AI Tworzy Filmy Produktowe? Nasza Przygoda z Generowaniem Wideo dla Sklepu Kupmax.pl
Wstęp: Nowa Granica w Prezentacji Produktów
W dynamicznym krajobrazie e-commerce, gdzie wizualna prezentacja produktu odgrywa kluczową rolę w decyzjach zakupowych klientów, wideo staje się nie tyle luksusem, ile koniecznością. Od dawna poszukiwaliśmy w Kupmax.pl efektywnych sposobów na wzbogacenie kart naszych produktów – od specjalistycznych elementów budowlanych po elektronikę użytkową – o angażujące materiały wideo. Tradycyjna produkcja filmowa, choć skuteczna, wiąże się jednak ze znacznymi nakładami czasu i środków, co stanowi wyzwanie, zwłaszcza przy szerokim i zróżnicowanym asortymencie. To skłoniło nas do eksploracji jednej z najbardziej ekscytujących i przełomowych technologii ostatnich lat: generatywnej sztucznej inteligencji zdolnej do tworzenia wideo na podstawie opisów tekstowych.
Rozpoczęliśmy naszą podróż z AI wideo pełni optymizmu, ale i świadomi, że wkraczamy na teren intensywnych badań i szybkiego rozwoju. Celem było sprawdzenie, czy obecne narzędzia są już w stanie wygenerować krótkie, użyteczne klipy produktowe, które moglibyśmy wykorzystać w naszym sklepie. Szybko okazało się, że proces ten, choć fascynujący, jest daleki od prostoty „jednego kliknięcia”. Generowanie wideo, zwłaszcza przy użyciu zaawansowanych modeli zdolnych do tworzenia złożonych scen czy realistycznych obiektów (jak te, których logi mieliśmy okazję analizować, np. związane z architekturą Hunyuan Video), wymaga nie tylko precyzyjnego formułowania poleceń (promptów), ale także znaczącej mocy obliczeniowej i zaawansowanych technik optymalizacyjnych.
Aby sprostać wyzwaniom związanym z ogromnymi wymaganiami pamięciowymi i obliczeniowymi, czołowi deweloperzy na świecie nieustannie pracują nad nowymi rozwiązaniami. Przykładem takich fundamentalnych prac nad usprawnieniem przetwarzania danych wideo w modelach AI jest projekt FramePack autorstwa lllyasviel, dostępny na GitHub (https://github.com/lllyasviel/FramePack). Inicjatywy tego typu, skupiające się na efektywnym zarządzaniu i przetwarzaniu sekwencji klatek, są kluczowe dla demokratyzacji i praktycznego zastosowania tej technologii. W tym artykule chcemy podzielić się naszymi pierwszymi doświadczeniami z tej fascynującej, choć niełatwej ścieżki – opowiedzieć o przeprowadzonych testach, napotkanych wyzwaniach, uzyskanych wynikach i naszym spojrzeniu na realny potencjał AI w tworzeniu wideo dla e-commerce już dziś. Zapraszamy do lektury naszej przygody!
Technologia „Pod Maską” i Pierwsze Starcie z Gigantami AI
Jak wspomniałem we wstępie, przygoda z generowaniem wideo AI szybko rozwiewa złudzenia o prostocie typu „jedno kliknięcie”. Kiedy zagłębimy się choć trochę w proces, który zachodził podczas moich testów (a którego ślady widoczne były w logach systemowych), zdajemy sobie sprawę, że mamy do czynienia z prawdziwymi „gigantami” sztucznej inteligencji. To nie są lekkie algorytmy – w grę wchodzą potężne, wyspecjalizowane modele, takie jak transformery wideo 3D (np. DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked) odpowiedzialne za rozumienie i generowanie sekwencji ruchomych obrazów, czy autoenkodery (jak AutoencoderKLHunyuanVideo), które zajmują się kodowaniem i dekodowaniem danych wizualnych.
Pierwsze starcie z tymi gigantami to przede wszystkim zderzenie z ich ogromnym apetytem na zasoby. Szybko stało się jasne, że niezbędna jest dedykowana, mocna karta graficzna z obsługą CUDA. Obserwowanie logów pokazujących dynamiczne ładowanie i zwalnianie modeli z pamięci VRAM karty graficznej (operacje na 6GB, 8GB i więcej!) uświadamia, jak intensywnie system musi zarządzać ograniczonymi zasobami. To nieustanna żonglerka danymi, aby zmieścić te olbrzymie modele i przetworzyć wideo klatka po klatce. Dodajmy do tego czas – proces podzielony na etapy, gdzie wykonanie zaledwie 25 iteracji potrafiło zająć ponad 30 minut, pokazuje, że generowanie nawet krótkiego klipu to maraton obliczeniowy.
Właśnie dlatego tak kluczowe stają się innowacje i optymalizacje. Aby technologia ta mogła trafić „pod strzechy” i być użyteczna nie tylko w ośrodkach badawczych z superkomputerami, potrzebne są inteligentne rozwiązania usprawniające proces. Tu na scenę wchodzą projekty takie jak FramePack autorstwa genialnego programisty lllyasviel (znanego m.in. z ControlNet czy Fooocus), dostępny na GitHub (https://github.com/lllyasviel/FramePack). Chociaż jako użytkownik końcowy mogę nie widzieć bezpośrednio działania FramePack, to właśnie takie fundamentalne prace nad efektywnym pakowaniem, ładowaniem i przetwarzaniem danych klatkowych czy zarządzaniem pamięcią są tym, co pcha tę dziedzinę do przodu. To dzięki otwartości i pracy takich twórców, dzielących się swoimi odkryciami, mamy szansę eksperymentować z narzędziami, które jeszcze niedawno były czystą fantastyką naukową. Należą im się ogromne podziękowania za umożliwienie nam tego „starcie z gigantami AI” we własnym zakresie.
Prompty, Iteracje i… Cierpliwość – Rozmowa z AI
Mając już świadomość, z jak potężną, ale i wymagającą technologią mamy do czynienia, pojawia się pytanie – jak właściwie „rozmawiać” z taką sztuczną inteligencją, aby stworzyła dla nas film? Kluczem jest tutaj tak zwany promy – czyli polecenie tekstowe, które opisuje naszą wizję. To trochę jak rzucanie zaklęcia – od jakości i precyzji naszych słów zależy końcowy efekt.
Okazuje się jednak, że „zaklęcia” te nie zawsze działają od razu, zwłaszcza gdy chcemy wygenerować coś konkretnego, jak film prezentujący realny produkt – w moim przypadku kołek do styropianu. To nie to samo co generowanie abstrakcyjnej sceny czy fantastycznej postaci. AI musi „zrozumieć” nie tylko, jak dany przedmiot wygląda (kształt, materiał, detale), ale też co ma robić (obracać się, być montowany) i w jakim otoczeniu ma się znaleźć. A jak sam się przekonałem – co inny prom, to inny efekt.
Proces przypominał niekończącą się pętlę prób i błędów, czyli iteracje. Zaczynałem od prostego opisu,
The product in the image slowly rotates slightly left and right on the spot.
Smooth camera arc movement around the front of the object.
The product performs a vibrant, energetic spin, revealing all sides with dynamic flair.
The product bounces lightly and playfully on the surface, settling with a final, small flourish.
I tu dochodzimy do trzeciego kluczowego słowa: cierpliwość. Każda z tych iteracji, każda próba z lekko zmodyfikowanym promem, oznaczała ponowne uruchomienie procesu generowania – a jak już wiemy z poprzedniej sekcji, ten proces potrafi zająć sporo czasu. Czekanie kilkudziesięciu minut (a czasem dłużej) tylko po to, by zobaczyć, czy drobna zmiana w opisie przyniosła oczekiwany skutek, wymaga naprawdę stalowych nerwów i systematycznego podejścia. Warto zapisywać sobie wersje promów, które dawały obiecujące rezultaty, aby móc do nich wracać i dalej je rozwijać.
Ta „rozmowa” z AI poprzez promy to fascynujący, kreatywny proces, ale jednocześnie wymagający precyzji językowej, analitycznego myślenia (co zadziałało, a co nie?) i właśnie ogromnych pokładów cierpliwości. To nie jest gotowe rozwiązanie na zawołanie, a raczej narzędzie, którego obsługi trzeba się nauczyć metodą prób i błędów.
Pierwsze Wyniki – AI w Akcji na Kupmax.pl!
Po wielu próbach i cierpliwym oczekiwaniu, AI faktycznie „zrobiło filmy”! Oto kilka przykładów efektów moich eksperymentów z generowaniem wideo dla produktów Kupmax.pl:
- Przykład wideo 1:
- Przykład wideo 2 (np. Zbliżenie na detale):
- Przykład wideo 3 (np. Próba animacji):
- Przykład wideo 4 (np. Inne ujęcie):
Jak widać, udało się uzyskać obracający się model produktu. Wygenerowane klipy miały wspomnieć rozdzielczość i klatki z logów, np. 30 klatek w rozdzielczości 672×576 pikseli. To dopiero początek, ale pokazuje, że coś, co jeszcze niedawno było domeną drogich studiów animacji, staje się powoli dostępne do eksperymentowania nawet dla mniejszych graczy.
KOLEK PVC DO STYROPIANU 240
Kolek pvc do styropianu 240 – produkt o wysokiej jakości, idealny do zastosowań budowlanych.
23 w magazynie