Преамбула и улучшение старого фото
У меня в архиве есть фото, где мы студенты Ансамбля Танца УПИ (АТУ), выступаем на самой большой площадке города Свердловска (ныне Екатеринбург) - ККТ "Космос". Танец назывался "Уральский перепляс".
Это фото цветное, но невысокого качества - имеются вертикальные помехи в виде полос и нечеткое изображение. Кстати, на первом плане в зеленой рубахе автор этой статьи Юрий Щербаков.
Для улучшения качества фото была использована нейросеть (ИИ) (как это делается - я показал в своей прошлой статье). В результате получил качественное изображение:
Оживление танца с помощью ИИ
Улучшенное фото я использовал как основу для генерации фрагмента этого танца. Такой процесс еще называют сегодня как "Оживление фото".
На первом этапе в нейросети Google Gemini я написал сюжет (краткое описание), что должно происходить на сцене.
Вот какой исходный сюжет был написан:
Будем оживлять фото в Veo 3.1. Сюжет для промпта: На сцене исполняется народный Уральский танец - исходный кадр (фото) для генерации 8 секундного видео.
Юноши на первом плане исполняют "присядку", когда приседая вниз они поочередно ритмично выставляют то правую, то левую ноги в стороны, как показано на фото. Руки при этом держат по сторонам не меняя, как показано на фото. Все юноши выполняют движения ногами синхронно, смотрят в зал и улыбаются.
На заднем плане танцуют девушки, синхронно выставляя ноги в стороны, и руки вверху, наклоняя их поочередно вправо и влево, как показано на фото.
Фигуры танцоров, пропорции тела и лица НЕ ИЗМЕНЯТЬ!
Далее в режиме диалога с уточнениями мы с нейросетью создали промпт (текстовое задание) для генерации видео.
ПРИМЕЧАНИЕ: В приницпе, современные генерирующие нейросети хорошо понимают промпты как на русском, так и на английском языках. Но, сами же они для лучшей реализации нюансов генерации видео рекомендуют использовать промпты на английском.
Шаги уточнения промта в процессе конструктивного диалога с Gemini я опускаю и показываю только финальный результат, который я загрузил уже в другую в генерирующую нейросеть Google Veo 3.1.
ПРИМЕЧАНИЕ: Негативный промпт делается для того, чтобы обратить особое внимание ИИ на то, чего нельзя делать при генерации!
Эти промпты вместе с начальным улучшенным фото я загрузил в нейросеть Google Veo 3.1, задав одновременно генерацию двух вариантов. Затем скачал на ПК эти два варианта, которые мне, в общем, понравились, и смонтировал из них короткое видео - смотрите ниже:
Что было дальше?
Дальше я поблагодарил нейросеть Gemini за хорошую помощь при создании промпта. Интересно, что модель Veo 3.1 умеет сама создавать музыкальное сопровождение для видео. Вот фрагмент нашего диалога:
ПРИМЕЧАНИЕ: Мне понравилось высказывание от Gemini про генерирующую нейросеть Veo 3.1: "модель распознала культурный код уральского танца". Это здорово, что американские нейросети с нашей помощью успешно обучаются русской культуре! - Михалков, вы это слышите?
И, в заключение, финальный фрагмент моей продуктивной беседы с нейросетью Google Gemini:
В 2026 году наша Ансамбль Танца УПИ (АТУ) отмечает 80-летие со дня основания.
Вместо заключения
1. Если понравилась статья, была полезной - напишите отзыв, поставьте лайк и/или можете поддержать мою работу на канале
2. Можете подписаться на мою подборку "Премиум", где я рассказываю и показываю, как можно легко и бесплатно работать с нейросетями любому человеку.
3. Могу выполнить ваши заказы на подобные работы. Пишите в чат или на биржу фриланса KWORK на мой личный адрес.
С уважением, Юрий Щербаков 😊