Создание видео в Kling
В прошлой статье мы разобрали создание лица персонажа. Теперь перейдём к тому, ради чего всё затевалось — к видео. Есть всего два основных метода генерации: через Kling и через воркфлоу. Первый — проще, но результат слабее. Второй — сложнее, но и результат качественнее. Однако хороший воркфлоу достать очень трудно, поэтому многие инфлюенсеры используют только Kling.
В этой статье разберём генерацию через Kling Motion Control.
Поиск референсов
Суть контента с ИИ-инфлюенсером в том, что ИИ повторяет действия человека с референса, более того, он полноценно заменяет на нём модель. И если с моделью мы разобрались, то теперь погрузимся в поиск исходников.
Открытого сервиса с референсами, которые набирают популярность в моменте, всё ещё нет. Так что ищите их самостоятельно в TikTok и Instagram. Главный помощник — ваша ниша: она задаёт вселенную персонажа и работает как поисковый запрос. Поэтому смело ищите контент из своей категории: аниме, косплей, goth girl, alt girl — наткнётесь на крутые кейсы.
В первую очередь обращайте внимание на ролики с большим числом просмотров. Но есть и другие факторы, которые отличают крутой референс от обычного:
1. Романтический подтекст в видео;
2. Подвижная, привлекательная, харизматичная мимика;
3. Тренд.
Как подбирать тренды и следить за ними, разберём в статье про развитие соцсетей. А пока фокусируйтесь на видео, которые хорошо заходят у инфлюенсеров вашей ниши. Комбинация цепляющей мимики, триггеров ниши и большого числа просмотров сильно повысит шансы на попадание в рекомендации.
Старайтесь обращать внимание на внешнюю схожесть вашей ИИ-модели и человека на референсе. Нейросеть пока плохо переносит движения длинноволосой девушки на коротко стриженную модель. Или путается в мимике, если черты лица совсем разные.
Главное правило выбора референса: чем человек на видео внешне ближе к вашей ИИ-модели, тем реалистичнее результат. Учитывайте это при подборе.
А сейчас давайте переходить к созданию самих роликов.
Создание видео в Kling
Весь процесс строится на четырёх шагах:
С моделью и референсом мы уже разобрались, так что давайте разберём остальное.
Первый кадр
Главное, что вы должны понять — нельзя просто вставить фото девушки и нажать «сгенерировать». Kling должен знать позу, выражение лица и фон для вашей модели в первом кадре видео.
Важный нюанс: Kling, в отличие от воркфлоу, не берёт фон из референса. Он использует фон и окружение из загружаемого фотоисходника. Поэтому необходимо сгенерировать стартовый кадр с нашей ИИ-инфлюенсершей на основе скриншота из видео-референса. Как это сделать?
1. Фото вашей ИИ-модели — исходник с внешностью:
2. Скриншот первого кадра референс-видео — поза, фон, эмоция:
3. Промпт для Nano Banana Pro:
Take the girl's face and body from the first image, and the pose, emotion, and background from the second. Use the girl's face from the first image as the character's face and replace it in the second image, it is necessary to accurately convey emotion and playfulness, it is necessary to accurately convey the appearance of the girl from the first image without changing her appearance, the photo must be alive, the girl is not a doll, sincere real, photo taken on an iPhone phone camera.
Промпт можно и нужно дорабатывать: добавляйте описание одежды, света, фона и стиля. Всё это загружаем в Nano Banana Pro — и получаем первый кадр с нашей моделью в точной позе и окружении из референса.
Генерация видео в Kling
Берём полученный первый кадр, загружаем его в Kling Motion Control вместе с референс-видео. Разворачиваем дополнительные настройки и вставляем промпт:
Use the attached reference video as the sole motion blueprint and transfer its movement onto the character from the attached photo(s), preserving the character’s exact identity, body proportions, face and hair features, skin texture, clothing fit, and overall silhouette with zero morphing, zero style drift, and no added accessories; match the reference motion precisely frame-by-frame including timing, speed, acceleration/deceleration, weight shifts, center-of-mass trajectory, foot placement, heel-to-toe roll, balance corrections, hand paths, finger articulation, head turns, eye-line direction, micro-expressions, breathing rhythm, and any subtle pauses, ensuring strict real-world biomechanics and believable inertia, muscle tension, and joint limits without exaggeration or “animation-like” elasticity; keep the action grounded in realistic physics with consistent gravity, natural momentum, correct contact forces, and clean interaction with the ground and body (no foot sliding, no limb stretching, no jitter, no teleporting, no sudden snaps), and do not invent any new gestures, effects, camera tricks, slow motion, extra movement, or transitions beyond what exists in the reference video; maintain stable, artifact-free rendering throughout with crisp continuity and no blur, warping, flicker, double-imaging, or AI glitches while the character performs the exact same motion sequence from start to finish.
Этот промпт решает главные проблемы Kling — изменение внешности и артефакты. Он жёстко фиксирует биомеханику движения и запрещает модели импровизировать.
Черновое видео готово. Можно было бы сразу его выложить, но впереди ещё один этап — обработка.
Обработка в CapCut
Сырой рендер из Kling выглядит как ИИ. И это, очевидно, проблема.
Задача обработки: убрать «искусственность» движений и ощущение «пластикового персонажа», сделав видео похожим на съёмку со смартфона.
Во-первых, сбросьте видео с ПК на телефон через Telegram, AirDrop или Google Drive. Это важно: соцсети считывают метаданные файла. При генерации нейросети зачастую оставляют на видео метаданные с пометкой причастности ИИ к созданию ролика. Как раз сбросив видео в Telegram и загрузив его вновь, вы с большой вероятностью почистите их.
Видео с телефона получает нативные мобильные метаданные. Платформа охотнее воспринимает его как обычный пользовательский контент, а не ИИ-рендер.
Теперь переходим в CapCut — пора обработать видео как надо. Готовьтесь, будем его «шакалить».
Задайте в CapCut следующие параметры:
- Зернистость: 40 — убирает пластиковый AI-эффект;
- Резкость: 20 — подчёркивает детали лица и одежды;
- Яркость: (-5) – (-10) — даёт глубину и убирает пластиковую картинку;
- Виньетка: 10 – 15 — опционально, добавляет кинематографичности.
Все значения — ориентиры, а не строгие правила. Если сцена тёмная, яркость не трогайте. Если контраст высокий, зернистость можно чуть уменьшить. Главное: зернистость, резкость и сниженная яркость — ключевые переменные, остальное — по ощущениям.
Гипотеза: сделайте одно видео в двух версиях — с обработкой и без. Выложите их с разницей в несколько дней на одном аккаунте. Разница в охватах покажет, как постобработка влияет на вовлечение.
Если вы смотрели наш ролик на YouTube, то помните: Kling Motion Control — простое, но не самое оптимальное решение для контента. В продолжении разберём, как создать свой собственный воркфлоу и по какому принципу он работает.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал.