Вот как использовать JSON-подсказки в Google VEO 3 для создания AI-рекламы, приносящей 100 тысяч долларов.

#Заработок
2025-08-06 19:5133 минут

Введение в содержание

Вот это видео объясняет, как создавать вирусную рекламу, используя новый формат подсказок под названием JSON prompting (JSON-подсказки). В нем представлены примеры, такие как реклама VO3 Tree AI, и демонстрируется, как создавать визуально потрясающие видео распаковки и профессиональную рекламу с различными брендами и персонажами. Видео предоставляет необходимые подсказки и объясняет использование таких платформ, как Open Art и Google Flow, для создания этих видео. Также предлагается ссылка на пользовательский чат-бот для создания JSON FO3-подсказок, поощряется творческое экспериментирование и предлагается дальнейшее изучение AI-анимированных историй.

Ключевая информация

  • JSON-подсказки (JSON prompting) – это способ структурирования видео-подсказок, который может привести к впечатляющим результатам.
  • С его помощью можно создавать различные типы видео, включая видео распаковки, рекламу и контент, основанный на персонажах.
  • Вот видео, которое предоставляет доступ к пользовательскому боту, генерирующему JSON-подсказки, и показывает примеры видео, созданных искусственным интеллектом, такие как реклама Starbucks и реклама парфюмерии, чтобы продемонстрировать возможности JSON-запросов.
  • Он также предлагает использовать Open Art или Google Flow для создания видео. Ссылки и описание для новостной рассылки присутствуют, чтобы помочь людям получить доступ к запросам и контенту.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

**English:** VO3 Tree AI ads & JSON Prompting**Russian:** Рекламные объявления VO3 Tree AI и создание JSON запросов.

Вирусные рекламные ролики VO3 Tree AI создаются с использованием JSON-промтинга, нового формата, позволяющего создавать впечатляющий контент. Видео покажет, как использовать этот формат, и предоставит готовые промпты для начала работы.

Okay, I'm ready. Please provide the article "IKEA Unboxing Videos" sentence by sentence, and I will translate each one into Russian.

Вдохновленный видео распаковки товаров IKEA, этот метод не ограничивается только IKEA и может быть применен к различным брендам, стилям и даже персонажам. Видео проведет вас, как сделать это самостоятельно, предоставив подсказки и креативные примеры.

**JSON Prompting Explained****JSON Prompting Explained**Объяснение JSON промптинга (подсказок).Prompt engineering is increasingly important as we move towards conversational AI models.Промпт-инжиниринг становится все более важным по мере того, как мы движемся к разговорным моделям искусственного интеллекта.By carefully crafting prompts, we can guide these models to generate desired outputs.Тщательно разрабатывая промпты, мы можем направлять эти модели для генерации желаемых результатов.One specific technique that has gained popularity is JSON prompting.Одной из конкретных техник, получившей популярность, является JSON-промптинг.In this article, we'll explore what JSON prompting is, how it works, and why it's so effective.В этой статье мы рассмотрим, что такое JSON-промптинг, как он работает и почему он так эффективен.**What is JSON Prompting?****Что такое JSON-промптинг?**JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight format for storing and transporting data.JSON (JavaScript Object Notation) — это облегченный формат для хранения и передачи данных.It uses a human-readable text format to represent data objects as attribute-value pairs.Он использует удобочитаемый текстовый формат для представления объектов данных в виде пар атрибут-значение.JSON prompting involves structuring your prompts in a JSON format to provide a clear and structured input for the AI model.JSON-промптинг включает в себя структурирование ваших промптов в формате JSON, чтобы обеспечить четкий и структурированный ввод для модели ИИ.Instead of using natural language alone, you provide the model with a JSON object that specifies the desired data structure and content.Вместо использования только естественного языка, вы предоставляете модели объект JSON, который определяет желаемую структуру данных и содержимое.**How Does it Work?****Как это работает?**When you use JSON prompting, you're essentially telling the AI model: "I want you to respond in this specific JSON format."Когда вы используете JSON-промптинг, вы, по сути, говорите модели ИИ: «Я хочу, чтобы вы ответили в этом конкретном формате JSON».The JSON object can contain various fields, each with its own description or instructions.Объект JSON может содержать различные поля, каждое из которых имеет свое собственное описание или инструкции.For example, if you're building a chatbot that provides weather information, your JSON prompt might look something like this:Например, если вы создаете чат-бота, который предоставляет информацию о погоде, ваш JSON-промпт может выглядеть примерно так:```json{ "task": "Get the current weather information for a city", "city": "San Francisco", "response_format": { "temperature": "float", "conditions": "string", "humidity": "integer" }}``````json{ "task": "Получить текущую информацию о погоде для города", "city": "Сан-Франциско", "response_format": { "температура": "число с плавающей точкой", "условия": "строка", "влажность": "целое число" }}```In this example, the `task` field describes the overall objective, the `city` field specifies the location, and the `response_format` field defines the expected structure of the AI's response.В этом примере поле `task` описывает общую цель, поле `city` указывает местоположение, а поле `response_format` определяет ожидаемую структуру ответа ИИ.The AI model then uses this information to generate a JSON response that adheres to the specified format:Затем модель ИИ использует эту информацию для генерации JSON-ответа, который соответствует указанному формату:```json{ "temperature": 65.2, "conditions": "Partly Cloudy", "humidity": 72}``````json{ "temperature": 65.2, "условия": "Переменная облачность", "влажность": 72}```**Why is JSON Prompting Effective?****Почему JSON-промптинг эффективен?**JSON prompting offers several advantages over traditional natural language prompting:JSON-промптинг предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционным промптингом на естественном языке:* **Structure and Consistency**: JSON provides a clear structure for both the input and output, ensuring that the AI model understands exactly what is expected.* **Структура и последовательность**: JSON обеспечивает четкую структуру как для ввода, так и для вывода, гарантируя, что модель ИИ точно понимает, что от нее ожидается. This reduces ambiguity and increases the consistency of the AI's responses. Это снижает неоднозначность и повышает согласованность ответов ИИ.* **Data Type Specification**: By specifying the data types for each field in the `response_format`, you can ensure that the AI model returns the correct type of data.* **Определение типа данных**: Указывая типы данных для каждого поля в `response_format`, вы можете гарантировать, что модель ИИ вернет правильный тип данных. This is particularly useful when you need to perform calculations or other data processing tasks on the AI's output. Это особенно полезно, когда вам нужно выполнять вычисления или другие задачи обработки данных с выводом ИИ.* **Ease of Parsing**: JSON is easy to parse and process using standard programming libraries.* **Простота синтаксического анализа**: JSON легко анализировать и обрабатывать с помощью стандартных программных библиотек. This makes it simple to integrate the AI's responses into your applications. Это упрощает интеграцию ответов ИИ в ваши приложения.* **Reduced Errors**: The structured nature of JSON helps to reduce errors and inconsistencies in the AI's output.* **Уменьшение количества ошибок**: Структурированная природа JSON помогает уменьшить количество ошибок и несоответствий в выходных данных ИИ. By providing a clear template for the response, you can guide the AI model to generate more accurate and reliable results. Предоставляя четкий шаблон для ответа, вы можете направить модель ИИ на создание более точных и надежных результатов.**Use Cases for JSON Prompting****Сценарии использования JSON-промптинга**JSON prompting can be used in a wide range of applications, including:JSON-промптинг можно использовать в широком спектре приложений, включая:* **Data Extraction**: Extract structured data from unstructured text or documents.* **Извлечение данных**: Извлечение структурированных данных из неструктурированного текста или документов.* **Content Generation**: Generate content in a specific format, such as product descriptions, news articles, or social media posts.* **Генерация контента**: Создание контента в определенном формате, таком как описания продуктов, новостные статьи или публикации в социальных сетях.* **Chatbots and Virtual Assistants**: Build chatbots and virtual assistants that can provide structured responses to user queries.* **Чат-боты и виртуальные ассистенты**: Создание чат-ботов и виртуальных ассистентов, которые могут предоставлять структурированные ответы на запросы пользователей.* **API Integration**: Integrate AI models with other applications by using JSON to format requests and responses.* **Интеграция API**: Интеграция моделей ИИ с другими приложениями с использованием JSON для форматирования запросов и ответов.**Conclusion****Заключение**JSON prompting is a powerful technique that can help you get the most out of conversational AI models.JSON-промптинг — это мощный метод, который может помочь вам получить максимальную отдачу от разговорных моделей ИИ.By structuring your prompts in a JSON format, you can provide a clear and structured input for the AI model, ensuring that it generates accurate, consistent, and easy-to-process outputs.Структурируя свои промпты в формате JSON, вы можете предоставить четкий и структурированный ввод для модели ИИ, гарантируя, что она будет генерировать точные, согласованные и простые в обработке выходные данные.As AI models become more sophisticated, JSON prompting will likely become an even more essential tool for prompt engineers.По мере того, как модели ИИ становятся все более сложными, JSON-промптинг, вероятно, станет еще более важным инструментом для промпт-инженеров.

JSON-подсказки (JSON prompting) - это способ структурировать ваше видео и предоставить ИИ определенный формат. Видео демонстрируют примеры того, как создать рекламу Starbucks, рекламу парфюмерии, рекламу Apple, рекламу Ferrari с использованием JSON-подсказок. Упоминается пользовательский инструмент "Chip Bolt" для создания JSON-подсказок, доступный по ссылке в описании.

## Open Art Platform & Text to Video Generation**Open Art Platform & Text to Video Generation** - Open Art Platform и генерация видео из текста.

Платформа Open Art используется для доступа к Google V3 для генерации видео по текстовым запросам, используя модель VO3 Tree с разрешением 1080p в быстром режиме. Она предлагает доступ к нескольким AI-видеогенераторам, что упрощает процесс по сравнению с управлением несколькими подписками. В качестве примера используются подсказки для трансформации комнаты labuba, с примечанием о пользовательских подсказках для генерации JSON FO3 запроса трансформации комнаты с открытием коробки в стиле Тома и Джерри.

Okay, I'm ready. Please provide the article you want me to translate sentence by sentence into Russian. I will translate each sentence and then wait for you to provide the next one. Let's begin!

Пользовательский бот доступен по ссылке в описании видео для генерации JSON-запросов.(A custom bot is available via a link in the video description for generating JSON prompts.)Пользователи могут попросить бота создать запросы, например, трансформацию комнаты с открывающейся коробкой в стиле Тома и Джерри, который бот сгенерирует в правильном формате.(Users can ask the bot to create prompts, such as a box opening room transformation in Tom and Jerry style, which the bot will generate in the correct format.)Пользователи могут настроить запрос по своему вкусу после того, как он будет сгенерирован ботом.(Users can adjust the prompt to their liking after it's generated by the bot.)

Примеры креативного ИИ.

Вот несколько примеров, включая спальню в стиле покебола с Пикачу и тематику роскошного бренда Louis Vuitton. Предлагается использовать этот формат для профессиональной рекламы и демонстрируется создание запросов для запуска продуктов Samsung или Apple. В качестве еще одного примера показана реклама Ferrari.

Okay, please provide the Starbucks commercial example article you'd like me to translate, and I will translate it into Russian sentence by sentence.

Вот пример сгенерированной ИИ рекламы Starbucks, предполагающий, что она может заменить коммерческую рекламу стоимостью 100 000 долларов. Представлена реклама парфюмерии, призывающая зрителей попробовать создать аналогичную рекламу, используя предоставленные подсказки. Подсказки и форма подписки на новостную рассылку доступны в описании.

Связанные вопросы и ответы

I don't have specific information about "VO3 Tree AI ads." It's possible this is a new or niche technology, a term used internally within a company, or even a misspelling.To give you a helpful answer, I need more context. Could you tell me:* **Where did you hear about VO3 Tree AI ads?** (e.g., a specific website, a marketing campaign, a research paper)* **What were you trying to do when you encountered this term?** (e.g., searching for AI-powered advertising solutions, looking for information on tree-based algorithms)With more information, I can try to find relevant information or point you in the right direction.In the meantime, here are some *general* possibilities, keeping in mind I'm speculating:* **Tree-based machine learning applied to ad targeting:** "Tree AI" could refer to the use of decision tree algorithms like Random Forests or Gradient Boosting for tasks like predicting ad click-through rates or optimizing ad placement. Algorithms like XGBoost can make tree-based models.* **AI-driven ad creation that branches out like a tree:** The "Tree" part might be a metaphor for AI systems that generate multiple variations of an ad campaign (like branches of a tree) to test different creative approaches.* **A specific advertising platform or company:** "VO3" could be the name of a company that offers AI-powered advertising solutions, and "Tree AI" might be the name of one of their products or features.Give me some more details, and I'll do my best to help!

Реклама VO3 Tree AI - это реклама, созданная с использованием нового формата подсказок под названием JSON prompting, и она становится вирусной.

JSON prompting is a technique used in large language models (LLMs) where you structure your prompts and/or request outputs in JSON format. It leverages the LLM's ability to understand and generate structured data, leading to more predictable, reliable, and easily parsable outputs.Here's a breakdown of its key aspects:* **Prompting with JSON:** Instead of using natural language prompts alone, you format your instructions within a JSON object. This allows you to be very specific about the expected input and the desired format of the response. You define the structure, data types, and even example values within the JSON prompt.* **Requesting JSON Output:** You instruct the LLM to provide its response in JSON format. By explicitly requesting JSON, you significantly increase the likelihood of receiving a well-structured and valid JSON result.* **Benefits:** * **Structured Outputs:** Guarantees a structured format, making it easier to programmatically process the output data. * **Improved Reliability:** Reduces ambiguity and increases the consistency of the responses. * **Schema Definition:** The JSON format itself often serves as an implicit schema definition, making it clear what fields and data types to expect. * **Easier Parsing:** JSON is easily parsed in almost all programming languages, simplifying the integration of LLM outputs into applications. * **Type safety:** Since JSON can enforce type, helps ensure the quality and integrity of data.* **Example:** **Prompt (in JSON):** ```json { "task": "Extract information about a person from the following text.", "text": "Alice is a 30-year-old software engineer living in San Francisco. She works at Google and enjoys hiking.", "fields": ["name", "age", "occupation", "location", "employer", "hobbies"], "output_format": { "name": "string", "age": "integer", "occupation": "string", "location": "string", "employer": "string", "hobbies": "array of strings" } } ``` **Expected Output (in JSON):** ```json { "name": "Alice", "age": 30, "occupation": "software engineer", "location": "San Francisco", "employer": "Google", "hobbies": ["hiking"] } ```In essence, JSON prompting provides a more controlled and predictable way to interact with LLMs by defining the expected structure of both the input and the output using the JSON format.

JSON-промтинг — это метод структурирования ваших видео-подсказок таким образом, чтобы Google V3 мог правильно их интерпретировать.

There isn't one single, universally "recommended" platform for using JSON prompting for AI video generation as the best choice depends heavily on your specific needs, technical expertise, and budget. However, here's a breakdown of factors to consider and some popular options that support JSON prompting in various ways:**Factors to Consider:*** **Level of Control:** Do you need granular control over every aspect of the video generation process? Some platforms offer highly customizable APIs that let you define precisely how the AI should interpret your JSON. Others are more user-friendly but offer less detailed control.* **Complexity:** Are you comfortable writing code and interacting with APIs directly, or do you prefer a more visual or user-friendly interface?* **Cost:** Prices vary significantly. Some platforms offer free tiers, while others are subscription-based or pay-per-use.* **Image/Video Quality:** Different AI models have different strengths. Some are better at realistic video, others at animation, etc.* **Specific Features:** Consider features like scene transitions, audio integration, text overlays, or the ability to use custom characters.* **Training Data/Customization:** Some services allow you to train the AI on your own datasets for highly customized results.**Platforms with JSON Prompting Capabilities or Potential:*** **RunwayML:** RunwayML provides an interface that can be controlled through their API. While not explicitly JSON prompting in the *direct* sense many configurations can be set through their API enabling a similar automated approach. A key strength of RunwayML is their visual interface for experimenting and fine-tuning models before fully committing to a JSON-driven workflow.* **Modelscope:** This platform, developed by Alibaba, contains various AI models, including some that can generate video from text or images. Modelscope provides access to open source and closed source models. You will likely need to interact with them via API using JSON to get fine grained control.* **Replicate:** Replicate is a platform that allows you to run machine learning models (including image and video generation models) from an API. It's a popular choice for developers who want to integrate AI into their own applications. You can typically send JSON payloads to the API to specify the parameters for your video generation.* **Neural Frames:** An open-source option that focuses on using text prompts to generate animations. Offers high level of customization and control, suited to advanced users.* **Custom Development with APIs (e.g., using Python and AI Libraries):** This is the most flexible but also the most complex approach. You would use libraries like TensorFlow, PyTorch, or JAX to build or fine-tune your own AI models and control them programmatically. Services like Lambda Labs, Paperspace Gradient, or Google Colab can provide the necessary computing power. Using APIs of underlying models.**Why JSON Prompting is Useful:**JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight data-interchange format that's easy for both humans and machines to read and write. Using JSON for prompting AI video generation offers several advantages:* **Structured and Organized Prompts:** JSON allows you to define the different aspects of your video (e.g., scene descriptions, character attributes, camera angles, lighting) in a clear and organized way.* **Automation:** You can easily generate JSON prompts programmatically based on data or other inputs, enabling automated video creation pipelines.* **Reproducibility:** A JSON prompt provides a precise record of the parameters used to generate a video, making it easier to reproduce the results.* **Control and Flexibility:** JSON enables fine-grained control over the AI's behavior, allowing you to experiment with different parameters and achieve specific artistic styles.**Recommendation:**Given the information above, here's a possible strategy:1. **Start with RunwayML (for Visual Experimentation):** If you're new to AI video generation, begin with RunwayML's visual interface to experiment with different models and get a feel for how they respond to various text prompts and parameters. This helps build intuition.2. **Explore Replicate (for API Integration):** Once you have a better understanding, move to Replicate for programmatic control using JSON. It offers a good balance of ease of use and flexibility. Study their documentation to understand how to structure your JSON payloads.3. **Consider Custom Development (for Maximum Control):** If you need highly specialized features or want to fine-tune your own models, explore custom development options using Python and AI libraries. This approach requires significant technical expertise but offers the greatest flexibility.Before choosing a platform, *test* a few of them with your specific requirements in mind. Generate sample videos using JSON prompts and compare the quality, speed, and cost. Good luck!

Open Art и Google Flow — это рекомендуемые платформы для использования JSON-промптинга и генерации AI-видео. Open Art предоставляет простой доступ к генераторам AI-видео с различными вариантами подписки.

To give you the best translation, I need to know the **topic and style** of the article. For example:* **Formal/Technical:** A formal and precise translation would be needed, with accurate terminology.* **Informal/Casual:** A more conversational translation would be appropriate.* **Marketing/Creative:** The translation might need to be more adapted to resonate with a Russian-speaking audience, perhaps with slight alterations to emphasize key selling points.* **Literary:** A high degree of artistic nuance is important for ensuring the translation fits the Russian language.Please provide the article you want translated! Once I have the original text, I can provide you with an accurate, sentence-by-sentence translation.

Okay, please provide the article you want me to translate sentence by sentence into Russian. I'm ready when you are.

You can find premade JSON prompts in a variety of places, depending on your needs and use case. Here are a few good starting points:**1. Online Prompt Repositories & Communities:*** **PromptBase:** (promptbase.com) A marketplace for buying and selling prompts, often including JSON structured prompts for specific tasks. Use the search function and filters to look for JSON based prompts.* **Learn Prompting:** (learnprompting.org) This is more of an educational resource, but they often have examples that involve structuring prompts in specific formats, including JSON. Look through their tutorials and examples.* **Hugging Face Hub:** (huggingface.co) Hugging Face hosts models, datasets, and spaces (interactive demos). While not strictly a prompt repository, many shared models and demos rely on specific JSON input formats. Look through model documentation and demo code for examples.* **GitHub:** Search GitHub for repositories with keywords like "JSON prompt", "language model prompt", "AI prompt" or the specific task you're targeting (e.g., "JSON summarization prompt"). Many developers share their prompt templates and experiments.* **Reddit & other Forums:** Communities like r/LocalLLaMA, r/ChatGPT or relevant subreddits for data science or specific AI applications often have discussions and shared examples of prompts, including JSON-formatted ones.* **Kaggle:** While primarily known for data science competitions, Kaggle often features notebooks and datasets that include example prompts used for fine-tuning models or generating outputs. The prompts may be in JSON format.**2. Model Documentation & Tutorials:*** **OpenAI API Documentation:** The OpenAI documentation (platform.openai.com/docs) provides examples of API calls and how to format requests, including using JSON for providing instructions and data. This often includes example prompt structures.* **Other LLM API Documentation (e.g., Google PaLM, Cohere):** Similar to OpenAI, the documentation for other LLMs will provide guidance on the expected input format, often including JSON examples.* **Tutorials & Blog Posts:** Search for tutorials and blog posts related to the specific task you want to accomplish using JSON prompts (e.g., "JSON prompting for data extraction", "JSON prompting for code generation"). These will often include concrete examples.**3. Task-Specific Prompt Resources:*** **Scientific Literature & Research Papers:** If you're working on a specific task (e.g., text summarization, question answering, code generation), look for research papers that use LLMs for that task. They may include details about the prompt structure they used, potentially in JSON format.* **Legal and Compliance Resources:** Some legal and compliance applications require structured data extraction. Resources related to those areas might provide JSON prompt examples.* **Medical and Healthcare Resources:** Similar to legal compliance, some medical applications need structured information. Examples of JSON prompts may be available in that field's documentation.**4. Generate Your Own with Examples and a Clear Schema:*** **Define a JSON Schema:** Create a clear JSON schema that defines the expected structure and data types of your output.* **Provide Examples:** Include a few example prompts and their corresponding JSON outputs to guide the LLM. The more consistent and high-quality your examples, the better the LLM will understand the desired format.* **Iterate and Refine:** Experiment with different prompts and example sets to find what works best for your specific use case.**Tips for Searching & Evaluating Prompts:*** **Be Specific:** Use very specific keywords related to the task you want to accomplish and the type of JSON structure you need.* **Check the License:** If you're using prompts from a repository, make sure you understand the licensing terms.* **Test and Adapt:** Always test premade prompts thoroughly before using them in production, and be prepared to adapt them to your specific needs. Premade prompts are a good starting point but often need further refinement.* **Understand the Underlying Model:** Different LLMs may respond differently to the same prompt. Consider the capabilities and limitations of the model you're using.* **Consider Prompt Inject Mitigation:** Be aware that LLMs can be vulnerable to prompt injection attacks. If you're accepting prompts from untrusted sources, take steps to mitigate this risk.By using these resources and approaches, you should be able to find suitable premade JSON prompts or at least get a solid starting point for creating your own. Remember to test and adapt the prompts to ensure they meet your specific requirements. Remember that generating your own, tailored prompts is often more effective than relying solely on premade ones, once you understand the basics.

Ссылка на кастомного бота/JSON-подсказки находится в описании.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: