Идеи не падают с неба — они складываются из того, что нас окружает. Кто работал на фрилансе или шабашил наверняка сталкивался с проблемами продать подороже (купить подешевле).
На своём канале я реализую свои идеи. Порой хочется создать что‑то новое. Так что в какой‑то момент пазл сложился: я собрал в один трек свой опыт общения с «клиентскими хотелками», их требования, и привычку выражать мысли в рифме — получился черновой набросок песни:
Поднего сложилась картинка клипа. ChatGPT помог обработать текст под рэп. Начались 15 раундов шлифовки: подгонял ритм, искал точнее рифмы, ужимал длинные формулировки, менял порядок строк, пока куплеты и припев не «сели» в бит без спотыкания.
Перед генерацией вокала и аранжировки открыл документацию Riffusion (режим Compose) — чтобы правильно разметить текст на секции (Intro / Verse / Pre‑Chorus / Chorus / Bridge / Outro), задать тон, и не бороться с инструментом вслепую. Принцип простой и вечный: не игнорируйте документацию — инструкции экономят часы проб и ошибок и дают предсказуемый результат.
9 неудачных музыкальных версий привели в итоге к попаданию в цель. Окончательный итог правил в Audition (небольшой EQ, де‑эссер, лёгкая динамика. После хирургии трек стал чище и музыкальнее.
Плей — диван — закрытые глаза. Я слушал готовый трек и ловил картинку, которая всплывает первой: фактуры, ритм монтажа, гэги. Этот «слуховой сториборд» зафиксировал тезисно, а уже потом перешёл к гриду референсов и генерации.
В ComfyUI написал промты, с помощью Checkpoint Flux Dev Krea сгенерировал изображения сцен. Из удачных кадров собрал «палитру мира» клипа.
Veo 3 (платный аккаунт). Часть сцен я подавал чисто текстом (без картинок) — и это иногда давало результат лучше: особенно там, где важен темп движения и «киношные» клише.
Для сборки я выбрал CapCut (desktop) — без сложной покраски и тяжелых FX он работает быстрее. Разложил таймлайн: базовые нарезки, темповые резы под бас/снейр, текстовые плашки, пару простых переходов. Важнее было ритм и читабельность шуток, а не фейрверки визуальных трюков.
На просмотре не всегда внешность главного героя совпадала. Уравнять образы помог Viso Master. Почему не DeepFaceLab? Качество у DFL выше, но требовало бы ~6 часов тренировки модели — а я ставил скорость/качество 50/50. С Viso Master получил достойный баланс.
Реальность вмешалась: не везде детектило лицо, плюс на 8 ГБ VRAM тяжело тянуть улучшайзеры — ноут грелся, софт падал. Решение: разбил ролик 2:07 на 3836 кадров, прогнал кадрово нужные фрагменты через Viso Master и собрал обратно:
Разбитие на кадры — бесплатная Jpg Converter (узко заточенная, но делает своё дело легко).
Сборка назад — через Blender 3D (как видеоредактор он удобен для таких задач и даёт контроль по частоте кадров/кодекам).
После финальной склейки вернулся к смыслу. В After Effects замазал (масками) сообщения на телефоне в начале клипа — перевёл с английского на русский, добавил слегка агрессивное движение текста, чтобы подчеркнуть «снисходительность» заказчика. Пара трекингов и реплики «жалят» ровно как в треке:
Финальный прогон через Topaz Video AI: апскейл до 4K, умеренное повышение деталей на средних планах, аккуратное подавление шума на «тёмных» кадрах. Важно не пережать — язык пародии не любит стеклянные лица.
Для кликабельности сделал две обложки — горизонтальную (16:9) и вертикальную (9:16). Генеративный черновик собрал в ChatGPT, затем довёл композицию и типографику в Photoshop: крупный заголовок, контрастные силуэты, ясный фокус на «болезни фриланса». Тот же сет использовал для превью в Shorts/Reels.
Спасибо за внимание! Посмотрев клип, я думаю он вызвал у вас улыбку ?