Юрий Тер
Российские нейросети для творчества - практическое руководство по тексту, изображениям, музыке и видео

К читателю

Российские творческие ИИ-сервисы уже закрывают значительную часть пути от идеи до готового материала: помогают писать и редактировать текст, создавать изображения, оживлять кадры, генерировать музыку и синтезировать речь. Но именно рост возможностей сделал главной проблемой не доступ к генерации, а управление решениями. Красивый вариант получить легко; сохранить героя, исправить один дефект, собрать сцены в связный ролик и вовремя остановиться — намного сложнее.

Книга построена как единый маршрут: идея → подготовка проекта → генерация → диагностика результата → локальная правка → сохранение постоянства → сборка → публикация. Поэтому главы не повторяют один и тот же учебный шаблон. Где нужен метод — дан метод; где полезнее разбор ошибки — разбирается ошибка; где проблему лучше понять через практический проект — используется лаборатория.

Книга посвящена российской экосистеме: Алисе AI и Alice AI ART, Шедевруму, Kandinsky, GigaChat и SymFormerX, Yandex SpeechKit, SaluteSpeech и связанным с ними пользовательским сценариям. Однако конкретный сервис рассматривается как инструмент, а не как центр процесса. Интерфейсы и модели меняются; рабочая логика должна переживать их смену.

Четыре условных читателя помогают приземлить примеры: Олег — автор и блогер; Лера — музыкант без студии; Ирина — владелица небольшого творческого проекта; Максим — начинающий видеомейкер. Их задачи используются там, где пример действительно помогает, а не для заполнения одинаковой структуры каждой главы.

Все изменяемые сведения о функциях сервисов, лимитах и условиях проверены по официальным материалам на 14 сентября 2026 года. Перед оплатой, коммерческой публикацией или работой с чувствительными данными необходимо повторно открыть актуальные правила самого сервиса. Книга объясняет рабочий процесс и не заменяет договор, лицензию или юридическую консультацию.

Как пользоваться книгой

Если нужен один формат, можно читать маршрутами: текст — части I–II и VIII; изображения — I, III–IV и VIII–IX; видео — I, IV–V и VIII–X; музыка — VI, VIII–X; озвучка — VII–IX. Если вы собираете мультимедийный проект, лучше пройти книгу последовательно и вести один реальный проект от начала до конца.

Главное правило практики: не выполняйте упражнения ради упражнения. Каждый тест должен либо улучшить ваш реальный материал, либо дать правило, которое вы сохраните в личной системе.

ЧАСТЬ I. ОТ ИДЕИ К ТВОРЧЕСКОМУ ПРОЕКТУ

Первая часть фиксирует решения, которые дешевле принять до генерации: конечный формат, бриф, приоритеты, референсы и критерии готовности.

Глава 1. Российский творческий ИИ: что мы называем этим словом

Слово «российский» в разговорах о нейросетях используют как минимум в трёх смыслах. Это может быть модель, разработанная российской командой; сервис российской компании, внутри которого работают разные модели; или продукт, ориентированный прежде всего на российскую аудиторию, язык, оплату и инфраструктуру. Для творческого пользователя важны все три уровня, но путать их не стоит.

Например, Alice AI ART — собственная визуальная модель Яндекса. Kandinsky — семейство моделей Сбера. Шедеврум — пользовательский творческий сервис Яндекса, в котором генерация изображений и видео связана с социальной лентой. GigaChat — универсальная среда, где к тексту добавлены инструменты изображения и музыки. Эти продукты нельзя свести к одной шкале «какая модель лучше».

Российская творческая экосистема лучше понимается не по брендам, а по форматам результата. Для текста подходят универсальные помощники — прежде всего Алиса AI и GigaChat; Шедеврум тоже умеет генерировать тексты, но там они тесно связаны с публикацией внутри площадки. Для изображений главными пользовательскими направлениями остаются Alice AI ART, Kandinsky и Шедеврум.

В видео ситуация более специализированная. Шедеврум делает короткие ролики и клипы внутри мобильного творческого потока. Kandinsky Video 5.0 ориентирован на text-to-video и image-to-video и предлагает несколько вариантов модели. Музыка пока устроена иначе: у Сбера есть SymFormerX, встроенный в сценарий «Создать песню» в GigaChat; у Яндекса есть Нейромузыка, но это прежде всего персонализированный бесконечный поток для слушателя, а не авторская студия экспорта треков.

Лера использует этот принцип на небольшом фрагменте реального проекта, а не на абстрактном примере. Как музыкант без студии, Лера сначала сохраняет исходник, затем меняет только тот параметр, о котором идёт речь в главе. Такой тест быстро показывает, помогает ли метод приблизиться к готовому материалу или лишь создаёт ещё один вариант.

Ключевая дисциплина здесь — объяснить решение после сравнения. «Этот вариант нравится больше» недостаточно. Нужна причина: сначала нужно отделить обязательные свойства результата от пространства для эксперимента. После этого проверяйте решение на небольшом контрольном задании.

Начальный этап часто кажется слишком медленным, потому что на экране ещё ничего не появилось. На практике именно здесь экономится больше всего времени. Десять минут, потраченные на фиксацию обязательных свойств результата, могут заменить десяток лишних генераций, каждая из которых меняет направление проекта. Проверяйте решение на небольшом контрольном задании.

Глава 2. От конечного результата к инструменту

Творческий выбор становится проще, когда сначала зафиксирован выходной файл: пост, обложка, 9:16-ролик, песня, озвучка или серия иллюстраций. Сервис выбирают после этого, а не наоборот.

Диагностика начинается с отделения причины от симптома. Если результат «не такой», сначала уточните, что именно нарушено: содержание, композиция, идентичность, движение, звук, права или формат. Для темы «От конечного результата к инструменту» основной ориентир таков: сначала нужно отделить обязательные свойства результата от пространства для эксперимента.

Полезно сравнивать не более двух-трёх версий одновременно. Большой набор вариантов создаёт иллюзию выбора, но снижает точность оценки. Перед следующей генерацией сформулируйте одну проблему и одно свойство, которое нельзя потерять; затем проверяйте решение на небольшом контрольном задании.

Перед запуском полезно сделать мысленный откат: если результат окажется неудачным, какое решение вы захотите изменить первым? Если ответ — «всё», проект ещё не подготовлен. Хорошая постановка оставляет хотя бы несколько опор неизменными: формат, главный объект, аудиторию, критерий приёмки. Тогда неудача превращается в диагностируемый тест, а не в повод начать сначала. Проверяйте решение на небольшом контрольном задании.