Google Veo 3: как нейросеть создает видео для бизнеса и с чего начать

Нейросеть Google Veo 3 генерирует кинематографичные видео по запросу. Рассказываем, как устроен инструмент, чем он полезен бизнесу и как новичку создать первый ролик в интерфейсе Google Flow

Содержание:

• Что это
• Как устроена
• Возможности нейросети
• Чем полезна для бизнеса
• Как создавать JSON-промпты
• Пошаговый гайд создания видео

Что это

Google Veo 3 — это передовая модель генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для создания видео. Veo 1 была представлена в мае 2024 года на конференции разработчиков Google I/O и была доступна ограниченному кругу авторов. К концу 2024-го появилась вторая модель, а в мае 2025-го Google DeepMind представил обновленную Veo 3. Именно эта версия стала первым по-настоящему массовым продуктом для создания видео из текста и изображений. По состоянию на январь 2026 года последняя версия — 3.1. Она вышла в октябре 2025-го, а ключевыми новшествами стали улучшенная консистентность объектов между кадрами и сценами, нативная поддержка формата 9:16 (для вертикальных видео) и более точная технология повышения качества сгенерированного видео до 4К-разрешения.

Как устроена

Говоря простым языком, Veo 3 работает по принципу «умного воображения». Она использует две архитектуры. Первая — это диффузионные алгоритмы. Их можно представить как процесс проявки пленки: ИИ начинает с хаотичного шума (как засвеченный кадр) и шаг за шагом проявляет из него четкое изображение, следуя подсказкам пользователя. Этот механизм отвечает за отрисовку конкретных деталей — текстур, света, теней.

Но чтобы из набора красивых кадров получилось связное видео, подключается вторая технология — архитектура трансформеров. Она анализирует последовательность кадров как единый текст, понимает логику повествования, причинно-следственные связи и физику движения. Это позволяет Veo 3 генерировать осмысленные сцены, где персонаж двигается естественно, а объекты подчиняются законам реального мира. Такая связка позволяет модели генерировать контент кинематографического уровня и понимать запросы вроде «съемка с движением от первого лица» или «мягкий свет золотого часа».

Возможности нейросети

• Генерация из текста в видео. Достаточно описать сцену («кошка спит на подоконнике в солнечный день»), чтобы получить видеоклип длительностью до восьми секунд.
• Генерация из изображения в видео. Статичную фотографию или картинку можно «оживить», задав характер движения объектов и камеры.
• Создание сложных сцен. Инструмент Ingredients to Video позволяет загрузить в редактор несколько объектов, фонов и персонажей, чтобы собрать кадр, как конструктор.
• Высокое качество. Поддержка разрешения до 4K, кинематографичная цветопередача и глубина резкости.
• Работа со звуком. Модель генерирует видео сразу с синхронизированным звуковым сопровождением: диалогами, звуковыми эффектами (например, шагами, шумом ветра, эхо), фоновой музыкой.

Модель интегрирована в экосистему Google. Она доступна в исследовательском интерфейсе как API (Application Programming Interface, интерфейс программирования) для разработчиков в сервисе Vertex AI, взаимодействует с Gemini и Nano Banana, а также оформлена в удобных пользовательских инструментах вроде Google Flow. Благодаря этому она перешла из разряда технологического демо в готовое решение для бизнеса и творчества.

Чем полезна для бизнеса

Генеративные видео не ограничиваются мемами про футболиста Криштиану Роналду и абстрактными артами. Сегодня они решают конкретные бизнес-задачи. Veo 3 превращает создание профессионального видео из дорогостоящего проекта в рутинный операционный процесс, для которого не требуется съемочная группа, аренда локаций и недели монтажа.

Рассмотрим несколько примеров из разных сфер.

• Маркетинг и реклама. Создание видеороликов для таргетированной рекламы, генерация контента для Shorts и «ВК Клипов», быстрое A/B-тестирование разных визуальных концепций.
• E-commerce и ретейл. Быстрая визуализация товаров. Например, демонстрация того, как одежда сидит на модели в движении, показ использования гаджета в бытовых сценариях, анимация карточки товара на маркетплейсах.
• Корпоративное обучение. Создание обучающих роликов для сотрудников. Можно быстро адаптировать контент под изменения в продукте или процессах.
• Прототипирование и дизайн. Анимация концептов продуктов, архитектурных проектов, UI-интерфейсов еще до непосредственной реализации. Это ускоряет цикл обратной связи и принятия решений.

Например, региональная сеть кофеен может за один день сгенерировать сотни уникальных промороликов для разных городов, вписав в сцену с чашкой кофе узнаваемые местные достопримечательности. В классическом продакшене такая задача могла бы оказаться неподъемной.

Формат промптов: почему Veo 3 лучше воспринимает JSON

Главный страх новичка при работе с генеративным ИИ — черный ящик. Непонятно, как текстовая фраза превращается в видео и почему результат часто отличается от ожиданий. Для решения этой проблемы поможет понимание формата JSON (JavaScript Object Notation). Это универсальный способ структурировать данные, который стал стандартом для общения с продвинутыми ИИ-моделями, включая Veo 3.

Логика структурирования промпта для Veo 3 заключается в модульности. Вместо монолитного текста вы создаете четкую иерархию, где каждый блок отвечает за свой аспект видео. Именно так нейросеть и анализирует запрос.

Базовый каркас промпта для Veo 3 выглядит так:

{ "core_description": "Основная идея видео одной фразой", "style": "Визуальный стиль (кинематографичный, аниме, документальный)", "scene_details": { "environment": "Локация и окружение", "lighting": "Характер освещения", "time_of_day": "Время суток" }, "camera_directing": { "shot_type": "Тип кадра (общий, средний, крупный)", "movement": "Движение камеры (статично, плавный проезд, трекинг)", "angle": "Угол (прямой, нижний, верхний)" }, "technical_specs": { "duration_seconds": 10, "aspect_ratio": "16:9" } }

Преимущество такой структуры для ИИ в том, что каждый блок обрабатывается с учетом его специализации. Трансформеры в архитектуре Veo 3 лучше всего работают с иерархическими данными, четко разделяя контекст сцены, визуальный стиль и технические параметры съемки. Это снижает «конфликт» в промпте, когда, например, описание локации противоречит указанному стилю.

Обычный текстовый промпт дает модели пространство для интерпретаций:

«Девушка читает книгу в уютной комнате вечером, камин, атмосферно, красивый свет от лампы, макросъемка».

В таком варианте ИИ должен сам догадаться, что «атмосферно» нужно расшифровать как «теплые тона», «макросъемка» — это крупный план на деталях, а «красивый свет» подразумевает мягкие тени. Результат может быть любым: от общей панорамы комнаты до странного ракурса.

Переоформим этот же запрос в JSON-промпт:

{ "core_description": "Крупный план: женские руки листают страницы старинной книги", "style": "реализм, уютная атмосфера, теплая цветовая гамма", "scene_details": { "environment": "гостиная с камином на заднем плане в расфокусе", "lighting": "теплый ключевой свет от настольной лампы, заполняющий свет от огня в камине", "time_of_day": "поздний вечер" }, "camera_directing": { "shot_type": "экстремальный крупный план (макросъемка)", "movement": "минимальное, легкое дрожание как от handheld-камеры", "focus": "глубина резкости малая, фокус перемещается со страниц на руки" }, "technical_specs": { "duration_seconds": 7, "aspect_ratio": "16:9", "fps": 24 } }

Теперь у ИИ есть однозначные указания по каждому творческому и техническому аспекту. Шанс получить именно то, что задумано, возрастает на порядок.

При этом Veo 3 не требует идеально составленного JSON-промпта со всеми возможными ключами. Достаточно начать с трех — четырех основных параметров. По мере роста навыков вы сможете добавлять новые уровни детализации, не ломая исходную структуру.

Проверить синтаксис своего первого JSON-промпта можно в любом онлайн-валидаторе (например, JSONLint). Это займет секунды, но спасет от ошибок вроде пропущенной запятой или кавычки, которые модель не поймет.

Пошаговый процесс создания ролика в Google Flow

Знакомство с Google Flow

Теперь мы знаем, как устроена модель и принципы общения с ней через JSON. Применить эти знания на практике поможет визуальный конструктор Google Flow. Это интуитивная панель управления Veo 3, которая превращает сложные технологии в понятный интерфейс для дизайнеров, маркетологов и авторов.

По сути, Google Flow — это полноценная ИИ-студия в браузере, которая объединяет в одном рабочем пространстве:

1. Интерфейс для ввода промптов (как текстовых, так и JSON).
2. Визуальный планировщик сцен (Scene Builder) для раскадровки.
3. Таймлайн-редактор для монтажа и синхронизации.
4. Библиотеку активов для хранения референсов и персонажей.
5. Инструменты контроля качества.
6. Взаимодействие с Nano Banana для создания референсных изображений.

После регистрации пользователю доступно небольшое количество кредитов, которых хватит для создания 5–6 бесплатных видео. Не пытайтесь сразу создать шедевр. Начните с кнопки New Project, выберите режим Text to Video и вставьте в поле простой JSON-промпт из предыдущего раздела. Нажмите Generate — через 60–90 секунд вы получите свое первое ИИ-видео, которое поможет разобраться в принципах работы редактора. В этой среде мы и будем создавать наш первый короткометражный ролик.

Важно: Google Flow официально недоступен в России, для использования нужно создать аккаунт в другом регионе.

Шаг 1. Подготовка — планируем сюжет и создаем референсы

Перед тем как перейти непосредственно к генерации, важно четко спланировать процесс. Попытка создать сложный ролик без плана похожа на съемки фильма без сценария: это приведет к хаотичным, несвязным кадрам и потраченным впустую кредитам. Поэтому первый и самый важный шаг происходит вне интерфейса редактора.

Часть А. Готовим сценарий или раскадровку

Цель — разбить идею на логические блоки-сцены. Не нужно художественных подробностей — только ключевые вехи нарратива.

Совет: для первого ролика выберите простую и понятную историю из 3–5 сцен. Например:

1. Установка. Персонаж в обычной обстановке.
2. Событие. Происходит что-то, что меняет ситуацию.
3. Разрешение. Персонаж реагирует, и ситуация приходит к новому состоянию.

Например, составим структуру истории о том, как художник находит вдохновение в парке.

• Сцена 1 (5 сек.). Художник сидит на скамейке с пустым скетчбуком, выглядит задумчивым.
• Сцена 2 (7 сек.). Крупный план — его взгляд падает на прыгающую по веткам белку.
• Сцена 3 (8 сек.). Он быстро рисует в блокноте, появляется набросок белки. Улыбка.

Каждая сцена должна быть отдельным, законченным визуальным образом с понятным действием. Для такой структуры легко составить JSON-промпт для каждой части.

Часть Б. Создаем референс-изображения

Референс — это статичное изображение, которое фиксирует ключевой визуальный элемент (внешность персонажа, предмет, стиль) для передачи нейросети. Это главный инструмент борьбы с неконсистентностью (когда персонаж или объект меняются от кадра к кадру).

Как это сделать прямо в Google Flow:

1. В интерфейсе Flow найдите вкладку Assets («Активы») или Generate Image.
2. Используйте текстовый промпт, чтобы создать изображение вашего персонажа или объекта. Будьте максимально конкретны: «изображение мужчины 25–30 лет, в берете и джинсовой куртке, с этюдником».
3. Система на базе Nano Banana сгенерирует несколько вариантов. Выберите наиболее подходящий и сохраните его в проект. Этому изображению будет автоматически присвоен внутренний ID.
4. Повторите для других ключевых элементов, если нужно (например, для чашки или интерьера).

Вот так будут выглядеть референсы для нашего примера:

• REF_ARTIST. Изображение мужчины 25–30 лет, в берете и джинсовой куртке, с этюдником;
• REF_SQUIRREL. Фотография рыжей белки на фоне зелени (можно загрузить свою или сгенерировать);
• REF_PARK_BENCH. Общий план скамейки в осеннем парке.

Матвей Сафонов / Nano Banana 2📷Референс-изображения для генерации

Шаг 2: Генерация первой сцены с JSON-промптом

Когда план и референсы готовы, наступает самый волнующий момент — превращение текстового описания в движущееся изображение. Разберемся, как это сделать.

Часть А. Переход от плана к структурированному запросу

Возьмем первую сцену из нашего подготовленного плана: «Художник сидит на скамейке с пустым скетчбуком, выглядит задумчивым. Длительность: 5 секунд».

Теперь нам нужно перевести эту идею в JSON-промпт:

{ "scene_description": "Молодой мужчина в берете и джинсовой куртке сидит на парковой скамейке, держит на коленях открытый пустой скетчбук. Он смотрит вдаль задумчивым взглядом.", "scene_style": "реалистичное кинематографичное видео, стиль короткометражного фильма, глубокая цветокоррекция", "environment": "осенний парк, дорожка из желтой листвы, размытые деревья на заднем плане", "lighting": "теплый рассеянный свет через листву, золотой час, мягкие тени", "character": "REF_ARTIST", "camera": { "shot_type": "средний план (medium shot)", "movement": "легкое, почти незаметное движение камеры", "angle": "уровень глаз, слегка со стороны" }, "technical": { "duration_seconds": 5, "aspect_ratio": "16:9", "consistency_mode": "high" } }

Матвей Сафонов / Google Veo 3📷В режиме Ingredients to Video объединяются разные объекты с изображений-референсов

Часть Б. Пошаговая работа в интерфейсе Google Flow

1. Создание проекта. В Google Flow нажимаем + New Project и переходим в Scene Builder — инструмент визуального планирования сцен.
2. Добавление первой сцены. В Scene Builder создаем первую карточку сцены и выбираем режим Text to Video.
3. Вставка JSON-промпта. В текстовое поле вводим наш JSON-промпт. Вместо текста «REF_ARTIST» в интерфейсе Flow используется прикрепление файла из панели Assets. Находим заранее созданный REF_ARTIST и перетаскиваем его в специальную зону для референсов или выбираем через меню Attach Reference.
4. Запуск и ожидание. Нажимаем кнопку Generate. В зависимости от выбранного режима (Fast, Quality) генерация займет от 30 секунд до двух минут.

Часть В. Анализ результата и итерация

После генерации важно проанализировать конкретные аспекты:

• Консистентность персонажа. Узнаваем ли художник с нашего референса?
• Соответствие описанию. Правильная ли локация, освещение?
• Движения и плавность. Естественно ли выглядят поза и микродвижения?
• Качество изображения. Достаточно ли детализации?

Если результат требует доработки, измените конкретный параметр промпта и сгенерируйте заново:

• Не понравился ракурс? Измените camera.angle на «низкий угол (low angle)».
• Слишком темно? Измените lighting на «яркий дневной свет».
• Персонаж недостаточно узнаваем? Убедитесь, что референс прикреплен правильно, или добавьте в character текстовое уточнение: «тот же мужчина, что на референс-изображении, в берете».

Сохраняйте удачные варианты в Assets как видеореференс. Удачный кадр из первой сцены может стать визуальным якорем для следующей, особенно если нужно сохранить точное положение персонажа или освещение.

Шаг 3. Собираем историю — диалоги, переходы, монтаж

Теперь разберемся, как превратить отдельные фрагменты в целостный нарратив: как добавить к видео диалоги и смонтировать его в интерфейсе редактора.

Часть А. Добавляем диалоги и звуковое оформление

Вы можете прописать реплику прямо в JSON-промпте, и ИИ постарается анимировать артикуляцию персонажа под нее.

К существующей структуре сцены добавим блок audio. Для нашего примера со второй сценой (художник замечает белку) это может выглядеть так:

{ "scene_description": "Крупный план лица художника. Его взгляд переводится с пустого альбома на ветку дерева, где сидит белка. В глазах появляется интерес.", "character": "тот же художник, что и в первой сцене", "audio": { "dialogue": "Вот оно... вдохновение.", "voice": "мужской, задумчивый, тихий", "ambient_sound": "легкий ветер, шелест листьев, отдаленные птицы" }, "...": "остальные параметры промпта (camera, lighting и т.д.)" }

Важно:

• Длина реплики должна соответствовать длительности сцены. Для 5–7 секунд — одна короткая фраза.
• Не бойтесь тишины. Для атмосферных сцен часто достаточно только ambient_sound (фонового звука).
• После генерации обязательно просмотрите сцену, обращая внимание на движение губ. Если синхронизация хромает, упростите реплику или измените ее темп в описании («неторопливый, растянутый монолог»).

Часть Б. Монтаж и финальная сборка на таймлайне

Таймлайн в Google Flow — финальный монтажный стол:

1. Перетащите все сгенерированные сцены из панели Assets на таймлайн в правильном порядке.
2. Часто клипы имеют лишние кадры в начале или конце. Потяните за края клипа на таймлайне, чтобы укоротить его.

Главное о нейросети Veo 3

1. Модель создает короткие видеоролики (до 60 секунд) по текстовому описанию или на основе статичного изображения, поддерживая высокое разрешение до 4K и кинематографичное качество.
2. В основе Veo 3 — диффузионные алгоритмы для отрисовки деталей и трансформеры для понимания контекста и логики сюжета, что обеспечивает реалистичность движения и связность сцен.
3. Инструмент предназначен для автоматизации видеопродакшена: создания рекламы, контента для соцсетей, обучающих роликов и прототипов, что в разы сокращает бюджет и время производства.
4. Структурированные промпты в формате JSON позволяют детально контролировать сцену, ракурс, освещение и персонажей, минимизируя ошибки интерпретации.
5. Работать с нейросетью можно без навыков программирования в визуальной среде Google Flow, которая объединяет генерацию, раскадровку, монтаж и инструменты для сохранения консистентности.
6. Благодаря функции расширения сцен и контролю над переходами даже новичок может собирать цельные короткометражные ролики с едиными персонажами, диалогами и сюжетной дугой.

➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.