Tag: video ai

• 

  Lumen5 Agent: Video AI dengan Umpan Balik Lebih Cerdas dari Rekan Kerja

  Membuat video dengan neural network telah menjadi hal biasa, tetapi hingga saat ini, proses menyempurnakan draf pertama membutuhkan waktu berjam-jam. Tidak lagi. Lumen5 Agent adalah alat revolusioner yang tidak hanya menghasilkan video, tetapi juga secara efektif memproses umpan balik, membuat proses iterasi secepat dan seintuitif mungkin.

  Masalah Video AI: Bukan pada Generasi, tetapi pada Iterasi

  Kita semua pernah melihat “trik” ini: Anda memasukkan tautan, berkedip, dan neural network menghasilkan video dalam satu menit. Tetapi kemudian, berjam-jam pengeditan dimulai: adegan terlalu panjang, judul tidak terbaca dengan latar belakang terang, klip pantai dalam video laporan triwulanan.

  Mengubah “video apa pun” menjadi “video yang dapat dikirim oleh tim” – di sinilah waktu berharga terbuang. Agent menutup celah ini, dan sudah tersedia di Lumen5.

  Bagaimana Agent Mengubah Aturan Main dalam Produksi AI

  Lumen5 Agent adalah cara dialog untuk membuat dan mengedit video. Anda menjelaskan apa yang Anda inginkan dalam bahasa sederhana, mengamati bagaimana ia membangun video adegan demi adegan, dan kemudian membuat perubahan langsung di editor hingga hasilnya sempurna.

  Sebagian besar alat AI untuk video menghasilkan draf pertama dan “menghilang”. Agent tetap ada untuk draf kedua, ketiga, dan keempat. Ini bukan “ini video Anda, semoga berhasil”, tetapi “oke, apa yang kita ubah?”

  “Dulu, kesepakatan dengan video AI seperti ini: Anda memberikan tautan, dan Anda mendapatkan apa yang kembali. Seperti mesin penjual otomatis, tetapi untuk rekaman. Agent membutuhkan lebih banyak, karena begitulah cara Anda mendapatkan sesuatu yang dapat digunakan.”

  • Panjang, gaya, media: Tentukan durasi, gaya, dan media yang sesuai untuk audiens Anda, dan Agent akan membangun video berdasarkan brief ini.
  • Pertanyaan cerdas: Jika permintaan Anda meninggalkan sesuatu yang penting terbuka, Agent tidak menebak, tetapi mengajukan pertanyaan klarifikasi melalui kuesioner baru. Hanya yang tidak dapat ia temukan dari informasi yang sudah diberikan, sehingga Anda tidak mengisi deklarasi pajak untuk promosi 30 detik.

  Peluang Baru untuk Startup dan Tim

  Sekarang di halaman “Buat” ada enam cara untuk memulai. Jika tim Anda bekerja dengan PDF dan slide, ini untuk Anda. Agent memahami nomor halaman, termasuk yang dicetak di halaman itu sendiri.

  Ketika Anda meminta diagram di halaman 12, Anda mendapatkan diagram di halaman 12, bukan di halaman 11 atau “sesuatu yang mirip diagram dari suatu tempat di tengah”.

  integrasi dengan dokumen dan percepatan alur kerja

  • Cuplikan Halaman: Agent dapat mengambil gambar halaman dari PDF, PowerPoint, atau Word dan menyisipkannya langsung ke video Anda. Ini berguna ketika dokumen itu sendiri adalah elemen kunci, seperti sampul laporan atau slide penting.
  • Percepatan: Menurut pengujian pemimpin produk kami, alur kerja dokumen sekitar 50% lebih cepat dari sebelumnya. Ini adalah efisiensi yang dapat diskalakan yang menghemat waktu dan sumber daya.

  Transparansi Proses dan Umpan Balik Instan

  Saat Agent bekerja, jendela pembuatan sekarang menampilkan setiap adegan saat dibuat dan diperbarui. Selamat tinggal bilah pemuatan dan doa dalam hati. Halo, pemahaman nyata tentang apa yang terjadi.

  Ini terdengar seperti peningkatan kosmetik, tetapi sebenarnya tidak. Jika Anda melihat adegan kedua tidak berjalan dengan baik saat adegan kelima masih dibangun, Anda dapat segera campur tangan, daripada menemukan masalah di akhir dan memulai semuanya dengan desahan berat.

  Mekanisme Rekomendasi Baru: Kualitas, Bukan Otomatisasi

  Di balik layar, mekanisme rekomendasi yang sama sekali baru bekerja, membuat pilihan. Kami bangga dengan fitur-fiturnya:

  • Sinkronisasi Teks dan Ikon: Teks dan ikon muncul saat diucapkan, sehingga tidak ada yang muncul terlalu cepat atau tertunda setelah frasa diucapkan.
  • Deteksi Kontras: Memeriksa keterbacaan teks pada latar belakang apa pun, tidak mengasumsikan bahwa setiap foto gelap dengan nyaman.
  • Pembungkus Teks Cerdas: Judul dipecah di tempat yang masuk akal dan mengubah ukuran dengan cara yang tidak terlalu canggung. Tidak ada lagi kata-kata tunggal yang tersisa di baris terpisah.
  • Mendengarkan Durasi: Permintaan untuk membuat video lebih panjang atau lebih pendek sekarang jauh lebih akurat dalam mencapai durasi yang ditentukan.
  • Penggantian Klip Sesuai Permintaan: “Ganti klip ini dengan sesuatu dari kantor” — dan Agent mengerti.

  Detail-detail ini secara kolektif membedakan video yang terlihat otomatis dari video yang terlihat dibuat oleh manusia yang peduli. Ini adalah kunci untuk efisiensi AI versus UGC nyata.

  Agent untuk Tim: Demokratisasi Produksi Video

  Tab Agent baru telah muncul di editor. Setelah membuat draf pertama, Anda dapat terus membuat permintaan dalam bahasa sederhana, tanpa meninggalkan editor. Video Anda disesuaikan sesuai permintaan, bukan dengan “bersembunyi” dengan panel kanan.

  Semua kontrol manual tetap ada, sehingga pengguna berpengalaman dapat terus bekerja dengan cara yang biasa. Intinya bukan Anda berhenti mengedit, tetapi jalur tercepat untuk perubahan tertentu hanyalah deskripsinya.

  Konsistensi Merek dengan “Resep”

  Untuk tim, ini adalah perubahan besar. Alih-alih satu orang yang tahu editor luar dalam (dan menerima semua “permintaan cepat” di kantor), setiap orang dapat merilis video.

  Halaman Buat sekarang dimulai dengan Resep, masing-masing dengan pratinjau tentang apa yang dihasilkannya. Ini bagus untuk inspirasi jika Anda baru memulai. Tetapi kekuatan super mereka yang sebenarnya adalah konsistensi. Ketika empat orang di tim yang sama memilih Ringkasan Laporan, Anda mendapatkan empat video yang jelas-jelas berasal dari merek yang sama, bukan empat interpretasi kreatif, ditambah manajer merek yang mencari parasetamol.

  
  

  Masa Depan Video AI: Fokus pada Iterasi

  Jika Anda mengikuti video AI, Anda akan melihat bahwa percakapan telah berubah tahun ini. Pertanyaan yang menarik bukan lagi “bisakah model membuat klip?” dan menjadi “bisakah model mengikuti arahan?”. Pengeditan selalu memakan sebagian besar waktu produksi. Pembuatan rekaman yang lebih cepat tidak memperbaiki hal itu.

  Sebaliknya, itu bisa memperburuk keadaan, karena sekarang Anda memiliki sepuluh versi untuk dipilih daripada satu, dan tidak ada jam tambahan di kalender. Ini sesuai dengan apa yang kita lihat di tim pemasaran setiap hari. Hambatan bukan pada pembuatan video, tetapi pada revisi tanpa akhir setelah video dibuat, dan berapa banyak orang di tim yang benar-benar dapat mengelola proses itu.

  Jadi kami membangun Agent di sekitar siklus revisi, bukan hanya di sekitar generasi pertama. Membuat video itu mudah sekarang. Membuat video Anda, yang benar-benar siap untuk dikirim, itulah yang ingin kami sederhanakan.

  Lumen5 Agent: Produksi Neuro Baru Anda dengan Langganan

  Agent sudah ada di Lumen5, menunggu di halaman Buat. Jika Anda hanya menggunakan kami dengan menempelkan tautan dan mengambil apa yang keluar, ini sepadan dengan sepuluh menit waktu tim Anda. Berikan ringkasan yang sebenarnya, dengan panjang, gaya, dan audiens. Kemudian katakan apa yang harus diperbaiki. Kemudian ubah pikiran Anda dan katakan lagi. Itu tidak akan menganggapnya secara pribadi.

  Dan kami dengan tulus ingin mendengar di mana ia tidak memenuhi harapan tim Anda. Kami masih menyempurnakan rekomendasi, dan cara tercepat untuk memperbaikinya adalah dengan mendengar apa yang Anda minta dan tidak dapatkan. Beri tahu kami. Kami siap.

  Ingin lebih banyak ide tentang cara mengubah konten yang sudah Anda miliki menjadi video yang lebih efektif? Berlangganan podcast Supercharge Marketing, di mana para pemimpin pemasaran berbagi apa yang benar-benar berhasil untuk tim mereka.

  Pertanyaan yang Sering Diajukan

  Apa itu Lumen5 Agent?

  Lumen5 Agent adalah alat percakapan untuk membuat dan mengedit video AI di dalam Lumen5. Anda menjelaskan video yang Anda inginkan, melihatnya dibangun adegan demi adegan, dan kemudian meminta perubahan dalam bahasa sederhana sampai siap.

  Apa perbedaan Agent dari generator video AI lainnya?

  Sebagian besar alat video AI berfokus pada draf pertama. Agent dibangun di sekitar siklus revisi, jadi setelah versi pertama dibuat, Anda dapat terus meminta revisi (misalnya, memotong adegan atau mengganti klip) langsung di editor.

  Apa yang bisa saya gunakan untuk memulai video dengan Agent?

  Anda bisa memulai dengan posting blog, skrip, dokumen, rekaman, rekaman layar, atau video yang sudah ada yang mirip dengan apa yang Anda inginkan.

  Bisakah Agent bekerja dengan file PDF, PowerPoint, dan Word?

  Ya. Agent memahami nomor halaman, termasuk yang tercetak di halaman, dan dapat mengubah halaman dari file PDF, PowerPoint, atau Word menjadi gambar di video Anda.

  Apakah saya masih memiliki kontrol pengeditan manual?

  Ya. Semua kontrol manual di editor Lumen5 tetap ada. Agent hanya menyediakan cara yang lebih cepat untuk membuat perubahan tertentu dengan mendeskripsikannya.

  Apakah Agent mengubah harga atau batas penggunaan Lumen5?

  Tidak. Harga dan batas penggunaan Anda, serta Blueprints dan Script Composer, berfungsi persis seperti sebelumnya. Ini memungkinkan Anda untuk menskalakan produksi konten AI Anda tanpa biaya tersembunyi.

  Bagaimana Agent membantu tim tetap sesuai merek?

  “Resep” di halaman “Buat”, seperti “Ringkasan Laporan” atau “Kisah Merek”, memberi semua anggota tim Anda titik awal yang sama, sehingga video yang dibuat oleh orang yang berbeda tetap terlihat seperti milik merek yang sama. Ini penting untuk video AI untuk periklanan dan AI UGC untuk proyek kripto, di mana konsistensi sangat penting.

  Lumen5 membantu tim pemasaran mengubah konten yang sudah mereka miliki menjadi video yang dipoles, sesuai merek, lebih cepat, dan dengan sebagian kecil dari biaya produksi tradisional. Pelajari lebih lanjut atau minta demo.

  25.10.2026

• 

  Avatar AI Interaktif: Salinan Digital Jurnalis Beraksi

  Jaringan saraf mengubah dunia, dan bidang PR tidak terkecuali. Bayangkan: Anda berkomunikasi dengan salinan digital seseorang yang menjawab pertanyaan sama persis seperti aslinya. Inilah yang terjadi ketika Alex Woika, Kepala Urusan Korporat startup Synthesia, memperkenalkan avatar AI interaktifnya. Ini bukan hanya teks yang dihasilkan oleh jaringan saraf, tetapi terobosan nyata yang membuat kita berpikir tentang masa depan komunikasi dan bagaimana avatar AI interaktif dapat mengubah interaksi kita dengan informasi.

  Synthesia: dari $100 juta ARR hingga pembuatan kembaran digital

  Synthesia adalah pemain besar di pasar avatar AI, bersama dengan perusahaan seperti D-ID, HeyGen, dan Colossyan. Tahun ini, startup ini mencapai valuasi $4 miliar, dan tahun lalu pendapatan berulang tahunannya (ARR) melebihi $100 juta.

  Tugas utama mereka adalah membantu perusahaan membuat video pelatihan interaktif menggunakan avatar AI. Baru-baru ini, Synthesia meluncurkan produk Roleplay Sessions, yang memungkinkan karyawan, misalnya, berlatih presentasi komersial dengan avatar AI interaktif yang memberikan umpan balik dan mengevaluasi jawaban mereka. Ini bukan lagi hanya pembuatan 100 video, tetapi alat yang lengkap untuk pelatihan dan pengembangan.

  Bagaimana avatar AI jurnalis dibuat: proses dan teknologi

  Membuat avatar AI pribadi adalah proses yang menarik. Saya ditawari untuk membuat salinan digital saya sendiri, dan tentu saja, saya setuju. Bagaimanapun, ini adalah kesempatan untuk melihat bagaimana produksi saraf berbasis langganan bekerja.

  Untuk ini, saya mengunjungi studio film mini di kantor Synthesia, di mana banyak foto diambil dan sampel suara dua menit direkam. Dua jenis avatar dibuat:

  • Avatar pribadi: hanya mereproduksi skenario yang diberikan.
  • Avatar interaktif: dapat mendengarkan dan menjawab, dilatih berdasarkan informasi tertentu.

  “Ibu saya menyebutnya ‘luar biasa’, yang merupakan pujian tinggi dari dia. Dia dan ayah mencoba mengajukan pertanyaan, ‘yang hanya mereka yang bisa tahu’ tentang saya — tetapi model itu tidak menjawab, setiap kali mengarahkan mereka ke cerita tentang penipuan ventura. ‘Saya tidak ingat melahirkan kalian berdua,’ candanya setelah menguji model itu.”

  Tumpukan teknologi avatar saya mencakup model video dan suara Synthesia sendiri, tetapi perusahaan juga memungkinkan pelanggan untuk memilih alternatif dari laboratorium lain, seperti Cartesia, ElevenLabs, Google, atau OpenAI. Perusahaan dapat menghosting avatar mereka di cloud mana pun atau membayar Synthesia untuk hosting. Ini membuka kemungkinan tak terbatas untuk produksi konten AI.

  Dasar Teknologi Avatar Interaktif

  Avatar interaktif bekerja berkat kombinasi beberapa model:

  1. Suara ke Teks (Voice-to-text): mengubah ucapan pengguna menjadi teks.
  2. Model Bahasa Agen: menganalisis teks dan membuat keputusan berdasarkan teks tersebut.
  3. Teks ke Suara (Text-to-voice): menghasilkan respons audio.
  4. Model Video (dikembangkan oleh Synthesia): menganimasikan avatar selama percakapan.

  Ini memungkinkan pembuatan avatar AI dengan subtitle dan sulih suara AI, menjadikannya ideal untuk video AI untuk iklan dan generasi video massal oleh jaringan saraf.

  Jenis Produk Synthesia: dari Avatar Klasik hingga API

  Synthesia menawarkan tiga jenis produk utama yang memungkinkan menskalakan yang tidak mungkin — sekarang mungkin:

  
  

  • Platform untuk membuat dan mendistribusikan video: avatar klasik yang menyuarakan skenario yang diberikan. Ideal untuk membuat iklan AI.
  • Platform Agen Sessions: interaksi interaktif dengan avatar dalam survei atau permainan peran.
  • Platform API: memungkinkan penggabungan model video dan suara Synthesia dengan teknologi lain untuk membuat avatar dan produk interaktif yang unik. Ini membuka jalan bagi generasi massal API dan pembuatan AI UGC untuk proyek kripto.

  Masa Depan Jurnalisme dan Avatar AI: Pertanyaan Etis

  Pembuatan avatar saya memakan waktu beberapa hari. Pertama, saya menguji avatar pribadi untuk mengevaluasi kualitas suara. Ternyata cukup akurat, dan saya senang bahwa itu tidak mentransmisikan suara serak yang saya miliki selama rekaman.

  Teman-teman saya, yang tidak terkait dengan teknologi, menganggapnya menarik dan sedikit menakutkan. Avatar interaktif saya ternyata deterministik, artinya hanya menjawab pertanyaan yang terkait dengan topik yang telah dilatih — artikel saya tentang penipuan ventura. Ini menimbulkan pertanyaan penting tentang masa depan jurnalisme.

  • Apakah orang akan bersedia menonton berita yang disajikan oleh avatar?
  • Bisakah avatar melengkapi atau bahkan menggantikan jurnalis?
  • Akankah para pemimpin perusahaan ingin berkomunikasi dengan avatar AI seorang jurnalis, bukan dengan manusia?

  Aspek utama jurnalisme adalah kepercayaan, dan itu tidak dapat ditransmisikan ke AI. Namun, di luar jurnalisme, gagasan mengkloning diri sendiri bisa sangat menarik. Bayangkan: Anda sedang berlibur, dan salinan digital Anda terus bekerja, menjawab pertanyaan. Ini bukan lagi fiksi ilmiah, tetapi kenyataan yang memungkinkan pembuatan klip AI dengan penggantian wajah dan di mana jaringan saraf menulis skenario dan mengedit. Ini adalah pabrik video AI untuk e-commerce yang dapat menghasilkan 500 video per hari.

  Pertanyaan yang Sering Diajukan

  Berapa biaya 1 menit video AI?

  Biaya 1 menit video AI dapat sangat bervariasi tergantung pada platform yang dipilih, kompleksitas avatar, kualitas sulih suara, dan fitur tambahan. Synthesia menawarkan berbagai paket harga yang dapat mencakup produksi neuro-berlangganan, membuatnya terjangkau untuk berbagai anggaran. Rata-rata, biayanya bisa mulai dari beberapa dolar per menit dan mencapai puluhan, atau bahkan ratusan dolar untuk solusi yang disesuaikan.

  Apa itu produksi konten AI?

  Produksi konten AI adalah proses pembuatan konten media (video, audio, teks, gambar) menggunakan kecerdasan buatan. Ini termasuk pembuatan video dari teks, pembuatan karakter AI animasi, sulih suara dengan suara AI, dan bahkan penulisan skrip. Tujuannya adalah untuk mengotomatisasi dan mempercepat pembuatan konten, meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya. Ini memungkinkan pencapaian efisiensi AI versus UGC nyata.

  Di mana saya bisa memesan video AI untuk proyek kripto?

  Untuk proyek kripto, di mana kecepatan dan skalabilitas penting, produksi video AI adalah solusi ideal. Anda dapat beralih ke platform seperti Synthesia, HeyGen, atau Colossyan, yang menawarkan layanan untuk membuat AI UGC untuk proyek kripto. Perusahaan-perusahaan ini menyediakan alat untuk pembuatan video massal oleh jaringan saraf, pembuatan avatar AI dengan subtitle, dan adaptasi konten yang cepat untuk berbagai kampanye pemasaran. Anda juga dapat menggunakan API pembuatan massal untuk mengintegrasikan video AI ke dalam sistem Anda sendiri.

  Kesimpulan

  Dunia berubah, dan jaringan saraf menjadi bagian integral dari kehidupan kita. Penciptaan avatar AI interaktif bukan hanya inovasi teknologi, tetapi langkah menuju masa depan di mana rendering dan deepfake-etis menjadi konsep kunci. Meskipun saya memiliki perasaan campur aduk tentang kembaran digital saya, saya melihat potensi besar dalam teknologi ini untuk bisnis dan komunikasi.

  Kita berada di ambang era baru, di mana berapa biaya satu kreatif AI akan ditentukan bukan oleh jam kerja, tetapi oleh efisiensi algoritma. Bergabunglah dengan kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana AI mengubah dunia! Berlangganan buletin kami agar tidak ketinggalan artikel baru tentang teknologi masa depan.

  27.09.2026

• 

  Cara Membuat Video AI Profesional dengan Gemini Omni: Panduan Lengkap

  Ingin membuat video profesional tanpa syuting atau menyewa tim? Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana cara menggunakan intro video AI untuk menarik perhatian di media sosial? Dalam artikel ini, Anda akan belajar cara membuat avatar AI, menghasilkan pengait video yang menarik, mengedit materi yang sudah ada, dan merangkai video panjang dari klip 10 detik menggunakan Google Gemini Omni. Anda tidak perlu lagi pusing memilih kontraktor atau stres mencari spesialis – semua ini dapat dilakukan di satu tempat, mengurangi biaya dan waktu.

  Pendahuluan: Revolusi dalam Produksi Video dengan Google Gemini Omni

  Di dunia modern, di mana konten visual berkuasa, pembuatan video berkualitas tinggi menjadi faktor kunci keberhasilan bagi merek dan pembuat konten individu. Namun, produksi video tradisional seringkali melibatkan biaya tinggi dan proses yang rumit. Di sinilah Google Gemini Omni hadir, menawarkan solusi revolusioner. Alat ini memungkinkan pembuatan video profesional menggunakan teknologi kecerdasan buatan canggih, membuat prosesnya dapat diakses, cepat, dan hemat biaya.

  Apa itu Google Gemini Omni (OmniFlash)?

  Google Gemini Omni, yang secara resmi dikenal sebagai OmniFlash, adalah penerus Veo3 – generator video AI pertama dari Google. Omni dibangun di atas “model dunia” Google, yang dilatih pada perpustakaan video YouTube yang luas. Pelatihan ini memberinya pemahaman unik tentang gerakan, lingkungan, orang, dan intonasi ucapan, yang membedakannya dari alat AI lainnya untuk video.

  Berkat ini, Anda mendapatkan video unik dan berkualitas tinggi yang sulit dibedakan dari yang diambil oleh para profesional. OmniFlash membuka cakrawala baru untuk pembuatan konten, memungkinkan pengguna untuk mewujudkan ide-ide paling berani tanpa memerlukan peralatan mahal atau keterampilan khusus.

  Akses ke Gemini Omni: Tingkat dan Tarif

  Omni tersedia di beberapa platform, membuat pembuatan video AI dapat diakses di berbagai tingkatan. Cara termudah adalah melalui aplikasi Gemini, yang tersedia di perangkat desktop dan seluler. Di dalam antarmuka obrolan Gemini, dengan menekan tombol “plus”, Anda akan melihat opsi “Video”, yang meluncurkan Omni di latar belakang.

  • Aplikasi Gemini: Ideal untuk pemula. Langganan mulai dari $20/bulan.
  • Google Labs: Untuk fitur pengeditan dan modifikasi tingkat lanjut.
  • Agregator pihak ketiga: Open Art dan Higgs Field, yang menggabungkan beberapa model AI.

  Menurut Eva Whitaker, langganan dasar Gemini seharga $20 per bulan sudah cukup untuk memulai. Paket “ultra” yang lebih mahal seharga $200 per bulan mencakup akses ke semua alat Google, tetapi sebagian besar pengguna tidak akan langsung membutuhkannya. Kredit dihabiskan untuk setiap generasi, dengan resolusi yang lebih tinggi dan klip yang lebih panjang membutuhkan lebih banyak kredit.

  Mulai dari paket terendah dan membeli kredit tambahan sesuai kebutuhan, Anda dapat mengontrol pengeluaran.

  “Bagi mereka yang serius dengan produksi video AI, Eva merekomendasikan untuk menggabungkan langganan langsung ke Google Labs dengan agregator pihak ketiga. Agregator menyediakan akses ke beberapa model AI dari satu panel, sementara Google Labs membuka kemampuan pengeditan Omni secara penuh.”

  Membuat Avatar AI: Kembaran Digital Anda

  Tidak seperti klon yang dibuat oleh HeyGen, yang menghasilkan video kepala berbicara dari skrip panjang, avatar adalah “kembaran AI”: representasi digital dari orang sungguhan yang dapat ditempatkan dalam adegan atau skenario apa pun menggunakan petunjuk teks. Ini memungkinkan konten menjadi unik dan sepersonal mungkin.

  Proses Pembuatan Avatar

  Proses pembuatan avatar membutuhkan waktu sekitar lima menit. Buka aplikasi Gemini di ponsel Anda, ketuk tombol “plus” dan gulir ke “avatar”. Aplikasi akan memandu Anda melalui urutan pengambilan yang mirip dengan Face ID: lihat ke kiri, kanan, atas, bawah. Kemudian akan menampilkan kalimat-kalimat tidak masuk akal untuk dibaca dengan suara keras untuk merekam suara Anda.

  Teks yang sengaja aneh dirancang untuk menangkap pola bicara alami tanpa terlalu banyak memikirkan pengucapan.

  • Pencahayaan: Cahaya alami bekerja paling baik.
  • Audio: Minimalkan kebisingan latar belakang untuk rekaman suara yang bersih.
  • Pakaian: Pilih pakaian serbaguna, karena akan menjadi pakaian default.
  • Penutup kepala dan kacamata: Hindari saat merekam agar AI tidak mendistorsi wajah.
  • Nada suara: Bicaralah secara alami untuk menjaga fleksibilitas dalam generasi mendatang.

  Setelah dibuat dan diberi nama, avatar disinkronkan antar platform. Ini berarti pengguna yang membuat avatarnya di ponsel juga dapat memanggilnya di Google Labs di desktop dengan mengetik simbol “@” diikuti dengan nama avatar.

  Petunjuk Efektif untuk Video AI: Formula Empat Elemen

  Tips Efektif untuk Video AI

  Prompt yang efektif untuk video AI mengikuti apa yang Eva Whitaker sebut sebagai “formula prompt empat elemen”: subjek, tindakan, lingkungan, dan kamera. Omni merespons dengan baik terhadap bahasa alami, yang berarti hari-hari memformat prompt dalam JSON atau sintaksis yang dikodekan sudah berlalu.

  1. Subjek: Siapa atau apa yang muncul dalam video (misalnya, @nama_avatar).
  2. Tindakan: Apa yang dilakukan subjek (menari, berbicara ke kamera).
  3. Lingkungan: Lokasi tindakan (pantai di Meksiko, dapur).
  4. Kamera: Posisi dan gerakan kamera relatif terhadap subjek.

  Eva menyarankan untuk memulai dengan sederhana dan mengulang. Misalnya, jika generasi pertama menempatkan subjek terlalu jauh dari kamera, prompt berikutnya menambahkan: “dia berdiri dekat dengan kamera” atau “dia mendekati kamera.” Setiap generasi menunjukkan bagaimana Omni memproses berbagai jenis instruksi.

  Memasukkan skrip ke dalam prompt sangat penting. Tanpa itu, Omni akan menghasilkan dialognya sendiri, yang terkadang menghasilkan kebetulan yang menarik, tetapi lebih sering – audio yang tidak dapat digunakan.

  
  

  Membuat Video Hook yang Menarik untuk Media Sosial

  Kasus penggunaan utama yang direkomendasikan Eva untuk Gemini Omni adalah membuat hook yang menarik perhatian untuk video pendek di TikTok, Instagram, YouTube Shorts, dan platform lainnya. Konsepnya sederhana: merekam video standar dengan kepala berbicara secara tradisional, lalu menggunakan Omni untuk membuat hook visual yang menakjubkan berdurasi 2-3 detik untuk membuka video. Ini memungkinkan menarik audiens dengan cepat dan efektif.

  Contoh Hook dan Proses Pembuatan

  Eva membuat hook di mana avatarnya disiram lendir Nickelodeon, wajahnya dilempari kue saat mengenakan gaun malam, berdiri di taman tempat bola tenis jatuh dari langit, menunggang kerbau di depan tanda “dijual”, terjun payung ke halaman di samping tanda “dijual”, dan berjalan di atas meja dapur sebagai avatar setinggi enam inci sambil berkata: “Satu-satunya hal kecil di dapur ini adalah saya.”

  Kecepatan pembuatan adalah bagian dari daya tariknya. Eva membuat hook menunggang kerbau sambil menunggu dalam antrean kopi: dia membuka aplikasi Gemini di ponselnya, memanggil avatarnya, memintanya untuk menunggang kerbau di depan tanda “dijual” menggunakan foto Zillow sebagai gambar referensi, dan mendapatkan klip yang sudah jadi saat dia mengambil pesanannya. Alur kerja seluler semacam itu memungkinkan pembuatan hook yang dipoles di mana saja, tanpa komputer desktop atau perangkat lunak pengeditan.

  Metode “Captain Obvious” untuk Ide Kreatif

  Eva menggunakan LLM untuk menghasilkan konsep video-hook AI daripada membuatnya sendiri. Proses awal dimulai dengan menjelaskan topik dan meminta visual hook yang kreatif. Saran awal dari LLM mana pun cenderung dapat diprediksi, dan di sinilah teknik “Captain Obvious” Eva berperan.

  Metode ini memungkinkan untuk mengarahkan LLM dari saran standarnya yang dapat diprediksi ke ide-ide yang lebih kreatif dan khas. Ketika LLM menyarankan visual yang dapat diprediksi, seperti seseorang yang duduk di depan komputer dengan terlalu banyak tab terbuka untuk mewakili “AI-overload”, Eva memberitahunya:

  “Itu terlalu jelas. Itu adalah sesuatu yang bisa dipikirkan siapa pun. Beri aku sesuatu yang lebih cerdas, lebih kreatif, sesuatu yang akan membuat orang berhenti dan berpikir, ‘Apa itu?’”

  Pengalihan ini secara konsisten menghasilkan konsep yang lebih kreatif dan khas. Saat menggabungkan hook yang dihasilkan AI dengan video headshot yang direkam secara tradisional, kontinuitas visual sangat penting. Jika avatar muncul dengan pakaian yang berbeda dari video, transisinya terasa canggung. Solusi Eva adalah mengambil tangkapan layar dari video dan mengunggahnya sebagai gambar referensi, lalu meminta Omni untuk mendandani avatar dengan pakaian yang sama. Klip hook dan video headshot kemudian diedit bersama di CapCut, aplikasi Instagram Edits, atau alat serupa.

  Mengedit Video yang Ada dengan Gemini Omni

  Gemini Omni dapat mengubah video yang ada menggunakan perintah bahasa alami, membuat pengeditan yang sebelumnya membutuhkan editor profesional dapat diakses oleh siapa saja. Kemampuan ini, tersedia melalui Google Labs dan platform agregator, jauh melampaui generasi sederhana. Rekaman nyata, yang diambil dengan ponsel atau dihasilkan AI, dapat diunggah dan diubah dengan deskripsi teks dari perubahan yang diinginkan. Ini memungkinkan penghematan anggaran untuk pascaproduksi dan hasil yang cepat.

  Kemampuan Mengedit

  • Mengubah lingkungan: Taman musim panas dapat diubah menjadi musim dingin dengan satu perintah.
  • Menambahkan grafik gerak: Dalam video memasak, teks animasi dengan nama bahan dapat ditambahkan.
  • Mengubah pakaian subjek: Karakter dapat berganti pakaian sesuai permintaan Anda.
  • Menghapus objek dari adegan: Hapus elemen yang tidak perlu dari bingkai.
  • Mengubah orang menjadi versi kartun: Buat gaya visual yang unik.
  • Perubahan latar belakang total: Video headshot dapat dipindahkan ke pantai atau studio berita.

  Tip: Video yang diunggah untuk diedit harus dipangkas hingga 10 detik atau kurang. Omni menyediakan alat pangkas bawaan, sehingga rekaman yang lebih panjang dapat dipangkas ke segmen yang sesuai sebelum menerapkan modifikasi.

  Membuat Video Panjang dari Klip 10 Detik

  Batasan pembuatan 10 detik tidak menghalangi pembuatan konten video AI yang lebih panjang. Ini membutuhkan perencanaan awal dan editor pihak ketiga. Untuk video 90 detik, pendekatannya adalah membuat sembilan klip 10 detik dan menyatukannya. Kuncinya adalah merencanakan seperti apa bingkai terakhir setiap klip dan bagaimana transisinya ke bingkai pertama klip berikutnya.

  Eva menyarankan untuk menggunakan LLM untuk perencanaan ini, memberikannya konsep lengkap dan menunjukkan batasan: “buatkan saya video 90 detik yang terdiri dari segmen 10 detik, dan berikan saya rekomendasi transisi”. LLM akan menyarankan strategi transisi dan membantu merencanakan setiap segmen.

  Pertanyaan yang Sering Diajukan

  Di sini kami telah mengumpulkan jawaban atas pertanyaan yang paling sering diajukan tentang Google Gemini Omni.

  Bagaimana cara memulai dengan Gemini Omni?

  Mulai dengan aplikasi Gemini, tersedia di perangkat desktop dan seluler. Langganan mulai dari $20/bulan akan memungkinkan Anda menjelajahi fitur-fitur dasar. Untuk kemampuan yang lebih canggih, pertimbangkan Google Labs atau agregator pihak ketiga.

  Apa batasan Gemini Omni?

  Batasan utama dalam aplikasi Gemini adalah batas pembuatan (sekitar 5-6 video per jam). Google Labs dan agregator menawarkan batas yang lebih murah hati. Avatar terbatas pada klip 10 detik, yang perlu diedit untuk membuat video yang lebih panjang.

  Bisakah saya menggunakan avatar saya di berbagai platform?

  Ya, setelah dibuat, avatar disinkronkan antar platform. Anda dapat membuatnya di ponsel dan menggunakannya di Google Labs di komputer.

  Bagaimana cara mencapai kualitas avatar yang tinggi?

  Lingkungan perekaman memainkan peran penting: pencahayaan alami, kebisingan latar belakang minimal, pakaian serbaguna. Hindari topi dan kacamata saat merekam. Bicaralah secara alami untuk mempertahankan fleksibilitas dalam pembuatan di masa mendatang.

  Bagaimana Gemini Omni membantu menghemat anggaran?

  Penggunaan alat AI, seperti OmniFlash, memungkinkan mengganti tim dengan layanan, mengurangi biaya produksi video. Anda dapat memesan siklus produksi video lengkap di satu tempat, mulai dari pembuatan avatar hingga pengeditan dan posting, yang jauh lebih murah daripada menyewa spesialis terpisah.

  Kesimpulan: Siklus Produksi Video Lengkap Turnkey

  Google Gemini Omni (OmniFlash) adalah alat yang ampuh untuk membuat video profesional menggunakan AI. Ini tidak hanya memungkinkan pembuatan avatar unik dan hook yang menarik, tetapi juga mengedit video yang ada, serta mengumpulkan video panjang dari segmen pendek. Ini adalah solusi ideal bagi mereka yang ingin mendapatkan siklus produksi video pendek lengkap, promosi komprehensif melalui video, dan outsourcing konten untuk jejaring sosial, mengganti tim SMM dengan satu layanan.

  Mulai gunakan Gemini Omni hari ini untuk menghemat anggaran dan saraf, membuat konten video berkualitas tinggi yang benar-benar menarik perhatian audiens. Pesan semuanya di satu tempat dan yakinkan diri Anda akan efektivitas pendekatan ini!

  22.09.2026

• 

  Pencarian AI: Cara Membuat Konten yang Benar-benar Diindeks dan Bermanfaat

  Di era generasi video AI dan jenis konten lainnya secara massal, banyak perusahaan menghadapi masalah: halaman baru mereka, yang dibuat khusus untuk meningkatkan visibilitas dalam pencarian AI, tidak diindeks dan tidak memberikan hasil yang diharapkan. Mengapa ini terjadi dan bagaimana membangun alur kerja yang efektif untuk video AI untuk iklan dan format lainnya? Jawabannya terletak pada pemahaman bukan hanya konten, tetapi kesenjangan solusi.

  Masalah “Paritas Konten” dalam Pencarian AI

  Salah satu klien menemukan bahwa halaman barunya, yang dibuat untuk pencarian AI, tidak diindeks oleh Google. Tim mengikuti semua rekomendasi: menganalisis respons AI, mempelajari pesaing, mengidentifikasi kesenjangan, dan membuat konten yang lebih komprehensif. Namun, di Google Search Console, halaman-halaman ini memiliki status “Dipindai – saat ini tidak diindeks”.

  “Pengindeksan membutuhkan waktu,” kata konsultan SEO, tetapi sudah sebulan berlalu.

  Masalahnya terletak pada apa yang disebut “paritas konten”. Kontennya berkualitas tinggi dan terorganisir dengan baik, tetapi hanya mengulang informasi yang sudah ada, tanpa menambahkan sesuatu yang baru. Ini tidak menghasilkan peningkatan informasi, yang sangat dihargai oleh AI.

  Perbedaan Peningkatan Informasi dari Kesenjangan Kompetitif

  • Kesenjangan kompetitif: ini adalah apa yang tidak Anda miliki, tetapi dimiliki oleh pesaing. Mengisi kesenjangan ini penting, tetapi tidak selalu cukup untuk peningkatan informasi.
  • Peningkatan informasi: ini adalah informasi baru, unik, yang membantu pengguna atau AI membuat keputusan.

  Kesenjangan Solusi: Kunci Konten yang Efektif

  Alih-alih hanya mengisi kesenjangan kompetitif, perlu fokus pada kesenjangan solusi. Ini adalah informasi yang dibutuhkan pengguna atau LLM untuk membuat keputusan, tetapi tidak dimiliki oleh Anda maupun pesaing.

  Contoh: “Resor Keluarga Terbaik di Cancun”

  Permintaan “Apa resor keluarga all-inclusive terbaik di pantai di Cancun?” – ini bukan hanya sekumpulan kata kunci. Ini adalah permintaan untuk membuat keputusan. Sistem AI harus mengevaluasi kriteria: “all-inclusive”, “keluarga”, “di pantai”.

  “All-inclusive”: Tidak Semudah Kelihatannya

  Definisi “all-inclusive” seringkali tidak jelas. Pemasaran sangat baik dalam menjual janji, tetapi buruk dalam mendefinisikan batasan. Misalnya, satu resor menyatakan di FAQ bahwa paket tersebut mencakup akomodasi, makanan, minuman, olahraga, hiburan, dan program anak-anak, tetapi tur dan perawatan spa mungkin dikenakan biaya tambahan.

  Resor lain mendedikasikan seluruh halaman untuk layanan “all-inclusive”, tetapi definisi pasti tentang apa yang termasuk sulit ditemukan.

  Masalahnya bukan pada kurangnya konten, tetapi pada kenyataan bahwa konten tersebut tidak sepenuhnya memenuhi kriteria. Pengguna atau AI harus mengumpulkan definisi secara bertahap untuk memahami di mana “all-inclusive” berakhir dan “biaya tambahan” dimulai.

  “Ramah Keluarga”: Apa yang Tersembunyi di Balik Kata-kata Indah

  Situasi serupa dengan “ramah keluarga”. Resor mungkin memiliki bagian yang sangat baik untuk anak-anak dan keluarga, tetapi deskripsi program untuk remaja usia 14-17 tahun mungkin terlalu umum. Orang tua ingin tahu secara spesifik: apakah ini pengawasan anak yang diawasi atau kegiatan opsional? Jam berapa operasinya? Kegiatan apa saja? Apakah remaja meninggalkan area resor? Tingkat pengawasan seperti apa? Pertanyaan-pertanyaan ini tetap tidak terjawab.

  Alat analisis konten dapat menunjukkan bahwa resor memiliki “cakupan tematik yang kuat” untuk program remaja. Tetapi orang tua tidak mengevaluasi arsitektur konten, mereka membuat keputusan yang akan memenuhi kebutuhan keluarga mereka.

  Pendekatan Baru untuk Pembuatan Konten: Dari Kriteria ke Pengetahuan

  Untuk membuat konten yang benar-benar terindeks dan bermanfaat, kita perlu mengubah pendekatan. Daripada hanya menghasilkan konten, kita harus:

  
  

  1. Menentukan solusi klien: Apa yang ingin diselesaikan oleh klien atau LLM?
  2. Mengidentifikasi kriteria solusi: Kriteria apa yang penting untuk membuat keputusan ini?
  3. Menemukan bukti yang ada: Di mana informasi yang mendukung kriteria ini berada?
  4. Mendeteksi celah dalam bukti: Informasi apa yang hilang?
  5. Mengualifikasi celah: Apakah ini celah pengetahuan, fragmentasi informasi, atau ketidakhadiran yang disengaja?
  6. Memperoleh pengetahuan: Jika informasi tidak ada, bagaimana cara mendapatkannya?
  7. Memvalidasi: Memeriksa keakuratan dan kelengkapan informasi.
  8. Membuat konten: Menggunakan AI, mengubah pengetahuan menjadi konten.

  Di mana Mendapatkan Pengetahuan Baru?

  AI dapat menganalisis ribuan halaman, tetapi tidak dapat “menghasilkan” fakta organisasi. Jika kebijakan pengawasan program remaja tidak didokumentasikan, model tidak akan mengetahuinya. Jika tidak ada yang mengukur jarak sebenarnya dari kamar ke pantai, AI tidak akan menciptakan pengetahuan itu.

  Jawaban dapat ditemukan di:

  • Tiket dukungan
  • Transkrip pusat panggilan
  • Permintaan pencarian situs internal
  • Catatan CRM
  • Dokumentasi produk
  • Survei
  • Materi pelatihan
  • Pikiran karyawan ahli

  Terkadang bahkan Reddit, ulasan, forum, dan komunitas lain di mana orang-orang mendiskusikan detail yang dilewatkan perusahaan, juga berguna. Misalnya, sebuah resor menggambarkan dirinya sebagai “ramah keluarga”, dan orang tua yang kesal menjelaskan apa yang terjadi ketika mereka mencoba mendaftarkan anak berusia tiga tahun ke klub anak-anak.

  AI dan masa depan konten

  AI telah secara signifikan mengurangi biaya mengubah pengetahuan menjadi konten. Sekarang, produksi neuro-berlangganan atau jalur produksi AI 500 video per hari telah menjadi kenyataan. Namun, ini tidak menghilangkan kebutuhan untuk memperoleh pengetahuan. Pembuatan video dari teks atau API pembuatan massal tidak menciptakan fakta, mereka hanya memproses data yang ada.

  Keuntungan bergeser ke atas rantai: ke pemahaman yang lebih baik tentang keputusan pelanggan, identifikasi kriteria yang dilewatkan orang lain, pengungkapan pengetahuan operasional yang tersembunyi di dalam organisasi, hubungannya dengan produk dan pengalaman Anda, dan validasi respons sebelum publikasi. Ini bukan hanya pembuatan iklan AI atau UGC AI untuk proyek kripto, ini adalah penciptaan nilai.

  Terkadang ini berarti menganalisis kueri, terkadang mendengarkan panggilan dukungan pelanggan, terkadang menemukan bahwa pengguna Reddit menjawab pertanyaan yang tidak pernah ditangani perusahaan. Dan terkadang ini berarti sesuatu yang terasa kuno: berbicara dengan seorang ahli dan memperoleh pengetahuan baru.

  AI dapat membantu kita menemukan celah, mengatur bukti, dan mengubah pengetahuan yang diperoleh menjadi konten yang berguna. Tetapi untuk peningkatan informasi yang sejati, harus selalu ada sesuatu yang perlu diperoleh.

  Pertanyaan yang Sering Diajukan

  Apa itu “paritas konten” dan mengapa berbahaya bagi SEO?

  Paritas konten adalah pembuatan konten yang hampir sepenuhnya mengulang informasi yang sudah tersedia dari pesaing atau sumber lain. Ini berbahaya bagi SEO karena mesin pencari, terutama pencarian AI, mencari informasi yang unik, berharga, dan baru (peningkatan informasi) yang membantu pengguna membuat keputusan, dan bukan hanya menyalin apa yang sudah dikatakan. Konten semacam itu seringkali tidak diindeks atau memiliki peringkat yang buruk.

  Bagaimana AI dapat membantu dalam membuat konten yang memberikan peningkatan informasi?

  AI dapat secara signifikan mempercepat banyak tahapan pembuatan konten: mulai dari analisis pesaing dan identifikasi celah yang ada hingga pengaturan bukti dan transformasi pengetahuan menjadi konten. Namun, AI tidak dapat secara mandiri menciptakan pengetahuan baru yang unik. Ini adalah alat yang ampuh untuk memproses dan menyusun informasi, tetapi kontribusi manusia dalam bentuk penelitian, pengetahuan ahli, dan pemahaman kebutuhan pengguna tetap sangat penting untuk mencapai peningkatan informasi.

  Apa perbedaan antara kesenjangan kompetitif dan kesenjangan solusi?

  Kesenjangan kompetitif adalah area konten di mana pesaing Anda memiliki informasi, tetapi Anda tidak. Mengisi kesenjangan ini membantu Anda mengejar pesaing. Kesenjangan solusi adalah informasi yang dibutuhkan pengguna (atau AI) untuk membuat keputusan penting, tetapi tidak dimiliki oleh Anda maupun pesaing, atau informasi tersebut tersebar dan tidak lengkap. Berfokus pada kesenjangan solusi memungkinkan Anda membuat konten yang benar-benar berharga dan unik.

  Kuasai pendekatan baru dalam pembuatan konten agar avatar AI Anda dengan subtitle atau klip AI dengan penggantian wajah tidak hanya menghasilkan video, tetapi juga memberikan nilai nyata. Temukan bagaimana jaringan saraf menulis skenario dan mengedit, sementara Anda berfokus pada hal utama – pengetahuan. Cari tahu berapa biaya satu kreativitas AI atau biaya 1 menit video AI, dan bagaimana memaksimalkan ROI dengan membuat konten yang benar-benar memecahkan masalah pelanggan.

  20.09.2026

• 

  Video AI dengan Seedance: Cara Berpikir seperti Sutradara Film untuk Hasil Sinematik

  Tertarik untuk membuat video yang dihasilkan AI yang terlihat sinematik, bukan murahan? Ingin memiliki alur kerja yang dapat diulang untuk mengubah konsep sederhana menjadi konten video AI yang dipoles menggunakan alat seperti Seedance? Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari proses langkah demi langkah untuk membuat video AI berkualitas profesional, mulai dari pengembangan konsep dan pembangunan visual utama hingga pembuatan klip dengan Seedance dan menyatukannya menjadi produk akhir.

  Kesalahpahaman terbesar tentang video AI adalah bahwa itu mudah. Memasukkan prompt ke dalam model video akan menghasilkan sesuatu, tetapi kualitasnya sepenuhnya bergantung pada kemampuan pembuat untuk berkomunikasi dengan alat tersebut. Ross Simmonds mencatat bahwa sebagian besar orang yang menolak video AI sebagai “murahan” melihat hasil dari prompt yang tidak jelas, bukan batasan teknologi itu sendiri.

  Memahami Model: LLM vs. Model Difusi

  Hal pertama yang perlu dipahami adalah perbedaan antara cara model bahasa besar (LLM) dan model difusi memproses instruksi. LLM, seperti ChatGPT, Claude, atau Gemini, memahami maksud percakapan. Model difusi, teknologi dasar di balik sebagian besar generator gambar dan video AI, termasuk Midjourney dan Seedance, tidak demikian.

  • Model difusi mengekstrak kata kunci visual dari prompt dan mengabaikan “sampah” percakapan.
  • Frasa “buatkan saya gambar kucing berjalan di pantai dengan topi koboi” berfungsi di Midjourney, tetapi model tidak menganalisis kalimat itu seperti chatbot. Ia mencari kata kunci visual: kucing, pantai, topi koboi.

  Strategi prompt yang berfungsi dengan baik dalam obrolan tidak secara langsung diterjemahkan ke pembuatan gambar dan video. Setiap model memiliki struktur promptnya sendiri, dan mempelajari struktur ini membedakan hasil yang dipoles dari hasil yang biasa. Ross mencatat bahwa alat tertentu sangat baik dalam tugas tertentu.

  “Midjourney, misalnya, tetap menjadi alat pilihan di antara para kreatif untuk arahan seni, ide, dan eksplorasi kreatif,” — Ross Simmonds.

  Pembuatan gambar ChatGPT memiliki keuntungan dari lapisan penalaran yang menafsirkan maksud, tetapi banyak profesional masih lebih menyukai hasil estetika dari model gambar khusus.

  Bagi mereka yang tidak tahu cara menulis petunjuk terstruktur untuk alat seperti Midjourney, ada trik praktis. Daripada mempelajari sintaksis, beri tahu ChatGPT seperti apa gambar yang diinginkan dan minta untuk menulis petunjuk dalam format Midjourney. ChatGPT mengubah deskripsi percakapan menjadi format terstruktur berbasis kata kunci yang direspons oleh model difusi, menghasilkan hasil yang jauh lebih baik.

  Tips Profesional: Pembuatan gambar adalah dasar untuk video AI. Menguasai pembuatan dan penyempurnaan gambar statis terlebih dahulu menghasilkan tingkat keberhasilan yang jauh lebih tinggi saat beralih ke video, karena prinsip-prinsip petunjuk, komposisi, dan arah visual yang sama berlaku.

  1. Mengembangkan Konsep Video AI

  Konsep adalah ide di balik apa yang ingin disampaikan oleh video. Tidak harus rumit atau sangat artistik. Bisa sesederhana “Saya ingin menampilkan produk saya di lingkungan yang tidak terduga” atau “Saya ingin menjelaskan teknik ini menggunakan metafora visual.” Intinya adalah memiliki niat sebelum menyentuh alat.

  Ross mengilustrasikan ini dengan sebuah proyek yang awalnya ia buat sebagai animasi stop-motion bertahun-tahun yang lalu. Konsepnya: kaleng Red Bull berdiri di atas meja. Selembar kertas meluncur, melipat menjadi origami banteng, menabrak kaleng, membukanya, meminum cairan, menumbuhkan sayap, dan terbang. Seluruh karya ini adalah permainan kata-kata “Red Bull memberi Anda sayap.” Konsep ini telah melewati berbagai media. Ia baru-baru ini membuatnya ulang menggunakan Seedance, memasukkan urutan ke dalam model video AI dengan beberapa referensi gambar, dan konsepnya bertahan karena idenya kuat terlepas dari alat produksinya.

  Ross merekomendasikan penggunaan LLM untuk pengembangan konsep lebih lanjut. Bahkan ide dasar dapat diperluas dengan meminta ChatGPT untuk membantu mengekstrapolasi narasi, menyarankan urutan visual, atau variasi. Tujuannya adalah untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang cerita sebelum beralih ke pengembangan visual.

  2. Membuat Elemen Visual Kunci

  Setelah konsep ada, langkah selanjutnya adalah mengembangkan elemen visual kunci yang akan menjadi jangkar video. Ross membagi ini menjadi tiga komponen:

  • Subjek (atau pahlawan): Ini adalah fokus cerita. Bisa berupa produk, orang, atau objek apa pun yang mendorong narasi. Untuk iklan parfum yang dibuat Ross, pahlawannya adalah botol itu sendiri. Ia membuat maket gambar produk menggunakan Midjourney, menetapkan tampilan botol sebelum melakukan hal lain. Membuat maket produk dengan ChatGPT, Midjourney, atau Gemini adalah titik awal yang valid ketika fotografi produk profesional tidak tersedia.
• Lingkungan: Ini adalah tempat cerita berlangsung. Ross membangun lingkungan hutan di Midjourney untuk iklan parfum. Lingkungan dapat dibuat di alat pembuatan gambar apa pun atau bersumber dari gambar referensi di Pinterest, Shutterstock, atau perpustakaan foto pribadi. Penting untuk mengartikulasikan kualitas visual spesifik dengan jelas. Daripada menyuruh model untuk membuat sesuatu yang “keren”, Ross merekomendasikan untuk menjelaskan apa yang menarik dari referensi: waktu, bagaimana cahaya mengenai permukaan, suhu warna, dan kedalaman bidang. Semakin spesifik arahnya, semakin baik hasilnya.
• Karakter atau Elemen Sekunder: Ini adalah segala sesuatu yang muncul di tempat kejadian untuk mendukung narasi. Dalam contoh parfum, Ross menambahkan macan kumbang hitam yang masuk ke dalam bingkai dan akhirnya melihat ke kamera, lalu melompat ke arahnya. Elemen sekunder ini menciptakan ketegangan dan gerakan dalam apa yang tadinya merupakan bidikan produk statis.

Kiat Pro: Saat menggunakan foto pribadi sebagai karakter, isolasi subjek dengan latar belakang polos. Jangan gunakan foto dengan lingkungan yang ramai atau orang lain. Berikan beberapa foto yang diambil dari sudut yang berbeda, semuanya menunjukkan subjek dengan pakaian yang sama. Ini memberi model data yang jelas untuk dikerjakan saat menempatkan karakter di lingkungan, pose, dan skenario baru.

Menggunakan Sudut Kamera untuk Penceritaan Visual

Perspektif kamera adalah salah satu cara tercepat untuk mengangkat visual yang dihasilkan AI di atas komposisi datar dan terpusat yang dihasilkan sebagian besar model. Beberapa prinsip sinematografi dasar membuat perbedaan besar.

• Sudut rendah membuat karakter terlihat kuat dan dominan.
• Sudut tinggi dapat membuat karakter terlihat tunduk atau rentan.
• Close-up menciptakan intensitas.
• Bidang lebar, bidikan yang ditarik dengan ruang kosong di sekitar subjek menunjukkan isolasi atau kerentanan.

Kiat praktis bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang sinematografi: gunakan ChatGPT untuk menganalisis bidikan film. Unggah gambar dan minta model untuk menjelaskan apa yang menciptakan efek emosional tertentu. Apakah itu sudut kamera? Pencahayaan dramatis? Bokeh lembut? Kontras? ChatGPT akan memecahnya menggunakan terminologi sinematografi yang tepat, yang kemudian dapat digunakan langsung dalam petunjuk gambar dan video.

Ross menguji pendekatan ini dengan meminta ChatGPT untuk menghasilkan “enam bidikan Guy Ritchie yang paling sering digunakan” dalam satu gambar. Hasilnya termasuk close-up, bidikan sudut tinggi, dan beberapa teknik yang belum pernah ditemui Ross sebelumnya, yang masing-masing dapat digunakan sebagai referensi untuk petunjuk di masa mendatang. Kreator dapat mereferensikan sutradara atau film tertentu tanpa mengetahui leksikon teknis. Frasa “buat karakter ini terlihat seperti Aladdin di adegan ini” atau “tunjukkan bidikan gaya Guy Ritchie dengan karakter ini di lingkungan ini” menghasilkan hasil yang berbeda dari keluaran terpusat dan biasa yang didapatkan kebanyakan orang.

3. Membuat Storyboard Video AI Menggunakan Keyframe

Keyframe dalam konteks video AI adalah gambar yang digunakan sebagai titik referensi untuk model. Storyboard adalah urutan 6-12 keyframe yang memetakan momen-momen penting dalam video, menetapkan sudut, pencahayaan, dan komposisi untuk setiap momen.

Storyboard lebih berfungsi untuk pembuat daripada model. Ini menyediakan struktur, mencegah satu klip dibebani dengan terlalu banyak tindakan, dan menetapkan urutan peristiwa yang jelas sebelum pembuatan video dimulai. Ross menekankan bahwa storyboard tidak harus profesional. Ini adalah alat perencanaan, dan gambar kasar sudah cukup jika menyampaikan bagaimana setiap momen harus terlihat dan terasa.

Ada dua pendekatan utama untuk menggunakan keyframe dengan model video AI:

• Keyframe Awal + Keyframe Akhir + Prompt: Metode ini menyediakan model dengan gambar untuk memulai video, gambar untuk mengakhirinya, dan prompt teks yang menjelaskan apa yang terjadi di antaranya. Misalnya, keyframe awal adalah permukaan kosong. Keyframe akhir menunjukkan kaleng Red Bull, terpusat dalam bingkai. Prompt berbunyi, “Kaleng Red Bull meluncur dari kanan dengan kecepatan lambat dan berhenti tepat di tengah.” Kombinasi jangkar visual dan instruksi teks memberikan batasan yang jelas pada model.
• Keyframe Awal + Hanya Prompt: Metode ini hanya menggunakan gambar awal dan membiarkan prompt memandu tindakan tanpa titik akhir yang tetap. Ini menawarkan lebih banyak kebebasan kreatif. Untuk klip 10 detik, keyframe awal bisa berupa permukaan kosong, dan prompt bisa berbunyi, “Kaleng Red Bull meluncur dari kiri, pesawat kertas terbang dari atas, mendarat di samping kaleng, terurai menjadi selembar kertas datar.” Model mengisi gerakan dan waktu.

Tips Pro: Untuk membuat video yang lebih panjang, gabungkan klip-klip dengan mengekstrak bingkai terakhir dari klip sebelumnya dan menggunakannya sebagai bingkai awal untuk klip berikutnya. Ini menciptakan kesinambungan visual di seluruh urutan multi-klip tanpa perlu membuat ulang elemen yang konsisten dari awal.

Kesalahan Umum dalam Membuat Urutan Keyframe

Kesalahan paling umum yang Ross lihat adalah ketika orang memasukkan terlalu banyak tindakan ke dalam klip pendek. Klip 5 detik hanya dapat menampung satu atau dua tindakan. Menulis paragraf panjang yang menggambarkan kaleng meluncur, kertas terbang, banteng terbentuk, dan ledakan, semuanya dalam lima detik, membebani model. Hasilnya adalah anggota tubuh yang terdistorsi, perspektif yang bengkok, dan artefak visual. Solusinya adalah mencocokkan kompleksitas prompt dengan durasi klip.

Ross juga membedakan antara penggunaan gambar sebagai keyframe dan penggunaannya sebagai referensi. Keyframe memerlukan reproduksi yang tepat pada titik-titik tertentu dalam video, yang sering kali menghasilkan transisi yang canggung dan gerakan kamera yang tidak alami karena model dipaksa untuk berpindah antara dua titik akhir yang kaku. Referensi memberikan model gambaran tentang tampilan yang diinginkan tanpa memerlukan akurasi piksel-demi-piksel, dan cenderung menghasilkan hasil yang lebih halus dan alami. Ross merekomendasikan penggunaan referensi daripada keyframe dalam sebagian besar kasus.

4. Pembuatan Video dengan Seedance dan Perakitan Produk Akhir

Seedance, yang dikembangkan oleh ByteDance (perusahaan di balik TikTok), menonjol karena komitmennya terhadap prompt dan akurasi gambar referensi. Ross menggambarkannya sebagai hampir sempurna di kedua area tersebut, yang merupakan langkah maju yang signifikan dibandingkan dengan model video bahkan dua tahun yang lalu.

Seedance bukanlah aplikasi yang berdiri sendiri. Ini adalah model yang diakses melalui platform agregator. Ross merekomendasikan Luma AI (lumalabs.ai) sebagai platform pilihan, serta Flora, Figma Weave, Artlist, Imagine Art, Open Art, dan Krea. Platform-platform ini menyediakan akses ke Seedance bersama dengan model video lainnya seperti Kling 3.0, Veo 3, dan lainnya, semuanya terhubung melalui API.

Google Veo 3 (tersedia melalui Gemini) menawarkan pembuatan video gratis dan dianggap sebagai yang terdepan sebelum munculnya Seedance dan Kling 3.0. Ross mencatat bahwa meskipun Veo berguna, keterampilan yang diperoleh dari satu model tidak secara otomatis dapat ditransfer ke model lain. Setiap model video memiliki struktur promptnya sendiri. Berlatih dengan Veo membentuk keakraban umum dengan video AI, tetapi untuk hasil terbaik di Seedance, diperlukan pembelajaran tentang bagaimana Seedance secara spesifik merespons prompt, instruksi waktu, dan gambar referensi.

Cara Menggunakan Prompt Secara Efektif di Seedance

Seedance mendukung prompt yang disegmentasi waktu, yang memungkinkan pembuat konten untuk menentukan apa yang terjadi pada interval tertentu dalam satu klip. Untuk klip 15 detik, prompt dapat disusun sebagai berikut: “Antara 0 dan 4 detik, ini terjadi. Antara 4 dan 8 detik, ini terjadi. Antara 8 dan 12 detik, ini terjadi.” Model mematuhi instruksi waktu ini, memungkinkan koreografi urutan multi-langkah dalam satu generasi daripada menyatukan beberapa klip pendek.

Biaya Seedance dan Cara Mengatasi Peningkatan Skala

Seedance menawarkan pilihan durasi dari 5 hingga 30 detik per klip. Ross menyarankan pemula untuk memulai dengan klip yang lebih pendek dan beresolusi rendah untuk membiasakan diri dengan alur kerja. Membuat klip 30 detik beresolusi tinggi tanpa pengalaman sering kali menghasilkan pemborosan uang dan hasil yang tidak memuaskan. Klip Seedance 30 detik dalam resolusi 720p berharga sekitar $14. Meningkatkan resolusi ke 1080p kira-kira menggandakan biaya menjadi $28-32. Harga-harga ini secara signifikan lebih tinggi daripada model video AI sebelumnya, di mana klip 5 detik berharga kurang dari $0,20, tetapi perbedaan kualitasnya juga signifikan.

Alternatif yang hemat biaya adalah membuat dalam resolusi yang lebih rendah, lalu meningkatkan skalanya. Ross membuat klip 480p dengan biaya sekitar $6, lalu meningkatkan skalanya dua kali lipat menggunakan alat bawaan platform hingga kualitas mendekati 4K dengan biaya tambahan $3. Total biaya $9 menghasilkan kualitas yang sebanding dengan render resolusi tinggi asli, dengan harga sekitar sepertiga. Dua alat peningkatan skala terkemuka adalah Topaz Labs dan Magnific, keduanya terintegrasi ke sebagian besar platform agregator.

Kesimpulan

Menguasai video AI bukan hanya tentang menguasai alat, tetapi juga mengembangkan pola pikir seorang sutradara. Dengan menerapkan prinsip-prinsip konsep, pengembangan visual, dan papan cerita, Anda dapat membuat konten video berkualitas tinggi dengan AI yang terlihat profesional dan menarik. Mulailah dengan ide yang jelas, gunakan LLM untuk mengembangkannya, buat elemen visual yang kuat, dan rencanakan urutan Anda dengan cermat. Kemudian Anda dapat meningkatkan produksi video Anda ke tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, yang tidak mungkin, dan sekarang mungkin.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa itu Seedance dan bagaimana cara kerjanya?

Seedance adalah model AI untuk pembuatan video, yang dikembangkan oleh ByteDance. Ini memungkinkan Anda membuat video berdasarkan petunjuk teks dan gambar referensi, sambil memastikan akurasi dan kualitas tinggi. Akses ke sana dilakukan melalui platform agregator, seperti Luma AI.

Berapa biaya untuk membuat video menggunakan Seedance?

Biaya klip 30 detik dalam resolusi 720p adalah sekitar $14, dalam 1080p — $28-32. Namun, Anda dapat menghemat biaya,