Создайте новое будущее с нашими решениями
Тенденции в области редактирования видео с помощью ИИ в 2025 году
“
В этой статье вы узнаете об ИИ-трендах в видеомонтаже: генерации и редактировании по тексту, агентных помощниках, чат-интерфейсах, долгой памяти видео, zero-shot-правках, аватарах и интерактивном повествовании, а также практических инструментах 2025.
1. Мультимодальные LLM для редактирования видео
Современные видеоинструменты всё чаще используют мультимодальные большие языковые модели (LLM) и связанные методы ИИ, чтобы понимать видео и создавать его по текстовым подсказкам. Генерация видео по тексту заметно продвинулась — модели вроде Gen-2 и Gen-3 от Runway умеют делать короткие ролики только по описанию на естественном языке [ar5iv.org, twelvelabs.io]. Например, модель Gen-3 Alpha от Runway (запущенная в середине 2025 года) показала большие улучшения в чёткости и движении, создаёт разные 4-секундные видео по тексту и позволяет делать «воображаемые переходы» между сценами [runwayml.com]. Исследователи из Meta представили MovieGen — базовую модель с трансформерами в стиле LLaMA для генерации видео по тексту, что показывает переход от диффузионных моделей к крупным трансформерам, специально обученным для видео [twelvelabs.io]. В этих системах язык используется как вход для создания видео, и видео становится равноправной модальностью рядом с текстом.
Помимо генерации, развивается редактирование видео по тексту. ИИ уже может понять текстовую команду и применить правки к существующему ролику (например, поменять стиль, цвета или объекты в кадре). Один из примеров — Tune-A-Video: он дообучает уже готовую диффузионную модель для изображений так, чтобы менять данное видео по текстовой подсказке и сохранять согласованность между кадрами [ar5iv.org]. Исследовательские системы вроде VideoGrain идут дальше и дают тонкий контроль: это метод без дообучения, который позволяет менять в видео конкретные объекты или части по тексту (на уровне класса, конкретного экземпляра или части), управляя вниманием модели, и достигает передовых результатов по точному попаданию текста в нужные области [openreview.net]. Это значит, что можно, например, описать «поменять красную машину на синюю», и модель сама найдёт и поправит именно этот объект без повторного обучения. Ещё один интересный конвейер — RACCooN (ICLR 2025): он автоматически создаёт подробный текстовый абзац-описание исходного видео и позволяет пользователю уточнить этот текст, чтобы направить правку. Он поддерживает удаление или добавление объектов, а затем применяет эти изменения с помощью диффузионной модели — получается система «видео → абзац → видео» [openreview.net]. Комбинируя понимание и генерацию, RACCooN показывает, как описание на основе LLM упрощает сложные правки: пользователи меняют текст сцены, а ИИ выполняет визуальные изменения.
Мультимодальные LLM также используются для генерации кода или инструкций для программ монтажа. Показательный пример — AutoVFX [arxiv.org]: система берёт исходное видео и текстовую команду (например, «сделать так, чтобы машина разлетелась на бабочек») и автоматически создаёт визуальный эффект. Она использует LLM, чтобы написать код или скрипты для 3D-движка (например, Blender) на основе текста, объединяя это с нейронным рендерингом и физическим моделированием [arxiv.org]. В результате получается правдоподобный эффект, так как ИИ действует как художник по эффектам: описывает кодом задумку и потом рендерит её. Это показывает, как LLM может быть «мозгом», который связывает намерения в словах с низкоуровневыми видеопреобразованиями. В целом тенденция идёт к управлению видео через язык — будь то прямая генерация по подсказке, редактирование сцены по тексту или использование LLM для организации эффектов и переходов. Генеративный ИИ теперь позволяет создавать и менять видео простыми описаниями, снижая порог входа для создания контента.
Помимо генерации, развивается редактирование видео по тексту. ИИ уже может понять текстовую команду и применить правки к существующему ролику (например, поменять стиль, цвета или объекты в кадре). Один из примеров — Tune-A-Video: он дообучает уже готовую диффузионную модель для изображений так, чтобы менять данное видео по текстовой подсказке и сохранять согласованность между кадрами [ar5iv.org]. Исследовательские системы вроде VideoGrain идут дальше и дают тонкий контроль: это метод без дообучения, который позволяет менять в видео конкретные объекты или части по тексту (на уровне класса, конкретного экземпляра или части), управляя вниманием модели, и достигает передовых результатов по точному попаданию текста в нужные области [openreview.net]. Это значит, что можно, например, описать «поменять красную машину на синюю», и модель сама найдёт и поправит именно этот объект без повторного обучения. Ещё один интересный конвейер — RACCooN (ICLR 2025): он автоматически создаёт подробный текстовый абзац-описание исходного видео и позволяет пользователю уточнить этот текст, чтобы направить правку. Он поддерживает удаление или добавление объектов, а затем применяет эти изменения с помощью диффузионной модели — получается система «видео → абзац → видео» [openreview.net]. Комбинируя понимание и генерацию, RACCooN показывает, как описание на основе LLM упрощает сложные правки: пользователи меняют текст сцены, а ИИ выполняет визуальные изменения.
Мультимодальные LLM также используются для генерации кода или инструкций для программ монтажа. Показательный пример — AutoVFX [arxiv.org]: система берёт исходное видео и текстовую команду (например, «сделать так, чтобы машина разлетелась на бабочек») и автоматически создаёт визуальный эффект. Она использует LLM, чтобы написать код или скрипты для 3D-движка (например, Blender) на основе текста, объединяя это с нейронным рендерингом и физическим моделированием [arxiv.org]. В результате получается правдоподобный эффект, так как ИИ действует как художник по эффектам: описывает кодом задумку и потом рендерит её. Это показывает, как LLM может быть «мозгом», который связывает намерения в словах с низкоуровневыми видеопреобразованиями. В целом тенденция идёт к управлению видео через язык — будь то прямая генерация по подсказке, редактирование сцены по тексту или использование LLM для организации эффектов и переходов. Генеративный ИИ теперь позволяет создавать и менять видео простыми описаниями, снижая порог входа для создания контента.
2. Автоматизация редактирования на основе агентов
Ещё одна заметная тенденция — использование интеллектуальных агентных систем для автоматизации или помощи в видеомонтаже. Вместо того чтобы вручную делать каждый склейку или эффект, создатели могут опираться на ИИ‑«копилотов», которые понимают цели монтажа и выполняют задачи. Такие агенты обычно соединяют LLM (для рассуждений и следования инструкциям) с API инструментов или специализированными моделями (для реальных операций монтажа). Например, разработчики сделали прототипы процессов, где LLM планирует монтаж и по очереди вызывает разные инструменты — фреймворк Promptflow от Microsoft использовали, чтобы собрать «генеративный видеоредактор», который смешивает подсказки для LLM с кодом, по сути создавая ориентированный ациклический граф шагов монтажа, которым управляет LLM [makeartwithpython.com]. В одном эксперименте редактор принимал высокоуровневые входные данные (например, тему или план истории), а LLM генерировала сценарий, подбирала или создавала визуальные материалы и собирала финальное видео, рассматривая создание видео как программный конвейер, а не ручной монтаж на шкале времени [makeartwithpython.com]. Такой ИИ‑агент берёт на себя скучные части работы (например, поиск подходящих изображений, нарезку под сценарий), а человек контролирует творческое направление.
На практике агенты автоматизации уже экономят время создателям, выполняя отдельные подзадачи монтажа. Например, ИИ делает разбиение на сцены и выделение лучших моментов. Инструменты вроде Chopcast используют ИИ, который просматривает видео и выбирает ключевые фрагменты, автоматически делая нарезки из длинного материала [chopcast.io]. Агент просеивает часы материала, чтобы найти важные моменты, используя методы машинного обучения для выделения, скорее всего, увлекательных отрезков [chopcast.io]. Это заменяет ручной просмотр по кадрам — агент по сути работает как помощник редактора и предлагает варианты нарезки. Похожим образом генераторы коротких роликов (например, Opus Clip или Vidyo.ai) выбирают лучшие фрагменты из подкаста или вебинара и перерабатывают их под соцсети. Такие сервисы часто используют языковые модели для анализа расшифровок и выбора удачных цитат или сцен, затем автоматически кадрируют и добавляют субтитры. Агентный подход проявляется и в «умных» функциях в популярных программах: например, контекстное выделение и авто‑кадрирование у Adobe используют ИИ, чтобы находить объект и держать его в кадре под разные соотношения сторон, а «Кинематографический режим» на iPhone применяет машинное обучение, чтобы автоматически переводить фокус между объектами без вмешательства пользователя. Все эти примеры показывают, как агенты берут на себя задачи, которые обычно требуют внимания монтажёра.
Более продвинутое видение — это агент монтажа, который выполняет многошаговые задачи по общим указаниям. Работы вроде AutoVFX можно рассматривать как агента, который читает инструкцию, пишет код и запускает цепочку операций (3D‑реконструкция, симуляция, рендеринг), чтобы получить нужный эффект [arxiv.org]. Мы уже видим первые шаги к агентам, которые работают с профессиональными редакторами: например, через скриптовый API LLM получает команду («убрать тишину и добавить кроссфейды») и управляет программой, чтобы выполнить эти действия. Хотя сейчас это в основном эксперименты, компании вроде Adobe и Blackmagic изучают помощь на базе ИИ. Мы ожидаем, что будущие видеоредакторы будут идти со встроенными ИИ‑агентами, которые рекомендуют правки, автоматизируют рутинные нарезки, подсказывают эффекты и даже дают творческие идеи в реальном времени. В 2025 году закладывается основа с помощью специализированных агентов, которые решают узкие задачи (нарезка, согласование цвета, визуальные эффекты и т. д.), что приближает нас к ситуации, где монтажёр сможет передавать целые части процесса ИИ‑ассистенту.
На практике агенты автоматизации уже экономят время создателям, выполняя отдельные подзадачи монтажа. Например, ИИ делает разбиение на сцены и выделение лучших моментов. Инструменты вроде Chopcast используют ИИ, который просматривает видео и выбирает ключевые фрагменты, автоматически делая нарезки из длинного материала [chopcast.io]. Агент просеивает часы материала, чтобы найти важные моменты, используя методы машинного обучения для выделения, скорее всего, увлекательных отрезков [chopcast.io]. Это заменяет ручной просмотр по кадрам — агент по сути работает как помощник редактора и предлагает варианты нарезки. Похожим образом генераторы коротких роликов (например, Opus Clip или Vidyo.ai) выбирают лучшие фрагменты из подкаста или вебинара и перерабатывают их под соцсети. Такие сервисы часто используют языковые модели для анализа расшифровок и выбора удачных цитат или сцен, затем автоматически кадрируют и добавляют субтитры. Агентный подход проявляется и в «умных» функциях в популярных программах: например, контекстное выделение и авто‑кадрирование у Adobe используют ИИ, чтобы находить объект и держать его в кадре под разные соотношения сторон, а «Кинематографический режим» на iPhone применяет машинное обучение, чтобы автоматически переводить фокус между объектами без вмешательства пользователя. Все эти примеры показывают, как агенты берут на себя задачи, которые обычно требуют внимания монтажёра.
Более продвинутое видение — это агент монтажа, который выполняет многошаговые задачи по общим указаниям. Работы вроде AutoVFX можно рассматривать как агента, который читает инструкцию, пишет код и запускает цепочку операций (3D‑реконструкция, симуляция, рендеринг), чтобы получить нужный эффект [arxiv.org]. Мы уже видим первые шаги к агентам, которые работают с профессиональными редакторами: например, через скриптовый API LLM получает команду («убрать тишину и добавить кроссфейды») и управляет программой, чтобы выполнить эти действия. Хотя сейчас это в основном эксперименты, компании вроде Adobe и Blackmagic изучают помощь на базе ИИ. Мы ожидаем, что будущие видеоредакторы будут идти со встроенными ИИ‑агентами, которые рекомендуют правки, автоматизируют рутинные нарезки, подсказывают эффекты и даже дают творческие идеи в реальном времени. В 2025 году закладывается основа с помощью специализированных агентов, которые решают узкие задачи (нарезка, согласование цвета, визуальные эффекты и т. д.), что приближает нас к ситуации, где монтажёр сможет передавать целые части процесса ИИ‑ассистенту.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
3. Интерфейсы для редактирования видео на основе беседы
По мере того как ИИ лучше понимает язык, важной тенденцией становятся чат‑интерфейсы для монтажа, где создатели взаимодействуют с системой через обычный диалог. Вместо сложных меню пользователи описывают намерение в чате, а ИИ понимает и применяет правки. Этот подход опирается на популярность разговорных ИИ (вроде ChatGPT), соединяя их с командами для видеомонтажа. Показательный пример — Chat Video Editor от Ourea AI, запущенный в начале 2025 года: он позволяет создавать и редактировать видео через консоль чата [streetinsider.com]. С простыми командами вроде «make video by Amazon link» система получает изображения и клипы товара и автоматически собирает промо‑ролик примерно за минуту [streetinsider.com]. Интерфейс чата поддерживает и функции вроде /faceswap (замена лица в видео по образцу) или автоматический перевод и дубляж на другие языки [streetinsider.com]. Это делает возможными сложные правки, которые обычно требуют подготовки, — достаточно попросить ИИ, и порог входа для новых пользователей заметно снижается. Идея в том, чтобы позволить использовать обычный язык вместо кропотливых ручных действий [streetinsider.com].
Появляются и исследовательские прототипы чат‑редакторов. В конце 2025 года исследователи представили Video Editing Chatbot (VEC), который умеет выполнять мультимедийные правки через диалог: пользователь по шагам уточняет задачу в чате, а бот понимает запросы и применяет изменения. Например, можно сказать «сделай фон более размытым» или «вставь изображение кота на отметке 0:30», и чатбот выполнит эти правки. Такие системы соединяют зрительные модели (чтобы находить части видео) с LLM (чтобы вести диалог и переводить запросы в действия). По сути это виртуальный ассистент‑монтажёр, с которым мы общаемся. Видны и ранние связки общих чат‑ИИ с монтажом: некоторые создатели используют плагины или скрипты на базе ChatGPT, чтобы помогать в задачах (например, составить план монтажа или написать выражение для After Effects). Пока это неглубокая интеграция, но направление ясно: будущие редакторы могут получить окно чата, где мы попросим «вырежь все сцены с Джоном и собери их под фоновую музыку», и ИИ это сделает.
Даже крупные платформы добавляют управление на естественном языке. Adobe показывала функции, где можно находить объекты или эпизоды по тексту (например, «найди кадры с аплодисментами», чтобы быстро перейти к нужным сценам). В редакторе Runway есть текстовые подсказки для применения стилистических эффектов к клипам. Тенденция переносит привычную модель чатбота в творческие инструменты: монтаж превращается в разговор. Это удобно для непрофессионалов — вместо изучения инструкций они просто говорят редактору, что нужно. Появляется и возможность пошаговой доводки: пользователь говорит «переход слишком быстрый, замедли немного», и чат‑редактор на лету подстраивает результат. К апрелю 2025 года чат‑управление монтажом ещё на ранней стадии (встречается в новых инструментах и лабораториях), но есть потенциал роста. Уже видно, как разговорный интерфейс вместе с агентом‑редактором делает видеосоздание более понятным и простым [streetinsider.com]. В итоге интеграция чат‑интерфейсов и LLM с видеомонтажом делает процесс похожим на взаимодействие с умным помощником: мы формулируем задачу — система выполняет.
Появляются и исследовательские прототипы чат‑редакторов. В конце 2025 года исследователи представили Video Editing Chatbot (VEC), который умеет выполнять мультимедийные правки через диалог: пользователь по шагам уточняет задачу в чате, а бот понимает запросы и применяет изменения. Например, можно сказать «сделай фон более размытым» или «вставь изображение кота на отметке 0:30», и чатбот выполнит эти правки. Такие системы соединяют зрительные модели (чтобы находить части видео) с LLM (чтобы вести диалог и переводить запросы в действия). По сути это виртуальный ассистент‑монтажёр, с которым мы общаемся. Видны и ранние связки общих чат‑ИИ с монтажом: некоторые создатели используют плагины или скрипты на базе ChatGPT, чтобы помогать в задачах (например, составить план монтажа или написать выражение для After Effects). Пока это неглубокая интеграция, но направление ясно: будущие редакторы могут получить окно чата, где мы попросим «вырежь все сцены с Джоном и собери их под фоновую музыку», и ИИ это сделает.
Даже крупные платформы добавляют управление на естественном языке. Adobe показывала функции, где можно находить объекты или эпизоды по тексту (например, «найди кадры с аплодисментами», чтобы быстро перейти к нужным сценам). В редакторе Runway есть текстовые подсказки для применения стилистических эффектов к клипам. Тенденция переносит привычную модель чатбота в творческие инструменты: монтаж превращается в разговор. Это удобно для непрофессионалов — вместо изучения инструкций они просто говорят редактору, что нужно. Появляется и возможность пошаговой доводки: пользователь говорит «переход слишком быстрый, замедли немного», и чат‑редактор на лету подстраивает результат. К апрелю 2025 года чат‑управление монтажом ещё на ранней стадии (встречается в новых инструментах и лабораториях), но есть потенциал роста. Уже видно, как разговорный интерфейс вместе с агентом‑редактором делает видеосоздание более понятным и простым [streetinsider.com]. В итоге интеграция чат‑интерфейсов и LLM с видеомонтажом делает процесс похожим на взаимодействие с умным помощником: мы формулируем задачу — система выполняет.
4. Новые парадигмы и концептуальные сдвиги
Глубокие сдвиги в подходе к монтажу и созданию видео под влиянием возможностей ИИ:
- Понимание длинных видео и память: модели ИИ всё лучше понимают длинные ролики целиком, и это меняет рабочие процессы монтажа. Раньше, чтобы разобраться с большим материалом (например, 2‑часовой сырым видео), приходилось вести ручные заметки или резать его на части. Теперь базовые видеоязыковые модели могут «съедать» и понимать длинные видео, удерживая своего рода память о содержимом. Стартапы вроде Twelve Labs и другие говорят о «GPT для видео» — моделях, которые умеют делать подписи, пересказывать и отвечать на вопросы о содержании видео на уровне всего материала [twelvelabs.io]. Это значит, что ИИ может разобрать целый фильм и выделить ключевые повороты сюжета или запомнить, что «синяя машина появляется в нескольких сценах». Для монтажёров такое понимание длинного видео даёт умный поиск и контроль целостности. Например, ИИ‑ассистент может автоматически заметить отсылки в истории или проверить, что вводный план по настроению совпадает с поздней сценой. Он также может собрать черновой монтаж или раскадровку, понимая исходный материал и выбирая лучшие дубли для каждой сцены по сценарию. Эта идея постоянной памяти в ИИ для монтажа связана и с версионированием и итерациями — ИИ может отслеживать правки и решения по всей временной шкале, почти как напарник, который помнит каждую деталь.
- Монтаж без дообучения и генеративные правки: ИИ приносит в монтаж подход «zero‑shot», когда новые эффекты и изменения применяются без отдельного обучения под каждое видео. Ранние решения часто требовали тренировки на конкретном ролике или ручного маскирования; теперь общие модели могут применять преобразования на лету. Упомянутая работа VideoGrain — как раз «zero‑shot»: она делает очень точечные правки по текстовым подсказкам без дополнительной подгонки под видео [openreview.net]. Аналогично, генеративные инструменты Runway позволяют мгновенно навешивать стиль или эффект на весь ролик (например, превратить дневную сцену в закат, просто написав «закатный свет»). Ещё один сдвиг — генеративные переходы и заполняющие фрагменты. Вместо стандартных вайпов или статичного b‑roll можно просить ИИ создать промежуточные кадры или мини‑сцены, чтобы связать два плана визуально и логично. Например, если есть скачок в записи, генеративная модель может сделать короткий переход (скажем, пролёт по CGI‑пейзажу), чтобы сгладить стык. Попытки Adobe добавить генеративное видео прямо в Premiere Pro намекают на это — за счёт интеграции моделей от OpenAI, Runway и др. монтажёры могут продлевать видео за пределы исходных кадров или вставлять полностью новые ИИ‑сгенерированные планы, чтобы закрывать пустоты [ar5iv.org]. Это переход от монтажа только снятого к монтажу плюс создание того, что не снимали. С диффузионными моделями и GAN граница между монтажом и спецэффектами размывается: монтажёры могут «вызывать» новые визуальные элементы с помощью ИИ, а не искать всё в исходном материале.
- Персональные аватары и синтетические актёры: рост числа ИИ‑созданных людей меняет производство видео. Всё чаще используют виртуальных аватаров вместо реальных ведущих — особенно в корпоративных роликах, обучении и локализации. Сервисы вроде Synthesia, HeyGen и D‑ID позволяют сделать персональный цифровой аватар (часто фотореалистичную говорящую голову), который произнесёт любой текст. Это значит, что один создатель может выпускать видео с «собой» на разных языках и в разных стилях, не выходя к камере. К середине 2025 года технология продвинулась и требует минимум входных данных: например, Microsoft VASA‑1 берёт одну статичную фотографию человека и аудиофайл и генерирует видео с реалистичной мимикой и движениями головы [ar5iv.org]. За один подход фотография превращается в полноценного аватара в движении. Похоже и у ByteDance (владельца TikTok): показан интерактивный ИИ‑аватар, который не только произносит заготовленный текст, но и умеет слушать и отвечать в реальном времени с уместными визуальными реакциями (например, кивает, «прислушивается») для диалога из нескольких реплик [ar5iv.org]. Такая интерактивность намекает на виртуальных ИИ‑ведущих или инфлюенсеров, которые умеют вовлекать зрителей. Сдвиг здесь в том, что актёры и ведущие не обязаны быть людьми в момент записи — это могут быть синтетические персонажи, созданные ИИ под задачи человека или бренда. Мы видим ранние применения в учебных роликах (виртуальные преподаватели), маркетинге (виртуальные спикеры) и развлечениях (голографические выступающие). Для монтажа это значит, что материал можно генерировать: вместо съёмки человека на площадке можно сгенерировать свой аватар на любом фоне одним кликом. Появляются и новые творческие приёмы: можно править сцену, добавляя в неё ИИ‑персонажа (например, вставить вымышленного аватара камео в реальное видео). Инструменты для плавного смешивания таких аватаров становятся лучше, и вставка или замена ИИ‑людей превращается в обычный шаг монтажа. Персональные аватары делают создание контента очень масштабируемым — один человек может выпускать десятки роликов с разными видами и языками, опираясь на своего ИИ‑двойника.
- Интерактивное и генеративное повествование: новый взгляд — считать видео не фиксированным, а гибким и настраиваемым. С помощью ИИ создатели исследуют ролики, которые меняются в зависимости от зрителя или контекста — по сути, параметрическое видео. Блог Make Art with Python сформулировал эту идею так: «А что, если вместо одного статичного финального артефакта у нас будет генератор, который рендерит видео под каждого зрителя?» [makeartwithpython.com]. В такой модели готовый проект — это не один файл MP4, а генеративная программа, которая может выдавать варианты. Например, интерактивный фильм может менять сцены или концовки по выбору зрителя, а маркетинговый ролик — автоматически подставлять имя зрителя или его ближайший магазин. Эту концепцию подпитывают все предыдущие тренды — раз ИИ понимает содержание и может на лету генерировать визуал, «видео» становится больше похоже на гибкий код. Мы видим ранние признаки этого в персонализированной рекламе (где ИИ меняет товары или текст в шаблоне ролика под аудиторию) и в виртуальном производстве (где фоны генерируются в реальном времени). Пока в 2025 году это ещё экспериментально, но такой сдвиг может переопределить монтаж: создатели могут публиковать не статичный финальный вариант, а ИИ‑управляемый опыт, где основная работа — спроектировать систему планов и правил, которые ИИ будет варьировать, а не одну линейную последовательность. Короче, ИИ расширяет понятие «монтировать» видео — сюда входит и создание условий, когда и как показывается содержимое, а не только линейная расстановка.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
5. Применение в реальной жизни и инструменты
К апрелю 2025 года многие из этих тенденций уже дошли до профессиональных и массовых инструментов, что показывает реальное влияние ИИ на монтаж:
- Adobe Premiere Pro (профессиональный) — Adobe начала встраивать генеративный ИИ в стандартные инструменты отрасли. В 2025 году объявлены новые функции в Premiere, которые подключаются к моделям OpenAI, Runway и других [ar5iv.org]. Монтажёры могут использовать текстовые подсказки, чтобы продлить длительность ролика (например, сгенерировать кадры для удлинения плана) или убрать и добавить объекты в сцене через импейтинг — прямо на таймлайне [ar5iv.org]. Текстовый монтаж в Premiere (появившийся раньше) расшифровывает видео и позволяет резать или искать по репликам, а теперь генеративный ИИ идёт дальше и создаёт контент по запросу. Это приносит передовые методы ИИ прямо в рабочие процессы: редактор может набрать «замени небо на закат», и получить правдоподобный результат, не выходя из Premiere. Adobe After Effects также получает выгоду от ИИ через инструменты вроде Content‑Aware Fill for Video (автоматическое удаление объектов) и новые генеративные эффекты на базе Firefly AI. Цель — ускорить пост‑продакшн: задачи, которые раньше требовали часов маскинга или пересъёмок, теперь выполняются за секунды с подсказками ИИ.
- Runway ML (полупрофессиональный) — Runway стал заметным игроком в ИИ‑монтаже для создателей и художников. Платформа даёт набор генеративных инструментов для видео: Gen‑1 позволяет стилизовать существующие ролики по текстовой подсказке или референс‑картинке (по сути «текст‑к‑стилю» для видео), а Gen‑2 предлагает полную генерацию видео по тексту — можно сделать новый клип с нуля [arxiv.org]. Эти возможности применяются от музыкальных клипов до концепт‑арта. К 2025 году исследования Runway по Gen‑3 (выше качество, длиннее клипы) и функции вроде Motion Brushes (выборочно применять движение/эффекты через ИИ) показывают расширение инструментов для создания контента [twelvelabs.io]. Появились и «Generative VFX»‑интеграции — связка генерации ИИ с такими инструментами, как Unreal Engine, для большего контроля [twelvelabs.io]. Runway демонстрирует, как новое поколение редакторов меньше опирается на ручной таймлайн и больше — на модели ИИ для создания и изменения визуала. Интерфейс позволяет описывать задумку текстом, настраивать параметры вроде «неожиданность ↔ стабильность» и получать результаты, которые обычно требовали команды специалистов по эффектам.
- Descript (полупрофессиональный/массовый) — Descript принёс массовому рынку монтаж видео и аудио через текст, обращаясь с видео как с текстовым документом. ИИ расшифровывает ролик, после чего можно редактировать, удаляя или переписывая слова — видео режется соответственно. Функция Overdub использует ИИ для клонирования голоса и позволяет вставлять новые слова голосом говорящего. С такими возможностями задачи вроде удаления слов‑паразитов или исправления оговорки становятся столь же простыми, как правка в текстовом редакторе. К 2025 году многие ютуберы и подкастеры используют Descript как основной инструмент, потому что он автоматизирует рутину (сокращает паузы, добавляет субтитры) с помощью ИИ. Это пример того, как ИИ создаёт «модальные» интерфейсы — можно работать через текст или звуковые волны, а ИИ синхронизирует дорожки. Descript также добавляет инструменты Creative AI (на базе GPT‑4 и др.), чтобы предлагать склейки или генерировать сценарии для видео, приближаясь к опыту «копилота» в чате. Конкуренты вроде Podcastle и Veed предлагают схожую ИИ‑помощь, а в видеоредакторе Canva появился «AI trim», который сам находит лучшие моменты ролика [youtube.com].
- CapCut и мобильные редакторы (массовые) — CapCut (от ByteDance/TikTok) — популярный мобильный редактор, активно использующий ИИ. Он автоматически синхронизирует склейки с ритмом музыки, применяет ИИ‑эффекты вроде замедления или улучшения улыбки, и мгновенно генерирует субтитры с достаточно точным распознаванием речи. Шаблоны CapCut используют ИИ, чтобы подставить клипы в готовую структуру, делая монтаж в один клик. Другой пример — Filmora 14 (Wondershare), где есть несколько ИИ‑функций: вырезание фона, разбиение на сцены, улучшение качества и даже текст‑к‑видео, когда мы вводим сценарий, а система подбирает изображения или стоки для ролика [apps.apple.com]. Эти массовые инструменты показывают, как ИИ упакован в доступные функции — например, кнопка «Auto Reframe» преобразует горизонтальное видео в вертикальное, умно удерживая объект в кадре, а «удаление тишины» работает за одно нажатие. В результате непрофессионалы получают аккуратный итог без сложных навыков, опираясь на ИИ, который делает основную работу «под капотом».
- Платформы видео‑аватаров (профессиональные/массовые) — Тенденцию персональных аватаров показывают платформы вроде Synthesia и HeyGen. Synthesia позволяет компаниям делать учебные или маркетинговые видео: достаточно ввести текст и выбрать аватара‑ведущего (готового ИИ‑персонажа или кастомного на основе реального человека). ИИ‑ведущий произносит сценарий на нескольких языках с синхронизацией губ и мимикой. Это сильно меняет производство корпоративных роликов — обновления и многоязычные версии создаются по запросу без новых съёмок [ar5iv.org]. HeyGen предлагает похожий сервис с упором на простоту, где даже малые команды быстро собирают говорящую «говорящую голову» для своего продукта. D‑ID идёт дальше с «живыми» аватарами, которые принимают аудио или команды в реальном времени — полезно для интерактивных стоек или персонализированных презентаций. Эти решения опираются на синтез речи, анимацию лица и методы few‑shot (для клонирования голоса или внешности). К 2025 году встречаются интеграции в софт для конференций — например, плагины для Teams или Zoom, которые переводят речь в реальном времени и показывают аватара, говорящего на другом языке. Это прямое применение исследований ИИ (вроде модели VASA‑1) в удобных сервисах, размывающее границу между съёмкой и монтажом: мы «редактируем» видео, выбирая ИИ‑актёра и правя текст, а платформа рендерит материал.
- Другие и нишевые инструменты — Множество стартапов двигают возможности дальше. Twelve Labs даёт API для глубокого видео‑поиска — можно спросить: «найди момент, где гендиректор выходит на сцену» в библиотеке роликов, показывая роль ИИ в управлении медиаматериалами. Wisecut автоматически монтирует «говорящую голову», убирая паузы и добавляя фоновую музыку на основе анализа речи. Opus Clip (упоминался выше) применяет GPT‑4 для анализа длинных видео и нарезает короткие клипы с высокой вероятностью вовлечения, автоматически добавляя субтитры и титры. В кинопроизводстве Glassbox и Disguise используют ИИ в виртуальных съёмках (например, быстро генерируют разные фоны или погодные условия). В анимации инструменты вроде EbSynth (хоть и старше) и новые диффузионные методы ротоскопинга автоматически переносят стиль или движение между кадрами, снижая ручной труд. Даже сами соцплатформы добавляют ИИ‑функции монтажа — например, в TikTok можно менять одежду или фон с ИИ‑эффектами, а в Instagram появился ИИ‑«Remix», который создаёт миксы из наших фото и видео. Ландшафт видео‑инструментов в 2025 году насыщен ИИ: от повышения эффективности монтажа до новых возможностей — эти применения показывают реальный прогресс обсуждаемых трендов. Создатели на всех уровнях всё чаще видят монтаж не только как ручную работу, но и как сотрудничество с интеллектуальными алгоритмами — сдвиг, который продолжится по мере роста возможностей моделей и их интеграции в креативный софт [twelvelabs.io].
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи