Как я хотел производить нейрослоп и что из этого вышло

Как-то раз я наткнулся на YouTube-канал Sleepy Science Channel (313 тыс. подписчиков, 280 видео). Видео выкладываются раз в день, продолжительность — около двух часов. Контент представляет из себя нейросетевую озвучку интересных фактов на определённую тему, под фоновую музыку и статичную картинку с наложенным поверх неё оверлеем с частицами. Ролики набирают от 5 до 300 тысяч просмотров.

Очевидно, что контент на этом канале полностью автоматизирован и создаётся вообще без участия человека, но при этом спокойно монетизируется. Автор даже выложил видео со своим лицом, чтобы не потерять монетизацию, и объяснил, что не может уснуть без фонового шума, поэтому слушает свои же видео перед сном.

Я подумал: почему бы не сделать то же самое, но для ВК, заодно протестировав загрузку видео на другие хостинги — YouTube и RuTube?

Как ни странно, с производством самого видео проблем практически не возникло. Проект работает как единый конвейер, обрабатывающий темы из огромного списка. Например, «Ящерицы», «Млечный путь», «Кошки», «Собаки» — это единственное, что я делал руками. Для каждой темы, скажем, «Ящерицы», нейросеть YandexGPT генерирует 40 интересных фактов в формате JSON. Это очень дешёвая операция — генерация текста почти ничего не стоит.

Для каждого факта запускается цепочка действий:
1. Генерация рассказа. YandexGPT пишет развёрнутый текст на основе факта.
2. Синтез речи. Текст озвучивается с помощью Yandex SpeechKit (голос zahar).
3. Создание промптов. На основе рассказа YandexGPT разбивает текст на смысловые части и генерирует промпты для будущих изображений.
4. Генерация иллюстраций. По каждому промпту создаётся изображение. Сначала я использовал Yandex ART — быстро и качественно, но дорого. Потом переделал на локальную модель Kandinsky. Долго, зато совершенно бесплатно. Качество оказалось ниже, поэтому промпты пришлось сделать более специфичными.
5. Сборка коротких роликов. Все изображения и аудиодорожка склеиваются в один MP4-файл с помощью FFmpeg. Тут я даже повайбкодил, чтобы получить суперсложную команду для FFmpeg.
6. Сборка «большого» видео. После обработки всех фактов по теме короткие ролики объединяются в один длинный фильм. Применяются переходы, эффекты летающих частиц и фоновая музыка.
7. Публикация. Готовое большое видео загружается на все платформы.

С загрузкой на YouTube и ВК проблем не возникло — в интернете полно информации. А вот про загрузку в RuTube критически мало информации. Долго не мог найти хоть что-нибудь внятное. Внезапно я отыскал документ(https://vk.com/topic-49008312_28268593?post=9), выложенный пользователем vk.com/calorie аж в 2013 году. Благодаря этому удалось разобраться, как загружать видео в RuTube автоматически. Рутуб в этом плане «нетакуся»: он не ждёт, пока ему загрузят файл, а сам готов скачать его с вашего сервера — только ссылку дай.

В итоге за несколько часов производилось одно видео продолжительностью около полутора часов. Как мне кажется, приемлемого качества. Оцените по ссылке: vk.com/video/@background_story.

Основная цель была не просто создавать контент, а монетизировать его, чтобы хотя бы выходить в ноль. Я подал в ВК заявку на монетизацию — и, к сожалению, получил отказ. Видимо, ВК не очень любит нейроконтент.

Из всего этого я вынес только опыт и хорошо проведённое время за созданием чего-то интересного. Теперь делюсь с вами. Примерно такой контент я и буду публиковать в этом канале — в основном о том, как я что-то пробовал и чему научился.