NSFW-креативи для ШІ-блогерів: як створювати контент для AI OFM

NSFW-креативи для арбітражу трафіку на бетинг та гемблінг-офери стають окремим напрямком у роботі з AI-блогерами та AI OFM. Сучасні нейромережі для генерації відео дозволяють створювати реалістичний UGC-контент, імітувати мобільну зйомку, використовувати зображення як референси та збирати динамічні відеокреативи без повноцінного продакшну.

Нещодавно нам трапилася цікава серія з провокаційними та агресивними креативами. Основний акцент у ній зроблено на сильних візуальних гачках та відвертих образах. Такий підхід здатний швидко привертати увагу аудиторії, однак водночас підвищує ризик модерації та блокування рекламних матеріалів.

Ми вирішили з’ясувати, наскільки добре сучасні AI-відеомоделі справляються з таким форматом, і самостійно протестувати генерацію NSFW-креативів.

Чому NSFW-креативи привертають увагу

Головне завдання будь-якого рекламного креативу — привернути увагу користувача в перші секунди. У випадку з NSFW-контентом цю функцію виконують провокаційні візуальні образи та нестандартні сценарії.

 

При цьому якість AI-генерації останнім часом помітно зросла. У вдалих прикладах можна побачити реалістичну мобільну зйомку, природні цифрові зуми, динамічні рухи камери та порівняно чітке відображення інтерфейсів на екрані смартфона.

Особливо помітний прогрес у генерації AI UGC. Відео дедалі менше нагадують стерильний нейромережевий ролик і дедалі частіше виглядають так, ніби їх справді зняли на звичайний телефон.

Однак у агресивних NSFW-креативів є очевидний недолік: підвищений ризик блокування. Чим провокативніший матеріал, тим вища ймовірність проблем із модерацією рекламної платформи або акаунта. Тому під час створення таких матеріалів необхідно враховувати правила конкретної платформи.

Які нейромережі підходять для створення NSFW-креативів

Раніше генерація NSFW-контенту за допомогою ШІ часто вимагала додаткових інструментів і складного технічного налаштування. Зараз відеомоделі стали значно доступнішими, а можливості генерації — ширшими.

У нашому тесті використовувалася Seedance 2.0 — AI-модель для генерації відео, що дозволяє працювати з текстовими запитами та візуальними референсами.

Сама модель не є повністю без цензури. Можливості генерації контенту для дорослих залежать від конкретного сервісу, через який надається доступ до моделі, та його правил. Загалом мова йде насамперед про провокаційний та еротичний контент, а не про графічні сексуальні сцени.

Можливості Seedance 2.0 для AI-креативів

Залежно від використовуваної платформи доступні різні параметри генерації: роздільна здатність від 480p до 1080p і вище, вертикальні та горизонтальні формати, додавання референсних зображень, генерація text-to-video та image-to-video, робота зі звуком, а також редагування існуючого відеоматеріалу.

Для AI OFM особливо цікавий режим image-to-video. Він дозволяє використовувати заздалегідь підготовлений образ ШІ-блогера як візуальну основу та створювати нові відеосцени зі збереженням загальної зовнішності персонажа.

Як створювати NSFW-креативи за допомогою нейромережі

Перший експеримент — генерація динамічного UGC-креативу на основі кількох референсів. Як вихідні матеріали можна використовувати кадр із потрібною композицією та додаткові зображення інтерфейсів, які мають з’явитися всередині сцени.

Приклад 1: реалістичний UGC-креатив зі смартфоном

Для першого тесту ми використали сцену з мобільною зйомкою, смартфоном у кадрі та різким переведенням камери на футбольне поле. У промпті детально описали поведінку камери: зйомку з рук, цифровий зум, невелику зернистість та спробу сфокусуватися на віддаленому об’єкті.

 

Дівчина в захваті й каже: «Хлопці, швидше робіть ставки на Бразилію! Подивіться, скільки я заробила!» — і підносить телефон до екрана, показуючи свій банківський рахунок (я додав знімок). Усю сцену знімають на звичайний iPhone, тримаючи його в руках, у природному, тремтливому стилі домашнього відео. Група сидить далеко від поля, на трибунах. Коли камера швидко переходить від телефону дівчини до футбольного поля, людина, яка знімає, метушливо розтягує пальці, щоб цифровим способом наблизити зображення до зони воріт. Збільшення відбувається ривками й на максимальному рівні, через що зображення стає дещо зернистим і тремтливим, оскільки камера намагається сфокусуватися на віддалених гравцях. Потім камера нарешті фіксує гол, забитий у віддалені ворота.

Отриманий результат показав, наскільки добре сучасні нейромережі для генерації відео навчилися працювати з імітацією аматорської зйомки. Освітлення виглядає природно, рухи камери не здаються ідеально стабілізованими, а зображення на екрані смартфона зберігає прийнятну чіткість.

Приклад 2: генерація AI UGC-креативу з нуля

Наступний експеримент — створення відеокреативу повністю за текстовим описом. Тут основним завданням було досягти відчуття старої мобільної зйомки: слабке освітлення, цифровий шум, тремтяча камера та відсутність професійної постановки.

Зйомка з руки на iPhone, у вітальні в Бразилії, тьмяне жовте світло від однієї лампочки, зернисте, розмите, шумне, тремтяче, аматорський вигляд.

СЦЕНА 1: у центрі кадру стоїть красива струнка бразилійка, оточена групою хлопців, усі кричать, вигукують їй «GO GO GO», і в цей момент вона знімає сорочку через голову, під нею нічого немає, натовп шаленіє, усі стрибають і аплодують.

СЦЕНА 2: камера різко повертається в інший бік, і там бразилець підходить прямо до об’єктива, показує екран свого телефону зі знімком екрана прямо в камеру і каже: «Amigos, façam suas apostas neste aplicativo; eu já ganhei muito dinheiro.»

Все виглядає так, ніби якийсь друг знімає на старий iPhone: без стабілізації, з поганим освітленням, реалістично, без жодних ознак професійного виробництва

Результат знову вийшов близьким до формату користувацького контенту. Саме навмисні візуальні недоліки — погане освітлення, шум і нестабільна камера — допомагають AI-відео виглядати природніше.

 

Як використовувати референси для ШІ-блогерів

Окремий сценарій застосування нейромереж у AI OFM — створення контенту на основі заздалегідь підготовленого персонажа. Замість генерації зовнішності з нуля можна передати моделі вихідне зображення та використовувати його як візуальний референс.

 

Лайфхак для більш реалістичної UGC-генерації

Якщо завдання — отримати ефект звичайного відео зі смартфона, необов’язково використовувати ідеально оброблене студійне зображення. Іноді краще працюють вихідні матеріали, які вже виглядають як кадри з TikTok, Reels або іншого вертикального UGC-контенту.

Нейромережа частково орієнтується на візуальні характеристики референсу. Пересвіти, цифровий шум, побутове освітлення та типова мобільна композиція можуть допомогти отримати більш натуральну генерацію.

Приклад 3: image-to-video з готовим персонажем

У наступному тесті ми використовували фотографію персонажа та додаткові зображення інтерфейсу. Завдання полягало в тому, щоб зберегти зовнішність і водночас досягти відчуття домашньої мобільної зйомки.

Відео, зняте на iPhone з руки — невимушений, «зроби сам» стиль, не кінематографічний. Вечірня обстановка: молода жінка мексиканської зовнішності сидить вдома у своїй квартирі, на ліжку. Вона одягнена у футболку з прапором Мексики. Вона підносить свій телефон до камери, показуючи скріншот на екрані (я надам зображення скріншоту). Вона каже: «Les amis, цей додаток Chicken Road зробив мене настільки багатою, що в мене аж припливи». Потім вона знімає футболку (під нею вона топлес — нічого не одягнена). Після цього вона знову повертає телефон до камери, тепер показуючи новий скріншот (який я також надам), і каже: «Ось скільки я заробила досі».

Завдяки неідеальному вихідному зображенню генерація отримала характерний ефект домашнього відео. При цьому модель досить добре зберегла основні риси персонажа з референсу.

 

Для ШІ-блогерів це особливо корисно: один і той самий віртуальний персонаж може використовуватися як основа для серії AI-креативів та UGC-відео.

Провокаційні NSFW-креативи та робота зі складними сценами

Ще один тест був спрямований на перевірку того, наскільки відеомодель здатна об’єднувати кілька послідовних дій у межах одного генерування та зберігати додаткові елементи інтерфейсу.

Ми використовували референс персонажа та зображення додатка, а в текстовому запиті задали послідовність дій у межах сцени.

 

Все виглядає так, ніби якийсь друг знімає на старий iPhone: без стабілізації, погане освітлення, реалістично, жодної професійної зйомки. Жінка стоїть оголена, тримаючи перед грудьми аркуш паперу, яким прикриває груди. На аркуші зображено логотип (див. об’єкт у @Image2 e1, щоб створити вкладене зображення). Вона дивиться прямо в камеру і каже: «Hörni, Chicken Road більше не працює. Ніхто не може на цьому заробити. Але я знаю, як це зробити». Щойно вона закінчує говорити, вона розриває аркуш навпіл і дозволяє шматкам впасти, оголюючи свої груди. Потім вона дістає телефон, повертає його в бік камери, щоб показати скріншот (див. @Image3 e1 для перегляду, додано), і каже: «Завантажте додаток за посиланням. Зареєструйтеся та отримайте бонус».

 

Цікаво, що нейромережа змогла самостійно сформувати перехід між окремими діями та відносно акуратно інтегрувати зображення інтерфейсу в кінцеве відео. Для сучасних AI-креативів це важливий прогрес: раніше саме склейки, текст та екрани смартфонів часто видавали нейромережеве походження ролика.

І ось ще один із варіантів креативів під гемблінг-офер гри Ice Fishing:

 

Як зробити AI-креатив більш реалістичним

За підсумками тестів можна виділити кілька принципів, які допомагають при генерації реалістичних UGC-креативів за допомогою ШІ.

• Детально описуйте камеру. Вказуйте handheld footage, відсутність стабілізації, цифровий зум та характер руху оператора.

• Не прагніть до ідеального зображення. Для UGC-контенту корисні помірний шум, пересвіти, побутове освітлення та невелика втрата фокусу.

• Використовуйте відповідні референси. Вихідне зображення має відповідати візуальному стилю майбутнього ролика.

• Розбивайте складний сценарій на сцени. Послідовна структура SCENE 1, SCENE 2 і далі допомагає точніше описати розвиток відео.

• Перевіряйте інтерфейси та текст. Навіть сучасні відеомоделі можуть спотворювати дрібні написи та елементи додатків.

GenTrend.ai: генерація трендових NSFW-креативів та аналіз роликів

Гарного відео замало: ролик має зайти алгоритмам Reels, TikTok і Shorts. Тому ми зробили GenTrend.ai — сервіс, що генерує трендовий контент у 2 кліки й заздалегідь показує, чи розійдеться ролик.

• Аналіз AI-Viral. Сервіс оцінює ролик до публікації за метриками алгоритмів: зачіпка, темп, зацикленість. Потім видає перелік конкретних правок.

• Копіювання роликів конкурентів. Рух із чужого відео переноситься на вашого персонажа. Крім того, «Промпт із відео» записує камеру, світло та рух у готовий промпт.

• Унікальні механіки. Обличчя персонажа зберігається від ролика до ролика, а Wan 3.0, Seedance 2.0 та 2.5 працюють на одному балансі.

Для AI OFM є й контент 18+. Наприклад, відверті фото робить окрема модель Seedream 5 Pro 18+, а відео 18+ частково доступне через Wan 3.0. Такі креативи якраз допомагають просувати модель. Однак дозволені вони лише на вигаданому ШІ-персонажі чи на власному обличчі.

Оплата без підписки: кредит коштує $0,10 і не згорає. Водночас готові кліпи можна використовувати в рекламі.

NSFW-креативи для AI OFM та ШІ-блогерів: що в підсумку

Генерація NSFW-креативів за допомогою нейромереж стала помітно доступнішою. Те, що ще кілька років тому вимагало складного продакшну або технічної підготовки, сьогодні в багатьох випадках можна створити значно швидше за допомогою AI-відеомоделей.

Найпомітніший прогрес відбувся в реалістичності зображення. Сучасні моделі вміють імітувати UGC-зйомку зі смартфона: тремтіння рук, відблиски, пересвіти, цифровий шум, різкі рухи камери та інші деталі аматорського відео.

Покращилася й робота зі складними елементами — переходами між сценами, зображеннями на дисплеях та візуальними референсами. Хоча артефакти все ще трапляються, кінцевий AI-контент у вдалих генераціях виглядає значно природніше.

Для AI OFM та проєктів із ШІ-блогерами це відкриває нові можливості: можна швидше тестувати різні концепції, створювати AI UGC, експериментувати з image-to-video та генерувати серії креативів навколо одного віртуального персонажа.

Вартість генерації залежить від обраної платформи, моделі, роздільної здатності та тривалості ролика. Тому перед масштабуванням варто оцінювати не лише візуальну якість, а й вартість однієї успішної генерації.

При цьому розвиток AI-відео триває. Нові покоління моделей покращують роботу з рухом, обличчями, референсами, текстом та інтерфейсами. Тому створення реалістичних NSFW-креативів та контенту для ШІ-блогерів, ймовірно, ставатиме ще простішим і доступнішим. Це дозволяє швидше розібратися як почати заробляти на AI OFM без дорогих тестів і генерацій.

Як використовувати NSFW-креативи в Телеграм для беттінгу та гемблінгу

Як правило, ніші AI OFM зосереджені на монетизації через продаж приватного контенту 18+ та отримання донатів. Однак одним із найпростіших додаткових способів монетизації може бути перелив трафіку на такі офери, як беттінг, гемблінг і бінарні опціони.

 

Ви можете почати публікувати в Телеграм-каналі вашої моделі пости, пов'язані зі ставками на спорт, наприклад під час чемпіонату світу з футболу або при виході нових ігор у сфері iGaming. Це може спонукати аудиторію переходити за вашими реферальними посиланнями.

Однак залучення трафіку в канали AI OFM, як і раніше, залишається однією з головних проблем для арбітражників. Про доступні варіанти як розкрутити Телеграм-канал 18+ ми розповіли в окремій статті.