Найти в Дзене
Ринат Сулейманов

AI-модели и новая ниша AIOFM: как создать виртуального инфлюенсера

Всем привет, на связи Ринат! Появление генеративного ИИ привело к появлению совершенно новых форм цифрового бизнеса. Одно из самых быстрорастущих направлений — AIOFM (AI Модели). По сути, речь идёт о создании полностью виртуальных моделей, которые существуют только в цифровом пространстве, но при этом ведут социальные сети, собирают аудиторию и монетизируют трафик. Несколько лет назад подобный процесс требовал серьёзных навыков в графике и машинном обучении. Сегодня же большую часть работы выполняют нейросети. Достаточно понимать логику процесса и правильно выстроить workflow. Если разобрать этот процесс по шагам, становится понятно, что создание AI-модели — это не магия, а последовательная система из нескольких этапов: формирование внешности, подготовка датасета, обучение модели и производство контента. Первый этап — формирование внешности будущей модели. Важно, чтобы она выглядела реалистично и при этом не копировала конкретного человека. Для этого обычно используют два разных рефере
Оглавление

Всем привет, на связи Ринат! Появление генеративного ИИ привело к появлению совершенно новых форм цифрового бизнеса. Одно из самых быстрорастущих направлений — AIOFM (AI Модели). По сути, речь идёт о создании полностью виртуальных моделей, которые существуют только в цифровом пространстве, но при этом ведут социальные сети, собирают аудиторию и монетизируют трафик.

Несколько лет назад подобный процесс требовал серьёзных навыков в графике и машинном обучении. Сегодня же большую часть работы выполняют нейросети. Достаточно понимать логику процесса и правильно выстроить workflow.

Если разобрать этот процесс по шагам, становится понятно, что создание AI-модели — это не магия, а последовательная система из нескольких этапов: формирование внешности, подготовка датасета, обучение модели и производство контента.

Создать карусель
Создать карусель

Создание уникального лица

Первый этап — формирование внешности будущей модели. Важно, чтобы она выглядела реалистично и при этом не копировала конкретного человека.

Для этого обычно используют два разных референса. Проще всего найти их на Pinterest — например, фотографии девушек с похожим стилем или внешностью. Эти изображения затем комбинируются через генеративную модель, которая создаёт новое лицо на основе двух источников.

Так появляется уникальный образ: меняются черты лица, форма глаз, губы, нос. В результате получается персонаж, который выглядит естественно, но не является копией реального человека. Именно этот образ становится основой всей будущей модели.

Создать карусель
Создать карусель

🌟Хочешь начать зарабатывать на нейросетях?

У тебя есть возможность забрать мой БЕСПЛАТНЫЙ КУРС. С ним ты пройдешь по короткому пути к созданию AI-ботов + поймешь как их продать их продавать. А также получишь свои первые заявки уже в первую неделю!

В курсе тебя ждёт:

  • Система монетизации AI-ботов в 2026 году: что именно продавать, кому, за какие деньги и почему это покупают
  • Разбор лучших инструментов и рабочей сборки: как быстро собирать AI-решения, чтобы результат можно было повторять под разных клиентов
  • Соберёшь персонального ИИ-бота как готовый демо-кейс + получишь базовую упаковку под продажу (оффер, структура услуги, что показывать клиенту)

Это практика, после которой у тебя будет 3 готовых результата: понятная схема монетизации, собранный кейс для портфолио и упаковка, с которой можно спокойно идти в продажи и закрывать первые сделки.

Забирай ДОСТУП, пока такая возможность есть 👉 https://clck.ru/3SaX29

А мы продолжаем!

Создать карусель
Создать карусель

Формирование датасета

Следующий шаг — подготовка набора изображений, на которых модель будет обучаться. От качества этого этапа напрямую зависит итоговый результат. Обычно датасет делят на три категории:

  • фотографии лица
  • кадры лица и тела
  • кадры с полным ростом

Такое разделение помогает модели лучше понимать пропорции, внешность и поведение персонажа в разных ракурсах. Референсы снова берутся из Pinterest. Но вместо копирования внешности нейросеть просто повторяет позу, композицию и ракурс, накладывая на них лицо созданной модели.

В итоге получается серия изображений, где одна и та же девушка находится в разных сценах и позах. Обычно для стабильной работы достаточно около 30 качественных фотографий. Главное правило здесь простое: лучше потратить больше времени на датасет, чем потом пытаться исправлять ошибки генерации.

Каждое изображение из датасета сопровождается текстовым описанием. В этих описаниях фиксируются основные характеристики модели: цвет волос, форма лица, детали внешности. Также используется специальное trigger-word — уникальное кодовое слово. В будущем именно оно будет вызывать обученную модель в генерации изображений и видео. Такая связка из изображения и текстового описания позволяет нейросети точно понимать, как должна выглядеть модель в разных условиях.

Создать карусель
Создать карусель

Обучение собственной LoRA-модели

Когда датасет готов, начинается один из ключевых этапов — обучение LoRA. LoRA — это компактная нейросетевая надстройка, которая запоминает конкретный стиль или персонажа. В данном случае она обучается воспроизводить внешность созданной модели.

Процесс обучения обычно занимает около 15–20 минут и требует нескольких тысяч тренировочных шагов. В результате получается файл размером примерно 300 мегабайт. Этот файл фактически и является цифровой копией вашей AI-модели. После обучения её можно вызывать через trigger-word и использовать для генерации изображений и видео.

Создать карусель
Создать карусель

Генерация видео с помощью AI

После обучения модели начинается самый интересный этап — создание контента. Для этого используется связка из нескольких инструментов: генеративные модели, workflow в ComfyUI и удалённые серверы с мощными видеокартами.

Логика довольно простая. Сначала берётся референсное видео — например, из TikTok. Затем из него выделяется кадр, который описывается текстом через нейросеть. Это описание превращается в prompt. После этого система анимирует изображение модели так, чтобы она повторяла движения из оригинального ролика.

В итоге получается видео, где виртуальная девушка танцует, двигается или взаимодействует с камерой так же, как в исходном ролике. Если сделать всё аккуратно, результат выглядит практически как реальная съёмка.

Финальная обработка контента

Перед публикацией видео обычно проходит ещё один этап — лёгкий монтаж.

Социальные сети активно анализируют метаданные файлов и могут распознавать контент, созданный нейросетями. Поэтому видео часто прогоняют через редакторы вроде CapCut: добавляют фильтры, слегка меняют цветокоррекцию или кадрирование. Это не столько художественная обработка, сколько техническая — она помогает видео выглядеть более естественно для алгоритмов платформ.

Подготовка аккаунтов

Следующий важный элемент — инфраструктура. Для работы обычно используют отдельные аккаунты TikTok и Instagram. Их либо создают заново, либо покупают уже готовые аккаунты с небольшой «отлежкой» — периодом, когда профиль был зарегистрирован, но ещё не использовался.

После этого аккаунты постепенно прогреваются: выполняются обычные действия, публикуются первые ролики, формируется базовая активность. Так социальные сети начинают воспринимать профиль как живой.

Создать карусель
Создать карусель

Как работает монетизация

Когда ролики начинают набирать просмотры, трафик постепенно направляют в систему монетизации. Чаще всего используется простая воронка:

TikTok → Instagram → bridge-страница → платная платформа

В TikTok публикуются короткие ролики, которые привлекают аудиторию. В описании профиля размещается ссылка на Instagram. Уже оттуда пользователь попадает на промежуточную страницу со ссылками, а затем — на платную платформу. Такая схема позволяет аккуратно переводить аудиторию между платформами и обходить ограничения социальных сетей.

Почему эта ниша быстро растёт

AIOFM развивается так быстро по одной простой причине: барьер входа резко снизился. Ещё недавно создание реалистичной виртуальной модели требовало команды дизайнеров и программистов. Сегодня большую часть процесса выполняют нейросети, а человеку остаётся лишь выстроить правильную систему.

AI-модели — это пример того, как генеративные технологии начинают менять индустрию контента. Но главный фактор успеха остаётся тем же, что и в любой другой нише интернета — внимание аудитории. Именно за него в конечном итоге и идёт борьба.

Создать карусель
Создать карусель

Сейчас на нейросетях зарабатывают разными способами. Кто-то продаёт AI-внедрения в бизнес: ассистенты, боты, автоматизации, которые разгружают отдел продаж/поддержку и экономят компании десятки часов в месяц. И такие решения спокойно продаются от 70 000 ₽ и выше. А кто-то собирает более “тяжёлые” связки под процессы — и там чеки доходят до 200 000 ₽ за проект, потому что это уже про результат, а не про инструмент.

Я понимаю, что во всём этом легко запутаться: не понятно что продавать, кому продавать, как продавать и не хочется терять время, потому что есть сомнение в том что это покупают. Особенно если ты технарь: сделать можешь, а вот что именно продавать, кому и как упаковать - главная проблема.

Поэтому я и сделал бесплатный курс, где ты просто повторяешь за мной. Я показываю, как собирать AI-ботов/ассистентов под реальные задачи бизнеса и как упаковать это в понятный продукт: оффер, структура услуги и логика, как доводить до сделки. То есть готовая систему которую можно продавать

В нём ты получишь самые востребованные навыки 2026 года и соберёшь себе основу под AI-профессию: готовый кейс в портфолио + упаковка, с которой можно выходить к клиентам и продавать на БОЛЬШОЙ ЧЕК.

Забирай ДОСТУП, пока он открыт 👉 https://clck.ru/3SaX29

И да, подробнее про рынок нейросетей рассказываю в своем Telegram канале 👉 https://t.me/+1Ix1gvELfdc3NzFi

Ринат Сулейманов отзывы -> https://t.me/+tno3nI_eY4ZlYjUy