В 2016 году, когда генеративный искусственный интеллект был ещё далёк от нынешних возможностей, режиссёр Оскар Шарп и исследователь Росс Гудвин сняли девятиминутный научно-фантастический короткометражный фильм Sunspring. Сценарий полностью написала нейросеть по имени Бенджамин, обученная на многочисленных сценариях кино и телевидения. Она выдала сюрреалистичные диалоги, труднообъяснимые ситуации и почти лишённое логики повествование.
Фильм сняли с участием настоящих актёров, в том числе Томаса Миддлдитча. Это один из ранних заметных экспериментов по применению искусственного интеллекта в кино. Тогда проверяли прежде всего способность машины написать историю. Перелом наступил позднее, когда распространение Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E 2 позволило создавать достаточно проработанные изображения, пригодные для кинопроизводства.
Следующим шагом стало превращение статичных изображений в анимированные последовательности: сначала с помощью интерполяции, деформаций и искусственного движения камеры, а затем — моделей text-to-video, способных генерировать короткие видеоролики напрямую. Один из показательных примеров — научно-фантастический фильм The Frost, снятый в США компанией Waymark. Основой стала сценарная работа Джоша Рубина; для создания кадров использовали DALL-E 2, а для анимации персонажей и окружения — D-ID.
У фильма живописная эстетика, довольно неестественные движения и несовершенная визуальная непрерывность, но он показал, что рассказать историю можно и без обычных съёмок. При этом за двенадцатью минутами экранного времени стояли семь специалистов и сотни часов работы — совсем не то же самое, что получить фильм, набрав несколько фраз. В том же году вышел анимационный короткометражный фильм Critterz, придуманный Чедом Нельсоном и созданный совместно с Native Foreign: изображения генерировали с помощью DALL-E, а затем дополняли традиционной анимацией, озвучиванием и постобработкой.
Выражение «фильм полностью создан с помощью ИИ» с самого начала использовали довольно свободно. В одних случаях речь идёт только об изображениях, в других — ещё о голосах, музыке и анимации. Сценарий, режиссура и монтаж при этом могут оставаться человеческой работой.
Полнометражные эксперименты
Один из любопытных примеров полнометражного генеративного кино — анимационный фильм DreadClub: Vampire’s Verdict продолжительностью около 87 минут, созданный практически одним человеком — американским режиссёром Хору Джексоном. В стилистике аниме фильм соединяет готическую романтику и истории о вампирах; в нём использовано более 17 000 изображений, сгенерированных искусственным интеллектом. По словам режиссёра, производство обошлось в 405 долларов, хотя в презентационных материалах указан бюджет 800 долларов.
В обоих случаях речь идёт о чрезвычайно низких суммах по меркам анимации. Однако это не полная экономическая оценка месяцев творческой работы, а главным образом заявленные денежные расходы на создание фильма.
Более масштабный проект — научно-фантастический анимационный фильм Where the Robots Grow продолжительностью 87 минут, снятый Томом Патоном и выпущенный AiMation Studios. В центре истории — сельскохозяйственный робот, оказавшийся втянутым в приключение на планете, предназначенной для переселения выживших людей. Для создания изображений и анимации использовали Stable Diffusion, Adobe Firefly и собственные технологические решения студии.
Заявленная стоимость — около 8 000 долларов за минуту, то есть почти 700 000 долларов за весь фильм; над ним работали девять человек. Голоса принадлежат актёрам и могли подвергаться цифровой обработке. Поэтому точнее называть картину анимационным фильмом, созданным с помощью ИИ, а не полностью синтетической постановкой.
Ещё один примечательный эксперимент — Our T2 Remake, пародийное переосмысление фильма «Терминатор 2», созданное сообществом из пятидесяти художников. Каждый отвечал за отдельную часть картины. Фильм соединяет очень разные графические стили и генеративные технологии — Midjourney, Runway, Pika и другие — с традиционными методами.
Проект не столько доказывает, что ИИ способен заменить голливудское производство, сколько показывает, что он может стать самостоятельным выразительным языком и создавать результаты, которых трудно добиться обычными производственными средствами.
Новые модели и интерес киноиндустрии
Новое поколение моделей позволяет точнее управлять движением камеры, освещением, взаимодействием персонажей и изменениями окружающей среды. Runway предлагает всё более совершенные средства генерации видео и поддержания визуальной согласованности. Китайская компания Kuaishou разработала модель Kling, получившую популярность благодаря реалистичности движений и возможности использовать изображения-референсы. Luma AI представила Dream Machine, а Google развивает семейство моделей Veo.
OpenAI привлекла большое внимание к модели Sora, анонсированной в феврале 2024 года, а затем развивала её до Sora 2, представленной в сентябре 2025 года и способной создавать синхронизированный звук. Однако история Sora показывает, насколько нестабилен этот рынок: сервис закрыли в апреле, а соответствующий API прекратил работу в сентябре. Профессиональным пользователям пришлось пересматривать свои производственные процессы.
К генеративному кино стали внимательнее относиться и фестивали. Runway проводит собственный AI Film Festival, а на Reply AI Film Festival, проходившем в рамках Венецианского кинофестиваля, награду получил фильм Джизель Тонг To Dear Me.
Сфера постепенно переходит от технологических демонстраций к проектам, которые стремятся выделиться сценарием, монтажом и художественным замыслом. Интерес традиционной индустрии подтверждает и план превратить Critterz в коммерческий полнометражный фильм. Сценарий поручили авторам, работавшим над фильмом «Приключения Паддингтона 3».
Заявленный бюджет — менее 30 миллионов долларов, тогда как крупные американские анимационные фильмы могут стоить 150–200 миллионов. Проект, изначально намеченный к выходу в 2026 году, задержался в том числе из-за закрытия Sora; теперь релиз планируется в 2027 году. Этот пример показывает, что новые технологии могут сокращать сроки и расходы, но одновременно создавать зависимость от поставщиков и программных платформ.
Фильмы с ИИ: от сотен тысяч до миллионов долларов
Среди заметных генеративных фильмов — экшен-фэнтези Hell Grind продолжительностью 95 минут, созданное американской компанией Higgsfield AI. Фильм представили в Каннах в рамках мероприятий, связанных с кинорынком, но в официальной программе фестиваля он не участвовал. По сюжету группа преступников оказывается втянута в сверхъестественную миссию.
Над картиной работали пятнадцать специалистов, а бюджет составил менее 500 000 долларов. Около 400 000 из них ушли на вычислительные мощности, необходимые для генерации сцен. Это показательный пример экономики такого производства: примерно 80% средств потратили не на актёров, декорации, съёмочное оборудование или поездки, а на работу генеративных моделей.
Основной инструмент — Seedance 2.0 компании ByteDance; его дополнили средствами Higgsfield для работы с персонажами, окружением и непрерывностью повествования. Для создания первых 25 минут фильма потребовалось 16 181 видеогенерация, из которых выбрали 253 окончательных кадра. Иными словами, на каждый использованный кадр приходилось в среднем 64 варианта.
Сама генерация заняла около двух недель, однако подготовка истории, визуальных элементов и технологического процесса потребовала предварительной работы, за которой последовала постобработка. Сравнение с гипотетическим традиционным фильмом за 50 миллионов долларов, которое предлагают создатели, следует воспринимать осторожно: эти производственные процессы не обязательно равноценны по качеству, распространению и художественным результатам.
На другом конце производственной шкалы — фильм Dreams of Violets продолжительностью 75 минут, снятый ирано-британским художником Эшем Кушей. Картина, представленная на фестивале Tribeca, рассказывает о подавлении протестов в Иране через драматическую историю с искусственно созданными персонажами.
Куша работал над проектом около трёх месяцев, преимущественно из дома в Лондоне; заявленные расходы составили всего 2 000 долларов. Для видео использовали Kling, для языковых задач — Claude, для исследований и создания изображений — Gemini и Nano Banana. Кроме того, компания Fountain 0 разработала собственное программное обеспечение для улучшения композиции и непрерывности.
Куша лично занимался многими творческими задачами и озвучил несколько персонажей. Изображения и видимые на экране исполнители созданы искусственно, но человеческий вклад остаётся определяющим. Этот проект примечателен и тем, что с помощью ИИ в нём рассказывают о событиях, которые было бы сложно и потенциально опасно снимать непосредственно на месте.
Другой пример — The Cully Hill Boys, полнометражная комедия с элементами боевика, созданная Higgsfield и представленная в августе 2026 года. Фильм продолжительностью около 110 минут сняли за четыре недели силами команды из 28 человек; общие вложения составили около 2 миллионов долларов, половина суммы пришлась на вычислительные ресурсы.
Особенность проекта — разрешённое использование внешности и голосов реальных людей, в том числе бойца ММА Исраэля Адесаньи и бывшего чемпиона UFC Куинтона Джексона. Они предоставили права на использование своего образа, а генеративная система воссоздала их экранные появления. Такая модель производства может иметь коммерческое значение для индустрии развлечений.
Короткие ролики и возможности моделей
Сокращение сроков особенно заметно на примере APEX — короткометражного боевика длительностью три минуты пятнадцать секунд, выпущенного Dor Brothers. По словам создателей, ролик сделали за один день с помощью Seedance 2.0: каждый кадр сгенерировали искусственно, без актёров и съёмочных площадок.
Зрелищные сцены с автомобилями, погонями и движением камеры демонстрируют, насколько ИИ стал эффективен в создании коротких эффектных эпизодов. Однако проверяемых данных о бюджете нет, а из-за крайне небольшой продолжительности сравнивать фильм с двухчасовой историей малоосмысленно. Создать три минуты зрелищных изображений — не то же самое, что удерживать напряжение, раскрывать персонажей и сохранять визуальную непрерывность на протяжении полного метра.
Среди наиболее значимых платформ для генерации видео — Kling, Seedance, Google Veo, Runway и Grok Imagine. У них разные возможности и разная степень зрелости.
Kling, разработанный Kuaishou, используют для сцен с относительно последовательным изображением персонажей и сложными движениями. Новые версии позволяют управлять сценой с помощью опорных кадров и указаний о динамике. Seedance от ByteDance привлёк особое внимание благодаря способности создавать сложные аудиовизуальные последовательности. Его применяли в Hell Grind и APEX, а более новые версии — в проектах большей продолжительности.
Google Veo, достигший версии 3.1, делает упор на фотореализм и синхронную генерацию изображения, диалогов и звуковых эффектов. Runway широко используют для творческого управления сценами, обработки исходных материалов и интеграции в профессиональные рабочие процессы.
Grok Imagine стремится объединить создание изображений и видео в экосистеме xAI; проект Odyssey стал одной из наиболее заметных демонстраций его кинематографических возможностей. Для концепт-арта, окружения и дизайна персонажей применяют также Midjourney, Nano Banana, Seedream и Stable Diffusion. ElevenLabs может использоваться для синтеза речи и дубляжа, а ChatGPT, Claude и Gemini — при разработке сценариев, построении сцен и подготовке запросов к моделям.
Полнометражный фильм с ИИ хорошего качества редко зависит от одной модели: обычно требуется набор разных инструментов, которым управляют специалисты на всех этапах работы.
Две «Одиссеи» и конкуренция с традиционным кино
В 2026 году появилось необычно много генеративных проектов по «Одиссее» Гомера. Интерес к поэме усилило внимание международной аудитории к масштабному фильму Кристофера Нолана.
В июле Fountain 0 представила полнометражную картину Odysseus: The Fall продолжительностью около 135 минут, снова созданную Эшем Кушей. Производство завершили за несколько месяцев. Для воссоздания мифологических мест, персонажей и зрелищных сцен использовали преимущественно Kling и собственное программное обеспечение; традиционных съёмок не было.
Компания заявила о крайне низких расходах, связанных главным образом с использованием облачных ресурсов, но проверяемый итоговый бюджет не раскрыла. В проекте также использовали внешность реальных людей с их разрешения, создавая на её основе цифровых персонажей.
Больше всего обсуждений вызвал Odyssey — проект на основе Grok Imagine компании xAI, который продвигал Илон Маск. Он объявил о намерении к концу года создать полнометражную экранизацию поэмы Гомера и заявил, что она будет исторически достоверной и верной оригиналу.
Первый конкретный результат появился 23 октября: на платформе X аккаунт Grok Imagine опубликовал примерно семиминутный эпизод, созданный в творческом сотрудничестве с Wonder Studios и режиссёром Девом Уокером. В нём показана часть событий, предшествовавших Троянской войне; декорации, костюмы, персонажи и диалоги созданы с помощью генеративных инструментов.
Отдельные изображения выглядят очень реалистично, особенно в статичных кадрах. Проблемы заметны в актёрской игре, движении лиц и синхронизации губ. Ритм повествования тоже не вполне убедителен: последовательность сцен с трудом передаёт эмоциональное вовлечение, характерное для традиционного кино.
Опубликованный ролик — первый эпизод сериала, а создание обещанного полнометражного фильма остаётся планом, который ещё предстоит проверить. Не раскрыты ни фактический бюджет, ни общее число генераций, ни объём использованных вычислительных ресурсов.
Поэтому сравнивать проект с фильмом Нолана, производственный бюджет которого оценивается примерно в 250 миллионов долларов, не слишком полезно. Сведение всего к разнице в расходах игнорирует режиссуру, игру актёров, сценарий, драматургию и множество других факторов, определяющих художественную ценность картины.
Непрерывность и качество изображения и звука
Главное ограничение генеративного кино — сложность сохранять визуальную, пространственную и сюжетную согласованность на протяжении длинных сцен. Между двумя кадрами внешность персонажа может незаметно измениться, предмет — оказаться не на своём месте, а освещение — поменяться без объяснения. В ролике на несколько секунд такие сбои могут остаться незамеченными, но в полнометражном фильме они становятся очевидны.
Поэтому более сложные постановки используют опорные изображения, карточки персонажей, подробные описания локаций и собственные системы, помогающие поддерживать единый визуальный стиль. Такой подход сильно отличается от обычных съёмок и компьютерной 3D-графики, где персонажи, предметы и декорации существуют как управляемые объекты в виртуальном пространстве.
Техническое качество тоже требует внимания. Видео, сгенерированное или выпущенное в 4K, не обязательно обладает детализацией кинематографической съёмки в 4K, особенно если итоговое разрешение получено масштабированием изображения. Остаются проблемы с согласованностью движений, мимикой и синхронизацией губ — не говоря уже о звуковой дорожке.
Автоматическая генерация диалогов, шумов и звуков окружения не равна профессиональному кинематографическому микшированию. Для качественного звука нужно управлять динамикой, разборчивостью голосов, пространственным звучанием и акустической непрерывностью. Это важно для фильмов, предназначенных для кинотеатров и стриминговых сервисов, где объёмный звук и Dolby Atmos стали значимой частью аудиовизуального опыта.
Угрожает ли это Голливуду?
Поначалу генеративное кино может сильнее всего повлиять на производство среднего и низкого ценового сегмента. Сокращение затрат на визуальные эффекты, массовку, декорации и сложные съёмки даёт немедленное экономическое преимущество. Независимый продюсер сможет взяться за научную фантастику или фэнтези, которые прежде было невозможно снять, а традиционные студии могут попытаться сократить подразделения и персонал, перенаправив вложения на вычислительную инфраструктуру и лицензии.
Индустрии придётся решать и другие спорные вопросы: защиту авторского права, использование внешности исполнителей и оплату труда специалистов, чьи работы применяют для обучения моделей. В США контракт SAG-AFTRA, заключённый в 2026 году, уже усилил защиту от использования цифровых копий и синтетических исполнителей.
В творческом плане один из главных рисков — однообразие изображений. Его могут усиливать модели, обученные преимущественно на уже существующих произведениях и склонные выдавать статистически узнаваемые результаты. В то же время снижение финансовых барьеров позволит новым авторам воплощать идеи, которые ни одна студия не стала бы финансировать. Вероятно, решающим станет умение использовать технологии для создания оригинального киноязыка, а не для более дешёвого подражания тому, что Голливуд уже умеет делать.
Остаётся важный вопрос: сможет ли такое кино приносить деньги. Ни один из упомянутых полнометражных фильмов, созданных целиком с помощью генеративных систем, пока не доказал, что способен привлечь широкую платящую аудиторию. Некоторые ранние эксперименты, например DreadClub: Vampire’s Verdict и Where the Robots Grow, вышли на стриминговых платформах или распространялись бесплатно, но не показали результатов, которые можно считать значимым коммерческим прецедентом.
Создать фильм за несколько тысяч долларов вместо десятков миллионов — впечатляющее производственное достижение. Но экономия теряет большую часть смысла, если картина не привлекает зрителей. Будет ли публика платить за билет или подписку, чтобы посмотреть фильм без настоящих актёров, целиком созданный искусственным интеллектом? И останется ли интерес к таким работам, когда исчезнет эффект новизны? Пока это вызывает сомнения. Но ИИ развивается стремительно, и возможно, что однажды фильм, созданный только с помощью искусственного интеллекта, станет неотличим от традиционного.