Курсы по созданию сценариев

Освойте системный подход к созданию видео с помощью ИИ: структурированные JSON-запросы, кинематографические приёмы, работа с топовыми генераторами (Kling, Veo 3, Seedance, Wan). Настройка конвейера производства — от идеи до готового ролика.

16 часов, 53 % практики. Вы научитесь генерировать короткие сцены, создавать консистентных персонажей, работать с ракурсами и движением камеры, настраивать потоковый выпуск видео. Инструменты отрабатываются на своих проектах с поддержкой наставника.

Для маркетологов, видеопродюсеров, блогеров, предпринимателей, руководителей проектов.

• Почему текстовые промпты дают непредсказуемый результат. Проблема «метода угадывания».
• Структурированный промптинг: промпт как набор данных, а не художественный текст.
• JSON как единый язык для Veo 3, Sora, Kling, Seedance и других моделей.
• Основные поля JSON для видео: сцена, персонажи, окружение, стиль, движение камеры, освещение, звук
• Ключевые поля запроса: сцена, персонажи, окружение, стиль, движение камеры, свет, звук.
• Почему топовые модели лучше «понимают» английский — и как это использовать.
• Чем видеопромпт принципиально отличается от промпта для генерации изображений.

Практика:

• Разбор готовых JSON-промптов для реклама, нарратив, музыкальный клип.
• Создание своего JSON-промпта для видео 8-10 секунд.

• Многосценарные запросы: разделение видео на отдельные JSON-блоки.
• Консистентность персонажей: жёсткие требования к идентичности описаний в каждой сцене.
• Диалоги в ИИ-видео: синхронизация текста, эмоций и тайминга.
• Управление темпом: длительность кадров, ритм монтажа, смена планов.
• Сравнение генераторов: как Kling, Veo 3, Seedance и Wan по-разному интерпретируют один и тот же промпт.

Практика:

• Разработка мультисценарного JSON-промпта (3–4 сцены) для 30-секундного видео.
• Обеспечение консистентности персонажа между всеми сценами.
• Генерация, анализ ошибок, поиск точек потери консистентности.
• Рефакторинг промпта по итогам тестовой генерации.

• Основы кадростроения: правило третей, глубина резкости, баланс композиции, цветовая гамма.
• Описание движений камеры в промптах: панорама, тревелинг, кран, стедикам.
• Ракурсы и планы: крупный, средний, общий, нижняя/верхняя точка, POV-кадр.
• Как генераторы интерпретируют кинематографическую терминологию.
• Адаптация приёмов из классического кино для промптов.

Практика:

• Разбор 5 эталонных кинокадров и создание промптов для их воссоздания.
• Генерация одного сценария с трёх разных ракурсов.
• Сравнительный анализ: какие ракурсы работают в ИИ, а какие требуют доработки.

• «Путь Героя» для короткого формата: 12 этапов, сжатых до 30–60 секунд.
• Трёхактная структура: завязка, кульминация, развязка — в условиях AI-генерации.
• Эмоциональная арка персонажа: как закладывать её в JSON-запрос.
• Крючок: сценарий первых 3 секунд, которые удерживают внимание.
• Что ИИ делает хорошо, а что пока не умеет — фокус на сильных сторонах генерации.

Практика:

• Разбор успешных AI-короткометражек из топ-чартов.
• Написание промпта для 30-секундного видео по структуре «Пути Героя».
• Защита концепции перед группой.

• Сравнительный анализ Kling, Veo 3, Seedance, Wan: цена, скорость, качество, жанровые специализации.
• Выбор генератора под задачу: реклама, нарратив, эксплейнер, соцсети.

Практика:

• Генерация одного промпта в 3–4 моделях.
• Сравнительный анализ: качество, соответствие промпту, артефакты.

• Image-to-Video: создание первого кадра и его анимация.
• Функции согласованности: эталонные персонажи, перенос стиля, перенос персонажа.
• Звук в ИИ-видео: озвучка, саунд-дизайн, синхронизация губ.
• Стратегии работы с длинными видео.

Практика:

• Создание персонажа (изображение → видео) с сохранением консистентности через несколько сцен.
• Перенос персонажа между сценами.
• Генерация видео со звуковым сопровождением.
• Отработка сложных сцен: взаимодействие с объектами, спецэффекты.

• Почему первый кадр критичен для всего видео.
• Инструменты для генерации изображений.
• Правила консистентности: одинаковое описание персонажа во всех промптах.
• Как решать проблему «ИИ забывает лицо персонажа».

Практика:

• Создание персонажа в 3 стилях: реалистичный, аниме, 3D.
• Генерация одного персонажа в разных позах и ракурсах.
• Создание первого кадра и его анимация через Image-to-Video.
• Полный цикл: изображение → промпт → видео с тем же персонажем.

• Контент-завод: системное производство видео на потоке.
• Архитектура конвейера: сценарий → промпт → генерация → монтаж → публикация.
• Промпт-шаблоны и библиотеки: создание системы многократного использования.
• Кейсы: как бренды и медиа масштабируют ИИ-видео.

Практика:

• Создание шаблона промпта для серии видео (5+ роликов).
• Разработка мини-конвейера: 3 видео за 30 минут по одному сценарию.
• Финальная презентация: каждый студент показывает своё лучшее видео и рассказывает о конвейере.
• Групповая обратная связь и рекомендации по доработке.