статья
3D технологии
Почему ИИ, а не классическая съёмка
Объекта физически нет. Есть котлован, проект и пачка рендеров. Статичные картинки продают плохо — покупатель хочет почувствовать пространство, представить себя внутри. Полноценная 3D-анимация стоит как крыло от Boeing и делается месяцами. Мы пошли другим путём: взяли имеющиеся рендеры и собрали из них видео через генеративный ИИ для архитектурной визуализации.
Этап 1. Персонаж — ведущая Майя
Мы решили, что по комплексу зрителя проведёт живой человек. Точнее, виртуальный — но максимально живой. Разработали персонажа: девушку по имени Майя. Зафиксировали внешность, одежду, причёску, пропорции. Подготовили детальные референсы. Зачем такая дотошность — объясню в разделе про сложности. Если коротко: нейросети не умеют запоминать персонажа между генерациями, и каждый кадр — борьба за то, чтобы Майя оставалась Майей.
Этап 2. Сценарий
Перед тем как запускать генерацию, мы сели и написали полноценный сценарий. Проработанная последовательность сцен: откуда Майя входит, куда идёт, что показывает, где камера, какой темп. Сценарий закрывал три задачи разом. Задавал структуру ролика. Определял, какие рендеры нужны и в каком порядке. И — самое ценное — позволял заранее увидеть, где у нас дыры в визуальном материале, и придумать, как их обойти.
Этап 3. Подготовка сцен в NanoBanana
Архитектурные рендеры сами по себе — сырьё. Чтобы нейросеть выдала адекватный результат, ей нужна подготовленная сцена: правильный ракурс, выставленное освещение, точное расположение персонажа в пространстве. Мы собирали всё это в NanoBanana. Без такой подготовки генерация выдаёт кашу — ломает перспективу, путает масштабы, засовывает мебель в потолок. Подготовленные сцены ставят нейросети жёсткие рамки и резко повышают качество на выходе.
Этап 4. Промтинг и генерация
Генерировали на двух платформах: Kling 3.0 и Veo 3.1. Kling лучше справлялся с движением камеры и динамикой персонажа в интерьерах. Veo давал более кинематографичную картинку и лучше держал детали на общих планах. Мы переключались между ними в зависимости от конкретной сцены. Отдельная история — промтинг. Формулировка запроса определяет буквально всё: свет, направление взгляда персонажа, движение камеры, даже настроение кадра. Мы вели логи промтов, собирали библиотеку удачных формулировок, дорабатывали те, что не зашли. На одну финальную сцену в среднем уходило от 10 до 40 попыток генерации. Общее количество видеогенераций перевалило за 150, а себестоимость всех генераций составила порядка 500$. И это только генерации — без учёта работы команды над сценарием, подготовкой сцен и монтажом.
Количество попыток потраченное на то, чтобы ведущая открывала дверь в нужную сторону
Этап 5. Монтаж и саунд-дизайн
Когда сцены готовы, начинается сборка. Монтаж в таких проектах — отдельная головная боль. Нужно выстроить ритм, замаскировать стыки между генерациями, выровнять цвет и свет между кадрами, придумать переходы, которые не будут выглядеть как слайд-шоу. Саунд-дизайн добавил объём. Музыка, эмбиент-звуки пространства, акценты на переходах. Без звука даже отличная картинка воспринимается как немое кино с субтитрами.
Честно о сложностях
Идентичность персонажа из кадра в кадр
Главная боль. Майя появляется в десятках сцен на протяжении двух с половиной минут. И в каждой она должна выглядеть одинаково. Нейросеть генерирует каждый кадр с нуля — у неё нет понятия «тот же человек». Мы перебирали промты, комбинировали сиды, отбраковывали удачные по композиции кадры, если лицо или причёска уплывали. Десятки итераций на каждую сцену.
Точность интерьеров
Тут мы добились результата, который сами не ожидали. Интерьеры в ролике практически неотличимы от исходных рендеров. Майя ходит по комнатам, а мебель не прыгает, стены не меняют цвет, пропорции не плывут. Это стоило огромного количества ручной работы на этапе подготовки сцен и контроля каждой генерации.
Переходы между комнатами при дефиците рендеров
Застройщик дал нам ограниченный набор визуалов. Рендера на каждый коридор и дверной проём у нас не было. Пришлось изобретать: где-то ставили крупные планы деталей интерьера, где-то делали движение камеры с размытием, где-то выручали монтажные приёмы. Цель — создать ощущение непрерывного пространства из набора разрозненных картинок.
Окружение и локация
Рендеры экстерьеров были ограничены по количеству и не блистали качеством. А покупателю важно понимать, где он будет жить. Мы доработали окружение через генерацию, опираясь на реальные данные о локации, и вытянули убедительную картинку района.
Удобства комплекса
Барбекю-зоны, бассейны, кинозал, лаунж-зоны. Всё нужно показать детально и с ощущением реального пространства. Нейросети любят «мазать» текстуры на средних планах — мрамор превращается в пластилин, вода в бассейне ведёт себя странно, мелкие детали расплываются. Мы работали покадрово, контролируя каждую сцену вручную, пока мрамор не стал похож на мрамор, а вода — на воду.
Что получилось
Полноценный проморолик на 2 минуты 30 секунд. Виртуальная ведущая проводит зрителя по всему комплексу: квартиры, общие зоны, удобства, окружение. Застройщик получил маркетинговый инструмент для продажи квартир на стадии строительства — без ожидания, пока объект будет достроен.
Пара слов напоследок
ИИ видео для застройщиков при грамотном подходе работает. Но «грамотный подход» — это не «скормить рендер нейросети и ждать чуда». Это сценарий, подготовка сцен, сотни итераций генерации, ручной контроль каждого кадра, монтаж и саунд. Нейросеть — инструмент. Результат зависит от команды, которая этим инструментом владеет. Если вы застройщик и вам нужно показать объект до завершения строительства — пишите нам. Мы знаем, как это сделать, и у нас есть кейс, чтобы это доказать.