Ваши планы — продукты Т‑Банка 💛 Покупки на каждый день, накопления на важную цель или развитие своего дела — выбирайте банковские продукты под свои задачи. 💳 Дебетовые карты — для повседневных покупок и платежей. 💰 Вклады и накопительные счета — для сбережений. 📱 Банковское приложение — для управления финансами. Начните с того, что важно вам: изучите условия и выберите подходящий продукт Т‑Банка. Посмотреть продукты и условия
https://tbank-online.com/baf/1KhvNP4ZS8I Перед оформлением ознакомьтесь с актуальными тарифами и условиями на сайте банка.
Удалить объект с фото украшений бывает нужно из-за съёмочного реквизита: рядом с серьгами остался зажим, которым держали отражатель. Он не относится к изделию, но отвлекает от него. Разберём локальную правку такого кадра, где важно убрать держатель и сохранить каждую тонкую деталь серёг.
Новым пользователям AIgrator предлагает до 15 бесплатных генераций изображений после регистрации и подтверждения email. Лимит и доступные модели проверьте в аккаунте перед запуском.
Отделите внешний реквизит от самого товара
Перед обработкой определите, что именно нужно удалить. Внешний зажим на столе и застёжка серьги могут выглядеть похоже. Назовите положение реквизита относительно изделия, его цвет и размер. Если держатель перекрывает крючок или бусину, спрятанная часть остаётся неизвестной — для карточки товара лучше сделать другой снимок.
В редактор изображений AIgrator загрузите собственное фото целиком. Здесь рассматриваем учебную пару латунных серёг с синими бусинами на светлой подставке. Внешний фотодержатель находится рядом и не касается украшений. Это удобный случай для проверки: изделие видно полностью, а восстановить нужно лишь небольшой участок спокойного фона.
Если реквизит попал в самый край, попробуйте обычную обрезку. Она сохранит исходные пиксели товара и не потребует дорисовки. Когда после обрезки серьги упираются в границы, разумнее работать с локальным удалением. Не расширяйте задачу до нового света, другой подставки и полировки металла за один проход.
Промпт: убрать фотодержатель рядом с серьгами
Заменить фон у настольной лампы можно так, что товар останется прежним, а стол под ним станет спокойнее. Сложность начинается у основания: светлая щель или чужая тень сразу выдают монтаж. Подготовим кадр для магазина с одной понятной задачей — новым окружением при сохранении конструкции лампы.
Новым пользователям AIgrator предлагает до 15 бесплатных генераций изображений после регистрации и подтверждения email. Лимит и доступные модели проверьте в аккаунте перед запуском.
Новый фон должен подходить существующему свету
Посмотрите, с какой стороны освещён плафон и куда уходит тень. Для мягкого дневного снимка удобно выбрать светлый стол у нейтральной стены. Фон с резким светом справа будет спорить с мягким дневным освещением товара слева. Чем больше противоречий между исходником и окружением, тем выше риск, что модель начнёт переделывать лампу целиком.
В редакторе фото AIgrator прикрепите собственный снимок и перечислите детали изделия. В нашем учебном сюжете это зелёный металлический плафон, тонкая стойка, круглое основание и чёрный провод. У реального товара отдельно отметьте крепёж, выключатель и изгиб шнура: мелкие элементы легко пропустить при беглом просмотре.
Оставьте вокруг лампы запас кадра. Если верх плафона уже обрезан, замена фона не сообщит модели его точную форму. Для витрины лучше выбрать снимок целого предмета. Снять его ещё раз на простом столе иногда быстрее, чем согласовывать дорисованную верхушку и новый край основания.
Промпт: лампа на светлом столе
Улучшить качество фото выпечки хочется ещё до публикации: на телефоне круассан выглядел золотистым, а в карточке стал тёмным и рыжим. Начните со света и цвета. Если просить сразу «максимум деталей», нейросеть может придумать другую корочку. Для меню важнее сохранить то, что действительно лежало на противне.
Новым пользователям AIgrator предлагает до 15 бесплатных генераций изображений после регистрации и подтверждения email. Лимит и доступные модели проверьте в аккаунте перед запуском.
Что испортилось: свет, сжатие или сам момент съёмки
Найдите оригинал снимка. Пересланное несколько раз фото может быть заметно хуже файла с телефона. Сравните их до обработки: если в оригинале слои теста читаются, работать лучше с ним. Когда всё изображение смазано движением руки, повышение резкости не сообщит нейросети, как именно выглядел каждый разлом корочки.
Посмотрите на бумагу для выпечки и край металлического противня. Если они стали оранжевыми вместе с круассанами, мешает общий тёплый оттенок освещения. Если цвет бумаги нормальный, а выпечка почти чёрная, нужно разбирать тени. Одно конкретное наблюдение превращается в задание; слово «аппетитнее» не объясняет, что исправлять.
Для редактирования фото в AIgrator приложите один собственный кадр и назовите его назначение: пост о сегодняшней партии или иллюстрация к постоянному меню. В первом случае особенно важно количество и вид изделий. На фото с тремя обычными круассанами не должны появиться ягоды, крем или начинка, которую пекарня не предлагает.
Промпт: осветлить выпечку и сохранить корочку
Реставрация фото сельской лавки начинается с вопроса: что на снимке ещё различимо? Залом на стене можно аккуратно убрать, а вывеску, от которой осталось пятно, нейросеть способна лишь придумать. Для заметки об истории магазина важно сохранить эту границу. Разберём работу с собственной архивной копией без сочинённой биографии.
Новым пользователям AIgrator предлагает до 15 бесплатных генераций изображений после регистрации и подтверждения email. Лимит и доступные модели проверьте в аккаунте перед запуском.
Снимите копию так, чтобы не добавить новых дефектов
Если есть бумажная фотография, сначала оцифруйте её ровно, без бликов и тени от телефона. Не вырезайте края до сохранения первой копии: на полях может остаться полезная подпись. Сведения с оборота снимите отдельно и перепишите только то, что действительно можно прочитать. Дату, фамилию владельца и адрес не стоит угадывать по виду мебели.
В редактор изображений AIgrator передайте рабочую копию. Укажите, какие повреждения видите: светлая царапина на прилавке, пыль у окна, разрыв в пустом участке стены. Общая просьба «сделай как новое» оставляет слишком много решений на усмотрение модели.
Выберите ориентиры, которые помогут сравнить результат: число полок, границу окна, рисунок стоек и расположение банок. Для личного архива даже перекошенная полка может быть узнаваемой деталью. Не нужно исправлять устройство лавки вместе с дефектами фотобумаги. Чёрно-белую копию на первом проходе удобно оставить чёрно-белой.
Промпт: аккуратная реставрация снимка лавки
Удалить фон с фото кружки бывает проще, чем сохранить саму кружку: тонкий ободок, блик на глазури и просвет внутри ручки. Для каталога нужен узнаваемый товар. Разберём, как подготовить исходник, дать нейросети узкое задание и решить, достаточно ли белого фона или требуется прозрачный файл.
Новым пользователям AIgrator предлагает до 15 бесплатных генераций изображений после регистрации и подтверждения email. Лимит и доступные модели проверьте в аккаунте перед запуском.
Сначала решите, где будет стоять кружка
Для белой страницы магазина удобно получить предмет на белом фоне с мягкой тенью. Для цветной афиши понадобится отдельный объект: тогда фон можно будет менять при вёрстке. Белый участок изображения остаётся белым пикселем. Прозрачность задаётся альфа-каналом. Сохранение картинки с расширением PNG само по себе фон не убирает.
В редакторе изображений AIgrator можно прикрепить исходник и описать изменения. В качестве учебного предмета возьмём светлую керамическую кружку с крапинками и синим ободком. У своей вещи заранее отметьте признаки, которые нельзя менять: ширину ручки, неровность края, цвет глазури. Так будет легче заметить красивую, но уже чужую чашку.
Загрузите исходный файл с камеры, а не уменьшенную картинку из переписки. Если белая ручка теряется на светлой стене, лучше переснять её на контрастном спокойном фоне. Нейросеть может догадаться о форме, но каталогу нужна форма вашего товара. В кадре должны целиком помещаться основание и ручка.
Промпт: кружка на белом каталожном фоне
Серое утро, мокрый снег, пробка до горизонта. Парень в белом суперкаре смотрит в камеру, а через секунду машина отрывается от асфальта, включает реактивные струи и улетает над колонной машин.
Ролик выглядит как обычная съёмка на телефон, но в нём нет ни одного настоящего кадра: его целиком сгенерировала нейросеть.
И главное: за рулём этого суперкара можете оказаться Вы. Достаточно загрузить своё фото, и нейросеть сделает такой же ролик, где в машине сидите вы, а потом взлетаете над пробкой.
Почему такие видео сейчас в тренде
Формат «обычная жизнь плюс невозможный поворот» стал одним из самых заметных в Reels, Shorts и TikTok:
узнаваемость: пробку видел каждый, и зритель сразу узнаёт ситуацию;
неожиданность: поворот случается за пару секунд, и ролик хочется пересмотреть;
реализм: тряска камеры, брызги, мокрый асфальт, поэтому многие верят, что это снято вживую;
обсуждаемость: в комментариях спорят, настоящее это или нет, и это поднимает охваты.
Почему видео с собой работает ещё лучше
Когда в ролике узнают вас, его пересылают друзьям, обсуждают и спрашивают, где вы это сняли. Это и шутка для своих, и необычный контент для блога, и подарок. Пусть друг увидит себя пилотом летающего суперкара.
Как сделать такое видео с собой
Зарегистрируйтесь по ссылке: Wsora
Загрузите своё фото: чёткое, анфас, при хорошем освещении.
Опишите сцену, например: «вертикальное видео, снято на телефон, я сижу за рулём белого суперкара в зимней пробке, машина взлетает и улетает над пробкой на реактивной тяге».
Выберите реалистичный стиль, так ролик будет выглядеть как настоящая съёмка.
Если что-то не понравилось, напишите, что поправить, и получите новый вариант.
Скачайте видео и публикуйте.
Идеи, куда ещё можно себя поставить
за рулём автобуса, который перепрыгивает затор;
в роли курьера, телепортирующегося к двери;
в лифте, улетающем в космос из обычной панельки;
на красной дорожке рядом с вертолётом.
Итог
Сделать вирусный ролик, где главный герой вы сами, теперь можно за пару минут. Нужны только фото и идея.
👉 Сделать видео с собой: Wsora
На DevDay Exchange 2026 в Берлине OpenAI продвигала обслуживание ИИ-помощников через Agents API и распространение приложений через ChatGPT. Аудиторию ChatGPT компания оценивает в 1,2 млрд еженедельных пользователей. Это заявленный масштаб канала, а не обещание продаж для каждого приложения.
Для бизнеса существенен выбор инфраструктуры: специальные интеграции и привлечение пользователей через одну платформу могут усложнить последующий переход к другому поставщику. Открытый код Codex Harness позволяет самостоятельный запуск этой среды, но не делает переносимыми все связанные сервисы.
Отдельно OpenAI пообещала расширить Dots в Европе «через несколько недель». Личные Pro-аккаунты в ЕЭЗ, Швейцарии и Великобритании пока не имеют доступа; некоторые бизнес-аккаунты уже могут его получить.
Разбираем предложение OpenAI для бизнеса и ограничения доступа к Dots: https://ai-digest.ru/go/finbazar/4470/
Адам Моссери заявил, что Instagram не ранжирует ИИ-авторов иначе, чем остальных. Но качество созданных ИИ публикаций сервис, по его оценке, распознаёт, вероятно, хуже, чем качество обычных материалов. Это признание ограничения работы платформы, а не объявление о новом способе продвижения.
В ближайшие пару лет глава Instagram ожидает усиления тревоги и раздражения вокруг ИИ. Среди опасений он назвал права авторов, обучение моделей на их материалах и возможное вытеснение людей с работы. Денежную оценку этих последствий его слова не дают.
Разбираем заявления главы Instagram о качестве публикаций и недовольстве ИИ: https://ai-digest.ru/go/finbazar/4472/
За первый квартал 2027 финансового года Microsoft сообщила о выручке 92,3 млрд долларов и чистой прибыли 33,6 млрд долларов. Рост год к году составил 19% и 32% соответственно. Показатель Microsoft Cloud достиг 63,9 млрд долларов, Azure — 33,17 млрд долларов с ростом на 48%. Эти суммы нельзя складывать: Microsoft Cloud — более широкий облачный показатель.
Отчётность теперь разделена на Agents and Infra и Devices and Consumer. На первое направление приходится 83% выручки, на второе — 17%. При сравнении с прежними сегментами нужно учитывать изменение их состава. В то же время выручка Windows от производителей компьютеров и устройств снизилась на 22%: общий рост компании не распространяется автоматически на каждый бизнес.
Разбираем квартальные результаты Microsoft и границы сравнения показателей: https://ai-digest.ru/go/finbazar/4468/
#ИИагенты #ЦифровойСотрудник #AIGovernance #Guardrails #HumanInTheLoop #AgenticAI #БезопасностьИИ #КраснаяЧерта #ЦифроваяТрансформация #БудущееРаботы#базар
Нейронка поможет собрать известные факты, составить план поиска и найти в открытых источниках упоминания дальних родственников.
Включаем [Поиск ChatGPT], используем три промпта и обязательно проверяем найденное по документам: совпадение фамилии ещё не доказывает родство.
1. СЕМЕЙНОЕ ДРЕВО
Помоги составить максимально полное семейное древо. Задавай вопросы по одному: обо мне, родителях, бабушках и дедушках, местах рождения, переездах, девичьих фамилиях и известных родственниках. Ничего не придумывай. Результат оформи в таблицу: имя, годы жизни, место, степень родства, источник информации и уровень достоверности.
2. ПРОИСХОЖДЕНИЕ РОДА
Изучи возможное происхождение моей фамилии и историю регионов, откуда родом семья. Представь несколько версий, укажи источники и отдельно отметь, где есть подтверждённые факты, а где только гипотезы.
Объясни, в каких архивах, метрических книгах, переписях и базах данных продолжить поиск.
3. ДАЛЬНИЕ РОДСТВЕННИКИ
На основе предоставленных мной данных найди возможные совпадения в открытых генеалогических базах, архивах, памятных книгах, оцифрованных газетах и других публичных источниках.
Для каждого совпадения дай ссылку, перечисли совпадающие признаки и оцени вероятность родства. Не выдавай предположение за факт и не раскрывай чувствительные данные живых людей.
Режиссёр Фёдорченко: через 2–3 года зрители не отличат актёров от ИИ‑героев — где граница между искусством и кодом?
Заявление режиссёра Алексея Фёдорченко о том, что уже через два‑три года зритель не сможет отличить живого актёра от цифрового героя, звучит как футуристический прогноз, но в нём гораздо больше реальности, чем кажется. Это не про «конец актёрской профессии» и не про тотальную замену людей машинами — это про стремительное размывание границы между человеческим и синтетическим в кино. И если раньше цифровая замена лица или тела была заметна даже неискушённому глазу, то сегодня технологии подошли к порогу, за которым отличить «настоящее» от «сгенерированного» становится почти невозможно.
Почему прогноз не выглядит фантастикой
Ещё недавно «оцифровка» актёра была дорогим и штучным процессом: для «Форсажа» или «Звёздных войн» создавали цифровые двойники, но это требовало месяцев работы десятков специалистов и огромных бюджетов. Сейчас ситуация меняется: генеративные модели и нейросети позволяют делать то же самое быстрее, дешевле и с растущим качеством. Речь идёт не только о визуальной картинке, но и о синтезе мимики, микровыражений, дыхания, едва заметных движений головы — тех самых «мелочей», которые раньше и выдавали компьютерную подделку.
Фёдорченко, как режиссёр, работающий с образом и психологией кадра, смотрит на это с точки зрения зрителя: если глаз не видит разницы, значит, для восприятия эта разница перестаёт существовать. А если она перестаёт существовать для зрителя, она перестаёт быть аргументом в пользу «только живых актёров».
Технологии, которые делают прогноз реальным
Генерация лиц и мимики. Современные модели умеют создавать не просто «похожее лицо», а правдоподобную динамику эмоций: от едва заметного напряжения мышц до слёз и смеха. Причём делают это с учётом освещения и ракурса съёмки.
Реконструкция движений и захвата эмоций. Motion capture становится всё более доступным, а алгоритмы достраивают недостающие детали: как человек моргает, как двигается его одежда, как меняется тень на лице при повороте головы.
Синтез речи и голоса. Голос уже давно не проблема: достаточно нескольких минут записи, чтобы получить убедительную имитацию. В сочетании с визуальным рядом это даёт цельный образ персонажа.
Интеграция в съёмочный процесс. Цифровые двойники можно снимать вместе с живыми актёрами, менять их возраст, «оживлять» ушедших артистов, ставить в любые декорации — и всё это без сложных павильонов и масштабных перелётов.
Важно, что эти технологии перестают быть прерогативой Голливуда. Студии по всему миру, включая российские, всё активнее используют цифровые инструменты — не ради замены актёров, а ради расширения выразительных средств.
Что это значит для актёрской профессии
Прогноз Фёдорченко не стоит воспринимать как приговор актёрам. Скорее, он фиксирует новую реальность: профессия трансформируется. Актёр всё чаще становится не только исполнителем роли, но и «донором» образа — источником данных, на основе которых создаются цифровые версии. Это похоже на то, как каскадёры и дублёры давно стали частью кинопроцесса: никто не говорит, что они «заменяют» актёров, но без них многие сцены невозможны.
Для молодых актёров это открывает новые возможности: цифровой образ можно использовать в рекламе, играх, промо‑роликах, даже когда сам артист занят на съёмках. Для зрелых актёров — шанс продолжать работать в новых форматах, не теряя узнаваемости. А для индустрии — возможность создавать проекты, которые раньше были технически или финансово невозможны.
Этические и правовые вопросы
Чем ближе технологии к «неотличимости», тем острее встают вопросы, которые пока не имеют однозначных ответов:
Права на цифровой образ. Если студия создаёт цифрового двойника актёра, кто владеет правами на него? Можно ли использовать образ после смерти артиста? Должен ли актёр получать отчисления за каждое использование?
Авторство и творческий вклад. Если персонаж полностью сгенерирован, кто считается его создателем: режиссёр, сценарист, художник по визуальным эффектам, разработчик нейросети?
Подлинность и доверие зрителя. Должен ли фильм предупреждать, что герой — цифровой? Или это часть художественного замысла, которую не нужно раскрывать?
Эти вопросы уже обсуждаются на уровне законодателей и профессиональных сообществ. В ближайшие годы именно они будут определять, как технологии будут использоваться в кино — и насколько прозрачными будут правила игры.
Кино как искусство обмана
Интересно, что кино всегда было искусством обмана. Ещё на заре кинематографа зрители пугались «приближающегося поезда» на экране, потому что верили в его реальность. С тех пор технологии шагнули далеко вперёд, но принцип остался прежним: зритель добровольно соглашается верить в то, что видит на экране. И если сегодня он верит в нарисованный город или дракона, почему бы ему не поверить в цифрового героя?
Фёдорченко говорит не о том, что зритель перестанет ценить актёрскую игру. Он говорит о том, что критерий «это играл живой человек» перестанет быть определяющим для восприятия. Важнее станет не «кто» играл, а «как» сыграно и «что» получилось в итоге.
Сценарии ближайшего будущего
Гибридные проекты. В одном кадре будут соседствовать живые актёры и цифровые персонажи, и зритель не будет замечать разницы. Это позволит создавать более сложные и масштабные истории.
Цифровые «дублёры» для трюков и массовых сцен. Вместо каскадёров и статистов будут использоваться цифровые копии, что повысит безопасность и снизит затраты.
Персонализированные версии фильмов. В будущем могут появиться версии фильмов, адаптированные под разные рынки или даже под отдельных зрителей — с заменой акцентов, деталей внешности, культурных отсылок.
Сохранение наследия. Цифровые двойники позволят «возвращать» на экран великих актёров прошлого — не ради подражания, а ради новых интерпретаций их образов в рамках художественных проектов.
Как это повлияет на зрителя
Для зрителя главное — не технология, а эмоция. Если цифровой герой вызывает сопереживание, смех или слёзы, значит, он выполнил свою задачу. И именно это делает прогноз Фёдорченко особенно важным: он смещает фокус с «как сделано» на «что сделано».
В ближайшие годы мы увидим, как кино станет ещё более многослойным: в одном фильме будут переплетаться живые съёмки, компьютерная графика, генеративные технологии и искусственный интеллект. И граница между ними будет становиться всё тоньше — до тех пор, пока вовсе не исчезнет для глаза зрителя.
#Кино #ИИ #ТехнологииВКино #Фёдорченко #БудущееКино #АктёрскоеМастерство #ИскусственныйИнтеллект
Привет, друзья! 👋 На связи «AI-PULSE», и у нас горячая новость из мира нейросетей. OpenAI выпустила новую модель GPT-6.1 Terra — и это не просто очередное обновление, а серьёзный сдвиг в линейке. Давайте разберёмся, что к чему, и сравним её с флагманской GPT-6.1 Sol.
🆕 GPT-6.1 Terra: рабочая лошадка за полцены
Terra — это модель среднего уровня, которая пришла на смену GPT-5.6 Terra. Её главная фишка — заточка под повседневную офисную работу: она умеет «смотреть» на экран, заполнять формы, собирать презентации и даже превращать чертежи в 3D-модели. Проще говоря, это ваш цифровой помощник, который возьмёт на себя рутину.
Самое приятное — цена. В API GPT-6.1 Terra стоит $1 за 1 млн входных и $5 за 1 млн выходных токенов. Это ровно вдвое дешевле, чем GPT-6.1 Sol.
⚡ Sol против Terra: что выбрать?
GPT-6.1 Sol (вышла в сентябре) — это по-прежнему старшая модель для самых сложных задач. Она незаменима, когда нужно писать сложный код, проводить глубокие исследования или решать многошаговые логические задачи. Sol мощнее, но и обходится дороже: $2 за вход и $10 за выход (за 1 млн токенов).
Ключевая разница в цифрах:
· Скорость: Terra работает более чем в 3 раза быстрее Sol.
· Качество на сложных задачах: Sol всё ещё впереди. Например, в индексе Coding Agent Index от Artificial Analysis она набирает 54 балла против 48 у Terra. Разрыв есть, но он не космический.
· Экономия: В пересчёте на одну задачу Terra обходится примерно в $0.40, а Sol — в $0.72 (по данным Artificial Analysis).
💎 Итог: кому что?
Terra — это идеальный выбор для массовой автоматизации: обработка счетов, заполнение таблиц, быстрая работа с текстом и изображениями. Она быстрая, дешёвая и очень эффективная в рутине.
Sol остаётся вашим «тяжёлым люксом» для кодинга, аналитики и научных задач, где важна каждая деталь и глубина рассуждений.
OpenAI сама рекомендует: для экранной работы и черновиков — Terra, для сложного кода и исследований — Sol или Astra.
А что думаете вы? Уже присматриваетесь к Terra или остаётесь верны Sol? Делитесь в комментариях! 👇
**Ваби‑саби** — это японская эстетическая философия и художественный стиль, где красота видится в несовершенстве, простоте и течении времени.
## Что означают слова
- **«Ваби»** — скромность, сдержанность, тихая простота, порой даже лёгкая аскетичность.
- **«Саби»** — красота старения, следы времени: патина, потёртости, трещины, естественная изношенность.
Вместе это можно передать как «красота в несовершенстве» или «прелесть увядания».
## Главные черты стиля
- **Несовершенство как достоинство.** Ценится не идеальная гладкость, а неровности, асимметрия, случайные дефекты — они делают вещь «живой». Например, керамическая чашка с едва заметной трещиной или неровным краем в духе ваби‑саби — это не брак, а ценность.
- **Натуральные материалы и фактуры.** Дерево без глянцевого лака, грубоватая штукатурка, камень, глина, лён, солома. Важно, чтобы материал «дышал» и со временем менялся естественно.
- **Сдержанная палитра.** Тёплые, приглушённые, «землистые» оттенки: бежевый, тёплый серый, коричневый, оливковый, умбра, охра. Никаких кричащих цветов.
- **Минимум лишнего.** Лаконичные формы, отсутствие вычурного декора, много «воздуха» в композиции — пустота тоже часть эстетики.
- **Следы времени и истории.** Потёртости, патина, потемневшее дерево, лёгкая ржавчина, выгоревшие участки — всё это подчёркивает ценность возраста.
- **Ручная работа и уникальность.** Вещи, сделанные вручную, с индивидуальными нюансами, ценятся выше идеально одинаковых фабричных изделий.
## Где встречается
- **В искусстве и ремёслах:** японская керамика (например, стиль раку), икебана, каллиграфия, чайная церемония.
- **В интерьере:** спокойные пространства с природными материалами, неидеальными поверхностями, минимумом предметов.
- **В визуальном искусстве и фотографии:** приглушённые тона, фактурные объекты, состаренные текстуры, мягкий рассеянный свет.
- **В моде и дизайне:** лаконичные силуэты, натуральные ткани, эффект «винтажности» без нарочитой стилизации.
## Как это применить в промптах для генерации изображений
Если ты хочешь получить картинку в стиле ваби‑саби, в промпт полезно добавить такие описания:
> «Нарисуй натюрморт в стиле ваби‑саби: старая деревянная доска с видимой текстурой и лёгкими царапинами, на ней — грубоватая керамическая чашка ручной работы с едва заметной трещиной, рядом — несколько сухих веточек и один пожелтевший лист. Тёплый рассеянный свет из окна, приглушённая палитра землистых оттенков, мягкие тени, лёгкая зернистость, атмосфера тишины и покоя.»
Или для портретной сцены:
> «Нарисуй уютный уголок в стиле ваби‑саби: девушка в простой льняной одежде сидит у окна на низком деревянном табурете. Вокруг — минимум предметов: глиняная ваза, стопка книг с потрёпанными корешками, шерстяной плед с лёгкой неровностью вязки. Свет тёплый, фактура ткани и дерева проработана детально, палитра сдержанная — бежевый, тёплый серый, приглушённый коричневый. Атмосфера умиротворённости, акцент на естественных несовершенствах и тактильности материалов.»
В ваби‑саби особенно хорошо работают детали, которые передают **фактуру** (шершавость, волокна, зернистость) и **историю предмета** (потёртости, сколы, патина) — именно они создают нужную атмосферу.
Nvidia опубликовала Nemotron 3.5 Transcribe и набор Granary v2 примерно с 844 тысячами часов речи на 48 языках. Модель объединяет расшифровку, перевод и разделение реплик по говорящим; разработчикам доступны инструменты настройки под профессиональную лексику.
Для рабочих задач существенно ограничение: модель обрабатывает готовые записи, а не прямой эфир. Поддержка функций зависит от языка. В показанном Nvidia медицинском эксперименте дополнительное обучение улучшило профильный результат, но немного ухудшило точность на обычной английской речи. Поэтому переносить результат такого теста на все задачи нельзя.
Разбираем возможности модели, условия тестов и ограничения для рабочих записей: https://ai-digest.ru/go/finbazar/4466/
Anthropic сообщила, что после проникновения исследователей Cathedral закрыла затронутые точки доступа и отключила сторонние программы до устранения проблемы. Компания подтвердила доступ к ограниченному набору систем продаж, кадровой службы и ИТ, в том числе к контактам некоторых клиентов и партнёров.
Для бизнеса здесь существенен путь проникновения: Cathedral использовала ИИ-агентов для исследования безопасности, а входом стали внешние деловые приложения. Масштаб и длительность доступа оспариваются. По заявлению Anthropic, переписка с Claude, исходный код и параметры моделей не были раскрыты. Размер финансового ущерба в доступных сведениях не указан.
Разбираем, какие системы затронуты и какие оценки остаются спорными: https://ai-digest.ru/go/finbazar/4464/
В форме S-1 Anthropic раскрыла валовую маржу 85% от работы моделей за первое полугодие. Показатель отражает долю выручки после связанных с ней прямых затрат и даёт аргумент против сомнений в прибыльности продаж ИИ с оплатой по мере использования.
Для оценки компании границы показателя не менее важны, чем само число. Это не чистая маржа всего бизнеса; по нему нельзя определить итог после всех расходов или сделать вывод о будущих ценах для клиентов.
Разбираем смысл и ограничения показателя валовой маржи Anthropic: https://ai-digest.ru/go/finbazar/4462/
Как я создаю контент с помощью нейросетей: мой рабочий процесс и взаимное обучение
Создание контента сегодня — это не просто «сел и написал», а целый цикл: от поиска идеи до финальной шлифовки. Для меня нейросети стали полноценными помощниками, а процесс работы с ними — ещё и способом прокачивать собственные навыки. Мой первый помощник в написании статей — Алиса AI, а для генерации картинок и видео я использую GPT Image, Gemini Omni Flash, Grok Video и другие инструменты. При этом я не просто ставлю задачи, а учусь формулировать их точнее, а нейросети — лучше понимать мои ожидания. Получается двусторонний процесс: я обучаюсь сам и одновременно «обучаю» модели через свои промпты и правки.
С чего начинается работа
Первый этап — генерация идей и структуры. Часто бывает, что тема понятна, а с чего начать — не очень. Тут на помощь приходит Алиса AI: я прошу набросать 5–7 идей для статьи или составить план с подзаголовками. Например, для темы про путешествия я могу попросить: «Предложи 5 небанальных форматов статьи о поездках по России: один для новичков, один для опытных путешественников, один в стиле “личный опыт” и т. д.». В ответ получаю варианты, из которых выбираю тот, который лучше ложится на мою аудиторию. Дальше прошу расписать структуру: введение, 3–4 основных блока, заключение, список источников (если нужны). Это экономит время и сразу задаёт логику повествования.
Написание и доработка текста
Когда структура готова, перехожу к написанию. Здесь снова помогает Алиса AI. Я даю ей тему, целевую аудиторию, тон (дружелюбный, экспертный, разговорный) и примерный объём. Например: «Напиши статью на 1200 слов о том, как выбрать кофеварку для дома. Аудитория — начинающие любители кофе. Тон — простой и понятный, без сложной терминологии. Добавь 2–3 примера моделей с кратким сравнением». Модель выдаёт черновик, который я не принимаю как финальный, а использую как основу.
Дальше начинается этап редактуры. Я читаю текст и отмечаю места, где не хватает конкретики, где тон слишком «машинный», где примеры выглядят шаблонно. Правки я вношу сам, а иногда прошу Алису доработать отдельные фрагменты: «Перепиши этот абзац так, чтобы было больше личного опыта: будто автор сам выбирал кофеварку и столкнулся с этими проблемами». Так я учусь лучше формулировать задачи, а модель — лучше попадать в нужный стиль.
Визуал: картинки и видео
Для иллюстраций я использую GPT Image и другие генераторы изображений. Здесь важно не просто сказать «нарисуй кофеварку», а дать подробное описание: ракурс, стиль (фотореализм, иллюстрация, скетч), освещение, композиция, настроение. Например: «Фотореалистичное изображение: кофеварка на уютной кухне утром, мягкий солнечный свет из окна, на столе чашка и зёрна кофе, ракурс сверху под углом 45 градусов, тёплые тона, высокая детализация». Такой промпт даёт гораздо более качественный результат.
Для видео я обращаюсь к Grok Video, Gemini Omni Flash и аналогичным инструментам. Чаще всего я не прошу сгенерировать полноценное видео, а создаю сценарий, раскадровку и описание кадров, а затем прошу сгенерировать отдельные сцены или анимации. Пример: «Создай 4 кадра для короткого ролика о кофеварке: 1 — общий вид на кухне, 2 — крупный план кнопки включения, 3 — пар над чашкой, 4 — улыбающийся человек с чашкой. Стиль — яркий, современный, без текста на кадре». Это позволяет контролировать результат и не зависеть от случайных генераций.
Взаимное обучение: как я учусь и «учу» нейросети
Работа с нейросетями — это непрерывный процесс обучения. С одной стороны, я сам прокачиваю навыки: учусь точнее формулировать задачи, лучше структурировать материал, подбирать примеры и аргументы. С другой стороны, каждый мой промпт и каждая правка — это сигнал для модели, как лучше отвечать в следующий раз. Я стараюсь не просто принимать первый вариант, а давать обратную связь: «Этот пример слишком общий, приведи конкретный кейс», «Тон слишком формальный, сделай более разговорным», «Добавь 2 пункта в этот список».
Ещё один важный момент — проверка фактов. Нейросети могут ошибаться, поэтому я всегда перепроверяю ключевые данные: цифры, даты, названия, ссылки. Если нахожу ошибку, я не просто исправляю её, а фиксирую это в своих шаблонах промптов: «Проверь факты по надёжным источникам», «Не выдумывай характеристики, если не уверен». Так я формирую свой «стиль работы» с ИИ, который со временем становится всё эффективнее.
Практические советы и шаблоны промптов
Чтобы процесс был максимально продуктивным, я использую несколько шаблонов промптов. Вот несколько примеров:
Для генерации идей: «Предложи 7 идей для статьи на тему [тема]. Формат: заголовок + 2–3 предложения описания. Целевая аудитория: [аудитория]. Тон: [тон]. Избегай банальных тем вроде “что такое [тема]”».
Для структуры: «Составь структуру статьи на тему [тема] из 5–6 разделов. Для каждого раздела дай 3–4 ключевых пункта, которые нужно раскрыть. В конце добавь список из 3–5 надёжных источников для проверки фактов».
Для текста: «Напиши текст на тему [тема] объёмом [объём]. Целевая аудитория: [аудитория]. Тон: [тон]. Включи 2 конкретных примера или кейса. В конце добавь 3 вопроса для обсуждения с читателями».
Для изображений: «Нарисуй [объект] в стиле [стиль]. Ракурс: [ракурс]. Освещение: [освещение]. Композиция: [композиция]. Настроение: [настроение]. Детали: [детали]. Без текста на изображении».
Итоги и перспективы
Создание контента с помощью нейросетей — это не про то, чтобы «заменить» себя машиной, а про то, чтобы стать эффективнее. Алиса AI помогает мне быстрее находить идеи и писать тексты, а генераторы изображений и видео — создавать визуал, который раньше требовал много времени или привлечения специалистов. При этом каждый проект — это ещё и урок: я учусь лучше формулировать мысли, а нейросети — точнее понимать мои задачи. В будущем я планирую ещё больше автоматизировать рутинные этапы, но при этом сохранять авторский голос и личный подход, ведь именно это делает контент по-настоящему ценным для аудитории.