Разборы и сравнения моделей генерации видео и изображений
44 статьи
Лучшие нейросети для генерации видео из фото отличаются по типу кадра: предмет, человек, среда. Разбираем, какая модель под что и почему универсальной нет.
Runway удалить фон видео умеет несколькими способами: вырезать, заменить, размыть или пересобрать сцену. Разбираем, что выбрать под свою задачу.
Runway убрать объект из видео помогает за один запрос, но результат зависит от того, что было за объектом. Разбираем, когда получается чисто, а когда нет.
HappyHorse 1.0 на предметке: как держит физику, отражения и детализацию товара на движении, с какими задачами справляется и где честно проседает.
Что умеет Z-Image от Alibaba Tongyi Lab: суб-секундная генерация на 6B параметрах, сильная кириллица, версии Turbo и Base. Сравнение с Nano Banana и Flux 2.
Что умеет Imagen 4 от Google DeepMind: фотореализм до 2K, чистая студийная картинка, чёткая типографика, метка SynthID. Сравнение с Nano Banana и Flux 2.
Что умеет Seedance 2.0 от ByteDance: нативный UGC «как с телефона», звук и видео в одной генерации, топ Artificial Analysis. Честно про плюсы и слабости.
Чем нейросети отличаются друг от друга: почему у моделей разные сильные стороны, откуда берётся специализация и как выбирать модель под конкретную задачу.
Как читать рейтинги нейросетей: что означает Elo, почему у арен разные лидеры, на что смотреть кроме первой строчки и когда рейтинг вообще не отвечает на ваш вопрос.
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.
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.
