Артём Соколов: страница 7

Видео для напитков нейросетью: как показать пар над кофе, капли на банке и лёд в стакане, какие модели тянут жидкость и налив и где физика воды подводит.

AI-видео для электроники: как показать гаджет в действии, его функции и сборку, какие модели брать и почему экраны и интерфейс лучше добавлять отдельно.

Тёмные лошадки среди нейросетей 2026: модели, о которых мало пишут, но которые сильны на задачах селлера. Z-Image, Grok Imagine, HappyHorse, Wan и сюрприз Reve.

Российские нейросети против западных: что умеет Kandinsky 5.0 от Сбера и YandexART, где они уступают Veo и Nano Banana, а где выигрывают на задачах селлера.

Озвучка и липсинк на русском: какие нейросети генерируют русскую речь и попадают губами в текст, где это пока хромает и как собрать ролик с озвучкой по шагам.

Промпт на русском или английском: на каком языке нейросеть понимает запрос точнее, где разница реально есть, а где это миф, и какой рабочий цикл я выбрал для себя.

Формула продающего ролика за 15 секунд: как собрать хук, оффер и CTA, чтобы покупатель досмотрел и кликнул. Тайминг по секундам и примеры для карточки и соцсетей.

Разбираю первый рейтинг нейросетей для редактирования видео на arena.ai: Seedance 2.0 в лидерах, Runway Aleph внизу. Что значат цифры и почему их рано принимать за приговор.

Hailuo vs Seedance vs Wan по аренам arena.ai: кто лучше крутит предметные ролики для карточек. Elo в text-to-video и image-to-video и где каждая модель сильнее.

Рейтинг image to video на arena.ai: Seedance 2.0 и Grok Imagine в верхушке, Veo 3.1 и Kling следом. Вторая арена для сверки оживления фото товара нейросетью.

Открытые нейросети для видео на арене arena.ai: Kandinsky 5.0 под MIT, Wan 2.2 и Mochi под Apache 2.0. Насколько отстают от закрытых и где их лицензия выгодна селлеру.

Sora 2 vs Veo 3.1 vs Kling и Seedance по двум аренам: arena.ai и Artificial Analysis. Кто из флагманов AI-видео реально впереди и почему рейтинги расходятся.