Зловещий нейроконтент: почему оживающие фото лучше дипфейков в кино, но все равно могут пугать

В 2016 году фанаты «Звездных войн» были возмущены грубым CGI-воплощением молодой принцессы Леи в фильме «Изгой-один». Сегодня можно «оживить» прошлую версию себя (причем гораздо удачнее) прямо в телефоне. А при должной сноровке — даже создать видеоролик с поющими снегурочками. Вот только эмоции от нейросетевых чудес не всегда положительные. Почему?

От Голлума до Снегурочки: как визуализируют персонажей профессионалы

CGI-технологии (computer-generated imagery — изображения, сгенерированные компьютером), дипфейк и нейросетевой контент не одно и то же. В первом случае не обойтись без ручного труда CG-художников, создающих эффекты в специальных программах. Технология применима как для воплощения фантастических миров и существ, так и для работы с конкретным персонажем. С помощью CGI можно изменить облик актера: состарить или омолодить без нанесения грима, превратить в Голлума, Нейтири или коллегу, ушедшего из жизни.

«Воскресить» или подменить одного человека другим можно и с помощью технологии Deepfake. Для преображения она задействует алгоритмы нейросетей и может работать не только с лицами, но и с голосом.

Слово «дипфейк» ушло в народ благодаря вирусным роликам с двойниками знаменитостей и политиков, но технология широко применяется и в киноиндустрии. Впрочем, как и в случае с CGI, не всегда удачно: порой Киану Ривз из сетевых роликов пьет чай с баранками куда реалистичнее, чем улыбаются молодые Никулин и Галкин в крупнобюджетных фильмах.

Нейросетевой контент полностью генерируется искусственным интеллектом, а качество и достоверность полученного изображения во многом зависит от точности промта, то есть текстового описания задачи. Так, главный вирусный ролик декабря 2025 года «Расскажи, Снегурочка» — нейросетевой от и до. Его автор, нейрофотограф Саша Комович, сгенерировала визуал в Midjourney, перевела его в видеоряд с помощью Kling и Veo, а для создания музыки и вокала использовала нейросеть Suno.

Созданного нейросетью персонажа можно задействовать и в других видео. Та же Снегурочка из клипа Комович уже выпустила новый трек — ремикс на «Пять минут» из «Карнавальной ночи» и вполне может стать полноценной звездой шоу-бизнеса.

Фирменный прищур деда и улыбка бабушки: как оживляет фото нейросеть

Превращение фотографий в короткие видеоролики ближе к обычному ИИ-контенту, чем к deepfake. В арсенале нейросети не тысячи изображений условного Киану Ривза с разной мимикой, а одно-единственное. Поэтому все движения накладываются на исходное фото из заранее записанных универсальных шаблонов. Качественный промт (например, не просто «улыбается», а «мягко улыбается, приподнимая правый уголок рта») может приблизить анимацию к реальности, но до неких пределов.

Проще говоря, нейросеть не воссоздает движения или мимику, а додумывает. Иногда это получается удачно, и пользователи видят, как с ожившего фото им машет дед со своим фирменным прищуром, а улыбка бабушки точно такая, какую они запомнили в детстве. Но порой юные родственники разворачиваются анфас и превращаются в совсем других людей.

Однако и профессиональный CGI, и дипфейки, и нейросетевые певицы, и даже ожившие фото не всегда вызывают у людей восторг. У феномена странных чувств, возникающих при виде подобного контента, уже давным-давно есть название и обоснованные причины.

Зловещая долина: почему нейросетевой контент может казаться жутким

В 1970 году японский инженер Масахиро Мори заметил любопытную вещь: чем больше робот похож на нас, тем симпатичнее он нам кажется. Но ровно до определенного момента. Когда сходство становится почти стопроцентным, но в деталях робот все еще «недотягивает» (не так моргает или неестественно двигается), мы внезапно начинаем чувствовать неприязнь и даже страх.

Резкий спад на графике симпатии назвали эффектом «зловещей долины». Это то самое чувство, когда искусственный объект выглядит слишком человечным, чтобы быть просто машиной, но недостаточно живым, чтобы перестать наводить жуть.

С появлением нейроконтента термин «зловещая долина» заиграл новыми красками. Первые сгенерированные картинки не могли похвастаться идеальным сходством с людьми, греша лишними пальцами и косоглазием, но чаще всего вызвали положительные эмоции. Нейросетевые фотосессии и ожившие фото сначала казались чудом, но постепенно потеряли былую популярность и вау-эффект. Кому-то они кажутся искусственными, кому-то — оскорбительными, но чаще всего просто вызывают подспудный страх.

Как избежать эффекта зловещей долины на оживших фото

Существует два способа — забыть о попытках подражания человеку или же создавать максимально реалистичные объекты. На любительском уровне это отчасти даже проще из-за невысокого разрешения и малой продолжительности получившегося ролика.

Чтобы ожившее фото вызывало улыбку, а не дискомфорт, следуйте простым правилам:

1. Выбирайте качественное исходное фото, но избегайте крупных портретов: все нейросетевые ошибки на них будут более заметными.
2. Изображения людей должны быть анфас. Если очень хочется «оживить» человека, не глядящего в камеру, не давайте ему команды разворачиваться. Пусть пожмет плечами, улыбнется, но без контакта со зрителем.
3. Детализируйте промт — расписывайте его подробно и не забывайте указывать пол человека. Иначе у мужчины с нетипичной прической могут появиться женские мимика и движения.
4. Избегайте сложных промтов: чем меньше амплитуда мимических движений, тем более похожим на себя будет человек. Иногда достаточно позволить волосам развеваться.

Не придавайте ожившим фото лишних функций. Не стоит забывать, что это только развлечение, а не семейный архив нового типа, способ переживания утраты или возвращения в прошлое. Знакомить детей с их родословной все же лучше по фотоальбомам, без нейросетевого домысливания, а ожившие фото — воспринимать как игру.