восемь роликов по 90 секунд. AI-аватар. звучит как: загрузила текст, нажала generate, пошла пить кофе.
ну да. конечно.
первый аватар, который мы сделали для медицинского проекта, выглядел слабо, что выпускать его было нельзя. тело существовало отдельно, лицо отдельно, жесты где-то между ними. а в медицинском видео это особенно заметно: презентер должен вызывать доверие, а не желание присмотреться, где ему помочь.
мы переснимали исходники, пробовали новые ракурсы, но все оказалось работать только с компа презентера. а и важную часть сыграл в этом rnd платформы для анимации аватара.
так проект из «сделать видео с аватаром» вырос в восемь выпусков со своей визуальной стилистикой, медицинской инфографикой, stock footage, AI-анимацией и монтажом.
и тут появилась следующая проблема.
AI может нарисовать очень красивую медицинскую ошибку.
так я несколько раз переделывала логику анимации. генератор уверенно рисует и то, чего в реальной процедуре вообще не должно быть.
ещё одно рабочее открытие — начинать с end frame.
сначала я делаю и утверждаю финальную композицию. затем из неё убираю glow, заполнение, частицы или готовый результат. так получается start frame. Kling получает две понятные точки и меньше возможностей устроить собственный creative direction посередине.
в начале проекта я работала с ChatGPT как с обычным чатом. каждый новый эпизод означал, что значительную часть контекста нужно объяснять заново.
потом у меня появился ChatGPT Work mode.
я надиктовала туда правила проекта, стилистику, ограничения, предыдущие решения и свой workflow. и впервые появилось ощущение, что ворк действительно меня услышал. он помнил, почему здесь нельзя красный, где текст я ставлю сама, когда лучше искать footage, а когда готовить start и end frame для Kling.
время на один из поздних выпусков сократилось примерно с восьми часов до четырёх.
а потом я пошла в YouTube искать, как Codex может помочь motion designer. думала, что найду что-то про автоматизацию After Effects. в итоге открыла Remotion и получила рабочую анимацию с первой попытки и без ручной сборки keyframes.
вся эта история пока не про мою «волшебную production OS». у меня просто появился намного более внятный workflow и возможность часть задач делегировать: поиск вариантов, разбор сцен, идеи для footage, подготовку логики и отдельные анимации.
арт-дирекшн, композиция, смысл анимации и финальный монтаж всё ещё на мне в ручную.
следующий эксперимент — собрать вокруг этого процесса агентную систему. вот тогда, возможно, и поговорим про production OS.
а пока у меня есть восемь готовых медицинских видео, новый инструмент в работе и очень конкретное понимание, где AI действительно ускоряет продакшен, а где его лучше вовремя остановить.
полный case study выложу на
сайте.
а если хотите узнать, как я считала бюджет и почему $1 за готовую секунду плюс кредиты оказался жёстким минимумом — напишите мне «смета» в
@evagz13.
https://youtu.be/ctiYOZx4MXI?si=VRgx_yOR_XAAp6bb@texturizemeai
