Несмотря на то, что инструменты на базе искусственного интеллекта упрощают создание визуально впечатляющих видеороликов, превращение этих материалов в готовый продукт для коммерческого использования остается сложной задачей. Возникают проблемы, связанные с ошибками в субтитрах, необходимостью обновления данных о продукте или некорректным размещением логотипов бренда, что часто требует полной перегенерации всего видео.
Эти недочеты могут быть приемлемы для неформального контента в социальных сетях, однако для рекламных роликов, объясняющих продукты, маркетинговых кампаний и коммерческой рекламы требуется, чтобы видео было не только привлекательным, но и точным, визуально последовательным и легко редактируемым.
Именно здесь появляется Fotor Agent. Запущенный в августе, этот инструмент использует опыт Fotor в области фоторедактирования и визуального дизайна, расширяя свои возможности ИИ на весь цикл производства видео. Вместо простого создания клипов, он помогает пользователям трансформировать текстовые запросы в законченные видеоролики — от планирования контента до финальной передачи.
Пользователи начинают работу с описанием желаемого видео через текстовые подсказки. Затем Fotor Agent организует производственный процесс, объединяя визуальные элементы, субтитры, аудио и анимацию в единый проект. После этого видео можно просмотреть и доработать на многодорожечной временной шкале, позволяя редактировать отдельные компоненты без необходимости повторной генерации всего ролика.
В интервью Джексон Чжан, операционный директор Fotor, сообщил, что Fotor Agent разрабатывает контент на основе творческих целей пользователей и координирует такие задачи, как генерация активов, графический рендеринг, субтитры, аудио и анимация. Он затем собирает все эти элементы в унифицированный видеопроект.
Например, для объясняющего ролика продукта система должна делать больше, чем просто генерировать изображения. Ей необходимо структурировать кадры, текст, диаграммы, закадровый голос и анимацию в связную последовательность. При создании коммерческого контента качество взаимодействия этих элементов может иметь большее значение, чем внешняя эффектность отдельного кадра.
Ключевая особенность Fotor Agent заключается в способности создавать видеопроекты, сохраняющие свою временную структуру и внутреннюю организацию. Пользователи могут самостоятельно вносить правки в текст, данные, логотипы, визуальные активы и анимацию, не вынуждая перегенерировать всё видео при малейшем изменении. Они также могут проверять и уточнять детали непосредственно на многодорожечной временной шкале.
По мере совершенствования базовых моделей, продукты, использующие аналогичные сторонние модели, могут генерировать визуальный контент со сравнимым качеством. Для платформ, занимающихся созданием контента с помощью ИИ, построение конкурентного преимущества поверх этих моделей стало все более важной задачей.
Чжан отметил, что Fotor комбинирует сторонние модели ИИ со своими собственными алгоритмами обработки изображений и инструментами редактирования. Хотя сторонние модели выполняют большую часть задач, Fotor применяет свои запатентованные технологии в определенных сценариях.
Он считает, что наиболее сложные для воспроизведения функции заключаются во всем творческом рабочем процессе, включая автономное планирование, производство моушн-графики, точное редактирование, а также качество и результативность конечного продукта. Это также объясняет фокус Fotor Agent на моушн-графике (MG) и редактируемых видеопроектах, поскольку рекламные материалы продуктов, визуализация данных и образовательные видео часто требуют совместной работы диаграмм, текста, анимации и фирменных элементов. Пользователям необходим ИИ для быстрого создания контента, но им также нужен точный контроль над отдельными элементами.
Тем не менее, интеграция рабочего процесса не означает, что все проблемы решены. Поддержание единообразия среди активов, сгенерированных разными моделями, точная интерпретация сложных инструкций и обеспечение того, чтобы локальные изменения не нарушали другие части видео, остаются текущими проблемами для инструментов видео на базе ИИ.
Fotor Agent ориентирован на создателей контента, продавцов электронной коммерции и команды по брендингу. Эти пользователи имеют четкие потребности в эффективности, но они также требуют точности и высокого качества производства.
Чжан сообщил, что Fotor Agent уже приносит доход от платных услуг с момента запуска, хотя продукт все еще находится на ранних стадиях продвижения и оптимизации. По данным компании, Fotor имеет более 12 миллионов активных ежемесячных пользователей в более чем 200 странах и регионах.
Эти цифры отражают общую базу пользователей Fotor и не следует использовать их как показатель роста или удержания пользователей именно Fotor Agent. Для привлечения зарубежных пользователей Fotor использует такие каналы, как SEO, маркетинг влияния, вовлеченность сообщества и платная реклама. Компания также напрямую взаимодействует с местными создателями и брендами, чтобы понять визуальные стили и потребности в производстве контента на разных рынках.
Чжан подчеркнул, что локализация для видеопродуктов включает не только язык; она также требует понимания визуальных стилей, предпочтений в общении и реальных сценариев использования. Fotor Agent теперь должен продемонстрировать, что его интегрированный производственный рабочий процесс может привести к повышению эффективности, за которое пользователи готовы платить, одновременно формируя устойчивые привычки использования.
ИИ оптимизирует производство, в то время как люди сохраняют творческое суждение. Чжан полагает, что в течение следующих одного-двух лет агенты ИИ возьмут на себя больше задач по планированию контента, организации активов и производству, что позволит небольшим командам создавать видео, которые ранее требовали сотрудничества нескольких специалистов. Однако создателям по-прежнему придется определять, что должен донести их контент, и оценивать, соответствует ли конечный результат их целям.
Для Fotor следующим приоритетом является повышение точности и удобства редактирования. В коммерческих видео текст, данные и элементы бренда должны быть корректными. Легкость внесения правок в эти детали после генерации напрямую повлияет на возможность широкого внедрения продукта. Следующий этап конкуренции в сфере видео на базе ИИ может заключаться не в том, какой инструмент способен генерировать самые реалистичные изображения, а в том, какой инструмент может более надежно и эффективно превращать творческие идеи в готовый контент.