Как быстро создавать контент для своего проекта?
И не мучиться с наймом 10 специалистов под дизайн, набор текста и монтаж коротких Reels для продвижения и привлечения дешевого трафика. Пока нейронок
У многих специалистов действительно проблема на уровне создания контента, контентщикам приходится уходить в дебри и искать по 100500 нейронок, чтобы составить внятный пайплайн и креативить короткие видео на ютубе. Безусловно, несвязность генераторов между собой вынуждает специалистов тратить много времени на мэтчинг всех сервисов. Условно, нейронка для создания видео работает по своим промтам — контентщику приходится адаптировать написанный сценарий под «шаблоны» видео-генератора.
А сценарии — это не просто порядок действий в вашем видео, но и замысел.
Креативщикам приходится распыляться и покупать десятки подписок: ElevenLabs, MURF.AI, GPT, GEMINI, Synthesia, Runaway. Ничего сложного тут нет, но цена выходит запредельная. Многие из пользователей нейронок пытаются построить карьеру в УБТ или создании «условно бесплатного трафика» и получать небольшой доход от миллионов просмотров с коротких видео, но тратят сотни долларов на подписки. Бизнес есть бизнес. Расходы могут превысить доходы и тогда карьера «трафера» полетит вниз, даже не начавшись. Epicly.ai станет универсальным магазином инструментов для создания контента с использованием ИИ.
Условно бесплатный трафик позволяет перегонять аудиторию без покупки дорогостоящей рекламы. На самом деле, в интернете такой метод – относительно популярен среди неопытных и молодых блогеров, брендов, авторов тг-каналов или других медиа. Чтобы цеплять аудиторию и вынуждать переходить по ссылке – нужно активизировать все свои творческие способности, но такое удается далеко не всегда. ИИ-генератор решает, как минимум, проблему творческого вдохновения для контентщиков, как максимум проблему вообще создания многочисленных роликов.
Epicly преобразует ваш сценарий непосредственно в готовый к производству аудиофайл с частотой 44,1 кГц/192 кбит/с, что упрощает процесс. А потом еще и сгенерирует видео. Короче говоря, идеальный вариант для сторонников играть на всех инструментах и сразу.
По крайней мере, с таким стартапом можно начинать озвучивать книги, небольшие рассказы и даже попытаться формировать сложный обезличенный контент.
Авторы предлагают сразу удобный экспорт в Docx или PDF, адекватный и гибкий редактор сценариев.
Стоит ли создавать ИИ по генерации контента для бизнеса?
Сложный вопрос. Не зря стартап ставит акцент на быстроте работы. И, будем честны, такие проекты заточены больше не под генерацию сценариев фильмов Тарантино, сколько под именно короткий продакшен. Чтобы выгода была очевидна — нужен рынок «сбыта» под простое производство видео. На самом деле, вариантов использования много. Все они зависят от конечного качества ИИ-генерации.
На вооружение подобную платформу могут взять авторы, которые нацелены на конвейерное производство контента в целом – корпоративные обложки, небольшие посты со сводками и обучающие корпоративные видео. Кроме того, может увеличиться пул клиентов из-за облегчения процесса создания контента.
- Создание визуальных образов для веб-сайтов, электронных рассылок и социальных медиа.
- Производство видеоконтента, рилсов, шортсов – эффективный инструмент для привлечения внимания к продукту или услуге. ИИ способен выделять наиболее интересные и значимые моменты из различных видеофайлов, нарезать короткие сюжеты, добавлять субтитры и готовить контент к публикации в социальных сетях или других онлайн-платформах за кратчайшие сроки.
- Генерация описаний для товаров в интернет-магазинах в видео.
- Условно-бесплатный трафик с публикаций коротких видео.
В любом случае компания действительно может получить заветную окупаемость. Но, прежде всего, из-за мультиплатформенности, доступности площадки и скидок на подписки. Удобство внедрения в уже готовый продакшен или корпоративную платформу – залог успеха для подобного проекта.
Как собирать подобный проект без привязок к подпискам?
Для создания сценариев важно использовать методы NLP для обработки входных подсказок или тем и генерации связного письменного контента. Продвинутые модели NLP: трансформерные архитектуры, например, серии GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI или BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) от Google, часто используются для задач генерации текста благодаря их способности улавливать сложные лингвистические закономерности и создавать контекстно значимый вывод.
Для создания естественно звучащих голосовых комментариев необходимы передовые модели синтеза речи. Эти модели обычно используют методы глубокого обучения: рекуррентные нейронные сети (RNN) или CNN, для генерации аудиофайлов, имитирующих речевые образцы человека. Стоит добавить использование моделей просодии, которые улавливают интонацию, ритм и ударение в речи – все это может дополнительно улучшить естественность и выразительность синтезированных голосов.
Для генерации сценариев необходимы алгоритмы, способные создавать связный и контекстно значимый текст. Это включает в себя использование продвинутых языковых моделей, таких как GPT или BERT, обученных на больших корпусах текстовых данных, для создания высококачественных сценариев, передающих необходимую информацию точно и эффективно.
Кроме того, техники, такие как условная генерация текста, при которой модель зависит от конкретных входных подсказок или тем, могут помочь обеспечить, что созданные сценарии будут соответствовать данному контексту.
В области синтеза речи выбор подходящих алгоритмов и моделей критичен для достижения естественно звучащих голосовых комментариев. Подходы на основе глубокого обучения, включая модели генерации волн: WaveNet или Tacotron, часто используются для задач синтеза речи.
Эти модели учатся создавать аудиофайлы напрямую из текстовых входов, улавливая как лингвистическое содержание, так и акустические характеристики речи человека. Более того, внедрение клонирования голоса, позволяющего настраивать синтезированные голоса под конкретные предпочтения или персонажей, может дополнительно улучшить универсальность и привлекательность генератора голосовых комментариев.
Развертывание генератора сценариев и голосовых комментариев на подходящих платформах — ключевой момент для максимизации его доступности и охвата. Для веб-приложений подойдут облачные сервисы хостинга, такие как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP), могут предоставить масштабируемую и надежную инфраструктуру для поддержки требований приложения.
Затем в тесном сотрудничестве с архитекторами и инженерами разработаем масштабируемую и устойчивую облачную архитектуру. Определим архитектуру микросервисов, поток данных и точки интеграции. Определим оптимальное использование моделей и фреймворков AI для каждой услуги. Создадим подробный технический документ, описывающий взаимодействие компонентов и зависимости.
Запустим процесс разработки платформы, формируя гибкие команды для реализации компонентов и функций. Используем современные фреймворки и методологии разработки для ускорения процесса и обеспечения качества кода. Разработаем API для безупречной интеграции с внешними системами и приложениями. Внедрим механизмы аутентификации пользователей, авторизации и обработки платежей.