Внутренние коммуникации
Серии иллюстраций и коротких роликов для новостей и корпоративных инициатив.
Корпоративная генеративная платформа
Своя нейросеть для фото и видео — в контуре компании
«Святозар» создаёт изображения, превращает их в видео, работает с кириллицей, дообучается на материалах заказчика и разворачивается в России.
Фото→Видео→Фирменный стиль→Свой контур
Фото и видео в одном интерфейсе
Дообучение LoRA
Кириллица как приоритет
Self-host / облако РФ
Один рабочий контур
От идеи до ролика — без прыжков между сервисами
Ввод, изображение, точный текст, движение, подсказка следующего шага и хранение результата объединены в одном рабочем окне.
01 / запрос
Сформулировать идею02 / фото
Получить изображение03 / текст
Проверить кириллицу04 / видео
Оживить кадр05 / шаг
Выбрать продолжение06 / контур
Сохранить внутриПилот для Газпром нефти
Единый визуальный контур для коммуникаций, обучения и бренда
Пилот начинается с ограниченного сценария, где важны скорость, серийность, контроль стиля и защита материалов.
HR и бренд работодателя
Визуальные кампании с адаптацией под регионы и форматы.
Обучение и безопасность
Наглядные сцены и раскадровки с обязательной экспертной проверкой.
Кампании и события
Единая визуальная серия без передачи архива бренда наружу.
Визуализация концепций
Кадры инфраструктуры и инициатив для презентаций и обсуждений.
Масштабирование контента
Один сюжет — разные форматы, подразделения и аудитории.
Сценарии пилота уточняются совместно с заказчиком. Система не заменяет отраслевую экспертизу и обязательную проверку материалов.
Почему не готовый сервис
Корпоративному заказчику мало просто «красиво»
Платформа нужна там, где визуальный результат должен быть управляемым, повторяемым и встроенным в требования компании.
Чужой визуальный язык→LoRA под архив и стиль
Кириллица «как получится»→Qwen-Image + OCR
Данные уходят наружу→РФ или self-host
Фото и видео разнесены→Единый image-to-video путь
Сервис нельзя сделать своим→Open-weight ядро
Результат не масштабируется→Роли, API, адаптеры
Живое демо
Сформулируйте идею. «Святозар» соберёт кадр и движение
Прототип показывает путь целиком: русский запрос, изображение, проверка текста и короткое движение.
Готово к запуску · mock-очередь
Выберите кадр и посмотрите, какую задачу выполняет каждая встроенная нейросеть.
Публичное демо не предназначено для конфиденциальных материалов. Корпоративный пилот разворачивается в согласованном контуре.
Кириллица как метрика
Текст на изображении — отдельная инженерная задача
Qwen-Image и OCR-контур превращают качество русского текста из случайности в измеримый цикл улучшения.
Генерация
OCR
Оценка
Отбор
Донастройка
До OCR-проверкиСвет вычисления
После text-trackСвет вычисления
Целевой ориентир MVP: OCR Accuracy / NED выше 0,85. Фактический порог согласуется до пилота.
Дообучение на материалах заказчика
Модель учится на объектах, стиле и правилах компании
Генеративные модели и LoRA-адаптеры обучаются и запускаются на собственных или арендованных GPU — не через «обучение Midjourney по API».
01–02
Материалы
Согласовать, очистить и разметить допустимый набор.
03–04
Адаптер
Создать LoRA и проверить объекты, стиль и текст.
05–06
Пилот
Подключить адаптер и улучшать по результатам работы.
Контролируемый контур
Российское облако или инфраструктура заказчика
Облако РФ позволяет быстро начать с GPU Selectel и S3-совместимого хранения.
01 · входМатериалы заказчикаСогласованный набор и правила доступа
02 · адаптацияПодготовка + LoRAРазметка и доменный визуальный стиль
03 · inferenceМодели + OCRГенерация, движение и проверка текста
04 · выходРезультат + APIВерсии, метаданные и интеграционный слой
Архитектура учитывает требования к корпоративным данным. Полное соответствие конкретным режимам подтверждается после юридического и ИБ-аудита.
Технологическое ядро
Open-weight модели в единой продуктовой архитектуре
Нажмите на узел: базовая логика видна сразу, подробности раскрываются без каталога технических названий на первом плане.
Платформа, не кнопка-Paint
Новые стили, команды и интеграции подключаются поверх ядра
Модули разделены по зрелости: никакой иллюзии, что весь продукт уже готов в первом MVP.
MVP
- Изображения и кириллица
- Фото → видео
- LoRA-адаптер пилота
- Подсказки следующего шага
После пилота
- Библиотека материалов
- Командные пространства
- Контроль качества
- Первые интеграции
Масштабирование
- Отраслевые адаптеры
- API-каталог
- Роли и аналитика
- План реестра ПО
План MVP
Шесть месяцев до пилота — ещё шесть до платформы
Восемь этапов показывают результат каждого шага. Месяцы 7–12 разделены на сборку платформы и промышленное масштабирование.
Выбранный этап
01Месяц 1 · фундамент
Инфраструктура и данные
Что делаем
Готовим базовый pipeline, среду GPU и правила подготовки материалов.
Состав этапа
GPU-среда, очередь задач, правила данных и базовое хранилище.
Что показываем
Первый end-to-end запуск от запроса до результата.
Критерий готовности
Команда запускает согласованный тест без ручной сборки окружения.
Как измерим результат
Не только впечатление
Точные SLA и пороги фиксируются совместно с заказчиком до старта пилота.
Нажмите, чтобы повторить
>0,85
Кириллица
Целевой OCR Accuracy / NED
10 сек
Видео 4K
Целевой формат демонстрационного ролика
>80%
Команда пилота
Целевой ориентир удовлетворённостиДополнительно измеряются соответствие стилю, число переключений между сервисами и повторное использование адаптеров.
Честные ответы
Риски известны — для каждого есть резервный сценарий
Пилот не выдаёт открытые модели за готовый голливудский VFX и не скрывает юридические или инфраструктурные ограничения.
Hunyuan требует много VRAMA100 80GB, LoRA и параллельный Qwen-track.
Tencent CommunityЮридический аудит и Apache-fallback на Qwen-Image / Wan.
Поставка GPUБыстрый старт через аренду российского облака.
Мало данныхБазовый набор стиля плюс материалы ограниченного пилота.
Open video слабее закрытых VFXЦель MVP — корпоративный контент и короткие ролики.
Следующий шаг
Начать с одного сценария и довести его до работающего пилота
Выбираем материалы, метрики и ограниченный круг пользователей. Через шесть месяцев показываем контур, который генерирует фото, превращает их в видео и учится на визуальном языке компании.