Для работы в курсе используются следующие инструменты: Stable Diffusion, Deforum, Midjourney, Dall-E, ChatGPT, Google Colab, Leonardo.AI, Lexica, Kaiber, Stable WrapFusion, Python, Github.
Создавайте вирусные AI-видео для TikTok и Instagram, даже если вы никогда не программировали
Вы видите захватывающие AI-анимации в соцсетях и думаете, что это слишком сложно? Вам кажется, что для создания таких видео нужны годы опыта в программировании и дизайне? Это больше не так. Искусственный интеллект открыл двери в мир видео-арта для каждого, у кого есть идея.
Представьте, что вы можете превратить собственное фото в эпического персонажа, заставить любой объект двигаться по сложному 3D-сценарию или наложить анимационные эффекты на собственное видео — и всё это с помощью текстовых команд. Этот курс — ваш пошаговый путеводитель в мир AI-видео. Мы разберёмся с самыми мощными инструментами, такими как Stable Diffusion и Deforum, и превратим их из пугающей технологии в ваш личный инструмент для творчества, способный генерировать вирусный контент.
Для кого этот курс?
- Контент-мейкеров и блогеров, которые хотят создавать уникальные видео для TikTok, Instagram Reels и YouTube Shorts, выделяющиеся на фоне остальных.
- SMM-специалистов и маркетологов, которые стремятся использовать передовые AI-технологии для создания “цепляющих” рекламных креативов.
- Digital-художников и дизайнеров, которые хотят расширить свой арсенал инструментов и добавить динамику в свои статичные работы.
- Предпринимателей и владельцев бизнеса, которые ищут новые способы визуализации своих продуктов или услуг.
- Всех любознательных энтузиастов, которые хотят быть на передовой технологий и научиться создавать удивительные вещи с помощью искусственного интеллекта.
Что вы получите от этого курса?
- Полное владение Deforum и Stable Diffusion: Вы в совершенстве изучите ключевые инструменты для создания AI-видео, от базовых настроек до профессиональных техник.
- Мастерство управления камерой: Научитесь создавать сложные 2D и 3D движения камеры — зум, вращение, панорамирование — чтобы ваши анимации выглядели динамично и профессионально.
- Навык трансформации контента: Узнаете, как превратить собственные фото и видео в исходный материал для впечатляющих AI-анимаций.
- Секреты вирусного контента: Поймёте, как использовать текстовые промпты для генерации видео, имеющих потенциал стать вирусными в социальных сетях.
- Техническая независимость: Научитесь работать с Google Colab, что позволит вам использовать мощные ресурсы для рендеринга видео, не имея дорогого компьютера.
- Эффективная работа с промптами: Освоите Prompt Engineering, научитесь использовать негативные промпты и находить вдохновение на платформах Lexica и Leonardo.AI.

Подробная программа курса: От основ Stable Diffusion до вирусных 3D-анимаций (53 урока)
Раздел 1: Основы AI-генерации изображений и видео
- Урок 1. Что такое Stable Diffusion. Разбираемся, что такое диффузионная модель с открытым исходным кодом, чем она отличается от Midjourney и Dall-E, и почему является основой для инструментов типа Deforum.
- Урок 2. Технология диффузионных моделей. Объясняем простыми словами, как ИИ создаёт изображения из “шума” на основе текстовых описаний (промптов).
- Урок 3. Зачем нужен Stable Diffusion. Узнаём, почему Stable Diffusion является “костяком” для многих продвинутых инструментов, таких как Deforum и Leonardo.AI.
- Урок 4. Что такое модели (на примере Leonardo.AI). Изучаем, как специализированные модели позволяют создавать изображения в конкретных стилях (пиксель-арт, фэнтези) и как использовать собственные модели.
- Урок 5. Что такое “Seed” (на примере Midjourney). Понимаем роль “зерна” (seed) для получения последовательных и управляемых результатов в анимации.
- Урок 6. Что такое кадры (Frames). Базовое понятие: как последовательность отдельных изображений (кадров) создаёт видео.
- Урок 7. Prompt Engineering и роль негативных промптов. Учимся писать детальные промпты, чтобы получить желаемый результат, и использовать негативные промпты, чтобы исключить нежелательные элементы.
- Урок 8. Поиск вдохновения на Lexica и Leonardo.AI. Где находить готовые удачные промпты и идеи для собственных анимаций.
Раздел 2: Подготовка рабочей среды
- Урок 9. Определение обучения. Методологический урок о том, как эффективно учиться работе с AI-инструментами.
- Урок 10. Сообщество Deforum в Discord. Как присоединиться к сообществу, чтобы быть в курсе обновлений и получать советы.
- Урок 11. Локальная инсталляция (обзор). Краткий обзор локальной установки Stable Diffusion через Python и Github, и почему облачные решения лучше для большинства.
- Урок 12. Облачное решение RunDiffusion. Обзор платной альтернативы для тех, кто не хочет настраивать всё самостоятельно.
- Урок 13. Google Colab и Google Drive: наш главный инструмент. Пошаговая инструкция по настройке рабочей среды в Google Colab — самого оптимального варианта для работы с Deforum.
- Урок 14. Ценообразование в Colab Notebook. Разбираемся, как работает подписка за $10 и система “вычислительных единиц”, и как экономить время рендеринга.
- Урок 15. Настройка путей к моделям и результатам. Учимся правильно указывать пути в Google Drive для сохранения моделей и готовых анимаций.
Раздел 3: Первые шаги в Deforum
- Урок 16. Как работает Deforum. Понимаем принцип работы: Deforum генерирует последовательность кадров по вашим командам, которые затем собираются в видео.
- Урок 17. Обзор Deforum: быстрый гайд. Знакомимся с основными параметрами движения камеры в 2D и 3D: зум, угол, смещение по осям.
- Урок 18. Основы анимации: угол и зум. Учимся анимировать параметры по кадрам, задавая разные значения для разных моментов времени.
- Урок 19. Движение камеры в 2D и 3D. Детально разбираем движение по осям X, Y, Z и вращение камеры для создания сложных траекторий.
- Урок 20. Что означает формула в скобках. Как использовать математические функции (например, синусоиду) для создания плавных, волнообразных движений камеры.
- Урок 21. График шума и силы (Noise & Strength). Изучаем, как параметр “шума” помогает при быстрых движениях, а “сила” контролирует схожесть между соседними кадрами.
- Урок 22. Связность и ритм (Coherence & Cadence). Настраиваем параметры для получения более плавных и стабильных видео.
- Урок 23. Работа с промптами в анимации. Учимся изменять промпты в течение видео, чтобы один объект плавно превращался в другой (например, яблоко в банан).
- Урок 24. Обновление v0.7.1: новый Prompt Box. Рассматриваем упрощённый интерфейс для работы с промптами в новой версии.
Раздел 4: Продвинутые настройки и рендеринг
- Урок 25. Настройка изображения и разрешения. Как правильно установить ширину и высоту для разных форматов (например, вертикальные видео для TikTok).
- Урок 26. Сэмплинг, Seed и шаги. Разбираем поведение “seed” (iter, fixed, random) и как количество шагов (steps) влияет на качество и время рендеринга.
- Урок 27. Настройка пакетов и веса промптов. Как придавать больший вес отдельным словам в промпте для более точного контроля.
- Урок 28. Последние настройки перед рендером. Проверяем ключевые параметры, такие как FPS (кадры в секунду), перед запуском генерации видео.
- Урок 29. Рендерим первое видео. Практический урок, где мы запускаем генерацию нашей первой анимации и анализируем результат.
Раздел 5: Практические техники и творческие проекты
- Урок 30. Эффект старения и восстановление анимации. Создаём анимацию, где человек стареет, и учимся восстанавливать рендеринг с определённого кадра, если что-то пошло не так.
- Урок 31. Ваш опыт обучения (практика). Задание для самостоятельной работы для закрепления навыков.
- Урок 32. Init Image: начинаем с собственного фото. Самая интересная техника: как загрузить своё фото и превратить его в анимацию.
- Урок 33. Начинаем с собственного видео. Учимся брать последний кадр вашего видео как стартовую точку для плавной трансформации.
- Урок 34. Video Input: накладываем промпты на видео. Как наложить AI-стили и эффекты поверх существующего видео, сохраняя его движения.
- Урок 35. Первая 3D-видеоанимация. Создаём полноценный 3D-проект, комбинируя движение камеры и анимацию промптов.
- Урок 36. ChatGPT как ассистент для анимаций. Как использовать ChatGPT для генерации сложных математических формул для движения камеры.
- Урок 37. Использование кастомных моделей. Загружаем и подключаем модели с Civitai и Hugging Face для получения уникальных визуальных стилей.
- Урок 38. Генератор строк ключевых кадров. Используем веб-инструмент для визуального создания сложных траекторий камеры.
- Урок 39. Синхронизация анимации с музыкой. Как “извлечь” ритм (например, удары барабанов) из аудиодорожки и синхронизировать с ним анимацию (например, зум).
- Урок 40. Полный проект от А до Я. Создаём комплексный проект, объединяющий съёмку собственного видео, продвинутую 3D-анимацию и работу с промптами.
Раздел 6: Вдохновение и альтернативные инструменты
- Урок 41. Где искать вдохновение. Анализируем тренды AI-видео в TikTok и Instagram, чтобы генерировать собственные идеи.
- Урок 42. Опыт обучения в 3D (финальный проект). Итоговое задание по созданию сложного 3D-видео с использованием всех изученных техник.
- Урок 43. Kaiber: простая альтернатива. Обзор сервиса Kaiber как более простого, но менее гибкого инструмента для создания AI-видео.
- Урок 44. Loopsie, Disco и Wrapfusion. Краткий обзор других альтернативных инструментов на рынке.
- Урок 45. Stable WrapFusion: детальный туториал. Углублённый разбор работы с Wrapfusion через Google Colab для качественного наложения эффектов на видео.
Требования к курсу
- Вам не нужен предыдущий опыт в программировании, создании изображений или работе с искусственным интеллектом.
- Необходимо иметь аккаунт Google и свободное место на Google Drive для хранения моделей и сгенерированных видео.
- Желательно оформить подписку Google Colab Pro (около $10 в месяц) для стабильного доступа к мощным ресурсам. Курс можно пройти и без неё, но возможны ограничения со стороны Google.
Готовы превратить свои идеи в вирусные видео?
Перестаньте просто наблюдать за трендами — начните создавать их! Этот курс даст вам все необходимые знания и инструменты, чтобы вы могли уверенно создавать AI-анимации, которые захватывают, удивляют и собирают миллионы просмотров. Записывайтесь на курс и откройте для себя безграничный мир творчества с искусственным интеллектом!


Вы экономите:
Поторопитесь! Заканчивается через 
Оксана Подтвержденный клиент –
Спасибо за урок о негативных промптах. Мои генерации раньше часто имели артефакты, ‘лишние конечности’. Теперь я знаю, как с этим бороться, и результат намного чище.
Евгений Подтвержденный клиент –
Курс вдохновил на эксперименты. Идея взять видео с Pexels и наложить на него промпты из урока ‘Video Input’ — просто супер. Получился очень необычный арт-ролик.
Михаил Подтвержденный клиент –
В целом доволен. Урок о генераторе ключевых кадров по аудио — это топ. Но хотелось бы чуть больше примеров работы с различными кастомными моделями, а не только один общий урок.
София Подтвержденный клиент –
Наконец-то поняла разницу между 2D и 3D анимацией в Deforum. Быстрый гайд в начале модуля о движениях камеры — супер-полезная шпаргалка, держу её всегда открытой.
Павел Подтвержденный клиент –
Оценил, что рассказали об альтернативах типа RunDiffusion и Kaiber, но честно показали, почему Google Colab является оптимальным выбором. Это помогло принять правильное решение и не потратить лишние деньги.
Ирина Подтвержденный клиент –
Очень детально разобраны все параметры. Сначала количество настроек в Deforum пугало, но после курса всё встало на свои места. Теперь я уверенно экспериментирую.
Татьяна Подтвержденный клиент –
Очень технический курс. Арнольд объясняет хорошо, но некоторые термины типа ‘diffusion cadence’ или ‘noise schedule’ были непонятны с первого раза. Нужно иметь хоть какую-то базу.
Тарас Подтвержденный клиент –
Генератор строк ключевых кадров — это экономия часов работы! Раньше прописывал движения вручную, а теперь могу создавать сложные траектории камеры визуально. Очень крутой инструмент.
Виктория Подтвержденный клиент –
Системный подход — это главное преимущество курса. Всё по полочкам: что такое кадры, что такое сид, как работать с промптами. Для начинающих — идеально.
Роман Подтвержденный клиент –
Всё супер, но настройка Google Colab заняла немного времени. Без платной подписки за 10 долларов у меня почти ничего не работало. Стоило бы на этом акцентировать внимание в самом начале.
Андрей Подтвержденный клиент –
Очень понравился раздел о кастомных моделях. Загрузил модель для создания персонажей в стиле ‘dungeon’, и мои анимации вышли на новый уровень. Спасибо за ссылку на Civitai.
Екатерина Подтвержденный клиент –
Я полный новичок. Было страшно, но Арни ведёт за руку с самого начала. От установки Python (хоть я и выбрала Colab) до первого рендера. Всё получилось!
Владимир Подтвержденный клиент –
Курс — пушка! Бонусный туториал по Stable WrapFusion был очень кстати. Это именно то, что я искал для наложения стилей на мои видео.
Людмила Подтвержденный клиент –
Контент отличный, но было бы хорошо иметь больше готовых примеров промптов для скачивания. Для новичка сложно сразу написать что-то сложное, даже после урока про Lexica.
Марина Подтвержденный клиент –
Прошла курс и уже добавила 3 новые работы в портфолио. Урок про старение людей — просто вау! Очень эффектно выглядит.
Александр Подтвержденный клиент –
Практический курс, без воды. Понравилось, что показали, где брать вдохновение — Lexica и Leonardo AI теперь мои любимые сайты. А негативные промпты реально улучшают качество изображений.
Наталья Подтвержденный клиент –
Арнольд прекрасно объясняет сложные вещи. Аналогия с яблоком в облаках для диффузионной модели — гениальна. Теперь я наконец-то понимаю, как это работает ‘под капотом’.
Артем Подтвержденный клиент –
Курс очень насыщенный, информации море. Но темп иногда слишком быстрый, особенно в разделе о 3D-анимации. Приходилось часто ставить на паузу и пересматривать.
Дмитрий Подтвержденный клиент –
Урок про Init Image — это нечто! Взял своё фото со свадьбы и превратил его в арт в стиле киберпанк. Друзья не поверили, что я это сделал сам.
Анна Подтвержденный клиент –
Ценность курса намного выше его цены. Особенно благодарна за детальный гайд по настройке Google Colab. Сэкономила кучу времени и нервов.
Сергей Подтвержденный клиент –
Никогда не думал, что смогу создавать 3D-анимации. Объяснение про оси камеры translation_x, translation_z и вращение было супер-понятным. Полный проект в конце курса — вишенка на торте.