I Spent $6,139 on Higgsfield in 1 sitting | Road to Cannes Ep. 2

• Видео — это подробный разбор процесса создания сцен для полностью сгенерированного ИИ полнометражного фильма с использованием Higsfield, включая работу с промптами, итерации и командную работу.

• Ключевые тезисы:
• Команда из 15 человек за 14 дней создаёт 80-минутный фильм, полностью сгенерированный ИИ, для премьеры на Каннском кинофестивале, имея в распоряжении 10 миллионов кредитов на генерацию.
• На четвёртый день работы команда потратила 4 441 352 кредита (что автор оценивает примерно в $260 000), сгенерировав 48 336 изображений и видео, при этом в финальный монтаж сцены вошло только 8 ассетов из почти 800, созданных автором.
• Рабочий процесс включает создание детальных промптов с помощью Claude, генерацию и многократную правку локаций, реквизита и персонажей в Higsfield (с использованием моделей вроде Nana Pro и GPT Image), а затем сборку сцен по шот-листу с помощью Cedus 2.0.
• Для поддержания единого стиля в большой команде используется «стилевой префикс» — набор правил по освещению, цвету и композиции, а для организации работы — функция совместных проектов в Collab.
• Генерация видео — самый ресурсоёмкий этап: автор показывает, как для одного 10-секундного плана потребовалось 72 итерации, а промпты для Cedus 2.0 пишутся на китайском, чтобы уместить больше информации в лимит символов.
• По словам приглашённого VFX-художника Патрика Калина (номинанта на Emmy и VES), создание подобного фильма с традиционными методами и CGI обошлось бы в 15–20 миллионов долларов США.
• Автор подчёркивает важность постпродакшна: цветокоррекции, добавления звуковых эффектов и монтажа, включая «хитрый» приём ручного удаления дублирующихся кадров из видео с пониженным FPS.
• Основная сложность — добиться от ИИ-моделей пространственной согласованности (например, правильного расположения камеры относительно коридора) и консистентности персонажей и объектов на протяжении всей сцены.

• Что с этим делать:

Если вы работаете над сложным ИИ-видеопроектом, структурируйте процесс. Начните с детального сценария и разбейте его на шот-лист с помощью LLM (например, Claude). Создавайте и утверждайте ключевые ассеты (локации, персонажей, реквизит) до генерации видео — это основа для консистентности. Используйте единые стилевые гайды для всей команды. При генерации видео на основе промптов не читайте их целиком — делайте несколько тестовых генераций, анализируйте ошибки и точечно правите описание, фокусируясь на одной проблеме за раз. Монтируйте сцену параллельно с генерацией, сразу проверяя, как кадры стыкуются друг с другом и с музыкой. Будьте готовы к множеству итераций: даже удачный кадр часто получается после десятков попыток, и каждая неудача учит точнее формулировать запросы.