Метаверсище и ИИще

#Нейропрожарка Анимационный клип на песню Аллы Пугачевой - Кафе Танцующих Огней в стиле анимации из мультфильмов 90-х Автор: Стас Ахунов. Режиссер и креативный продюсер Ai-студии TAINA Этот клип и музыкальный кавер я делал сам, в свободное от коммерческих проектов время. Трек появился ещё зимой. Регулярно делаю каверы на любимые песни в Suno — для себя, для катания на велосипеде, для зала. Здесь кавер получился с живым вокалом и качающим ритмом, захотелось визуализировать и поделиться. Идея была простая: поместить персонажа Аллу Борисовну в анимацию в духе мультиков 90-х. Черный плащ, Бэтмен, Черепашки-ниндзя сохранив их нуарный рисованный вайб, на котором я сам вырос. Три-четыре дня ушло на тесты и поиск стилистики. Пробовал более современный 3D-стиль — картинка теряла вайбовость. Вернулся к аналоговой анимации 90-х. Большинство кадров делал в Nano Banana, она лучше улавливала нужный стилёк и делала крафтовее. Сториборды делал в GPT Image 2 - но стиль она держала хуже, и на кадрах присутствовала такая джипитишная грязь/шумы, котоыре потом переходили в видео. История не была прописана полностью заранее. Начал с одной сцены: персонаж Аллы едет на чёрном авто по альтернативной ночной Москве. Дальше придумал кафе, и загадочную историю внутри. На середине работы захотелось добавить саспенса - вспомнил про мутаген из Черепашек Ниндзя. В детстве смотрел на кассетах серию, где персонажа превращали в насекомое. Вокруг этого выстроил сюжет, добавил злодея в маске и загадочности. Для генерации видео использовал безлимитный тариф Runway. Вместе с коллегой написали скрипт в Клод Код: он проверял завершение генерации и менял новый промт/ рефы и кликал на кнопку "сгенерирвоать". Таким образом была очередь из кадров, котоыре нужно было сгенерировать. Несколько ночей загружал по 15-20 промтов, утром смотрел результат. Всего вышло более 200 генераций по 15 секунд в Сиданс 2. Из них отобрал материал на клип длиной 4 минуты 43 секунды, и отдельно смонтировал тизер на 30 секунд. Монтаж - Final Cut Pro X. Апскейл в 4k - Топазом внутри Runway. Цвет, грейн и аналоговое свечение - Dehancer. Когда основные генерации были готова, решил что выходит скучновато и не хватает отсылок. Посмотрел несколько документальных работ про Пугачёву и дополнительно сгенерировал и расставил пасхалки к другим её песням. В ролике можно найти отсылки к «Миллиону алых роз», песне «Робот» (любопытная в контесте современной нейродвижухи) и другим. Отдельно использовал факт, что в советское время женщинам-композиторам было сложно пробиться - и Алла Борисовна для части своих произведений использовала мужской псевдоним Борис Горбонос. Его плакат можно найти в клипе. По деньгам, если считать все подписки одним месяцем: Runway с безлимитным на тот момент Сиднасом и Gpt Image 2 - $100, Higgsfield около 30$ (у меня там годовой тариф), Claude и ChatGPT - по $20, Suno - около $12 (у меня годовой премьер, который брал со скидкой). Итого около $180 если бы делал в один месяц. Но на практике проект делался сессиями на протяжении нескольких месяцев, поэтому реальные затраты размазаны и выходят немного больше. Некоторые кадры вышли не идеально - нейронка где-то написала слова на зданиях с ошибками, на некоторых кадрах есть артефакты. Проект несколько месяцев лежал на монтажном столе, мне казалось что в нем по прежнему чего-то не хватает, но я решил отпустить его и выпустить как есть, без сложного клинапа каждого кадра. Главное, что понял: всегда лучше на берегу определиться с арт-дирекшеном и историей, потом уже идти генерировать. Когда не знаешь заранее, что хочешь и история рождается на ходу - это интересный процесс, но затраный по времени и ресурсам. На генерации и тесты тогда нужно в разы больше времени. @cgevent

#ябженилсо Я забыл, кто кого на скаку остановит? @cgevent

Ox Alpha официально раскрыли - это Z.ai и GLM Китайская Z.ai (Zhipu) официально подтвердила Bloomberg, что загадочная модель является новой версией семейства GLM. Это мультимодальная reasoning-модель для кодинга и агентов: текст, картинки и видео, контекст 1 млн токенов, output до 131K. Самое интересное: открытые веса обещают выпустить уже сегодня ночью, 26/27 августа. А бесплатный доступ, вроде как, продлевают ещё на неделю - после этого Z.ai обещает объявить коммерческие цены. Пока Ox Alpha остается на OpenRouter за $0 input / $0 output и уже вышла там на первое место по использованию, более чем вдвое обогнав DeepSeek. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-26/china-s-z-ai-made-ox-alpha-stealth-model-that-rivals-deepseek https://openrouter.ai/stealth/ox-alpha @cgevent

Epic всё-таки делает Unreal Engine 5.9 - и главный фокус там на ИИ На Unreal Fest Seoul 2026 Эпики подтвердили выход UE 5.9, хотя ещё в июне называла 5.8 последним запланированным релизом перед UE6. Причина, похоже, как раз в ИИ I: Epic хочет протащить часть будущего стека UE6 в нынешний движок уже сейчас. Даты релиза 5.9 пока нет. Самое интересное - дальнейшее развитие Unreal MCP. Уже в 5.8 внутри Editor работает локальный MCP-сервер, через который Claude Code, Codex, Gemini, Cursor и другие агенты могут управлять движком: создавать Actors, менять освещение и материалы, запускать тесты и работать с PCG. В 5.9 Epic собирается открыть агентам ещё больше возможностей движка. Но самое любопытное - мой любимый нейрорендер - генеративные модели превращаются фактически в дополнительный render pass. Unreal сохраняет контроль над камерой, геометрией и композицией сцены и передаёт эти данные внешней image/video-модели. Она уже поверх реального рендера может изменить стиль, погоду, время суток и внешний вид кадра. В сеульской демонстрации Epic показывали именно такой workflow. В UE6 LLM, генеративные модели, Claude/Codex и MCP официально названы одной из центральных частей production workflow. При этом Epic специально делает ставку не на одну свою модель, а на открытую инфраструктуру, куда разработчик сможет подключать модели по своему выбору. UE6 Early Access сейчас намечен на конец 2027 года. Ссылки: https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/unreal-mcp-in-unreal-editor https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/semantic-search-in-unreal-enigne https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/ai-features-tools-and-plugins-in-unreal-engine https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/working-with-pcg-and-llms-using-unreal-mcp-in-unreal-engine И свежий официальный анонс Unreal MCP в UEFN от 20 августа: https://dev.epicgames.com/documentation/fortnite/42-00-fortnite-ecosystem-updates-and-release-notes @cgevent

Anthropic склеила память Claude в одну систему Теперь обычный чат и Claude Cowork используют одну и ту же память. То, что Claude узнал о ваших проектах, предпочтениях и текущей работе в чатах, автоматически доступно Cowork, и наоборот. Память можно посмотреть по темам, отредактировать или удалить, а чувствительные данные вроде здоровья и убеждений по умолчанию не сохраняются. Насколько я понимаю, было так: Ещё с сентября 2025 Anthropic начала внедрять постоянную память, сначала Team/Enterprise, затем Pro/Max. Claude мог помнить информацию между разными чатами. Были отдельные Project Memories: каждый Project имел собственную изолированную память. 10 июля 2026 память сильно переделали: вместо периодического summary Claude стал хранить отдельные категоризированные записи и обновлять их прямо во время разговоров. Но Cowork эту память не использовал. В документации Anthropic буквально было указано, что Memory работает в web/Desktop/Mobile, но "is not currently available for Cowork". Claude Code пока остаётся со своей отдельной системой памяти. https://claude.com/blog/claudes-memory-works-everywhere-and-you-decide-whats-in-it @cgevent

Ответочка от Apple: новые Mac Studio и Mac Mini! На процах M6 и M5 Ultra M6 – первый чип Apple на 2 нм, ставят в новый Mac mini: – 12-ядерный CPU (2 «супер», 4 производительных, 6 эффективных) – на 20% быстрее M5 в многопотоке – 12-ядерный GPU с Neural Accelerator в каждом ядре – +30% AI-вычислений против M5, обещают заметно быстрый prompt processing для локальных моделей – двойной 16-ядерный Neural Engine – до 2x пиковой производительности, фреймворки сами раскидывают нагрузку на оба – до 32 ГБ памяти, 170 ГБ/с M5 Ultra – в новом Mac Studio, впервые четыре кристалла в одном SoC (два M5 Max, склеенных UltraFusion): – до 36 ядер CPU, до 80 ядер GPU – до 512 ГБ unified memory, 1.2 ТБ/с – на 50% больше, чем у M3 Ultra, то есть как у xiaomi процессоров, о которых вчера писал. – 4.5x AI-вычислений на GPU против M3 Ultra, prompt processing в LM Studio – в 4 раза быстрее Предзаказ уже можно сделать. Доставка с 22 сентября. Mac mini от $900 за M6 Pro, 16Gb памяти, 512Gb диск. M6 + 1 Tb SSD + 32Gb памяти - $1800 M5 Pro 24 ГБ – $1,699. M5 Pro + 1Tb SSD + 64Gb памяти - $3000 Mac Studio: – M5 Max начинается с $2,499 (36 ГБ памяти, 512 ГБ диск). Если нужно 128Гб памяти, то $5400 уже. – M5 Ultra начинается с $5,499 (на $200 дороже M3 Ultra, 96 ГБ, 1 ТБ, в принципе, не сильно дороже DGX Spark, но скорость памяти бешеная). 256 ГБ минимум $9500 – 512 ГБ только в конце октября, цены нет – по прогрессии ждём около $15k Получается, что Mac mini M6 с 32 ГБ за $1,299 – самый дешёвый нормальный билет в локальные LLM: 7–14B в квантизации с запасом под контекст, и Apple прямо говорит про «агентные задачи локально». Следующая разумная ступень – M5 Max Studio со 128 ГБ за $4,799: туда влезает 70B в Q4. А Ultra с 512 ГБ и 1.2 ТБ/с – единственный десктоп, куда влезает модель на несколько сотен миллиардов параметров без кластера. Ширина памяти здесь важнее ядер: именно она определяет токены в секунду. Даже за $15k это дешевле одной H100 с обвязкой, и без DevOps. Обидно другое: Apple теперь берёт за память как за GPU – $4,000 за +160 ГБ, год назад тот же апгрейд стоил $1,600. Отдельно интересно, что маркетинг полностью развернулся: не «монтаж видео супер-быстро», а «запуск frontier-моделей на десктопе». Для команд, которым нельзя гонять документы, код, аудиозаписи в облаке, это самый простой способ получить приватный инференс. https://nr.apple.com/Dj0T8P0dD8

OpenAI показала Jalapeño - свой первый реально работающий inference-чип Компания уже гоняет на нем GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K2.5 и заявляет 1.5-1.9× больше вычислений на ватт и 1.7-3.6× меньшую end-to-end latency, а на некоторых интерактивных нагрузках выигрыш доходит до 4.1×. Забавно, что ИИ здесь буквально помогал строить железо для ИИ: модели OpenAI использовали при проектировании самого чипа и оптимизации софта. https://openai.com/index/jalapeno-first-results/ @cgevent

#Нейропрожарка Фильм сделан специально для участия в AAIFF Автор: Илья Никитин https://t.me/nikitin_films Графика: Midjourney 8, NanoBananaPro, Seedream 5, GPT Image 2 Анимация: Seedance 2/2.5, Kling 3.0, Minimax H3 Музыка: Suno 5.5 @cgevent

ИИ - новый нормальный композ Очень уместное использование Сиданского в vfx-пайплайне. Здесь была съемка с Реальными актерами, а ИИ использовали как переодеватор, перелицеватор или заменятор актеров. Просто как инструмент композа. Ну и конечно, можно снимать студентов, а потом перелицевать в Бредовпитов и Вилавсмитов. ИИкономия. Кроме шуток, если бы не пережгли картинку, то было бы очень здорово - классный подход. Это из трейлера к фильму: https://youtu.be/Iaolm_fpjJA @cgevent

AGI уже не здесь. А где-то там Альтман немного облажался с прогнозами по AI. Но виноват, разумеется, не Альтман. Виноваты кожаные. Свежее интервью с ним - https://youtu.be/kG8AoExkX40 После выхода GPT-4 в 2023-м Семён ожидал, что очень быстро начнётся массовая ИИ-мясорубка: старые компании посыпятся, AI-native стартапы начнут отбирать рынки. Не посыпались. Теперь Альтман признаёт: «“I think I was wrong about a few things.”» И ещё лучше: «“We’ve all been too ambitious on timelines.”» Типапоторопилсо.  А причина прекрасна: люди оказались недостаточно быстрыми для светлого AGI-будущего. По словам Альтмана, “the economy just has so much inertia”: люди продолжают делать то же самое, покупать у тех же компаний и пользоваться привычными инструментами. Поэтому общество и экономика будут адаптироваться к AI “more slowly”. То есть прогноз был правильный. Просто кожаные неправильные. При этом сам технический прогноз Альтман особо назад не откручивает: AI продолжает бешено развиваться, а великий переход впереди. Просто выяснилось, что между «мы сделали почти AGI» и «AGI перевернул экономику»  есть прокладка в виде кожаных. Скорей бы уже восстание робатов. @cgevent

Ген или Видео? @cgevent

Амазон покусал Алибабу Wan 3.0 Prime - ускоренный Wan 3.0 без типа потери качества. Главное отличие от обычного Вана - скорость. Oxen.ai заявляют ускорение в 5-7 раз. Для контекста: обычный Wan 3.0 в их тестах мог считать 5 секунд 720p около 8 минут. При этом Runware прямо пишет про same output quality as Wan 3.0, а fal говорит о сохранении visual detail и cinematic consistency. Верим? По возможностям Prime сохраняет мультимодальный Wan 3.0: T2V, I2V с первым и последним кадром, Reference-to-Video, редактирование и продолжение видео, работу с изображениями, видео, аудио, документами и веб-страницами. Prime уже доступен через Alibaba Cloud, fal.ai, Runware и у всех остальных. На fal цена составляет $0.068/сек за 480p, $0.14/сек за 720p и $0.28/сек за 1080p Соответственно $2.04 / $4.20 / $8.40 за 30 секунд. https://fal.ai/models/alibaba/wan-3.0-prime/text-to-video https://runware.ai/docs/models/alibaba-wan3-0-prime https://www.oxen.ai/ https://help.aliyun.com/en/model-studio/ Промпт: "a woman hiding under a desk who notices a shadowy figure in the background." @cgevent

Кожаным есть чему поучица у робатов Усейн Болт = робaты плюс Kling 3.0 Omni @cgevent

#Нейропрожарка Баба Яга. Доставка, сахар и ПВО Автор: Алексей Лотков / @aleksejlotkov (Insta/Tg) Описание: Короткий абсурдный фолк-мокьюментари про Бабу Ягу в современном российском быту: она летает в ступе, покупает сахар по акции в «Пятерочке», заказывает доставку в избушку на курьих ножках, сталкивается с курьерами, говорящим котом, Лешим-алкашом и ПВО, которое принимает ее за дрон. Главная идея была сделать не сказку и не фэнтези, а максимально приземленный документальный реализм: handheld-камера, бытовой свет, неловкие паузы, мокрый лес, старые интерьеры, реальные магазины и абсурд, сыгранный абсолютно серьезно. Производство: Сначала была собрана раскадровка и история, разбитая на отдельные сцены. Для каждого шота делались ключевые кадры и отдельные ассеты с промптами с точным действием, камерой, таймингом и стилем. Основной пайплайн: генерация ассетов по отдельности → анимация в Seedance 2.0/2.5 В работе использовались Flux 2 Max/Reve/Seedream 5 и др. Для анимации - клинг 3 и сидэнс 2.0/2.5. Голоса склонированы и синтезированы в elevenlabs, липсинк был сделан в synclabs lipsync v3. Больше всего времени ушло на удержание единого тона: модели постоянно тянули всё в фэнтези, хоррор или глянец, а задача была оставить ощущение реального документального видео. Очень много времени ушло на перебирание и создание концептов на персонажей и локацию. Время / бюджет: Время: 2 месяца по 1-2 часа в день Бюджет: 250-300 долларов — в основном генерации, подписки / кредиты @cgevent

Забрать подписку на нейронки без боли и переплат можно на ggsel ✋ У ребят собраны все нужные ИИ-модели, чтобы рефераты, курсовые, код и отчёты делались буквально сами 👨‍💻 Иностранные карты для оплаты не потребуются — на ggsel всё безопасно оплачивается с обычных карт российских банков 🫰 @cgevent

Главный прямой конкурент Руби - Topaz Hyperion 2.5. Topaz выпустили её в августе как улучшенный SDR→HDR конвертер с меньшим banding, лучшей передачей цвета и dynamic range. По смыслу Ruby и Hyperion 2.5 практически делают одно и то же: получили 8-bit SDR → нейросеть расширила luminance/color → получили профессиональный HDR. Hyperion 2.5 выдаёт 10-bit ProRes/H.265 и 16-bit half-float EXR. Продуктовая разница прежде всего в экосистеме: Ruby встроен в Runway и облачный API, Hyperion 2.5 - в Topaz/Astra и постепенно в desktop Topaz Video. У Hyperion сейчас, кстати, обнаружились глючки: пользователь Topaz нашёл, что облачный 16-bit EXR приходит как Linear Rec.2020, хотя ожидал ACES2065-1; в сообществе уточняют, что ACES2065-1 пока относится к локальному Pro-рендеру. LTX технически интереснее обоих. У Lightricks SDR→HDR реализован открыто как HDR IC-LoRA поверх огромной LTX-2.3 22B. То есть это не отдельный закрытый black box: большая генеративная видеомодель получает специальный HDR-адаптер и синтезирует дополнительный dynamic range. Можно запустить через Python или ComfyUI и получить scene-linear EXR. Причём LTX уже добавила полноценный Native EXR/HDR pipeline в LTX-2.5: ACEScg, linear Rec.709 и ACEScct могут проходить через генеративный pipeline без предварительного превращения в SDR. Важная тонкость: именно SDR→HDR IC-LoRA пока официально валидирована на LTX-2.3, поддержка 2.5 ещё находится в разработке. Поэтому Ruby и Hyperion - готовые специализированные SDR→HDR продукты, а LTX - гораздо более открытый и генеративный подход, который можно разбирать, модифицировать и запускать локально. Где пробовать и сколько стоит. Ruby уже есть в Runway для Max и Enterprise и отдельно через API /v1/video_to_hdr. API стоит 20 credits за секунду, то есть $0.20/с при цене кредита $0.01; если исходник больше 4 мегапикселей - 40 credits, $0.40/с. Получается около $6 за 30 секунд обычного видео или $12 за 30 секунд >4 MP. Max сейчас стоит $95 помесячно или $76/мес при годовой оплате и включает 9500 credits. Hyperion 2.5 уже доступен через Topaz Astra и API, desktop-интеграция Topaz Video разворачивается. LTX HDR доступен через API и локально: API стоит $0.20/с до 1080p, $0.40/с до 1440p и $0.80/с до 4K; HDR IC-LoRA для LTX-2.3 можно гонять локально. Для 2.5 ждем. Конкуренция это прекрасно: Runway Ruby и Topaz Hyperion 2.5 делают практически один продукт двумя закрытыми моделями, а LTX решает ту же задачу через открытую 22B video model + HDR IC-LoRA. В идеале, конечно, прогнать нормальный A/B на одном исходнике: сколько реальной дополнительной информации появляется в пересветах и тенях, что происходит с banding и насколько стабильно всё это держится между кадрами. Композеры, расчехляйтесь. @cgevent   https://docs.dev.runwayml.com/api-details/api_changelog/ https://docs.dev.runwayml.com/guides/models/ https://docs.dev.runwayml.com/guides/pricing/ https://x.com/runwayml/status/2090807248402682101 https://developer.topazlabs.com/video-models/video-utilities/hyperion-2.5-sdr-to-hdr-new https://docs.ltx.io/open-source-model/usage-guides/working-with-exr-hdr https://ltx.io/blog/sdr-to-hdr https://www.reddit.com/r/hybridfilmmaking/comments/1vulldr/runways_new_hdr_tool/ @cgevent

Runway бахнул Ruby: еще один SDR в HDR Разбираемсо, сравниваем, ботанствуем. Ruby принимает уже существующее SDR-видео и расширяет его яркостный диапазон до HDR. Можно скормить как свой загруженный ролик, так и результат любой модели Runway. Ruby сохраняет исходные пиксели и аудио, ничего заново не рендерит, а расширяет яркость в HDR headroom с color-preserving обработкой. То есть это скорее очень умный нейросетевой inverse tone mapping, чем генеративная перерисовка видео. Через API принимаются SDR-ролики до 40 секунд и менее 4096 px по каждой стороне, хотя в первоначальном анонсе интерфейса Runway фигурировал лимит 30 секунд. 12 бит и 16 бит - тут есть важная тонкость. Фраза Runway "up to 16-bit HDR" звучит круто, но 16 бит относится прежде всего к EXR. Это OpenEXR с half-float: 16-битное floating-point значение на канал, а не обычные 65 536 равномерных целочисленных уровней. Float16 имеет огромный диапазон значений и отлично подходит для scene-linear света, композа и грейдинга. Но это не означает, что Ruby каким-то чудом превращает исходный 8-bit SDR в 16 бит реально измеренной камерой информации. Новая информация синтезирована моделью. Для готовых видеокодеков Runway заявляет 10- и 12-bit ProRes/HEVC. Причём есть небольшой нюанс документации: публичный анонс говорит о 10/12 bit ProRes и HEVC, тогда как текущая API-документация явно описывает стандартный HEVC HDR10 как 10-bit, а для профессионального ProRes предлагает 422, 422 HQ и 4444. Поэтому "12-bit" я бы пока воспринимал прежде всего как максимальную доступную глубину некоторых export-профилей, а не как обязательную характеристику EXR и остальные форматы. Самый RAW-профессиональный вариант Ruby - ZIP с последовательностью OpenEXR half-float кадров. Причём API уточняет интересную вещь: внутри это linear BT.2020 light, плюс sidecar-файлы с colorimetry/provenance и отдельный audio.wav, если в источнике был звук. Это вариант для Nuke, Fusion, Resolve и VFX-пайплайна, где ты потом сам решаешь, как делать mastering. Второй вариант - ProRes MOV, BT.2020 + PQ, с профилями 422, 422 HQ или 4444. Третий - HEVC HDR10, то есть 10-bit, BT.2020 + PQ, уже почти готовый delivery-файл для HDR-телевизора, YouTube и т.п. Есть также HLG, удобный прежде всего для broadcast. Вот это, на мой взгляд, одна из самых сильных сторон Ruby: он выдаёт не только "HDR EXR для технарей", но и сразу практические HDR master/delivery форматы. Первые отзывы. Появился и первый содержательный негативный тест: один пользователь пишет, что в полученном EXR всё ещё видит заметный banding, а в тенях и светах не появляется ожидаемого объёма информации - по его впечатлению это больше похоже на качественное расширение диапазона, чем на настоящую реконструкцию 16-bit материала. Это пока единичный отзыв, а не нормальный A/B тест. На Reddit ситуация ещё показательнее: обсуждение Ruby только начинается, люди в основном спрашивают, кто уже успел сравнить его с Topaz. Поэтому делать вывод «Ruby лучше/хуже» пока рано. @cgevent

Конкуренция – это отлично Похоже OpenAI и Антропик соревнуются, кто круче лизнет пользователя, лишь бы тот не соскочил с поезда и не пересел на конкурирующую электричку.   ОпенАИ взяли и дропнули цены на API SOL 5.6 на двадцать процентов аж на ТРИ месяца.   Антропик такой: а мы продлеваем увеличенные недельные лимиты на Claude Code до 31 августа.   Пользователи: услышали, продолжайте, тут Ox Alpha ваще бесплатно, ждем дальнейших прогибов.   @cgevent

Wan 3.0 раскатали везде. Запускать уже можно в Alibaba Cloud Model Studio, Qwen Cloud, fal.ai, Runware и Magnific. У fal доступны T2V, I2V и Reference-to-Video, у Runware тоже уже live API. По деньгам официальный Wan 3.0 Standard стоит $0.05/сек в 480p, $0.10/сек в 720p и $0.20/сек в 1080p. То есть 30 секунд обходятся в $1.50 / $3 / $6 соответственно. На Model Studio и Qwen Cloud с 23 августа по 23 сентября действует скидка 30% на Standard, то есть фактически около $0.035 / $0.07 / $0.14 за секунду. У fal есть ещё Wan 3.0 Prime: $0.068 / $0.14 / $0.28 за секунду. Из уже подтверждённых возможностей: до 30 секунд за одну генерацию, 480p/720p/1080p, 30 fps, нативный звук с возможностью отключения, Smart Duration, adaptive aspect ratio, первый и последний кадр, reference-to-video и Omni Reference. В качестве референсов можно подавать до 10 изображений, 5 видео и 5 аудиофайлов, а ещё документы, PDF, таблицы, презентации и даже публичные веб-страницы. То есть можно буквально скормить модели презентацию или страницу сайта и получить видео даже без текстового промпта. Открытых весов Wan 3.0 пока нет. https://help.aliyun.com/en/model-studio/wan3-video-generation-api-reference https://help.aliyun.com/en/model-studio/model-pricing https://wan.video/ https://fal.ai/models/alibaba/wan-3.0/text-to-video https://runware.ai/docs/models/alibaba-wan3-0 @cgevent

Египетский Дипсик Работает на тростнике. При плюс 41. @cgevent