Nnets [Neural Networks] — старейший в России культовый ИИ-журнал о нейросетях, искусственном интеллекте и роботах.

Ежедневные новости и аналитика нейромира.

Авторские материалы, исследования, обзоры и подборки.

Будущее уже здесь!

Нейроклип «БУХАТЬ»: как Suno, Kling и Nano Banana Pro превратили старую песню в зумерский визуал.

Старый дворовый трек «БУХАТЬ» получил нейросетевое воплощение. Автор Mike Antipiev написал песню под гитару больше десяти лет назад, а теперь с помощью генеративных моделей собрал ироничный клип о любви к алкоголю.

Идея

Песня была написана под гитару больше десяти лет назад: дворовая, ироничная, про единственную по-настоящему светлую любовь, то есть любовь к алкоголю. Благодаря нейросетям она получила визуальное воплощение и новое, «зумерское» звучание.

Музыка и звук

Трек целиком собран в Suno v4.5. Текст остался старым, а звучание сгенерировали под современный индастриал и k-pop вайб. Липсинк не делали, потому что солиста не показывали, а образы напитков в кадре не поют.

Статичные кадры

  • Первые кадры сделаны в Kling.
  • Основная масса статики создана в Nano Banana Pro/2, местами использовался GPT-image 2.
  • Визуальную работу вели в Magnific (бывший Freepik), сцены организовывали в Spaces.

Оживление

  • Основной инструмент: Kling 2.5 и 3.0.
  • Часть сцен сделана в Seedance 2.0.
  • В последних сценах подключали Minimax H3.

Монтаж

Клип собирали в Final Cut Pro вручную. Попытки прикрутить AI-инструменты к сборке не дали цельного нейро-пайплайна для монтажа.

Время и бюджет

По календарю работа заняла около восьми месяцев, но с большими паузами: автор садился за проект раз в неделю или две, иногда раз в месяц. Чистого времени, по оценке, набралось бы примерно на полторы недели фултайма.

Бюджет по сути составили две годовые подписки: Kling (самая простая) и Magnific Premium+. Обе обошлись примерно от 150 до 180 долларов. В Magnific ушло около 100 000 кредитов (примерно 30%), в Kling около 30 000, выбирался весь месячный лимит. Suno крутили на бесплатных кредитах.

Что показательно

Работа растянулась больше чем на полгода, и за это время модели заметно подросли. Часть ранних генераций, сделанных на Kling 2 и первой Nano Banana, перед релизом полностью переделали на новых версиях. Самым хлопотным было добиться от видео ожидаемого поведения в кадре: на каждую сцену уходило по несколько генераций. Особенно тяжело шли города.

Цензура в AI

Самые пикантные кадры удалось получить ещё в начале, на старых версиях моделей с более мягкими ограничениями. Позже повторить их не давали. Например, перегенерировать «госпожу Водку» отказались Nano Banana, GPT и даже Seedream. Часть кадров появилась буквально по принципу «успел, пока разрешали».

Полную версию клипа можно посмотреть на YouTube.

Этот пост Вконтакте:

Ещё новости:

Появился словарь слов, которых ещё нет, но они скоро понадобятся.
Превращаем обычное фото в выразительный арт-постер с помощью нейросети.
Старый ноутбук MSI стал настенным сервером умного дома благодаря Claude.
Google Meet научился переводить речь на 63 языка в реальном времени.
В США компания Tau Robotics запустила подписку на домашних роботов-уборщиков!
Роботы с ИИ протыкают рыбам мозг ради вкуса: странный стартап Shinkei поддержал Питер Тиль.
Хоакин Феникс снялся в тизере умных очков Gentle Monster с Gemini от Google.
ИИ может выдавать разные результаты даже при одинаковом обучении: учёные нашли причину.
OpenAI добавила поддержку исходящих телефонных звонков в GPT-Live API.
Pydantic AI: как исключения ModelRetry и ToolFailed управляют поведением модели.