Улучшаемые навыки
Промпт-инжиниринг
Видеогенерация с помощью нейросетей
Работа с мультимодальными моделями
Кинематографическая композиция
Сторителлинг
Автоматизация контент-производства
JSON-структурирование
Консистентность персонажей
Управление движением камеры
Создание конвейеров видеовыпуска
Автоматизация промпт-инжиниринга
Инструменты
JSON
Kling
Veo 3
Seedance
Чему вы научитесь
01
Задавать в запросах ракурс, траекторию движения камеры, глубину резкости, характер освещения, мимику и жесты персонажей.
02
Разрабатывать сценарии для роликов 30–60 секунд по трёхактной структуре и «Пути Героя». Создавать сквозных персонажей с единой внешностью в разных сценах.
03
Применять Kling, Veo 3, Seedance и Wan на практике. Выбирать оптимальную нейросеть под конкретную задачу: рекламный ролик, объясняющее видео или нарративный контент.
04
Настроить контент-фабрику: стандартизировать промпты, автоматизировать рендеринг, встроить генерацию в рабочий пайплайн. Создавать несколько готовых роликов в день без потери качества.
Программа курса
01
Архитектура видеопромпта
Почему текстовые промпты дают непредсказуемый результат. Проблема «метода угадывания».
Структурированный промптинг: промпт как набор данных, а не художественный текст.
JSON как единый язык для Veo 3, Sora, Kling, Seedance и других моделей.
Основные поля JSON для видео: сцена, персонажи, окружение, стиль, движение камеры, освещение, звук
Ключевые поля запроса: сцена, персонажи, окружение, стиль, движение камеры, свет, звук.
Почему топовые модели лучше «понимают» английский — и как это использовать.
Чем видеопромпт принципиально отличается от промпта для генерации изображений.
Практика:
Разбор готовых JSON-промптов для реклама, нарратив, музыкальный клип.
Создание своего JSON-промпта для видео 8-10 секунд.
02
Продвинутый промпт-инжиниринг
Многосценарные запросы: разделение видео на отдельные JSON-блоки.
Консистентность персонажей: жёсткие требования к идентичности описаний в каждой сцене.
Диалоги в ИИ-видео: синхронизация текста, эмоций и тайминга.
Управление темпом: длительность кадров, ритм монтажа, смена планов.
Сравнение генераторов: как Kling, Veo 3, Seedance и Wan по-разному интерпретируют один и тот же промпт.
Практика:
Разработка мультисценарного JSON-промпта (3–4 сцены) для 30-секундного видео.
Обеспечение консистентности персонажа между всеми сценами.
Генерация, анализ ошибок, поиск точек потери консистентности.
Рефакторинг промпта по итогам тестовой генерации.
03
Композиция и работа камеры
Основы кадростроения: правило третей, глубина резкости, баланс композиции, цветовая гамма.
Описание движений камеры в промптах: панорама, тревелинг, кран, стедикам.
Ракурсы и планы: крупный, средний, общий, нижняя/верхняя точка, POV-кадр.
Как генераторы интерпретируют кинематографическую терминологию.
Адаптация приёмов из классического кино для промптов.
Практика:
Разбор 5 эталонных кинокадров и создание промптов для их воссоздания.
Генерация одного сценария с трёх разных ракурсов.
Сравнительный анализ: какие ракурсы работают в ИИ, а какие требуют доработки.
«Путь Героя» для короткого формата: 12 этапов, сжатых до 30–60 секунд.
Трёхактная структура: завязка, кульминация, развязка — в условиях AI-генерации.
Эмоциональная арка персонажа: как закладывать её в JSON-запрос.
Крючок: сценарий первых 3 секунд, которые удерживают внимание.
Что ИИ делает хорошо, а что пока не умеет — фокус на сильных сторонах генерации.
Практика:
Разбор успешных AI-короткометражек из топ-чартов.
Написание промпта для 30-секундного видео по структуре «Пути Героя».
Защита концепции перед группой.
05
Обзор и сравнение генераторов
Сравнительный анализ Kling, Veo 3, Seedance, Wan: цена, скорость, качество, жанровые специализации.
Выбор генератора под задачу: реклама, нарратив, эксплейнер, соцсети.
Практика:
Генерация одного промпта в 3–4 моделях.
Сравнительный анализ: качество, соответствие промпту, артефакты.
06
Глубокая работа с генераторами
Image-to-Video: создание первого кадра и его анимация.
Функции согласованности: эталонные персонажи, перенос стиля, перенос персонажа.
Звук в ИИ-видео: озвучка, саунд-дизайн, синхронизация губ.
Стратегии работы с длинными видео.
Практика:
Создание персонажа (изображение → видео) с сохранением консистентности через несколько сцен.
Перенос персонажа между сценами.
Генерация видео со звуковым сопровождением.
Отработка сложных сцен: взаимодействие с объектами, спецэффекты.
07
Первый кадр и консистентность персонажей
Почему первый кадр критичен для всего видео.
Инструменты для генерации изображений.
Правила консистентности: одинаковое описание персонажа во всех промптах.
Как решать проблему «ИИ забывает лицо персонажа».
Практика:
Создание персонажа в 3 стилях: реалистичный, аниме, 3D.
Генерация одного персонажа в разных позах и ракурсах.
Создание первого кадра и его анимация через Image-to-Video.
Полный цикл: изображение → промпт → видео с тем же персонажем.
08
Промышленное производство видео
Контент-завод: системное производство видео на потоке.
Архитектура конвейера: сценарий → промпт → генерация → монтаж → публикация.
Промпт-шаблоны и библиотеки: создание системы многократного использования.
Кейсы: как бренды и медиа масштабируют ИИ-видео.
Практика:
Создание шаблона промпта для серии видео (5+ роликов).
Разработка мини-конвейера: 3 видео за 30 минут по одному сценарию.
Финальная презентация: каждый студент показывает своё лучшее видео и рассказывает о конвейере.
Групповая обратная связь и рекомендации по доработке.
09
Итого на курс 16 ака. ч.: теория — 7,5 ак. ч. (47%), практика — 8 ак. ч.(53%)
Видео
Для кого
Руководитель проекта
Бизнес-аналитик
Маркетолог
Предварительная подготовка
Уверенное владение ПК, базовое знакомство с генеративными нейросетями (необязательно, но приветствуется), английский язык на уровне чтения технических описаний для работы с оригинальными интерфейсами генераторов.
Расписание курсов
Курс проводят
Коротеев Иван
Специалист в области искусственного интеллекта и цифровых продуктов
О тренере
ИИ/ИТ project lead с 13-летним стажем работы в корпоративных ИТ-системах и годом на AI/GenAI-инициативах. Иван ведет проекты от идеи, требований и пилота до внедрения, масштабирования, передачи в production/support и защиты результатов перед стейкхолдерами.
Сильная комбинация: управление кросс-функциональными командами, архитектурное мышление, практическое применение LLM/AI-инструментов, подготовка executive-презентаций и коммуникация с бизнес-пользователями..
Публичные выступления по ИИ:
- Федеральный лектор Российского общества «Знание» по теме искусственного интеллекта; более 50 выступлений по AI, технологиям и практическому применению AI.
-
TEDx speaker на русском и английском; опыт презентаций для широкой и профессиональной аудитории.
-
Преподавал курс по AI для взрослых в рамках нацпроекта «Кадры».
-
Выступал на английском языке на SEPIP 2025 в Анкаре с докладом «AI Trends in Industrial and Agentic AI».
-
Финалист федерального конкурса «Лига Лекторов»; автор статей на Habr и InfoStart.
-
МПГУ, ассистент / старший преподаватель: преподавание на английском совместно с University of London.
