Нейропостпродакшен видео: замена одежды, свет и ретушь | Wan 2.2
Демонстрация локальной нейросетевой постобработки уже снятого видео. Слева показан исходный материал, справа — результат после обработки моделью на базе Wan 2.2. В рамках одного прохода были выполнены сразу несколько изменений: — полностью заменена одежда спикера; — скорректирован красноватый оттенок кожи рук; — выполнена профессиональная бьюти-ретушь лица; — добавлен естественный макияж; — улучшено освещение спикера; — смоделирован мягкий направленный свет, похожий на свет от большого окна или профессионального софтбокса. При этом сохранены идентичность человека, мимика, жесты, движение, микрофон, предметы на столе и общая композиция исходной сцены. Такой подход позволяет исправлять многие недостатки съёмки уже на этапе постпродакшена: улучшать свет и внешность, менять одежду и визуальный стиль спикера, корректировать тон кожи и превращать материал, снятый в простой или бюджетной студии, в более профессионально выглядящее видео — без повторной съёмки. Обработка выполняется локально, без загрузки исходных материалов в коммерческие облачные сервисы. Пайплайн масштабируется на продолжительные ролики: в ComfyUI я собираю базовый workflow, а с помощью AI-assisted development и вайбкодинга программно разворачиваю его до необходимой длительности, автоматизируя последовательную обработку и сборку фрагментов. Следующий этап развития решения — создание отдельной custom-ноды, которая будет полностью выполнять этот процесс автоматически, без необходимости каждый раз достраивать workflow через вайбкодинг. Моя роль: разработка и настройка локального нейросетевого пайплайна, формирование целевого визуального образа, подбор параметров обработки, контроль сохранения идентичности, сборка результата и финальный видеопостпродакшен.
Демонстрация локальной нейросетевой постобработки уже снятого видео. Слева показан исходный материал, справа — результат после обработки моделью на базе Wan 2.2. В рамках одного прохода были выполнены сразу несколько изменений: — полностью заменена одежда спикера; — скорректирован красноватый оттенок кожи рук; — выполнена профессиональная бьюти-ретушь лица; — добавлен естественный макияж; — улучшено освещение спикера; — смоделирован мягкий направленный свет, похожий на свет от большого окна или профессионального софтбокса. При этом сохранены идентичность человека, мимика, жесты, движение, микрофон, предметы на столе и общая композиция исходной сцены. Такой подход позволяет исправлять многие недостатки съёмки уже на этапе постпродакшена: улучшать свет и внешность, менять одежду и визуальный стиль спикера, корректировать тон кожи и превращать материал, снятый в простой или бюджетной студии, в более профессионально выглядящее видео — без повторной съёмки. Обработка выполняется локально, без загрузки исходных материалов в коммерческие облачные сервисы. Пайплайн масштабируется на продолжительные ролики: в ComfyUI я собираю базовый workflow, а с помощью AI-assisted development и вайбкодинга программно разворачиваю его до необходимой длительности, автоматизируя последовательную обработку и сборку фрагментов. Следующий этап развития решения — создание отдельной custom-ноды, которая будет полностью выполнять этот процесс автоматически, без необходимости каждый раз достраивать workflow через вайбкодинг. Моя роль: разработка и настройка локального нейросетевого пайплайна, формирование целевого визуального образа, подбор параметров обработки, контроль сохранения идентичности, сборка результата и финальный видеопостпродакшен.