Ikon Tyres . Как ИИ переворачивает мир видеопродакшена

Главное о кейсе

Бренд Ikon Tyres — лидер в производстве автомобильных шин. В 2023 году компания представила зимние шины Ikon Autograph Ice 9, разработанные с использованием передовых технологий.
Цель проекта — создать имиджевый ролик в короткие сроки. Для этого ролик полностью сгенерировали искусственным интеллектом. Это подчеркнуло и инновационность продукта и современность бренда. Кампания называлась «Даже если весь мир перевернётся», акцентируя внимание на устойчивости шин.

Целевая аудитория — владельцы автомобилей, мужчины и женщины 25-55 лет, предпочитающие иномарки.

Использование ИИ в создании ролика позволило выделить бренд и подчеркнуть его технологическое лидерство.
Креативная концепция демонстрировала невероятные ситуации, где шины Ikon Tyres показывают превосходную устойчивость. Элементы фантастики создавали ощущение полного контроля над дорогой.

Ролик, созданный с помощью ИИ, воплотил смелые идеи и продемонстрировал достижения технологий

Как проект изменил жизнь пользователей

Уникальные технологии создания роликов с помощью ИИ, разработанные для проекта могут быть использованы в дальнейшем для быстрого производства легко адаптируемых материалов, решая задачи клиента

Бизнес-задача и ее решение

Создать концептуальный видеоролик для охватной РК в сезоне осень-зима 2024 по продвижению бренда Ikon Tyres с акцентом на премиальную линейку Ikon Autograph. Ролик должен захватывать и вызывать желание досмотреть до конца.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

При создании ролика использовались технологии нового поколения, включая алгоритмы для стабильного кадра и точной синхронизации визуальных объектов. Применение метода низкоранговой адаптации облегчило обучение текстовых и визуальных сетей, придавая кадру стабильность и целостность.

Для звукового сопровождения использовалась система TTA, создающая уникальные звуковые слои, согласованные с визуальными сценами для глубокого впечатления. Звуковой рельеф был детализированным, обеспечивая интеграцию аудиофона с видео.

Генерация визуального ряда осуществлялась с помощью продвинутой модели, интегрирующей текстовые и визуальные данные через слои многомодального внимания. Модель обрабатывала пользовательские подсказки, поддерживая детализацию и качество за счёт асимметричной структуры.

Обработка четырёх минут видео требовала значительной вычислительной мощности, позволяющей модели обрабатывать миллиарды параметров на высочайшем уровне качества.

Видео