На Каннском кинофестивале в этом году внимание индустрии привлёк необычный проект — 95-минутный фильм, созданный практически полностью с помощью генеративного искусственного интеллекта. Производство картины заняло всего две недели, а бюджет составил около 500 тысяч долларов. При этом в съёмках не участвовали актёры, а традиционные декорации заменили нейросетевые инструменты генерации видео.

Проект стал наглядной демонстрацией того, как быстро технологии ИИ начинают менять киноиндустрию. Если ещё несколько лет назад генеративные нейросети воспринимались как эксперимент, то теперь подобные работы уже показывают на крупнейших мировых фестивалях. Создатели уверены: искусственный интеллект не отменяет профессию режиссёра или сценариста, а открывает новые способы производства фильмов и сериалов.

ИИ-фильм показали на Каннском фестивале

Полнометражную ленту под названием Hell Grind («Долгая дорога в ад») создал стартап Higgsfield из Сан-Франциско. Компания была основана около трёх лет назад и ранее специализировалась преимущественно на коротких сериалах, где продолжительность одного эпизода составляла примерно 20–25 минут.

Новый проект стал для студии самым масштабным экспериментом. Фильм длится 95 минут и был собран всего за две недели. Основная часть бюджета — примерно 400 тысяч долларов — ушла не на съёмки или актёрский состав, а на аренду вычислительных мощностей для генерации видеоматериалов.

Представители Higgsfield подчёркивают, что участие в Каннском фестивале было необходимо прежде всего для демонстрации возможностей современных ИИ-технологий в сфере кинопроизводства.

Отношение к ИИ в кино начинает меняться

Участники фестиваля отмечают, что за последние годы отношение киноиндустрии к генеративному ИИ стало заметно менее категоричным. Если раньше подобные технологии вызывали в основном опасения — прежде всего из-за возможного вытеснения традиционных профессий, — то теперь многие воспринимают их как неизбежную часть будущего кинематографа.

Во время пресс-конференции актриса Деми Мур заявила, что индустрии придётся адаптироваться к новым реалиям и искать способы взаимодействия с ИИ-инструментами. По её словам, технологии уже невозможно игнорировать, а попытки полностью сопротивляться их распространению вряд ли приведут к успеху.

Как создаётся кино при помощи нейросетей

Режиссёр и продюсер Higgsfield Адилет Абиш считает, что генеративный ИИ даёт независимым авторам возможность рассказывать собственные истории без огромных студийных бюджетов.

При этом разработчики подчёркивают: современные инструменты не заменяют знания классического кинопроизводства. Для создания качественного результата всё ещё необходимы понимание композиции кадра, работы со светом, движения камеры и визуальной драматургии.

Для генерации сцен Higgsfield использует открытые ИИ-модели, включая Google Veo 3 и Seedance 2.0 от ByteDance. Собственные технологии компании отвечают за согласованность сцен, персонажей и визуального стиля на протяжении всего фильма.

Тысячи генераций ради нескольких минут готового материала

Создание ИИ-фильма оказалось значительно сложнее, чем может показаться со стороны. За один запрос нейросеть обычно генерирует лишь около 15 секунд видео. При этом каждая сцена создаётся множество раз с различными уточнениями, пока команда не получает подходящий результат.

Например, для первых 25 минут фильма было сгенерировано более 16 тысяч коротких клипов. В финальную версию вошли только 253 из них.

Каждый текстовый запрос для нейросети содержит огромное количество деталей. В нём описываются:

• стиль изображения;
• освещение сцены;
• типы объективов и движения камеры;
• атмосфера кадра;
• визуальные эффекты;
• физика движения объектов и персонажей.

Средний объём одного такого промпта достигает примерно 3000 слов.

Особенно сложной задачей стало освещение. Современные ИИ-модели всё ещё нередко создают пересвеченные или неестественные сцены, поэтому разработчикам приходится вручную уточнять множество параметров для достижения реалистичного результата.

Новый рынок для ИИ-кинопроизводства

Higgsfield планирует зарабатывать не только на создании собственных проектов, но и на помощи другим студиям и авторам. Клиенты могут отправлять компании готовые сценарии, после чего специалисты превращают их в подробные наборы промптов для генерации видео.

Однако даже при использовании ИИ стоимость производства остаётся высокой. Огромные расходы связаны прежде всего с облачными вычислениями, поскольку большая часть сгенерированных материалов не используется в финальном монтаже.

В компании отмечают, что создание полноценного фильма при помощи нейросетей — это далеко не простая автоматизация. По словам разработчиков, сегодня невозможно просто написать запрос вроде «создай хороший 95-минутный фильм» и получить готовую картину. Для качественного результата всё ещё требуется серьёзная работа режиссёров, операторов, монтажёров и специалистов по визуальному производству.