В 2025 году инструменты генеративного ИИ стали ещё более заметными: на рынок вышли новые продукты от крупных игроков, и спрос маркетологов сместился от простого интереса к прагматичным требованиям. Ожидают, что ИИ будет упрощать процессы, снижать затраты и легко интегрироваться в существующие творческие экосистемы.
При этом специалисты подчёркивают, что автоматизация задачи бессмысленна, если при этом приходится вручную переносить файлы между большим количеством программ. Такая фрагментация уменьшает общую эффективность рабочих процессов.
По итогам года на рынке сформировались лидеры, аутсайдеры и промежуточные решения, которые отличались способностью к интеграции, удобством интерфейса и качеством итогового результата. Эти различия определяют, какие инструменты агентства и бренды выбирают для коммерческой работы.
Одним из заметных продуктов стала Nano Banana — инструмент для генерации и редактирования изображений от Google, основанный на модели Gemini, который вышел в ноябре. Маркетологи оценивают его за более высокую точность и стабильность по сравнению с рядом конкурентов.
Пользователи отмечают, что Nano Banana даёт меньше проявлений так называемого «искусственного блеска» — визуальных несоответствий и «слишком совершенного» вида — и обеспечивает более согласованные, гиперреалистичные изображения. Это затрудняет визуальное различие между материалом, созданным человеком, и тем, что сгенерировал ИИ.
Ещё одно преимущество Nano Banana — тесная интеграция в экосистему Google: инструмент встроен в рекламные продукты и рабочие пространства компании, что упрощает его использование в кампаниях. Такая композиция сервисов облегчает запуск изображений в рекламных и рабочих процессах.
Агентства отмечают, что Nano Banana часто служит отправной точкой для креативных задач и что продукт стал одним из предпочтительных инструментов для генерации изображений в крупных цифровых командах. Вместе с тем остаются общие ограничения, характерные для современных инструментов генеративного ИИ.
Маркетологи требуют большей согласованности между итерациями: персонажи, сюжеты и визуальные элементы должны выглядеть одинаково в разных версиях и в разных инструментах. Пока одна правка может существенно изменить итоговый образ, что затрудняет масштабирование и повторяемость креативов.
Ещё одним заметным инструментом стал VEO — текст‑видео‑модель от Google, которую пользователи называют особенно надёжной и универсальной. Модель появилась в конце 2024 года, а в версии 3.1 в мае были добавлены аудиовозможности, что усилило её практическую ценность.
По мнению практиков, VEO демонстрирует высокую последовательность в создании персонажей и кинематографических концепций, а новые функции синхронизации губ и работы со звуком повысили её конкурентоспособность. Тем не менее VEO всё ещё находится в стадии развития и не достигла полного уровня «производственной» полировки.
OpenAI с моделью Sora заметно повлияла на рынок текст‑видео: Sora 2 получила релизы для iOS с реалистичными звуковыми эффектами, а партнёрства позволили расширить набор доступных персонажей. Маркетологи отмечают у Sora сильную кинематографическую подачу, но при этом остро воспринимают проблему «неправдоподобных» текстур кожи и других деталей.
Несмотря на широкое внимание, Sora по ряду критериев уступает решениям, которые предлагают более реалистичный вид и лучшую интеграцию в рабочие процессы. Дополнительные вопросы у специалистов вызывает использование тренировочных данных и связанные с этим юридические риски по авторским правам и интеллектуальной собственности.
Midjourney остаётся одним из ранних игроков в области визуального генеративного ИИ и долгое время задавал стиль генерации изображений. Тем не менее конкуренты опередили его по уровню гиперреализма, возможностям интеграции и удобству использования, а вопросы по тренировочным данным заставляют некоторые агентства избегать его в коммерческих проектах.
Пользователи описывают поведение Midjourney как менее предсказуемое: одна и та же подсказка может давать очень разные результаты, что затрудняет управляемость и воспроизводимость креативов. В результате для ряда клиентских задач этот инструмент считается менее подходящим.
В целом практики подчёркивают, что инструменты часто применяются в сочетании друг с другом; единого «короля» пока нет. Главные текущие задачи — обеспечить согласованность, контроль и бесшовную интеграцию, чтобы обещание ускорения, персонализации и масштабирования контента реализовалось на практике.
По словам руководителя по развитию одной производственной компании, приоритетом для платформ должна оставаться именно последовательность результатов: до тех пор, пока этот вызов не будет решён, все разработчики будут стремиться устранить этот недостаток.
Комментариев