Создать виртуальную модель и сгенерировать для неё несколько красивых изображений относительно несложно. Главный вопрос возникает позже: как заработать в Телеграм на AI OFM, где регулярно получать трафик и как переводить аудиторию в подписки и покупки. По сути, это заработок в Телеграм, построенный на контенте, продвижении и монетизации. Без наполненного Телеграм канала, запаса контента и настроенной воронки отдельные генерации не превращаются в полноценный проект.
Перед запуском продвижения важно собрать все элементы в единую систему и заранее определить, как будет проходить монетизация. В AI OFM-проекте каждый этап выполняет свою задачу: нейромодель создаёт узнаваемый образ, контент привлекает внимание, Телеграм канал знакомит аудиторию с персонажем, а Fanvue переводит интерес пользователей в подписки и покупку отдельных материалов. Так выстраивается заработок на AI моделях и становится понятнее, как заработать на ИИ модели через единую воронку.
В этой статье пошагово разберём весь процесс: создание уникальной ИИ девушки, подготовку фотографий и обучение LoRA, генерацию фото- и видеоконтента, а также оформление Телеграм канала и профиля Fanvue. Отдельно рассмотрим продвижение, способы привлечения аудитории через Нейрокомментинг и Нейрочаттинг в GramGPT.io и настройку автоматических переписок для обработки входящих сообщений.
Как работает AI OFM ферма ИИ девушек
В изначальной схеме AI OFM ферма объединяет несколько важных направлений: генерацию контента, Телеграм канал, платный профиль, нейрокомментинг, нейрочаттинг и автоматические диалоги. Все этапы выстраиваются в единую воронку: сначала создаётся нейромодель и материалы для неё, затем привлекается аудитория, после чего пользователи переходят к оформлению подписки и покупке отдельных материалов.
Схема работает следующим образом:
- создаём уникальную нейромодель;
- обучаем LoRA на фотографиях одной девушки;
- генерируем изображения и видео;
- публикуем открытый контент в Телеграм канал;
- размещаем более пикантные материалы на Fanvue;
- привлекаем пользователей через Телеграм аккаунты;
- подключаем нейрокомментинг, нейрочаттинг и автодиалоги.
Главная задача — сделать одну и ту же модель узнаваемой во всех публикациях, а затем собрать вокруг неё воронку из Телеграм и платной площадки. Чтобы заработать на канале в Телеграм с помощью AI OFM, контент, продвижение и монетизация должны работать как единая система, превращая привлечённую аудиторию в подписки и покупки.
Как сделать ИИ девушку и создать нейромодель
Создание нейромоделей начинается с постоянного лица персонажа. Один базовый портрет используется как главный референс для последующих фотографий и роликов, поэтому на этом этапе важно получить образ, который будет повторяться во всех генерациях. Так формируется нейромодель с узнаваемой внешностью.
Чтобы сгенерировать ИИ девушку с новой внешностью, сначала собираем референсы. Чужое лицо напрямую использовать нельзя из-за авторских прав, поэтому нужно создать новый портрет. В Pinterest можно найти две фотографии девушек с подходящей внешностью пишем в поиске girl face и выбираем, после чего загрузить их в WaveSpeed.
В поиске сервиса находим модель BDE Cdream V4 Edit, добавляем первое и второе лицо, вставляем промпт и нажимаем Run.
Промпт для скрещивания лиц:
Integrate a face into an existing scene.
Substitute the face in the reference image with the face from the donor image.
The objective is a seamless merge: the new face must inherit the exact expression, pose, and lighting interaction from the reference, while its color attributes (hair and eyes) are adapted from the donor for a perfectly harmonious and natural result.
Нейросеть смешивает черты двух фотографий, и на выходе получается новый портрет модели.
Рекомендация: лучше выбирать лица со своей изюминкой — выразительной мимикой, необычными чертами или просто не самым шаблонным типажом. Такой персонаж выглядит живее и быстрее запоминается аудитории. Получившийся портрет сохраняем как основной референс будущей нейромодели, на основе которого затем будет собираться весь визуальный пак.
Подготовка 30 фотографий для обучения LoRA
ИИ генерация фото девушек для обучения LoRA начинается со сбора изображений одной модели с разных ракурсов. Одного изображения недостаточно: LoRA должна увидеть девушку с разной мимикой, положением тела и расстоянием до камеры. Поэтому понадобятся крупные планы, кадры по пояс и фотографии в полный рост.
Для будущего набора подбираем референсы, на которых девушка повёрнута боком, смотрит через плечо, улыбается, поправляет волосы, держит руку возле лица, стоит в полный рост перед камерой или фотографируется в зеркале. На внешность девушки в этих кадрах можно не ориентироваться: важнее поза, поворот головы, положение рук, композиция и общий формат изображения.
Искать такие фотографии можно в Pinterest, на фотостоках и других площадках. Для поиска подойдут запросы girl photo, girl selfie, girl profile, full body girl, girl with hand in hair, mirror selfie girl и standing girl.
Для каждого нового ракурса берём подходящую фотографию, загружаем её в ChatGPT и просим составить подробное описание кадра: положение тела, выражение лица, поворот головы, одежду, освещение, фон, положение рук и другие детали композиции.
Промпт для описания референса:
Чат, опиши это фото на английском языке без уточнения черт лица и особенностей внешности. Подробно опиши расположение рук, конкретную позу, положение губ и рта, фигуру, направление взгляда, цвет, стиль и материал одежды, место съёмки и атмосферу кадра. Каждый атрибут описывай максимально конкретно.
Стиль фотографии должен выглядеть так, будто она снята на обычный телефон без профессиональной постановки. Начинай описание со слов «A girl». Обязательно укажи, что у девушки красивая фигура с тонкой талией, выразительными формами и плавными изгибами.
Готовый промпт используем в Nano Banana или другом сервисе генерации. Загружаем основной портрет, вставляем описание и выбираем:
- разрешение 2K;
- две фотографии на генерацию;
- вертикальный формат 9:16.
Основой остаётся наша модель, а поза, ракурс и композиция берутся из подготовленного описания. Так последовательно обрабатываем все собранные референсы и создаём фотографии с разным положением головы, рук и волос, с улыбкой, в профиль, по пояс и в полный рост.
Наша задача — собрать около 30 максимально похожих фотографий одной девушки, но с разных ракурсов. На нашем примере уже готовой ИИ девушки использовалось 24 изображения.
Готовые файлы складываем в один ZIP-архив.
Тренировка LoRA и подготовка среды для генерации
После подготовки набора фотографий можно переходить к обучению LoRA для AI OFM-модели. На этом этапе создаётся файл модели, запускается виртуальный сервер, загружаются необходимые модули и настраивается ComfyUI для дальнейшей генерации изображений и видео.
Обучение LoRA и выбор триггерного слова
Подготовленный ZIP-архив с фотографиями загружаем в wavespeed-ai/wan-2.1-14b-lora-trainer. Во время обучения задаётся триггерное слово, по которому модель будет вызываться в будущих промптах.
В примере триггерным словом будет Grayg. Для обучения выставляется 3 000 шагов, остальные настройки не меняются, после чего нажимаем Run.
Нейросеть обучается на загруженных фотографиях и создаёт файл LoRA.
Его нужно скачать и понятно назвать, чтобы затем загрузить на сервер и использовать при генерации изображений и роликов, включая контент 18+.
Создание сервера и загрузка LoRA
Следующий этап — запуск виртуального сервера с производительной видеокартой в RunPod. Баланс лучше сразу пополнить минимум на 10 долларов. Сервер используется для загрузки LoRA, работы с ComfyUI и пакетной генерации изображений и видео.
Рекомендуем выбрать видеокарту RTX PRO 6000. Затем в разделе Configure Deployment переходим в Change Template.
Выбираем шаблон One Click — ComfyUI Wan2.1/Wan2.2 — CUDA 12.8.
После этого жмем Edit рядом с выбранным шаблоном.
Указываем необходимые параметры хранилища:
- 50 ГБ в первом поле;
- 450 ГБ во втором поле;
- в дополнительных настройках download_wan22
true; - параметр download_wan_animate переводим в значение
true— так включаются необходимые патчи.
После этого сохраняем настройки, жмем Set Overrides и нажимаем Deploy в самом низу. Такой сервер может стоить около 2$ в час, поэтому рекомендуем заранее подготовить все файлы и сразу запускать активную серию генераций.
Когда активная работа закончена, сервер можно остановить. В остановленном состоянии аренда обходится дешевле — сумма около 13–15 центов в час.
После создания сервера на него переносится обученная LoRA и дополнительные модули, которые понадобятся для генерации и улучшения результата.
Загрузка LoRA в Hugging Face и перенос на RunPod
Чтобы перенести обученную LoRA на сервер, сначала размещаем файл модели на сайте Hugging Face. Оттуда его можно скачать напрямую в нужную папку ComfyUI с помощью ссылки и токена доступа.
Сначала в настройках аккаунта Hugging Face создаём Access Token.
Для токена указываем любое название — например, несколько цифр — и выбираем уровень доступа Read.
Полученный ключ необходимо сохранить: он понадобится при скачивании файла на сервер.
Затем нажимаем New Model, придумываем название и создаём новую модель.
После этого открываем раздел Contribute → Upload files и загружаем файл LoRA, полученный после обучения в LoRA Trainer.
Когда загрузка завершится, открываем страницу файла и копируем его ссылку.
Чтобы адрес подходил для прямого скачивания, заменяем в нём blob на resolve. Сохраняем отдельно подготовленную ссылку и созданный ранее токен.
Для загрузки LoRA используется следующая команда:
wget --header="Authorization: Bearer ВАШ_ТОКЕН" "ВАША_ССЫЛКА"
Вместо ВАШ_ТОКЕН вставляем ключ доступа из Hugging Face, а вместо ВАША_ССЫЛКА — адрес файла, в котором blob уже заменён на resolve. После этого команда готова для загрузки модели на созданный сервер.
Перенос LoRA на сервер через JupyterLab
Открываем RunPod и проверяем, что сервер перешёл в статус Ready.
Затем заходим в JupyterLab, открываем терминал и переходим в папку моделей ComfyUI:
- открываем папку
models; - переходим в раздел
loras; - открываем Terminal
- вставляем готовую команду
wget; - ждём загрузки файла модели.
Далее переходим к установке дополнительных модулей. Архив Wan_Animate_GOD_V3 - это готовый рабочий процесс (воркфлоу) для платформы ComfyUI, его загружаем на сервер, а файл Skin переносим в папку upscale_models.
После этого необходимые модели и модули будут готовы к дальнейшей настройке workflow.
Настройка ComfyUI и workflow для генерации
Когда LoRA и дополнительные файлы загружены, в ComfyUI открывается готовый workflow. В нём выбирается нужная модель, подключаются исходные изображения и видео, после чего можно переходить к первой тестовой генерации.
В рабочую область перетягиваем файл и загружаем данный workflow Wan_Animate_GOD_V3 скачать.
Затем открываем нижний модуль Optional Character LoRA, выбираем пункт обход и указываем файл с названием нашей LoRA, который обучали ранее.
После выбора модели среда готова к генерации. Дальше нужно подготовить исходное видео, фотографию нейромодели и промпты.
Как сделать видео с ИИ девушкой
Для создания видео с AI OFM моделью и сохранения постоянной внешности нейромодели сначала подбираем референс движения или подходящей сцены. В изначальной схеме для этого используются короткие ролики из TikTok, на основе которых создаётся новая фотография нейромодели в нужной позе. После выбора ролика скачиваем его копируя ссылку, и пишем в скачать видео с тикток в любом поисковике гугл или яндекс.
Дальше открываем видео и делаем скриншот одного из первых кадров. Этот кадр загружаем в ChatGPT или Grok и просим нейросеть подробно описать девушку используя первый промт для референса вставляя кадр из ТикТок видео.
Затем переходим в NanoBanana, загружаем фотографию нашей модели в полный рост и вставляем полученное описание. На выходе получаем новую фотографию с похожей сценой и позой, но уже с лицом нашей нейромодели.
Выбираем лучший вариант и сохраняем его. Такие изображения можно дополнительно собирать в архив и использовать для дальнейшей работы с LoRA.
После этого в ComfyUI загружаем:
- новую фотографию нашей модели;
- исходное видео с движением или танцем, которое нужно повторить.
Перейдя чуть ниже параметр Expand выставляем примерно на 10. Эти настройки определяют, насколько точно модель сохранит лицо, движение и общий вид сцены.
Перед запуском генерации настраиваются так же позитивный и негативный промпты
Промпт для анализа фотографии после генерации:
Опиши девушку на фотографии и составь подробное описание сцены на английском языке. Укажи её позу, положение тела и рук, одежду, фон, освещение, ракурс и общую атмосферу кадра. Также отдельно составь negative prompt, чтобы исключить анатомические ошибки, искажения лица и тела, лишние конечности, размытость и другие дефекты изображения.
Позитивный промпт вставляем в соответствующее поле. В начале указываем триггерное слово LoRA — в примере это Grayg обязательно. Негативный промпт вставляем в отдельный блок и нажимаем «Запустить».
Генерация 18+ контента
Создание ИИ девушек 18+ выполняется по той же схеме, что и генерация обычного видео. Чтобы раздеть девушку с ИИ, достаточно изменить описание сцены в позитивном промпте, сохранить триггерное слово LoRA и подготовить подходящий negative prompt. Это позволяет получить откровенный образ, сохранив лицо, фигуру, позу и общую внешность нейромодели.
Результат генерации ИИ контента
После обработки система выдаёт несколько вариантов ролика, в которых нейромодель повторяет движение из выбранного видео. В результате ИИ девушки танцуют или выполняют другие движения из референса, а одна и та же внешность сохраняется в фото и видеоконтенте.
Полученные материалы можно загружать:
- в Reels;
- в TikTok;
- в Телеграм канал;
- на Fanvue.
Создание и продвижение Телеграм канала AI OFM
Создание канала в Телеграм необходимо завершить до запуска продвижения AI OFM Модели: площадку заранее оформляют и наполняют контентом. Пользователь должен попадать не на пустую страницу, а на готовый канал с фотографиями, видео, историей модели и ссылкой на платный профиль.
Начинать вести канал желательно на английском языке. До запуска продвижения желательно опубликовать минимум двадцать постов. Это показывает, что канал регулярно ведётся, знакомит пользователя с ИИ-девушкой и направляет на платный профиль. Чтобы раскрутить Телеграм канал и удерживать внимание аудитории, в канале размещается открытый контент без откровенных 18+ материалов. Более открытые публикации пользователи получают уже на платной площадке, переходя туда по размещённой ссылке.
Для того чтобы набрать подписчиков в Телеграм канал и удерживать их внимание, важно заранее подготовить контент, понятно оформить канал и подключить стабильный источник трафика.
Дальнейшая монетизация канала в Телеграм строится через подписку, продажу отдельных материалов и переписки в Телеграм или на платной площадке. Такой подход наглядно показывает, как продавать в Телеграм доступ к контенту, а новые публикации регулярно создавать с помощью обученной LoRA.
Регистрация и верификация на Fanvue
После подготовки Телеграм канала в рамках AI OFM переходим к созданию профиля на Fanvue. В этой связке Телеграм используется для публикации фотографий и видео, а платная площадка — для подписок, личных переписок и размещения более пикантных материалов. Именно здесь заработок на ИИ моделях переходит от внимания аудитории к платным действиям.
Чтобы начать заработок на Fanvue, необходимо зарегистрировать аккаунт, выбрать подходящую категорию контента, пройти проверку личности и оформить страницу модели. После этого можно настраивать подписки, загружать платные публикации и размещать ссылки в Телеграм канале.
Почему для монетизации выбирают Fanvue
Fanvue подходит для работы с виртуальными моделями, потому что сервис поддерживает ИИ контент и позволяет публиковать материалы взрослого формата. Также в описанной схеме используются выплаты в криптовалюте, что упрощает получение дохода с зарубежной аудитории.
Так как доступ к Fanvue в России и для других стран СНГ ограничен, многие пользователи сталкиваются с трудностями при регистрации и верификации. Поэтому запрос «купить аккаунт Fanvue» встречается довольно часто среди тех, кто не хочет проходить весь процесс самостоятельно. При этом для успешной верификации данные профиля должны совпадать с информацией владельца аккаунта.
Рассмотрим, как проходит регистрация на платформе, какие данные необходимо указать и что требуется для оформления профиля.
Fanvue регистрация и оформление профиля
Во время регистрации важно выбрать категорию AI creator и для более откровенных материалов — раздел 18+, а не общий контент. Телеграм при этом остаётся основным местом для прогрева, а платная часть контента переносится на платформу. Заполняются основные данные аккаунта.
Далее платформа запрашивает:
- страну владельца аккаунта;
- имя и фамилию;
- подтверждение личности;
- проверку лица;
- данные для получения выплат.
Проблему с верификацией аккаунтов мы подробно разобрали и решили в отдельной статье: Верификация Fanvue.
После подтверждения можно загрузить аватар, добавить описание модели, опубликовать первые материалы и перейти к настройке монетизации.
Заработок на Fanvue
После оформления профиля можно переходить к настройке основных способов заработка на Фанвью: ежемесячной подписки, тарифов на несколько месяцев, пробных предложений и продажи отдельных фотографий, видео и подборок.
В разделе Promotions можно указать:
- стоимость ежемесячной подписки;
- цену доступа на три месяца;
- цену доступа на шесть месяцев;
- пробные ссылки для новых подписчиков.
Рассмотрим хитрый пример настройки пробной подписки через Free Trial Links: первые десять пользователей получают бесплатный доступ на один день по пробной ссылке. После окончания этого периода подписка автоматически продлевается — каждые 30 дней списывается 4 доллара или другая указанная вами сумма.
Кроме подписки, на этой площадке можно продавать отдельные материалы. Для этого в разделе Creation Tools выбираем нужную публикацию, назначаем стоимость и создаём прямую ссылку на оплату.
Ссылки на подписку и отдельные материалы размещаем в Телеграм канале, добавляем в публикации или отправляем пользователю во время переписки. Благодаря этому он может оформить подписку или приобрести конкретный материал сразу после знакомства с контентом модели.
К моменту запуска трафика должны быть готовы две площадки: Телеграм канал минимум с двадцатью публикациями и полностью оформленный профиль Fanvue. Сначала пользователь знакомится с нейромоделью в Телеграм, затем переходит на платную страницу, оформляет подписку за 3–10 долларов или покупает отдельные фотографии, видео и подборки.
После перехода на платную площадку пользователь также может написать модели в личные сообщения. Для работы можно нанять отдельного чаттера, который будет работать за процент.
Способ 1. Привлечение трафика через Нейрокомментинг в GramGPT.io
Когда контент для AI OFM, Телеграм канал и платный профиль готовы, можно переходить к продвижению. Для этого в GramGPT.io создаётся ферма Телеграм аккаунтов, которые отслеживают новые публикации в выбранных каналах, оставляют комментарии и переводят заинтересованных пользователей в оформленные профили. Основная задача — привлечь подписчиков в Телеграм канал и направить туда целевой трафик.
Как работает ферма Нейрокомментинга
Ферма Нейрокомментинга состоит из нескольких Телеграм аккаунтов, распределённых по отдельным потокам. Каждый аккаунт получает свою часть базы каналов, отслеживает выход новых публикаций и оставляет короткие комментарии по заданному промпту.
Воронка выглядит следующим образом:
- аккаунт оставляет комментарий под новой публикацией;
- пользователь открывает профиль аккаунта;
- переходит по ссылке в Телеграм канал;
- смотрит сгенерированный контент ИИ девушки;
- переходит по ссылке на платную страницу;
- оформляет подписку или пишет модели для получения более откровенного контента.
Если пользователь пишет аккаунту в личные сообщения, ИИ автоответчик может направить его в основной Телеграм канал, на отдельный аккаунт для переписки или сразу на платный профиль.
Покупка, импорт и оформление аккаунтов в Телеграм Комбайне
Сначала покупаем Телеграм аккаунты и скачиваем их в формате TData. В GramGPT открываем импорт аккаунтов, выбираем подготовленные файлы и загружаем их в систему.
Во время импорта к аккаунтам подключаются прокси. В примере используются индивидуальные IPv4 от ProxyLine в формате SOCKS5. Один прокси рекомендуется использовать примерно для трёх–пяти аккаунтов, выбирая ту же страну, к которой относится профиль.
Порядок добавления выглядит следующим образом:
- загружаем TData-файл;
- копируем данные прокси;
- вставляем прокси в окно импорта GramGPT;
- нажимаем «Проверить прокси»;
- ждём конвертацию аккаунта;
- проверяем его валидность;
- сохраняем аккаунт в Телеграм Комбайне GramGPT.
После импорта аккаунты оставляют на новом IP, а затем оформляют под выбранный образ. Для каждого профиля задаются женское имя, аватарка, bio и ссылка на основной Телеграм канал.
Оформление можно выполнять вручную или массово. При массовой генерации выбираются все импортированные аккаунты в GramGPT, после чего так же настраивается пол, страна — например США или Англия, изображения из женской библиотеки или собственные фотографии, а также общий текст для bio.
Парсинг зарубежных Телеграм каналов
После оформления аккаунтов переходим к сбору зарубежных каналов, в которых будет работать Нейрокомментинг и в настройках лучше ставить все кроме СНГ. Подходящие площадки можно искать по ключевым словам, тематике, языку, активности и наличию открытых комментариев.
Для сбора базы в GramGPT используется парсер Телеграм каналов. В нём задаются основные параметры поиска, а также при необходимости включается AI-защита, которая разнообразит действия аккаунта во время работы.
Каналы подбираются по темам, где находится мужская аудитория:
- крипта;
- бизнес;
- заработок и money;
- спорт и футбол;
- другие мужские интересы.
В поиск добавляются тематические запросы, например Crypto 2026 и Crypto News. Для отбора подходящих площадок можно учитывать активность канала, количество подписчиков, язык, страну и наличие открытых комментариев.
После запуска парсер собирает найденные каналы. Результаты можно сохранить, экспортировать или открыть позднее через историю парсинга.
Качество собранной базы во многом зависит от выбранных ключевых слов и фильтров. Разобраться с ними и настроить поиск под нужную тематику поможет отдельная инструкция по работе с парсером Телеграм каналов.
Также в GramGPT доступна карта ТГ каналов с большой базой площадок. Каналы распределены по категориям и подкатегориям, поэтому можно вручную просматривать нужные тематики, выбирать площадки для продвижения и копировать их ссылки для дальнейшей работы в GramGPT.
Общий принцип настройки Нейрокомментинга
Собранную базу каналов загружают в модуль Нейрокомментинга и она распределяется между потоками, где каждый аккаунт работает со своей частью списка. Перед основным запуском систему желательно проверить на собственных каналах с открытыми комментариями.
Далее настраивают промпт: комментарии должны соответствовать теме публикации, выглядеть естественно, состоять из трёх–четырёх слов и не содержать лишних хэштегов или смайлов. При необходимости добавляют лёгкий флирт, а длину сообщения ограничивают примерно 25 символами.
В автоответчике указывают короткую фразу и ссылку на основной Телеграм-канал или отдельный аккаунт для обработки входящих сообщений. Каналы распределяют по потокам небольшими группами, а между действиями устанавливают задержки, чтобы нагрузка на аккаунты оставалась равномерной.
Подключение аккаунтов, создание потоков и подробную настройку промпта мы разобрали в отдельной статье как раскрутить Телеграм канал 18+.
Запуск и проверка Нейрокомментинга
После запуска аккаунты вступают в выбранные каналы, а GramGPT включает мониторинг и отображает логи по каждому потоку.
Когда в одном из каналов появляется новая публикация, система обнаруживает её, выдерживает заданную задержку, формирует комментарий по промпту и отправляет его от подключённого аккаунта.
В логах можно проверить, какой аккаунт обработал публикацию, какой комментарий был сформирован и успешно ли он отправился. Если сообщения получаются нерелевантными, слишком длинными или повторяются, необходимо изменить промпт, задержки или распределение каналов между потоками.
