных задач, были выбраны тестовые системы ChatGPT и GigaChat (Таблица 2) и генераторы видео Sora и Kandinsky (Таблица 3).

СРАВНЕНИЕ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ВИДЕО

Таблица 1

Нейросетевой	инструмент      Качество	Контроль        Лучшее применение параметров
Runway ML	Хорошее	Базовый       Концепт-арт, реклама
Pika	Хорошее	Ограниченный Короткие ролики для соцсетей
Kling	Высокое	Расширенный  Видеоблогинг, маркетинг
Kaiber	Хорошее	Средний      Музыкальные визуализации
Stable Diffusion + расширения   Высокое		Полный       Арт-проекты, эксперименты
Sora	Очень высокое	Расширенный  Кино, реклама, сложные сцены
Kandinsky	Хорошее	Базовый       Арт-проекты, анимация
Таблица 2 СРАВНЕНИЕ ПЛАТФОРМ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ СЦЕНАРИЯ
Критерий	ChatGPT (международный)	GigaChat (отечественный)
Языковая адаптация	Требует адаптации запросов к англоязычным шаблонам	Корректная интерпретация русскоязычных запросов, точная передача культурных нюансов
Качество текста	Логически выстроенные,             Склонность к шаблонным конструкциям, стилистически устойчивые описания,  упрощённым формулировкам, снижение вариативность формулировок         согласованности
Детализация	Обобщённые описания без достаточной детализации, слабая передача пространственных параметров	Ограниченные возможности в построении пространственных и композиционных описаний
Эмоциональная передача	Точная передача эмоционального тона и настроения	Относительно устойчивая передача эмоциональных акцентов, но менее выразительная
Таблица 3 СРАВНЕНИЕ ПЛАТФОРМ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ВИДЕО
Критерий	Sora (международный)	Kandinsky (отечественный)
Качество визуализации	Реалистичная светотень, корректное   Хорошая адаптация к кириллическому отображение движения               тексту, склонность к стилизации
Управляемость	Ограниченный контроль над расположением объектов, вариативность интерпретации	Предсказуемость в рамках ограниченного стиля, визуальные несовпадения между кадрами

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice Т. 11. №8 2025

Критерий	Sora (международный)	Kandinsky (отечественный)
запросов
Локализация	Не адаптирована под локальный контекст, невозможность внедрения текста или логотипов	Лучшая адаптация к локальным задачам, но ограниченная реалистичность
Согласованность	Высокая выразительность, но низкая воспроизводимость результата	Согласованность стиля и освещения между кадрами

Международные решения ChatGPT и Sora, представленные компанией OpenAI обеспечивают высокий уровень технической реализации. ChatGPT демонстрирует устойчивую структуру текста, композиционную логику и способность к стилистической адаптации, что критично для построения выразительного сценария. Sora, в свою очередь, обладает высоким визуальным потенциалом: генерируемые сцены отличаются плавностью движения, световой реалистичностью и динамикой, приближённой к естественному видеоряду (Рисунок 3). Однако эти инструменты ограничены в части локализации, не в полной мере поддерживают кириллицу, требуют точной формулировки и нередко недоступны без дополнительных технических обходов.

Рисунок 3. Сгенерировнные при помощи платформы и QR-код на готовую работу (авторы: С. Нагай, А. Павлинов)

Sora кадры ролика

Отечественные инструменты — GigaChat и Kandinsky от компании Сбер — компенсируют свои ограничения доступностью и ориентацией на русскоязычную среду. Они обеспечивают более удобную работу с текстами на русском языке, устойчиво распознают значимые элементы и не требуют адаптации запросов под иноязычные шаблоны. Однако по результату генерации они периодически уступают: GigaChat демонстрирует ограниченные стилистические возможности, а Kandinsky плохо справляется с генерацией последовательностей реалистичных кадров. Наглядное сравнение качества генерации видео на примере одинакового запроса представлено на Рисунке 4.

В целях оценки экономической целесообразности использования генеративных нейросетей в производстве рекламного видеоконтента был проведён сравнительный анализ затрат. В традиционной модели даже при работе с ограниченным бюджетом производство требует участия нескольких специалистов и доступа к базовой инфраструктуре. Минимальный комплект включает: написание сценария, монтаж, съёмку на одну камеру, работу актёров или массовки, аренду помещения или фона, освещение, звук, реквизит и простую цветокоррекцию. Совокупные затраты на такой ролик, по данным фриланс-платформ и расчётам продюсеров из сферы малого бизнеса, составляют в среднем около 40 000 рублей. При этом результат остаётся визуально простым и, как правило, не включает визуальные эффекты или сложную постобработку.

Рисунок 4. Сгенерировнные при помощи платформы Kandinsky кадры ролика и QR-код на готовую работу (авторы: С. Нагай, А. Павлинов)

При использовании генеративного подхода структура затрат иная. Вместо съёмочной группы используется доступ к генеративным платформам, а работу оператора и дизайнера замещает специалист, формирующий текстовые запросы и отбирающий результаты. Дополнительно закладываются затраты на ручной монтаж и техническую адаптацию сцен. Общая стоимость реализации ролика на основе нейросетевых инструментов в среднем составляет около 10 000 рублей, включая платные подписки и базовую сборку визуального ряда. Таким образом, создание ролика, с использованием генеративных нейросетей, становится дешевле более чем в 4 раза.

Следует отметить, что даже в рамках ограниченного бюджета нейросетевой подход позволяет добиться более яркого визуального решения за счёт доступа к современным стилистикам, невозможным для реализации при ручной съёмке. Несмотря на необходимость повторной генерации отдельных сцен и контроля качества, общее количество производственных итераций остаётся ниже, а затраты — более предсказуемыми.

Результаты и обсуждение

Создание видеоконтента с использованием генеративных нейросетей требует принципиально иного подхода по сравнению с традиционным видеопроизводством. Если в классической схеме процесс строится линейно — от замысла через съёмку к монтажу, — то при работе с генеративными инструментами необходимо учитывать нестабильность результата, отсутствие точного контроля над выходными данными и высокую вариативность каждого этапа. Это делает целесообразным использование итеративной и модульной методологии, позволяющей адаптировать процесс под особенности технологий и постепенно приближаться к целевому продукту через серию частичных итераций.

Основной проблемой при генерации видео с помощью нейросетей является невозможность получить гарантированно точный результат с первого запроса. Даже при наличии чёткого текстового описания сцены итоговая визуализация может содержать артефакты, не соответствовать стилю или нарушать логику ролика. Эти ограничения требуют от пользователя не просто подачи команд, а построения управляемого цикла генерации с промежуточными точками контроля. Основной результат проделанной работы заключается в формировании воспроизводимой системы генеративного видеопроизводства. Практическая значимость заключается в возможности применения данной методики в сфере образования, маркетинга, просвещения и креативных индустрий.

В ходе работы проанализированы доступные нейросетевые технологии. Международные инструменты продемонстрировали более высокую выразительность

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice Т. 11. №8 2025 полученного видеоряда, особенно в аспектах движения, световой модели и глубины сцены. Однако эти преимущества сопровождались высокой степенью вариативности результата: при идентичных запросах сцены могли кардинально отличаться, что затрудняло воспроизводимость и повышало зависимость от точности формулировок. Отечественные инструменты обеспечили стабильную работу в русскоязычном контексте, допускающую прямое формирование запросов без дополнительных трансформаций. Их ключевое преимущество заключалось в доступности, предсказуемости и возможности использовать материалы в условиях полной локализации. При этом визуальный результат уступал по степени реализма, что не всегда являлось недостатком.

По уровню соответствия заданной сценарной логике оба подхода показали сопоставимые результаты. С практической точки зрения оба подхода признаны рабочими при условии соблюдения описанной методики и корректной организации итерационного процесса. Уже сейчас формируются новые профессии: промт-инженер, куратор генерации, нарративный редактор для генеративного контента, специалист по визуальной синхронизации нейросетевых элементов. В ближайшие годы такие роли могут войти в штат даже небольших креативных агентств, образовательных стартапов и медиаинициатив. Пропадут ли старые профессии — вопрос открытый. Скорее, они эволюционируют: оператор станет куратором видеопотока, дизайнер — архитектором параметров стиля. В этом новом медиапространстве проекты, совмещающие технологии и образование, получают особый статус. Они не только отражают изменения, но и становятся лабораторией новых форм.

Заключение

Предлагаемая методика основана на модульном принципе, при котором каждый фрагмент ролика рассматривается как отдельная единица. Модули создаются независимо, проходят проверку, и только после утверждения происходит переход к следующему этапу. Таким образом достигается локализация ошибок, снижение временных затрат и возможность параллельной генерации или замены отдельных компонентов без нарушения общей структуры. Итеративная структура генерации позволяет пересоздать конкретный модуль без обнуления всей работы.

Методика реализуется как замкнутый цикл с выходом к монтажу, только когда все компоненты проходят проверку на соответствие заранее заданным критериям: содержательным, техническим и стилистическим. Такой подход обеспечивает управляемость, воспроизводимость и устойчивость процесса, что особенно важно в условиях ограниченных ресурсов и сжатых сроков.

Значимым итогом также стала оценка потенциала масштабирования предложенной методики. Разработанный подход может быть применён не только в рамках единичного рекламного проекта, но и адаптирован к другим форматам.