По мотивам вчерашнего поста о ai-воркшопе для команды МТС Банка показываю весь трек, который позволяет при высочайшей степени управляемости сокращать производство 3D моушена в рамках заданного стиля до считанных минут.
Статика генерировалась в Flux с натренированной лорой, в качестве воркспейса использовался Phygital Plus, модель внутри клода, которая по mcp сама собирала блокинг в блендере — sonnet 5, сам моушен генерировался в seedance 2.
Трек, который практически полностью исключает ручную сборку. По этой цепочке будут развиваться в ближайшее время новые агентсткие связки языковых моделей, графическиих и видео моделей и спецхардовых редакторов.
[Рекламная интеграция]
В ритейле баннер редко упирается в идею. Он упирается в Shutterstock: нужный ракурс, вырезанный фон, чужие тени. Каждый кадр — отдельно, руками.
X5 собрали один пайплайн: товар встаёт в новую сцену, не меняя форму и цвет. Маскоты через LoRA воспроизводятся в любом контексте без отдельной отрисовки. Обращений к стокам стало в 3 раза меньше, сложные креативы идут вдвое быстрее. Ситуативный контент — реакция на тренд или акцию — собирается за часы, а не за неделю.
40–50% digital-контента уже идёт через ИИ. Это не эксперимент отдела инноваций. Это фабрика, которая успевает за соцсетями.
Как устроен пайплайн и что сказали в X5 Tech про цикл «дни и недели → часы» — заполните форму и получите pdf-кейс.
реклама — 2Vtzqwk4kXe
Доброй ночи, господа
Мы тут с Максом Кукушкиным @controlmax записали подкаст.
Для тех кто не в курсе, наш срач с Артемом Мальгиным был почти год??? назад.
Продолжение вас ждет по ссылке.
https://youtu.be/JliTFtf4sNU
Кто сильнее? Арнольд Шварцнейгер или Сильвестор Сталонне? Терминатор или робокоп? Нано банана или GPT image 2.5?
Дошли руки наконец досконально сравнить эти две модели на контекстном редактировании. И вот, что я заметил:
Во-первых нужно заметить, что Open AI дропнул свою флагманскую графическую модель 2.5 в двух версиях: sunburst и flare, по уже привычной логике: sunburst — полнофункциональная версия, flare — более быстрая и урезанная. Поэтому я сравнивал привычную рабочую лошадку nano banana 2 и свежедропнутую gpt image 2.5 в версии sunburst.
Ключевое отличие тут конечно в степени контроля и управляемости. Банана отрабатывает намного точнее текстовые запросы. Лучше слушается промта, особенно если использовать синонимичные повторяющиеся конструкции в промте. Санберст сильнее галюционирует и часто додумывает что-то от себя. И это бывает как на руку так и одновременно нет. Когда например нужно соединить в единую эклектику несколько стилевых слоев, банана стопорится и выдает посредственный результат, а санберст очень круто миксуем стили и эти же стили через референсное поле намного качественнее передает на последующие генерации. В этом плане санберст напомнил мне Reve.
При работе с текстурами санберст часто так же выдает отсебятину. Ей сложно передать текстуру один в один, она так и наровит сделать материал чуть насыщеннее, чуть контрастнее, чуть жирнее. Этим всегда грешил seedream, в этом они схожи с флагманом gpt. Банана же практически безукоризненно отрабатывает текстуры, особенно если использовать референсы текстур плюс дополнительно описывать из в промте.
То же самое касается и освещения. Если управлять освещением через дефрагментированное описание света из того же gpt 5 mini, то санберст выдает достаточно своевольную интерпритацию этого света, банана же максимально близка к ожидаемому результату.
Итог. Не смотрня на запредельно высокую цену, весь хайп и шум вокруг санберста, чуваки из open ai не смогли сделать "убийцу нанобананы", гугловская старушка пр