Evgeniy Shevchenko CRYPTORUN

Это прорыв в ИИ кино! Я посмотрел свежий 20-ти минутный фильм, который полностью сгенерирован нейросетями, под руководством людей. Высочайшее качество картинки, деталей, звука, анимации и соблюдение физики. 1️⃣ Живой съёмки не было. Каждый кадр, лица персонажей и речь сгенерированы - без декораций, камер и актёров перед объективом. 2️⃣ На 19 минут 49 секунд фильма пришлось около 41 100 ассетов. Это примерно 35 вариантов и заготовок на каждую секунду финального монтажа. 3️⃣ Это не фильм “из одного промпта”. Сценарий написал и поставил Malik Zenger, а над производством работали три generative directors, специалист по звуку и колорист. Монтаж проходил в пять этапов. 4️⃣ Для голосов создали “Voice Bible”. Описание тембра, регистра, темпа и манеры героя дословно добавляли в каждую генерацию, иначе голос начинал меняться. Анаморфный вид 2.39:1 аналогично “запекали” в изображения локаций. 5️⃣ Промпты и ассеты фильма открыты для просмотра. А встречающаяся цифра $1 млн - это призовой фонд фестиваля Higgsfield, а не бюджет ONEIRIC. Да, тут много кропотливой работы нескольких человек, и скорее всего, не один месяц работы. Но только вдумайтесь - никаких актеров, студий, каскадеров, согласований, аренд, костюмов, декораций, актеров дубляжа, свето-звукорежиссеров, да в целом 90% персонала из классического кино не задействованы! Безусловно, сделать свой фильм такого уровня можно, но нужны навыки и опыт, а так же достаточно хороший бюджет. Уверен что уже в 2027-ом, в кинотеатрах пойдут премьеры полностью ИИ сгенерированные фильмы. И у нас появится целая новая ветка, высококачественного нейрокино. Актеры живые и команды в большинстве своем не пострадают, ниша расширится, будет миксоваться, или будут использоваться раздельно, это не киноапокалипсис, это новый вектор развития. Официальный бюджет не раскрыт. Расчёт по количеству ассетов, тарифам генерации и работе команды даёт ориентир около $200 тыс., с возможным диапазоном $140–300 тыс. Посмотреть его можно тут.

🛩️Длительный перелет - отличное время выгрузить свои идеи и развернуть их, без рутинных отвлечений. Исписал заметки вдоль и поперек, будем реализовывать задуманное😻 Ваши клиенты тут

Как узнать, насколько ты нейро-задрот? Сделал за пару дней миниапку, чтобы узнать насколько ты крут в нейронках. Сколько у тебя закрыто проблем, скиллы, агенты, сколько бы ты потратил по API, сколько токенов прошло сквозь тебя. Все опенкод, никаких приватных данных, проверяемо. Инфо тянет по Клоду, Кодексу и Гемини. Всем кто хоть немного на вайбекоде, проверяйте свой левел: @VibeCoderSkillsBot

А это нормально, что Клод считает, что ноутбук уже его, а не мой?😅 Сначала соберу автономный контур — чтобы пятница не упиралась в мой ноутбук.

216 000 000 «шпионских» телевизоров 6 сентября Gamers Nexus вместе с независимыми исследователями выпустили расследование про телевизоры LG. Что нашли на флагманской OLED-модели: - микрофон остаётся включённым ещё 10–15 секунд после голосовой команды, а сказанное хранится текстом в логах прямо на телевизоре; - телевизор распознаёт всё, что вы смотрите, с любого входа, и отправляет в LG гигабайты таких данных в месяц; - он сканирует домашнюю сеть: в тесте нашёл 38 устройств и соседние Wi-Fi. LG всё отрицает, кроме сканирования сети. Его компания признала и назвала «стандартной функцией смарт-ТВ». И в этом она права: стандартной. Распознавание контента делают почти все производители, а за сбор без согласия уже платили штрафы. Кстати, 216 миллионов это не число пойманных за руку телевизоров. Это число, которым LG хвасталась перед рекламодателями. Так что в каком-то смысле честнее некуда 🙂 Теперь Apple. На свежей презентации часы научились постоянно слушать, что происходит вокруг. Нажал колёсико и получил текстом последние 15 секунд разговора. Включил Recap к вечеру часы сами составят выжимку твоих разговоров за день. Apple обещает, что звук не покидает часы. Но выжимки уходят в облако. То, о чём мечтал любой разведчик, теперь продаётся как удобство. Добавим к этому LLM, куда люди сами и добровольно сливают мысли, тревоги, планы, а иногда и пароли. Очки Meta, которые снимают. Телефоны. Машины, которые знают, где вы бываете. В чём риск на самом деле. Не в том, что кто-то «подслушает». А в том, что точный профиль человека позволяет собрать ему персональную реальность, пузырь, и медленно двигать внутри него мнение о чём угодно. Cambridge Analytica в 2016-м пыталась сделать это на данных 87 миллионов профилей. Насколько у неё получилось, спорят до сих пор. А модели с тех пор стали точнее на порядки — и такую манипуляцию мы, скорее всего, уже не заметим. И даже если вы сами соблюдаете цифровую гигиену, ваши родственники, соседи и собеседники, скорее всего, нет. Им уд