OpenAI Sora 2 умеет генерировать видео по тексту, превращая простые описания в полноценные клипы с реалистичной физикой и синхронизированным звуком. Даже если пользователь новичок в ИИ, с помощью этой модели можно сгенерировать и скачать готовый ролик за минуты.

Sora 2 интегрирована в imigo.ai, что позволяет использовать её без ограничений. Модель может создавать видео для маркетинга, анимации или образования. В статье представлен полный гайд по Sora 2, методы промптинга, примеры и советы.

Давайте разберем, как начать работу и сгенерировать качественный видеоролик.

Ключевые моменты по Sora 2

Sora 2 от OpenAI — это нейросеть для создания видео по тексту, сформированном на русском или английском языке, с улучшенной физикой, звуком и стилем.

• Модель понимает сложные запросы, включая разные темы, от рекламных роликов до аниме.
• Популярное применение: для создателей контента, бизнеса и хобби — достаточно ввести текстовый запрос и взять результат.
• Ограничения видео до 25 секунд в Pro, но это имеет преимущество для коротких публикаций в соцсетях.
• Sora 2 стала демонстрацией, как ИИ превращает ваши идеи в визуальный контент.

Главное в промптинге — это детализация: описание сцены, движение камеры, диалоги и стиль помогают получить готовое видео высокого качества.

В Imigo.ai доступна версия Sora 2 для пользователей в России, с поддержкой необходимых возможностей и простым интерфейсом.

Что нового в Sora 2: революция в звуке, физике и качестве

Sora 2 — это обновленная версия Sora, которая вышла в 2025 году и сразу стала новостью в мире ИИ. В отличие от первой модели, она умеет генерировать видео с помощью синхронизированного аудио, где диалоги совпадают с мимикой, а эффекты звучат естественно. Реалистичная физика объектов — основная фича: вода брызжет, предметы падают по законам гравитации, свет падает мягко. Качественный ролик получается даже если промпт простой, но лучше использовать детальные описания. Например, модель может создать видео Sora с крупным планом лица или широким кадром природы. Обновлено разрешение до 1080p, форматы для мобильных устройств.

Ранее Sora генерировала только визуалы, а теперь добавляет и звук, что делает ее полноценной системой для видеороликов. Пока другие модели отстают, Sora 2 лидирует в детализации и смене стилей — от кино до аниме.

Ключевые возможности Sora 2 в imigo.ai

В imigo.ai Sora 2 доступна как часть платформы, где можно генерировать видео без технических сложностей. Разрешения — 720p или 1080p, аспекты — 16:9 для десктопа или 9:16 для мобильных. Максимальная длина — 15 секунд в базовой версии, 25 в Pro. Поддержка только text-to-video плюс начальный кадр, но этого достаточно для большинства задач. В модели можно комбинировать с текстом и изображением одновременно.

imigo.ai доступен как в мобильной версии сайта, что позволяет работать на смартфоне, так и веб-версия для ПК. Создатели контента уже используют это для быстрого промптинга и генерации контента.

Главное преимущество — интеграция с большим количеством других популярных ИИ. Подписка дает больше генераций, но начать можно бесплатно. Официально Sora 2 в imigo — это решение для пользователей, кто хочет превратить идею в видео сразу, здесь и сейчас.

Начало работы с Sora 2 в imigo.ai

Чтобы начать, зарегистрируйтесь в imigo.ai — процесс регистрации займет минуты. Войдите в аккаунт, перейдите в раздел “AI-видео” и выберите модель Sora 2 для генерации. Выберите параметры: начальный кадр и соотношение сторон. Введите промпт — текстовый запрос с описанием. Нажмите "Сгенерировать" и подождите: обработка занимает 1-5 минут. Просмотрите готовое видео в ленте проектов. Если нужно доработать, скорректируйте промпт относительно полученного результата. Экспорт простой в один клик в формате MP4. Можно скачать на устройство или поделиться видеороликом.

Например, возьмите промпт:

Реалистичное видео в домашней ванной комнате днём. Свет из окна, уютная атмосфера, чистая плитка, шум улицы снаружи. Дедушка с седыми волосами, в очках и халате, сидит на унитазе и спокойно читает газету. Всё тихо и мирно. Внезапно громкий треск — через окно влетает огромный кабан, разбивает стекло и с грохотом приземляется на плитку! Кабан начинает бегать по комнате, рычит и скользит, всё в хаосе. Дедушка с испугом роняет газету, вскакивает с унитаза, кричит голосом (с реалистичной артикуляцией губ и эмоциональной речью): «Ты что, с ума сошёл?! Уходи отсюда, зараза!» Он начинает бегать по ванной, уклоняясь от кабана, который постоянно преследует его, толкает ведро, сбивает полотенца. Дедушка кричит, машет руками, спотыкается, но старается увернуться. Камера динамично следует за движением, звук топота, крики, хрюканье и разбитое стекло звучат реалистично, сцена наполнена паникой и юмором. Стиль: ультрареалистичный, кинематографичный, дневное освещение, 4K качество, реалистичные движения, живая речь с синхронизацией губ (lip sync), динамичная камера, физическая комедия, хаос и эмоции.

Результат:

Эти слова сформируют образ в нейросети за чем последует процесс формирования и обработки кадров видеоролика с реалистичной физикой и звуковыми эффектами. Первые генерации бесплатны.

Методы промптинга для Sora 2

Эффективный промпт — ключ к успеху.

Структура: начните с общего описания сцены, добавьте действия персонажей, укажите стиль и звук. Детализация важна: опишите фокус, освещение, цвета.

Для движения камеры укажите "крупным планом" или "широкий кадр". Диалоги в кавычках, фоновая музыка — отдельно. Негативные промпты исключают нежелательное: "без размытия, без текста на экране".

Лучше использовать итерации: сгенерируйте, оцените, доработайте.

Правила просты: избегайте общих фраз, фокусируйтесь на последовательности.

Примеры промптов для Sora 2

Вот примеры, адаптированные для imigo.ai. Каждый можно взять и протестировать.

Промпт #1 — Рекламный ролик для продукта.

Крупным планом банка энергетического напитка на столе в современном офисе, молодой человек открывает ее, брызги летят реалистично, музыка энергичная, текст 'Энергия на весь день' появляется в конце.

Это создаст видео Sora для маркетинга, с реалистичной физикой жидкости:

Промпт #2 — Аниме-пейзаж.

Аниме-стиль: девушка стоит на холме под закатным небом, ветер шевелит волосы, мягкий саундтрек.

Модель может генерировать такие сцены с естественным движением:

Промпт #3 — Спортивный экшен.

Мужчина на скейте едет по рампе, прыгает, доска вращается, звук скрежета колес, камера следует за ним.

Идеально для демонстрации динамики:

Промпт #4 — Кинематографичная природа.

Лесная поляна утром, роса на траве, птицы поют, камера панорамирует слева направо, свет теплый.

Адаптируйте под свои темы, нужды — imigo.ai сохраняет проекты различных ваших итераций.

В каких случаях стоит использовать Sora 2

Sora 2 идеальна для современного маркетинга: создавайте рекламные ролики с брендами в реальных сценах.

В анимации — генерируйте клипы для фильмов или игр.

Образование — визуализируйте уроки, как исторические события.

Для дизайнеров: прототипы интерьеров или продуктов. Например, "Квартира в стиле минимализм, камера обходит комнату, свет естественный" — решение для архитекторов.

Поддержка в imigo.ai делает это доступным для авторов контента в любой профессии.

Типичные ошибки в промптинге и советы по устранению

Несинхронизированный звук? Укажите диалоги явно.

Проблемы с физикой — опишите взаимодействия объектов.

Несогласованный стиль — фиксируйте "в стиле {автор}", где автор конкретная личность. Слишком длинные промпты — сократите до ключевых элементов.

Этические нарушения — избегайте NSFW, система блокирует автоматически.

Общее решение: итерации и работа с негативными промптами.

Почему Sora 2 стоит попробовать?

Это инструмент, который имеет потенциал в корне изменить создание контента. Пока конкуренты отстают, Imigo.ai дает доступ официально. Начните с простого промпта.

Подпишитесь на обновления в нашем Telegram канале, а также следите за новостями и полезными гайдами по нейросетям.

FAQ по Sora 2 в imigo.ai

▶ Какой формат видео поддерживает Sora 2?

Модель имеет поддержку MP4 с разрешением до 1080p и разными аспектами сторон, включая 16:9 и 9:16. Это простая система, которая сохраняет качественный видеоролик для мобильных и десктопных устройств.

▶ Можно ли кастомизировать звук?

Да, модель умеет сгенерировать аудио с учетом деталей: укажите в промпте диалоги, эффекты или музыку, и она превратит их в синхронизированный трек.

▶ Как избежать артефактов?

Детализация промпта помогает: опишите фокус, освещение и физику, используйте негативные фразы вроде "без размытия". Это официально рекомендуемая программа для улучшения качества.

▶ В чем отличие от Veo 3?

Sora 2 стала лучше в реалистичной физике и длине клипов, идеальна для кинематографических стилей. Модель имеет преимущество в согласованности сцен и поддержке разных тем, в то время как Veo 3 проще в общих задачах.

▶ Есть ли этические ограничения?

Да, система блокирует NSFW и вредоносный контент, соблюдайте правила по интеллектуальной собственности и авторским правам. Все видео маркируются как ИИ-сгенерированные для прозрачности.

▶ Как экспортировать видео?

Скачайте готовое видео из проектов, файл совместим с редакторами для дальнейшей работы.

Что такое нейронная сеть и зачем её обучать

Представьте: вы – исследователь, который ставит перед собой амбициозную цель: научить компьютер понимать и принимать решения, как человек. Вы хотите создать нейронную сеть, способную не просто классифицировать изображения, но и находить закономерности, предсказывать и обрабатывать сложные входные данные.

Содержание

• Для чего нужно её обучать
• Три ключевых элемента обучения нейросети
• Этапы процесса обучения нейросети
• Постановка задачи
• Сбор и подготовка данных
• Предобработка данных
• Выбор архитектуры нейросети
• Инициализация весов
• Процесс обучения
• Оценка и валидация
• Настройка гиперпараметров
• Тестирование и внедрение
• Виды обучения нейросетей
• Алгоритм обратного распространения ошибки
• Заключение

Нейросеть – математическая модель, вдохновлённая структурой человеческого мозга. Она состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоёв и выходного слоя. Внутри этих слоёв находятся нейроны, соединённые между собой весами. Именно значения этих весов и формируют поведение сети.

Каждый нейрон получает входные значения, преобразует их с помощью функции активации и передаёт результат дальше. Такой процесс обучения позволяет сети находить связи между признаками в данных и создавать модель, способную решать разные задачи.

Для чего нужно её обучать

Чтобы справляться с целями вроде перевода текста, распознавания лиц, предсказания поведения пользователя, все это с помощью глубокого обучения – направления машинного обучения, в котором используются нейросети с множеством слоёв.

Три ключевых элемента обучения нейросети

Чтобы нейросеть действительно обучалась эффективно, нужно дать ей:

1. Данные (входные наборы)

Это может быть всё, что угодно: изображения, тексты, числа, аудио. Главное – чтобы данные были достаточно разнообразными и структурированными.

2. Признаки или параметры

Это те свойства, на которые нейросеть опирается в процессе обучения. Например, частота слова в тексте, цвет пикселя на изображении, интенсивность звука.

3. Метод (алгоритм)

Именно метод обучения определяет, как обновляются веса нейронов, как сеть корректирует ошибку, и как она постепенно приближается к правильному ответу. Алгоритмы могут отличаться, но большинство современных подходов используют обратное распространение ошибки и градиентный спуск

Таким образом, если вы хотите написать нейросеть с нуля, нужно не просто создать её структуру, но и понять, как она обучается, какие данные использовать, и как устроен сам процесс оптимизации. Поговорим об этом дальше!

Этапы процесса обучения нейросети

Давайте разберёмся, как происходит обучение нейронок. Каждый шаг в этом процессе важен и связан с другими. Это не просто «подача данных» – это выстраивание целой системы, в которой нейросеть учится понимать мир.

Постановка задачи

Первое, что вам нужно сделать – определить цель. Хотите ли вы распознавать объекты на изображениях, классифицировать тексты, прогнозировать значения? От этого зависит архитектура сети, тип обучения и выбор функции потерь.

Нейросеть обучается лучше всего, когда задача чётко определена. Например, «научиться отличать кошек от собак» – это задача классификации, и она требует размеченных данных, а также алгоритма обучения с учителем.

Сбор и подготовка данных

Без качественного набора данных нейросеть не сможет учиться. Вы должны подобрать входные данные, соответствующие вашей задаче: изображения, тексты, числовые массивы. К каждому примеру желательно добавить метку, указывающую правильный результат.

Такой обучающий набор называют train dataset. Он должен быть:

• Репрезентативным,
• Достаточно большим,
• Сбалансированным по классам, если вы решаете задачу классификации.

Пример: 50 000 изображений одежды, каждое из которых помечено как «куртка», «футболка», «ботинки» – это качественный обучающий датасет.

Предобработка данных

На этом этапе вы подготавливаете данные, чтобы алгоритмы обучения могли работать с ними быстро и точно.

Что нужно сделать:

• Нормализация входных значений – приведение чисел к общему диапазону, например, от 0 до 1.
• Кодирование признаков – перевод категориальных данных в числовую форму (one-hot encoding, embeddings).
• Очистка данных – удаление мусорных или дублирующих значений, замена пропущенных.

Выбор архитектуры нейросети

Следующий важный шаг – определить, из каких слоёв будет состоять ваша модель. Количество и тип слоёв определяют структуру нейросети. Это может быть:

• Полносвязная (Dense) сеть – подойдёт для числовых данных и базовых задач.
• Сверточная сеть (CNN) – идеально для обработки изображений.
• Рекуррентная сеть (RNN, LSTM) – используется для работы с текстами, временными рядами, речью.

Также важно задать функции активации, которые будут использоваться на скрытых слоях – чаще всего это ReLU.

Инициализация весов

Перед тем как сеть начнёт обучаться, её веса инициализируются. Чаще всего это случайные значения, что позволяет всем нейронам начать с разных точек и быстрее найти оптимальные параметры.

Хорошая инициализация помогает избежать застревания в локальных минимумах и ускоряет сходимость алгоритма градиентного спуска.

Процесс обучения

Теперь начинается самое интересное: нейросеть учится! Процесс повторяется в нескольких эпохах, и каждый шаг включает:

1. Прямой проход: данные проходят через сеть, формируя предсказание.

2. Вычисление функции потерь: определяем, насколько предсказание отличается от правильного ответа.

3. Обратное распространение ошибки: ошибка распространяется обратно через слои, вычисляя градиенты по весам.

4. Обновление весов: применяем оптимизатор (например, Adam или SGD), чтобы скорректировать веса и уменьшить ошибку.

Этот процесс – основа алгоритма обучения нейросети. Он повторяется до тех пор, пока модель не научится предсказывать результат с высокой точностью!

Освойте топовые нейросети за три дня. Бесплатно

Знакомимся с ChatGPT-4, DALLE-3, Midjourney, Stable Diffusion, Gen-2 и нейросетями для создания музыки. Практика в реальном времени. Подробности — по клику.

Попробовать бесплатно

Оценка и валидация

Во время обучения важно регулярно проверять, насколько хорошо работает модель:

• Делите данные на train и validation,
• Сравнивайте accuracy, precision, recall между ними,
• Следите, не начинается ли переобучение – когда сеть «запоминает» данные, но плохо работает на новых.

Настройка гиперпараметров

Нейросеть имеет десятки параметров, которые нужно подобрать вручную:

• Скорость обучения (learning rate),
• Размер батча,
• Число эпох,
• Тип функции активации,
• Количество нейронов на каждом слое.

И поиск оптимальных значений этих параметров – искусство и наука одновременно.

Тестирование и внедрение

Наконец, вы тестируете обученную модель на незнакомых данных (test dataset), чтобы убедиться, что она работает в реальных условиях. Если всё в порядке – вы можете внедрить нейросеть в приложение или сервис.

Важно: даже самая мощная архитектура не даст результата без правильных входных данных. Именно структура входных данных, качество признаков и выбор метода обучения – вот что делает нейросеть успешной.

Виды обучения нейросетей

Когда вы только начинаете работать с нейросетями, встает вопрос: какой способ обучения выбрать? Есть 3 базовых подхода, и каждый из них подходит для определённых ситуаций.

Обучение с учителем (supervised learning)

Это самый интуитивный и распространённый метод. Представьте: у вас есть набор входных данных и соответствующие правильные ответы (метки). Вы обучаете нейросеть на этих примерах, чтобы она предсказывала ответы на новых данных.

Пример: вы подаёте изображение собаки и говорите: «Это собака». Сеть пытается угадать, вы показываете ей ошибку – и она корректирует свои веса. Это и есть обучение.

Технически, всё строится так:

• вход проходит через входной слой;
• данные обрабатываются в скрытых слоях;
• на выходе сеть формирует предсказание;
• функция потерь оценивает разницу между предсказанием и истиной;
• через обратное распространение ошибки и градиентный спуск сеть обновляет веса;
• этот процесс повторяется, пока сеть не научится давать правильный ответ.

Это подходит для классификации изображений, анализ текста, распознавания речи и задач, где есть размеченные данные.

Обучение без учителя (unsupervised learning)

А что делать, если у вас нет меток? Только сырые данные: тексты, числа, изображения. В этом случае работает обучение без учителя. Сеть сама анализирует данные и находит закономерности: выделяет кластеры, находит аномалии, сокращает размерность. Она не знает, где «правильно», но учится находить структуру в данных.

Пример: вы загружаете сотни тысяч покупок пользователей, никаких меток. Но сеть сама разбивает их на похожие группы и помогает вам создать рекомендательную систему.

Учитесь в IMI бесплатно

Создавайте креативы с CTR в 10-15% после обучения в IMI АКАДЕМИИ

Пройти обучение

Как работают:

• сеть строит внутренние представления данных;
• ищет похожие паттерны и разбивает входной массив на логические группы;
• обучается за счёт внутренних правил или с помощью алгоритмов вроде Хебба.

Подходит для кластеризации клиентов, выявления тем в текстах, снижения размерности, работы с большими неразмеченными датасетами.

Обучение с подкреплением (reinforcement learning)

А теперь – третий подход, и, пожалуй, самый любопытный. Здесь нейросеть становится агентом, который действует в среде и получает награду за полезные действия. Вы не даёте ей метки, не говорите, что правильно, а говорите: «попробуй сам». И сеть учится через опыт, как ребёнок: пробует, ошибается, получает отклик от среды – и улучшает поведение.

Пример: алгоритм AlphaGo обучился побеждать чемпионов по го, играя сам с собой, используя подкрепление и поиск.

Как работает:

• сеть выбирает действие (например, куда двигаться);
• среда возвращает награду (+1, -1);
• агент обновляет значения состояний и политику поведения;
• через сотни тысяч итераций выстраивается стратегия.

Использовать можно в автономных автомобилях, играх (шахматы, StarCraft), торговых алгоритмах, логистике и управлении роботами.

Алгоритм обратного распространения ошибки

Чтобы нейросеть могла не просто делать предсказания, но и учиться на своих ошибках, нужен специальный механизм — алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation). Именно он делает возможным постепенное улучшение результатов, корректируя веса нейронной сети на каждом шаге обучения.

Сначала данные проходят через входной слой и скрытые уровни, формируя предсказание. Затем считается функция потерь, отражающая разницу между предсказанием и правильным ответом. Алгоритм передаёт ошибку от выхода к началу сети, вычисляет градиенты и запускает обновление весов через оптимизатор (например, Adam).

Формула выглядит так:

Так сеть шаг за шагом улучшает точность и становится способной решать всё более сложные задачи, выявляя связи между признаками даже в больших массивах входных данных.

Заключение

Итак, мы проделали большой путь – от понимания, что такое нейронная сеть, до знакомства с тем, как работает алгоритм её обучения, и какие методы существуют. Теперь у вас есть не только общее представление, но и конкретные знания, которые вы можете применить на практике.

Что дальше? Если вы только начинаете – пробуйте. Напишите свою первую модель на Python. Используйте готовые фреймворки, например PyTorch или TensorFlow. А если вы уже знакомы с темой – улучшайте. Подбирайте оптимальные параметры, пробуйте другие архитектуры, экспериментируйте с функциями активации и гиперпараметрами.

Главное помнить: правильные данные, чёткая цель и понимание этапов обучения – это основа любой работающей нейросети. А всё остальное – вопрос практики и упорства!

Освойте топовые
нейросети за три дня.
Бесплатно

Большая база промпт-запросов FLUX для создания нейрофотосессий

1.Фотосессия в стиле Киберпанк

Cyberpunk male protagonist, 30-35 years old, standing in neon-lit Tokyo alleyway, wearing sleek black techwear jacket with glowing circuit patterns, augmented reality cybernetic implants subtly visible, intense gaze, rain-slicked street reflecting holographic advertisements, deep blue and electric purple color palette, dramatic side lighting creating sharp shadows, high-tech urban background with futuristic skyscrapers, detailed texture of wet pavement, slight mist, urban grunge aesthetic, sharp focus on facial details, cinematic composition, 8K resolution, hyper-realistic rendering, digital noise effect, low-angle perspective

2.Фотосессия в машине

A charming portrait of a confident man sitting behind the wheel of a luxury sports car. He exudes elegance and strength when he leans forward slightly with one hand on the steering wheel and the other gracefully extended forward, putting his feet outside the car. His hair contrasts with the polished leather interior of the car. He's wearing a black tracksuit that accentuates his chic aura, and black nike air max tracksuits that accentuate his confident, relaxed posture. The cloudy sky is depicted in the background, casting dramatic highlights and shadows. through the smooth curves of the car, creating a contrast between the elegance of the subject and the bold, modern lines of the car. The lighting focuses on his face, emphasizing his soft expression, with subtle highlights on the glass and metal surfaces of the car. The composition highlights the power and sensuality of the moment: a luxurious black car, spectacular lighting and the restrained manner of a woman merge into a sophisticated cinematic scene. The whole image evokes a sense of confidence, charm and sophistication, capturing the epitome of cool elegance in the modern world.

3.Фотосессия в машине для девушки

A charming portrait of a confident woman driving a luxury sports car. She exudes elegance and strength when she leans forward slightly, putting one hand on the steering wheel and the other gracefully stretching forward, putting her feet outside the car. Her long hair falls in soft waves, contrasting with the polished leather interior of the car. She's wearing a black dress that accentuates her gorgeous aura, and high heels that accentuate her confident, relaxed posture. In the background. The plan depicts a cloudy sky casting dramatic highlights and shadows over the smooth curves of the car, creating a contrast between the elegance of the subject and the bold, modern lines of the car. The lighting focuses on her face, emphasizing the softness of her expression, as well as subtle highlights on the glass and metal surfaces of the car. The composition highlights the power and sensuality of the moment: a luxurious black car, spectacular lighting and the restrained manner of a woman merge into a sophisticated cinematic scene. The whole image evokes a feeling confidence, charm and sophistication, capturing the epitome of cool elegance in the modern world.

4.Фотосессия весна

Abstract style dystopian future with elements of an apocalyptic war inside the silhouette of a woman’s head that is a double exposure photograph . Non-representational, colors and shapes, expression of feelings, imaginative, highly detailed