Google NotebookLM теперь создаёт «кинематографические» видеообзоры исследований
Google обновила NotebookLM, добавив возможность превращать заметки и исследовательские материалы пользователей в полноценные анимированные «кинематографические» видеообзоры. На смену старым видео с озвученными слайдами пришли динамичные ролики с визуализацией, созданной ИИ, что значительно расширяет формат подачи информации.
В основе нового функционала лежит комплекс ИИ-моделей Google, включая Gemini 3, Nano Banana Pro и Veo 3. Gemini отвечает за выбор оптимального повествования, визуального стиля и формата, а также самостоятельно улучшает итоговую версию для максимальной согласованности и качества видеообзора.
Технические детали и ограничения нового видеообзора
Функция «кинематографических» видеообзоров стала доступна в NotebookLM с сегодняшнего дня. Пока поддерживается только английский язык, а пользоваться возможностью могут взрослые пользователи с подпиской Google AI Ultra. При этом в день можно создавать не более 20 таких видео.
Это часть широкой волны обновлений в области генерации видео на базе искусственного интеллекта от Google. В прошлом месяце компания модернизировала модель Veo и расширила доступ к Flow — инструменту для создания видео с помощью ИИ. Кроме того, в рамках «Project Genie» Google демонстрировала генерацию коротких видео на основе игр Nintendo, что подчёркивает размах экспериментов с ИИ в визуальном контенте.
Почему это важно для исследователей и пользователей ИИ
Перевод научных и исследовательских заметок в визуально привлекательный формат — не просто модный приём. Это способ сделать сухую информацию более доступной и лучше усваиваемой, особенно для тех, кто привык воспринимать данные через видео. В сочетании с растущей мощностью ИИ такой подход может значительно ускорить распространение научных знаний.
Конкуренты Google, например OpenAI и Microsoft с их продуктами для автоматизации и визуализации контента, также активно работают в этом направлении. Однако где Google выигрывает — в интеграции разных ИИ-моделей и возможности автоматической доработки результата, что повышает качество создаваемого видео.
