惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Project Zero
Project Zero
N
Netflix TechBlog - Medium
P
Privacy International News Feed
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Recorded Future
Recorded Future
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
The Register - Security
The Register - Security
P
Palo Alto Networks Blog
GbyAI
GbyAI
量子位
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
M
MIT News - Artificial intelligence
T
Threatpost
腾讯CDC
MyScale Blog
MyScale Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
罗磊的独立博客
博客园 - 叶小钗
V
V2EX
美团技术团队
NISL@THU
NISL@THU
Y
Y Combinator Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
C
Cisco Blogs
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
爱范儿
爱范儿
G
Google Developers Blog
博客园 - Franky
P
Proofpoint News Feed
T
The Blog of Author Tim Ferriss
B
Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Latest news
Latest news
The GitHub Blog
The GitHub Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
D
DataBreaches.Net
F
Full Disclosure
L
LINUX DO - 热门话题
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Scott Helme
Scott Helme
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Jina AI
Jina AI
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
F
Fortinet All Blogs

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса: зачем я собрал утилиту для перевода коротких видео на домашней видеокарте
Илья Nerual Dreming · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса: зачем я собрал утилиту для перевода коротких видео на домашней видеокарте

Простой

7 мин

1

Dub Studio - локальная утилита для перевода коротких роликов. Та самая утка тоже тут.

Dub Studio - локальная утилита для перевода коротких роликов. Та самая утка тоже тут.

Всем привет! Листал ленту тиктока и попался американский ролик про СДВГ, где всё объясняют на утках. Понравилось. И я подумал: классно было бы сделать такой же канал, только на русском.

Но я ленивый. Снимать, писать сценарии, делать всё с нуля - это скучно. А вот взять готовый ролик и перевести-переозвучить его на русский - вот это уже интересно, подумал я, а потом задумался, о том, как это автоматизировать. Это оказалось интересной инженерной задачей, которая увлекла меня на неделю времени, и привела к созданию ИИ утилиты с открытым исходным кодом. А тикток с утками я так и не создал...

Меня зовут Илья, я блогер, основатель сервиса для генерации ArtGeneration.me и просто фанат нейросетей. Я не разработчик в классическом смысле - скорее продакт с двадцатилетним стажем, который вайбкодит с нейросетями всё, что давно хотелось воплотить в жизнь.

Портативок я насобирал уже кучу, потому что для меня это самый быстрый способ протестировать технологию. Отдельно под озвучку, отдельно под распознавание речи. Но чтобы собрать всё это в один инструмент, где работает сразу из коробки - такого ещё не было. Заодно захотелось наконец слезть с Gradio, на котором я обычно делаю свои портативки.

Так появился Dub Studio - утилита, которая локально переводит и переозвучивает короткие ролики. Офлайн, бесплатно, без подписок и без цензуры. А та самая утка стала главным тестовым роликом проекта.

Дальше расскажу, как всё это собиралось и покажу примеры сделанные в этой же утилите.

❯ Почему шесть нейросетей, а не одна

Сначала я хотел обойтись одной моделью. Омнимодальной. Чтобы один мозг сразу и слушал звук, и смотрел картинку, и читал-переводил надписи на экране. Один файл, один прогон, никакой возни со склейкой.

Но была рамка. Дома у меня RTX 4090 на 24 гига, в неё влезает многое. А вот у большинства моих подписчиков 12 гигов и меньше. Пихать в инструмент жирные модели, которые у них просто не запустятся, мне не хотелось. Так что планку я поставил сразу под аудиторию: всё должно жить в 12 гигах VRAM. Иначе смысла нет.

Поресёрчил омни-модели. Вывод вышел неприятный: ни одна модель, которая влезает в 12 гигов, не умеет нормально размечать речь по времени и по говорящим за один проход. Это не я поленился покопаться, это просто потолок таких моделей, даже лучших. Кто где говорит и в какую секунду - они на этом плывут.

Реальный кандидат был один, MiniCPM-o, он по размеру проходил. Но до его тестов я даже не дошёл. Ещё на ресёрче стало понятно, что омни в принципе не вывозит аудио-тайминг, и запускать её смысла уже не было.

Не так изящно как мне бы хотелось, но и не 14 узлов как в начале

Не так изящно как мне бы хотелось, но и не 14 узлов как в начале

Поэтому в итоге не одна модель, а гибрид из шести специализированных. Каждая делает свой кусок и делает его хорошо:

  • распознавание речи берёт на себя Parakeet;

  • кто и когда говорит размечает Sortformer;

  • голос от музыки отделяет audio-separator (UVR);

  • надписи на кадре читает и переводит квантованная Gemma;

  • озвучивает и клонирует голос Qwen3-TTS;

  • экранный текст вытаскивает RapidOCR, а вжигает субтитры libass.

Да, шесть штук вместо одной звучит как перебор. Но каждая тут весит немного, все вместе укладываются в бюджет по памяти, и на своём участке работают лучше, чем одна большая модель на всём сразу.

❯ TTS: лучший из худших

Озвучка - это сердце дубляжа. Поэтому к выбору движка я подошёл серьёзнее всего.

TTS, который мне нужен, должен уметь клонировать голос. Не просто прочитать текст роботом, а звучать похоже на оригинал, в моём случае ещё и по-русски. Таких движков несколько, и я прогнал большое исследование: погонял кандидатов по метрикам.

Вывод вышел невесёлый. Идеального движка нет. Вообще. У каждого свой набор косяков.

Победил Qwen3-TTS, в сборке на Triton. Победил не потому, что не косячит. Косячит. Хуже всего у него с ударениями: периодически ставит их не туда, и тогда слово звучит не по-русски. Но из всех вариантов это самый адекватный компромисс. Он быстрый, лёгкий и работает быстрее реалтайма. Лучший из худших, если совсем честно.

И вот тут я хочу сказать вещь, которая тянется через весь проект. Он целиком собран на компромиссах. Gemma у меня квантованная, не полная. Сам процесс полу-автоматический, а не нажал кнопку и пошёл пить кофе. Везде, где можно было выбрать между идеально и просто работает, я выбирал второе. Иначе инструмента просто не было бы.

Выбор TTS, да, спорный. Я знаю, что многие со мной не согласятся. И это не просто так. Но про это позже.

❯ Прощай, Gradio

Сначала я хотел сделать совсем просто. Лёгкий CLI, полностью автоматический. Кидаешь ролик, получаешь готовый дубляж. Без рук, без редактора, без меня.

Не вышло. У каждого ролика своя верстка: надписи лезут не туда, разметка везде разная. Модели ошибаются. Универсального кинул и готово не существует. Чем дольше я это ковырял, тем понятнее становилось, что полностью без человека тут не выехать.

Так я пришёл к полу-автоматике. Движок берёт на себя тяжёлую часть: анализирует ролик, раскладывает умные дефолты. А человек правит остальное. Но правит не вслепую, а с живым превью, где сразу видно что получится.

Это Спарта? Нет, это ГРАДИО!

Это Спарта? Нет, это ГРАДИО!

Тут стоит пояснить, что вообще такое Gradio - вдруг кто не сталкивался. Это питоновская библиотека для быстрых интерфейсов к нейросетям: парой строк кода оборачиваешь модель в простенькую веб-морду - поле ввода, кнопка, окошко с результатом, и всё, модель можно тыкать в браузере, а не гонять из консоли. Бутстрап для нейронок.

Принадлежит он Hugging Face - по сути это гитхаб для нейросетей, главный репозиторий ИИ-моделей. Поэтому с моделями оттуда Gradio дружит бесшовно: взял с хаба, обернул, выложил - всё заводится из коробки. Идеальная штука, чтобы по-быстрому собрать MVP, на нём собраны почти все мои портативки.

И вот тут стало ясно, что Gradio мне больше не помощник. Для демки он отличный. Но нормальный редактор на нём не собрать. Gradio - это один столбик, пара полей и готовых элементов и кнопка. А мне нужен холст, превью, субтитры поверх видео, перетаскивание.

Поэтому я взял нормальный фронт. React + Konva для холста, на нём всё рисуется и двигается. Субтитры кладутся сверху через JASSUB, прямо поверх видео. Бэкенд на FastAPI. А голый CLI к тому же грузил весь стек заново на каждый ролик, что радости тоже не добавляло.

❯ Редактор

Теперь как это работает в деле. Кидаешь ролик, движок прогоняет анализ и раскладывает умные дефолты: транскрипт, кто где говорит, какие надписи нашёл в кадре, готовый план субтитров. Дальше начинается пользовательская часть.

На Gradio, конечно, так не сделаешь

На Gradio, конечно, так не сделаешь

Дольше всего я бился над превью. Оно и сейчас по сути покадровое слайд шоу с аудио дорожкой, это так и задумано. Но поначалу оно тормозило так, что работать было невозможно. Полный рендер одного кадра шел около 25 секунд. Двадцать пять. Сидеть и ждать столько после каждого чиха в редакторе невозможно. Пришлось делать отдельный быстрый предпросмотр, тоже один кадр, но уже около 0.14 секунды. Вот после этого редактор и ожил.

Каждый ролик можно гонять в одном из трёх режимов: Субтитры, Дубляж или Шуточный. Первые два понятны. С Шуточным интереснее: говоришь Gemma тему, она переписывает скрипт под неё, и кусок переозвучивается заново уже с новым текстом, мем сделанный в этом режиме ждет вас в конце статьи.

Голоса вешаются на каждого говорящего по отдельности. Один спикер - один голос из пака, другой - другой. Голосов в паке много и никто не мешает добавлять еще просто закидывая файлы в папку.

С субтитрами тоже всё руками. Не нравится, где стоит полоса - берёшь её мышкой и таскаешь прямо по кадру, куда надо.

Теперь переведённые надписи в самом видео. Хочется, чтобы они смотрелись как родные. Поэтому оригинал я не блюрю. Блюр мылит картинку и сразу выдаёт, что тут что-то подменили. Вместо этого оригинальная надпись кроется непрозрачной плашкой под цвет сцены. Где её положить, подсказывает OCR, а как оформить текст поверх, подсматривает зрение Gemma. Получается аккуратно.

И ещё про громкость. Реплики приходят разные по уровню. Поэтому все фразы приводятся к одному уровню.

❯ Честно про вайбкодинг

Раз уж пошёл такой разговор, расскажу честно про обратную сторону.

Этот проект тоже собран в паре с ИИ-агентом. Штука мощная, но есть одна боль, которая выматывала сильнее всего. Агент уверенно пишет тебе "готово, баг исправлен". А на деле ничего не исправлено. И ловишь ты это только сам, глазами.

Простой пример. Поправили субтитр в превью, всё хорошо. Запускаешь экспорт - а там та же самая ошибка на месте. Агент починил один путь и честно отчитался за оба.

Но больнее всего была не сама модельная часть. Больнее всего оказалась упаковка в один клик, через Pinokio. Агент взял обязательную зависимость и пометил её как необязательную. Вроде мелочь. А без неё весь дубляж просто падал. И отдельная радость - полдня ушло на одну ошибку с ffmpeg. Просто полдня на одну ошибку, подробности опущу.

Вывод для меня простой. Верить агенту на слово нельзя. Совсем. Поэтому всё, что он делает, проверяешь сам. Каждый раз.

❯ Стек и как это работает

Если убрать всю кухню, алгоритм простой.

Кидаешь видео в окно. Дальше движок сам прогоняет весь конвейер: снимает транскрипт, режет на сегменты по спикерам, вытаскивает надписи с экрана, собирает план субтитров с разумными дефолтами. На выходе готовый проект, который можно открыть и крутить.

Дальше правишь руками. Меняешь перевод, двигаешь тайминги, перебираешь надписи - и всё это с живым превью, видно сразу. Когда всё нравится, жмёшь экспорт. Тут важный момент: переозвучивается только то, что ты трогал. Остальное берётся из кэша, заново гонять весь ролик не нужно. На выходе готовый mp4.

❯ Это бета, и ей нужны вы

Я доволен тем, что получилось. Сам этим пользуюсь, и это уже не игрушка. Но давайте честно: это бета. Работы ещё хватает.

Поэтому про ограничения прямо. Заточено всё в основном под короткие ролики. Выбор TTS спорный, и я это прекрасно понимаю - многие со мной не согласятся по поводу того, какой голос лучше. Языков можно тащить больше, чем сейчас доступно. Технически и ттс и ллм их поддерживает больше, но каждый язык надо тестить руками, а это время.

В планах сделать все модули сменными. Раз уж столько споров вокруг TTS, логичный ход - дать каждому собрать пайплайн под себя. Не нравится распознавалка - воткни свою. Не нравится речь - поставь другой. Хочется, чтобы это был конструктор, а не приговор.

Кстати, стек так удачно лёг, что я потащил его и в другие свои проекты, например в днд игру где нейросеть выступает гейм-мастером. Но это уже отдельная история, под новую статью, так что как-нибудь в другой раз.

Теперь самое важное. Репозиторий открыт, лицензия MIT, код тут - берите и делайте. Форкайте, шлите PR и заводите issue. Если что-то сломалось или работает не так - расскажите. А ещё лучше - прогоните свой ролик и киньте результат в комменты, очень интересно посмотреть, что у вас выйдет. И если проект вам зашёл, поставьте звезду на гитхабе, мне будет приятно, а ему полезно.

Найти меня можно в YouTube, в Телеграме и на Бусти. Залетайте, там тоже интересно, каждую пятницу смотрим новинки нейросетей и генерируем вместе. Всех обнял и удачных дубляжей.