У світі, де швидкість та ефективність відіграють ключову роль, Melius, платформа для створення рекламних кампаній, зображень та відео з використанням штучного інтелекту, здійснює справжній прорив. Компанія оголосила про залучення $25 мільйонів інвестицій, що підкреслює величезний потенціал AI-відеогенерації в сучасній індустрії. Цей значний фінансовий приплив включає раунд Серії А у розмірі $20 мільйонів під керівництвом CRV та початковий раунд у $5 мільйонів від General Catalyst. Заснована колишніми інженерами Ramp, Melius демонструє вражаючий ріст, досягнувши понад $1 мільйона річної виручки всього за два місяці після виходу з прихованого режиму в липні.
Від ідеї до масштабування: як Melius переосмислила себе
Співзасновник Melius, Джувон Кім, визнає, що шлях компанії не був гладким. Спочатку, понад рік тому, команда, що складалася з Джувона Кіма, Янга Кіма та Арнава Раму (всі троє — колишні інженери Ramp), зосередилася на створенні інструменту для оптимізації витрат на рекламу.
Однак, як зазначає Кім, через шість місяців стало зрозуміло, що початкова ідея не «має перспектив».
«Ми повністю знищили всю кодову базу; ми спалили все це», — розповів Кім виданню TechCrunch.
Цей рішучий крок дозволив Melius переорієнтуватися на набагато масштабніше завдання: розробку інструментів для генерації самих креативних активів та рекламних кампаній. Це стало початком нової ери для компанії, що створює «лабораторію агентів для творчої роботи».
Melius у конкурентному середовищі AI-продакшну
Ринок AI-генерації креативів стрімко розвивається. Серед конкурентів Melius виділяються такі проєкти, як Higgsfield, який у серпні був оцінений у $5.4 мільярда і демонструє річну виручку понад $700 мільйонів. Також існують менш великі гравці, наприклад, Krea та Flora AI. Джувон Кім не бачить у цьому проблеми, підкреслюючи величезний потенціал ринку.
Higgsfield: Оцінка в $5.4 млрд, річна виручка $700+ млн.
Krea: Молодий стартап у сфері AI-генерації.
Flora AI: Ще один гравець, що створює креативи з ШІ.
«Там багато гравців, і це досить захоплююче», — зазначив Кім. «Це означає, що є клієнти, яких потрібно завоювати, і є попит у цьому просторі». Це підтверджує нашу позицію, що вартість однієї AI-креативи сьогодні значно нижча, ніж традиційний продакшн, що відкриває величезні можливості для масової генерації відео нейромережею.
Від YouTube-мрії до AI-аватарів: особиста мотивація засновника
Цікаво, що за рішенням колишніх інженерів Ramp зайнятися генерацією реклами стоїть особиста історія Джувона Кіма. Він описує себе як інфлюенсера в соціальних мережах і з дитинства мріяв створювати короткі відео. «Я щосили намагався робити влоги», — згадує Кім. «Мій батько чудово володів FinalCut Pro, а я ні».
Ці ранні спроби не принесли успіху, але його захоплення цифровими медіа залишилося. Тепер, з Melius, Кім будує інструмент, про який завжди мріяв: платформу, де будь-хто, від досвідченого креативного директора до новачка, може втілити свої ідеї в реальність, використовуючи генерацію відео за текстом.
Це дозволить масштабувати створення контенту так, як раніше було неможливо, роблячи нейро-продакшн за підпискою доступним для всіх, хто шукає ефективність AI проти реальної UGC.
Часто задавані питання
Питання
Відповідь
Що таке Melius і які послуги вона пропонує?
Melius — це AI-платформа для генерації рекламних кампаній, зображень та відео. Вона дозволяє користувачам створювати креативні активи, використовуючи штучний інтелект, що значно спрощує та прискорює процес виробництва контенту.
Скільки інвестицій залучила Melius?
Melius залучила загалом $25 мільйонів: $20 мільйонів у рамках раунду Серії А та $5 мільйонів у рамках початкового раунду.
Хто заснував Melius?
Melius була заснована колишніми інженерами компанії Ramp: Джувоном Кімом, Янгом Кімом та Арнавом Раму.
Яка річна виручка Melius?
Melius досягла понад $1 мільйона річної виручки всього за два місяці після виходу з прихованого режиму в липні.
Чи є у Melius конкуренти на ринку AI-генерації реклами?
Так, у Melius є конкуренти, такі як Higgsfield, Krea та Flora AI. Однак засновники Melius впевнені, що ринок достатньо великий для кількох гравців.
Висновок
Історія Melius — це яскравий приклад того, як гнучкість та далекоглядність можуть призвести до успіху в швидко мінливому світі технологій. Відмовившись від початкової ідеї, команда створила платформу, яка не тільки залучає значні інвестиції, а й обіцяє революціонізувати AI відео для реклами. Ми бачимо, як нейронка трансформує створення контенту, роблячи можливим AI конвеєр 500 роликів на добу та пропонуючи нові можливості для масштабування креативних процесів.
Якщо ви хочете дізнатися, де замовити AI UGC для криптопроєкту або як згенерировать 100 роликів за допомогою нейромереж, Melius демонструє, що майбутнє вже тут. Приєднуйтесь до цієї нейро-революції та зв’яжіться з нами, щоб дізнатися, як AI може масштабувати ваш контент-продакшн!
Цікавить, як створювати AI-генероване відео, яке виглядає кінематографічно, а не дешево? Хочете мати повторюваний робочий процес для перетворення простої концепції на відшліфований AI-відеоконтент з використанням таких інструментів, як Seedance? У цій статті ви дізнаєтеся покроковий процес створення AI-відео професійної якості, від розробки концепції та побудови ключових візуальних елементів до генерації кліпів за допомогою Seedance та їх збирання в готовий продукт.
Найбільша помилка щодо AI-відео полягає в тому, що це легко. Введення підказки у відеомодель дає результат, але його якість повністю залежить від здатності творця спілкуватися з інструментом. Росс Саймонс зазначає, що більшість людей, які відкидають AI-відео як «неякісне», бачать результат розпливчастих підказок, а не межі самої технології.
Розуміння моделей: LLM проти дифузійних моделей
Перше, що потрібно зрозуміти, це різниця між тим, як великі мовні моделі (LLM) та дифузійні моделі обробляють інструкції. LLM, такі як ChatGPT, Claude або Gemini, розуміють розмовний намір. Дифузійна модель, базова технологія, що лежить в основі більшості генераторів зображень та відео з ШІ, включаючи Midjourney та Seedance, цього не робить.
Дифузійні моделі витягують візуальні ключові слова з підказки та ігнорують розмовне «сміття».
Фраза «створи мені зображення кішки, що гуляє по пляжу в ковбойському капелюсі» працює в Midjourney, але модель не аналізує це речення так, як чат-бот. Вона шукає візуальні ключові слова: кішка, пляж, ковбойський капелюх.
Стратегії підказок, які добре працюють у чаті, не переносяться безпосередньо на генерацію зображень та відео. Кожна модель має свою власну структуру підказок, і вивчення цієї структури відрізняє відшліфований результат від звичайного. Росс зазначає, що певні інструменти чудово справляються з певними завданнями.
«Midjourney, наприклад, залишається кращим інструментом серед творчих людей для арт-дирекції, ідей та творчого дослідження», — Росс Саймонс.
Генерація зображень ChatGPT має перевагу у вигляді шару міркувань, який інтерпретує намір, але багато професіоналів все ще віддають перевагу естетичному результату спеціалізованої моделі зображень.
Для тих, хто не знає, як писати структуровані підказки для такого інструменту, як Midjourney, є практичний лайфхак. Замість того, щоб вивчати синтаксис, скажіть ChatGPT, як має виглядати бажане зображення, і попросіть його написати підказку у форматі Midjourney. ChatGPT перетворює розмовні описи на структурований, заснований на ключових словах формат, на який реагують дифузійні моделі, що призводить до значно кращих результатів.
Професійна порада:Генерація зображень є основою для AI-відео. Освоєння створення та уточнення статичних зображень спочатку призводить до набагато вищого відсотка успіху при переході до відео, тому що застосовуються ті ж принципи підказок, композиції та візуального напрямку.
1. Розробка концепції AI-відео
Концепція — це ідея, що лежить в основі того, що відео намагається донести. Вона не обов’язково має бути складною або глибоко художньою. Вона може бути такою ж простою, як «я хочу показати свій продукт у несподіваному середовищі» або «я хочу пояснити цю техніку за допомогою візуальної метафори». Сенс у тому, щоб мати намір, перш ніж торкатися інструменту.
Росс ілюструє це проєктом, який він спочатку створив як покадрову анімацію багато років тому. Концепція: банка Red Bull стоїть на столі. Аркуш паперу ковзає, складається в орігамі-бика, натикається на банку, відкриває її, випиває рідину, відрощує крила і відлітає. Вся робота — це гра слів «Red Bull окриляє». Ця концепція перейшла через різні медіуми. Він нещодавно відтворив її за допомогою Seedance, подавши послідовність в AI-відеомодель з парою посилань на зображення, і концепція витримала, тому що ідея була сильною незалежно від інструменту виробництва.
Росс рекомендує використовувати LLM для подальшої розробки концепції. Навіть базову ідею можна розширити, попросивши ChatGPT допомогти екстраполювати наратив, запропонувати візуальні послідовності або варіанти. Мета полягає в тому, щоб мати чітке уявлення про історію, перш ніж переходити до візуальної розробки.
2. Створення ключових візуальних елементів
Після того, як концепція існує, наступним кроком є розробка ключових візуальних елементів, які будуть якорем відео. Росс ділить це на три компоненти:
Суб’єкт (або герой): Це фокус історії. Це може бути продукт, людина або будь-який об’єкт, який рухає наративом. Для реклами парфумерії, яку створив Росс, героєм був сам флакон. Він згенерував макет зображення продукту за допомогою Midjourney, встановивши зовнішній вигляд флакона, перш ніж робити що-небудь ще. Створення макетів продуктів за допомогою ChatGPT, Midjourney або Gemini є допустимою відправною точкою, коли професійна фотозйомка продукту недоступна.
Оточення: Це місце, де відбувається історія. Росс побудував оточення джунглів у Midjourney для реклами парфумерії. Оточення може бути створене в будь-якому інструменті генерації зображень або отримане з референсних зображень на Pinterest, Shutterstock або особистої фотобібліотеки. Важливо чітко сформулювати конкретні візуальні якості. Замість того, щоб говорити моделі зробити щось «круте», Росс рекомендує описувати, що привабливо в референсі: час доби, як світло падає на поверхні, колірну температуру та глибину різкості. Чим конкретніший напрямок, тим кращий результат.
Другорядний персонаж або елемент: Це все інше, що з’являється в сцені для підтримки розповіді. У прикладі з парфумерією Росс додав чорну пантеру, що входить у кадр і зрештою дивиться в камеру, а потім стрибає до неї. Цей другорядний елемент створив напругу та рух у тому, що інакше було б статичним кадром продукту.
Професійна порада: При використанні особистої фотографії як персонажа, ізолюйте об’єкт на однотонному фоні. Не використовуйте фотографію із зайнятим оточенням або іншими людьми. Надайте кілька фотографій, зроблених з різних ракурсів, всі вони показують об’єкт в одному й тому ж одязі. Це дає моделі чіткі дані для роботи при розміщенні персонажа в нових оточеннях, позах і сценаріях.
Використання ракурсів камери для візуального оповідання
Перспектива камери — один із найшвидших способів підняти AI-генеровані візуальні елементи вище плоскої, центрованої композиції, яку виробляє більшість моделей. Кілька базових принципів кінематографії мають величезне значення.
Низький ракурс робить персонажа потужним і домінуючим.
Високий ракурс може змусити персонажа виглядати покірним або вразливим.
Крупний план створює інтенсивність.
Широкий, зменшений кадр з порожнім простором навколо об’єкта передбачає ізоляцію або вразливість.
Практична порада для тих, хто не має кінематографічної освіти: використовуйте ChatGPT для аналізу кадру з фільму. Завантажте зображення та попросіть модель пояснити, що створює певний емоційний ефект. Це кут камери? Драматичне освітлення? М’яке боке? Контраст? ChatGPT розбере це, використовуючи правильну кінематографічну термінологію, яку потім можна безпосередньо використовувати в підказках для зображень і відео.
Росс перевірив цей підхід, попросивши ChatGPT згенерувати «шість найбільш часто використовуваних кадрів Гая Річі» в одному зображенні. Результат включав крупні плани, кадри з високим кутом і кілька технік, з якими Росс раніше не стикався, кожна з яких може бути використана як референс для майбутніх підказок. Творці можуть посилатися на конкретних режисерів або фільми, не знаючи технічної лексики. Фраза «зроби цього персонажа схожим на Аладдіна в цій сцені» або «покажи мені кадр у стилі Гая Річі з цим персонажем у цьому оточенні» дає результати, які відрізняються від звичайного, центрованого виводу, який отримує більшість людей.
3. Створення розкадровки AI-відео з використанням ключових кадрів
Ключовий кадр у контексті AI-відео — це зображення, яке використовується як точка відліку для моделі. Розкадровка — це послідовність із 6-12 ключових кадрів, які відображають основні моменти відео, встановлюючи кут, освітлення та композицію для кожного моменту.
Розкадровка служить більше для творця, ніж для моделі. Вона забезпечує структуру, запобігає перевантаженню одного кліпу занадто великою кількістю дій та встановлює чітку послідовність подій до початку генерації відео. Росс підкреслює, що розкадровка не обов’язково повинна бути професійною. Це інструмент планування, і грубі зображення цілком підходять, якщо вони передають, як повинен виглядати та відчуватися кожен момент.
Існує два основні підходи до використання ключових кадрів з AI-відеомоделями:
Початковий кадр + Кінцевий кадр + Підказка: Цей метод надає моделі зображення для початку відео, зображення для його закінчення та текстову підказку, що описує, що відбувається між ними. Наприклад, початковий кадр — це порожня поверхня. Кінцевий кадр показує банку Red Bull, центровану в кадрі. Підказка говорить: «Банка Red Bull ковзає справа з повільною швидкістю і зупиняється прямо по центру». Поєднання візуальних якорей та текстової інструкції дає моделі чіткі обмеження.
Початковий кадр + Тільки підказка: Цей метод використовує лише початкове зображення і дозволяє підказці направляти дію без фіксованої кінцевої точки. Він пропонує більше творчої свободи. Для 10-секундного кліпу початковий кадр може бути порожньою поверхнею, а підказка може говорити: «Банка Red Bull ковзає зліва, паперовий літачок влітає зверху, приземляється поруч з банкою, розгортається в плоский аркуш паперу». Модель заповнює рух і час.
Професійна порада: Щоб створити довше відео, з’єднайте кліпи разом, витягуючи останній кадр з попереднього кліпу та використовуючи його як початковий кадр для наступного. Це створює візуальну безперервність у послідовності з кількох кліпів без необхідності заново генерувати узгоджені елементи з нуля.
Поширені помилки при створенні послідовностей ключових кадрів
Найчастіша помилка, яку бачить Росс, — це коли люди занадто багато дій впихають у короткий кліп. 5-секундний кліп може вмістити лише одну або дві дії. Написання довгого абзацу, що описує ковзаючу банку, літаючий папір, бика, що формується, та вибух, все протягом п’яти секунд, перевантажує модель. Результатом є спотворені кінцівки, викривлені перспективи та візуальні артефакти. Рішення — зіставити складність підказки з тривалістю кліпу.
Росс також розрізняє використання зображень як ключових кадрів та використання їх як референсів. Ключові кадри вимагають точного відтворення в певних точках відео, що часто призводить до незграбних переходів та неприродних рухів камери, оскільки модель змушена переходити між двома жорсткими кінцевими точками. Референси дають моделі уявлення про бажаний зовнішній вигляд без вимоги точності до пікселя, і вони, як правило, дають більш плавні, природні результати. Росс рекомендує використовувати референси замість ключових кадрів у більшості випадків.
4. Генерація відео з Seedance та збірка фінального продукту
Seedance, розроблений ByteDance (компанією, що стоїть за TikTok), виділяється своєю прихильністю до підказок та точністю референсних зображень. Росс описує його як майже бездоганний в обох областях, що є значним кроком вперед порівняно з відеомоделями навіть дворічної давності.
Seedance не є окремим додатком. Це модель, доступ до якої здійснюється через агрегаторні платформи. Росс рекомендує Luma AI (lumalabs.ai) як кращу платформу, а також Flora, Figma Weave, Artlist, Imagine Art, Open Art та Krea. Ці платформи надають доступ до Seedance разом з іншими відеомоделями, такими як Kling 3.0, Veo 3 та іншими, всі вони підключені через API.
Google Veo 3 (доступний через Gemini) пропонує безкоштовну генерацію відео і вважався передовим до появи Seedance та Kling 3.0. Росс зазначає, що, хоча Veo корисний, навички, отримані на одній моделі, не автоматично переносяться на іншу. Кожна відеомодель має свою власну структуру підказок. Практика з Veo формує загальне знайомство з AI-відео, але для отримання найкращих результатів на Seedance потрібно вивчити, як Seedance специфічно реагує на підказки, інструкції щодо часу та референсні зображення.
Як ефективно використовувати підказки в Seedance
Seedance підтримує сегментовану за часом підказку, яка дозволяє творцям вказувати, що відбувається в певні інтервали в одному кліпі. Для 15-секундного кліпу підказка може бути структурована таким чином: «Між 0 та 4 секундами відбувається це. Між 4 та 8 секундами відбувається це. Між 8 та 12 секундами відбувається це». Модель дотримується цих інструкцій щодо часу, що дозволяє хореографувати багатоходові послідовності в одній генерації, а не зв’язувати кілька коротких кліпів.
Вартість Seedance та обхідний шлях масштабування
Seedance пропонує вибір тривалості від 5 до 30 секунд на кліп. Росс радить новачкам починати з коротших кліпів з низькою роздільною здатністю, щоб освоїти робочий процес. Створення 30-секундного кліпу високої роздільної здатності без досвіду часто призводить до марної трати грошей та незадовільних результатів. 30-секундний кліп Seedance у роздільній здатності 720p коштує приблизно 14 доларів. Збільшення роздільної здатності до 1080p приблизно подвоює вартість до 28-32 доларів. Ці ціни значно вищі, ніж у більш ранніх моделей AI-відео, де 5-секундні кліпи коштували менше 0,20 долара, але різниця в якості також значна.
Економічно ефективна альтернатива — генерувати в нижчій роздільній здатності, а потім масштабувати. Росс згенерував 480p кліп приблизно за 6 доларів, потім двічі масштабував його за допомогою вбудованих інструментів платформи до якості, близької до 4K, за додаткові 3 долари. Загальна вартість у 9 доларів дала якість, порівнянну з нативним рендером високої роздільної здатності, приблизно за третину ціни. Двома провідними інструментами масштабування є Topaz Labs і Magnific, обидва з яких інтегровані в більшість агрегаторних платформ.
Висновок
Освоєння AI-відео — це не просто освоєння інструментів, це розвиток мислення режисера. Застосовуючи принципи концепції, візуальної розробки та розкадровки, ви можете створювати високоякісний відеоконтент за допомогою ШІ, який виглядає професійно та привертає увагу. Почніть з чіткої ідеї, використовуйте LLM для її розвитку, створіть сильні візуальні елементи та ретельно плануйте свої послідовності. Тоді ви зможете масштабувати свої відео-продакшни до небувалих раніше рівнів, що було неможливо, а тепер можливо.
Часті запитання
Що таке Seedance і як він працює?
Seedance — це AI-модель для генерації відео, розроблена ByteDance. Вона дозволяє створювати відеоролики на основі текстових підказок і референсних зображень, при цьому забезпечуючи високу точність і якість. Доступ до неї здійснюється через агрегаторні платформи, такі як Luma AI.
Скільки коштує створення відео за допомогою Seedance?
Вартість 30-секундного кліпу в роздільній здатності 720p становить близько 14 доларів, в 1080p — 28-32 долари. Однак можна заощадити,
