Видео по запросу: Новая эра редактирования

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают принципиально новый подход к монтажу видео, позволяющий переписывать видеоряд с помощью текстовых подсказок.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Текстовое редактирование служит основой для переосмысления видеоконтента: алгоритм генеративной реконструкции извлекает из исходного клипа редактируемое текстовое представление, позволяя изменять его посредством перефразирования и, как следствие, создавать новое видео, например, добавляя персонажей, стилизуя изображение под пиксель-арт или меняя ракурс съемки, что демонстрирует гибкость подхода к видеомонтажу.

Обзор современных методов переавторизации видео на основе генеративных моделей и текстовых запросов.

Несмотря на мощь видео как средства коммуникации, редактирование существующих материалов часто требует значительных усилий и экспертных знаний. В статье ‘Rewriting Video: Text-Driven Reauthoring of Video Footage’ представлен новый подход, позволяющий переосмыслить видеоредактирование как процесс переписывания текста, открывая возможности для беспрецедентного контроля над повествованием и стилем. Исследование демонстрирует, что преобразование видео в редактируемый текстовый запрос и манипулирование им позволяет реализовать такие сценарии, как виртуальная пересъемка и стилистическая переработка, однако сопряжено с вопросами согласованности и творческого соответствия. Какие перспективы открываются для совместного творчества человека и ИИ в создании и редактировании видеоконтента?

Преодолевая Границы Традиционного Монтажа: Рождение Видеоперефразирования

Традиционный процесс видеомонтажа, основанный на ручной работе с временными шкалами и специализированным программным обеспечением, зачастую становится серьезным препятствием для оперативного создания и внесения изменений в видеоконтент. Сложность освоения и использования этих инструментов требует значительных временных затрат и профессиональной подготовки, что особенно критично в условиях быстро меняющегося медиа-ландшафта и потребности в постоянном обновлении контента. Многочисленные этапы, включающие импорт, нарезку, склейку, цветокоррекцию и добавление эффектов, требуют кропотливой работы и высокой точности, что делает процесс не только трудоемким, но и подверженным ошибкам. В результате, создание даже относительно простого видеоролика может занять часы или даже дни, что существенно замедляет скорость производства и ограничивает возможности для творческого эксперимента.

Появляется новая парадигма в работе с видео — видеоперефразирование, использующее возможности искусственного интеллекта для модификации видеоконтента посредством текстовых запросов на естественном языке. В отличие от традиционного видеомонтажа, требующего кропотливой работы на временной шкале и владения сложным программным обеспечением, видеоперефразирование позволяет пользователям изменять видео, просто описывая желаемые изменения в текстовом формате. Например, можно попросить систему «заменить небо на закатное», «увеличить яркость» или даже «изменить эмоцию человека на экране», и искусственный интеллект автоматически выполнит эти действия. Этот подход открывает новые горизонты для креативности и упрощает процесс создания и адаптации видеоконтента, делая его доступным для более широкой аудитории и позволяя оперативно реагировать на изменяющиеся потребности.

Новый подход к редактированию видео, основанный на использовании искусственного интеллекта и текстовых запросов, открывает беспрецедентные возможности для творческого контроля и упрощения процесса создания контента. Однако, эта доступность и гибкость требуют разработки принципиально новых методов обеспечения целостности и согласованности видеоматериалов. Традиционные инструменты контроля качества оказываются недостаточными для оценки изменений, внесенных на основе естественного языка, и поддержания визуальной достоверности. В связи с этим, актуальным направлением исследований становится создание алгоритмов, способных автоматически выявлять и исправлять несоответствия, артефакты и логические ошибки, возникающие при реавторинге видео, гарантируя тем самым высокое качество и надежность конечного продукта.

Rewrite Kit позволяет превратить короткий, статичный видеоклип в динамичный и увлекательный видеоблог, генерируя новые ракурсы и наполняя его повествовательным содержанием на основе референсного видео.

Текст как Новая Временная Шкала: Управление Редактированием с Помощью ИИ

Текстовое редактирование видео представляет собой принципиально новый подход к изменению видеоматериалов, позволяющий вносить корректировки посредством текстовых инструкций вместо традиционных ручных манипуляций с временной шкалой. В отличие от стандартного процесса, где изменения вносятся путем непосредственного редактирования кадров, данный метод предполагает использование текстового описания желаемых изменений, которое затем интерпретируется системой для автоматической модификации видео. Это позволяет пользователям управлять содержанием и структурой видео, описывая желаемый результат на естественном языке, что значительно упрощает и ускоряет процесс редактирования, особенно для сложных или длительных видеоматериалов.

Для реализации текстового редактирования видео требуется алгоритм генеративной реконструкции, который преобразует видеоматериал в последовательность редактируемых текстовых запросов. Этот процесс принципиально противоположен традиционному созданию видео, где сначала формируется визуальный контент, а затем, при необходимости, вносятся изменения. Алгоритм выполняет анализ видеопотока и генерирует текстовые описания ключевых визуальных элементов, действий и сцен, представляя видео как набор инструкций, доступных для модификации и последующей перекомпиляции в новый видеоматериал. По сути, он выполняет обратное преобразование — декомпозицию визуального контента в текстовое представление.

Ключевую роль в реализации текстового редактирования видео играют модели Gemini 2.5 Pro и Veo 3. Gemini 2.5 Pro используется для генерации текстовых подсказок (промптов) на основе анализа видеоматериала, необходимых для описания визуального контента и желаемых изменений. Veo 3, в свою очередь, отвечает за создание нового видеоряда непосредственно из этих текстовых промптов, что позволяет изменять видео, не прибегая к ручной обработке. Взаимодействие этих моделей обеспечивает возможность обратного преобразования видео в текстовое представление и последующую генерацию модифицированного видео на основе этого представления.

Прототип системы, реализующий редактирование видео посредством текстовых инструкций, продемонстрировал свою работоспособность. В ходе автоматизированной оценки реконструированных видеоматериалов был достигнут средний показатель схожести в 0.9145. Данный результат указывает на высокую точность преобразования видео в текстовые запросы и последующего восстановления видеоконтента, подтверждая перспективность подхода к редактированию видео на основе искусственного интеллекта.

Технология Rewrite Kit предоставляет пользователю трехэтапный рабочий процесс: анализ исходного текста, его перефразирование и последующую генерацию нового контента.

Обеспечение Целостности Видео: Поддержание Согласованности и Качества

Поддержание “сохранения мира” (world-keeping) — внутренней логики и согласованности видео — является критически важным аспектом при переавторизации на основе текста. Несоответствия в деталях, таких как положение объектов, освещение или взаимосвязи между ними, могут привести к резким и бессмысленным результатам для зрителя. Это особенно важно, поскольку алгоритмы, работающие с видео, могут фокусироваться на отдельных кадрах, не учитывая общую последовательность и взаимосвязь между ними. Нарушение “сохранения мира” проявляется в виде визуальных артефактов и несоответствий, снижающих общее качество и реалистичность результирующего видео.

Для верификации происхождения и сохранения стилистической целостности модифицированного видеоконтента становятся критически важными методы отслеживания происхождения (“Provenance Tracking”) и атрибуции стиля (“Style Attribution”). Отслеживание происхождения предполагает документирование всех этапов обработки видео, включая источники исходных материалов и примененные преобразования, что позволяет установить цепочку ответственности и выявить несанкционированные изменения. Атрибуция стиля, в свою очередь, направлена на определение и сохранение визуальных характеристик, присущих оригинальному видео, таких как цветовая гамма, текстуры и общий художественный стиль, для предотвращения несоответствий и поддержания узнаваемости контента после редактирования.

Разрыв между восприятием искусственного интеллекта и человека в контексте реавторинга видео заключается в том, что ИИ фокусируется на точности отдельных кадров, в то время как люди оценивают прежде всего временную согласованность и плавность видеоряда. Для преодоления этого разрыва необходима тщательная оценка реконструированного видео с использованием метрик, таких как CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). CLIP позволяет оценить семантическое соответствие между видео и текстовым описанием, выявляя несоответствия во временной последовательности и обеспечивая более качественную оценку восприятия видео человеком, чем просто анализ отдельных кадров. Использование подобных метрик позволяет добиться большей согласованности между тем, что «видит» ИИ, и тем, как видео воспринимается зрителем.

В ходе оценки реконструированных видеоматериалов, проведённой с участием людей, была получена средняя оценка 5.07 из 7. Это свидетельствует о высоком уровне воспринимаемого качества восстановленных видео. Полученный результат указывает на то, что предложенные методы реавторинга позволяют создавать контент, который соответствует ожиданиям зрителей и обеспечивает удовлетворительный визуальный опыт. Данная оценка является значимым показателем эффективности применяемых технологий в контексте сохранения целостности и качества видеоматериалов.

Результаты оценки реконструированных видео показали высокий уровень согласованности между оценщиками, подтвержденный коэффициентом Коэна Каппа, равным 0.82. Этот показатель свидетельствует о высокой надежности и стабильности полученных оценок, что позволяет сделать вывод о валидности проведенного исследования и объективности восприятия качества видеоматериалов экспертами. Значение Каппа, превышающее 0.8, обычно интерпретируется как практически полное согласие между оценщиками, что гарантирует воспроизводимость и достоверность результатов.

Инструмент Rewrite Kit позволил воссоздать концепцию популярного «исторического селфи» с новым персонажем, адаптировав структуру оригинального сюжета, а не просто применив стилизацию.

Расширение Творческих Горизонтов: Виртуальные Камеры и Бесшовные Потоки

Современные текстовые запросы позволяют эмулировать управление виртуальной камерой, открывая возможности для создания динамичных кадров и изменения углов обзора без необходимости использования реального съемочного оборудования. Эта технология позволяет пользователям описывать желаемые движения камеры — например, панорамирование, наклон, приближение или отслеживание объекта — исключительно посредством текста. В результате, генерируются видеоматериалы, имитирующие профессиональную операторскую работу, что значительно упрощает и удешевляет процесс создания визуального контента. Такой подход особенно ценен для независимых авторов и небольших студий, которым ранее доступ к сложному съемочному оборудованию был ограничен.

Технология “Синтетическая Непрерывность” открывает новые горизонты в повествовании, позволяя генерировать дополнительные кадры для бесшовного соединения разрывов или расширения сюжетных линий. Этот подход позволяет преодолеть ограничения исходного материала, создавая плавные переходы и логически завершенные сцены даже при отсутствии необходимых кадров. Алгоритм способен анализировать контекст существующего видеоряда и генерировать промежуточные или дополняющие фрагменты, обеспечивая визуальную и повествовательную согласованность. Таким образом, технология не только восполняет пробелы в повествовании, но и предоставляет инструменты для творческого расширения и углубления истории, предлагая беспрецедентный уровень контроля над визуальным потоком.

Разработанный технологический инструмент, получивший название «Rewrite Kit», использует возможности языковой модели GPT-5 для проведения экспериментов и усовершенствования текстовых запросов, применяемых в процессе редактирования видео. Данный подход позволяет исследователям и создателям контента существенно расширить границы возможностей редактирования, основанного исключительно на текстовом вводе. «Rewrite Kit» не просто предлагает альтернативные формулировки запросов, но и анализирует их влияние на конечный результат, позволяя точно настроить параметры и добиться желаемого визуального эффекта. Это итеративный процесс, в ходе которого система предлагает улучшения, а пользователь оценивает их эффективность, что приводит к созданию все более сложных и детализированных текстовых инструкций для редактирования видеоматериалов.

Технология многомодального редактирования значительно расширяет творческие горизонты, позволяя объединять текстовые команды с другими форматами данных. Вместо того чтобы ограничиваться лишь описанием желаемого результата, система способна учитывать изображения, аудиозаписи и даже предварительные наброски, что позволяет добиться более точного и выразительного визуального повествования. Такой подход открывает новые возможности для кинематографистов и видеомонтажеров, позволяя им создавать сложные и динамичные сцены, используя не только слова, но и другие средства визуальной коммуникации, что приводит к более интуитивному и эффективному процессу редактирования.

Исследования показали, что производительность генеративного алгоритма реконструкции стабилизируется уже после 3-6 итераций. Это указывает на высокую эффективность процесса уточнения и оптимизации, поскольку дальнейшие итерации не приводят к существенным улучшениям качества генерируемого контента. Данный феномен позволяет предположить, что алгоритм быстро достигает точки насыщения, где дополнительные вычислительные ресурсы не приводят к заметному прогрессу. Такая быстрая сходимость указывает на потенциал для создания экономичных и ресурсоэффективных систем генерации видео, где количество необходимых итераций для достижения желаемого результата остается относительно небольшим.

Rewrite Kit позволяет стилизовать видеовлог под пиксель-арт, используя всего одно референсное изображение для преобразования фотореалистичных кадров в пиксельную анимацию.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует переход от традиционного видеомонтажа к парадигме переписывания видео посредством текстовых запросов. Это не просто смена инструментов, а изменение самой природы творческого процесса. Подобно тому, как эволюционирует сложная система, видеоряд обретает новые формы, отвечая на запросы автора. Джон фон Нейманн некогда заметил: «В науке нет абсолютно верных ответов, есть лишь ответы, более или менее полезные». Аналогично, в контексте генеративных моделей, когерентность и соответствие творческому замыслу — это не абсолютные истины, а степени приближения к желаемому результату, требующие постоянной адаптации и уточнения. Попытки добиться идеальной стабильности системы, будь то видеоряд или сложный алгоритм, чреваты скрытыми ошибками и непредсказуемыми последствиями.

Куда Ведет Переписывание Видео?

Представленная работа лишь приоткрывает завесу над экосистемой, где видеоряд становится не зафиксированным артефактом, а текучим потоком, переписываемым текстовыми командами. Попытки обуздать этот поток, добиться когерентности повествования и соответствия творческому замыслу — иллюзия, хорошо кэшируемая в академических публикациях. Истинная проблема не в улучшении алгоритмов, а в признании того, что хаос — это не сбой, а язык природы, и видео, порожденное таким подходом, обречено на внутреннюю непоследовательность.

Гарантий идеальной адаптации к замыслу творца не существует — это договор с вероятностью. Следующим шагом представляется не поиск «правильных» промптов, а разработка инструментов, позволяющих работать с непредсказуемостью, с аберрациями, возникающими в процессе генерации. Необходимо сместить фокус с контроля над результатом на управление процессом возникновения, позволяя системе эволюционировать, а не подчиняться жестким рамкам.

Будущее принадлежит системам, которые не стремятся к стабильности, а умеют извлекать пользу из флуктуаций. Видео, «переписываемое» текстом, — это не инструмент, а экосистема, и её развитие невозможно предсказать. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое, и признание этого — первый шаг к созданию действительно творческих систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08565.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-14 22:28