Video models: A Dive into Text-to-Video Models

Видео 3д модели | CGTrader

6,525 3д Видео моделей, доступных для загрузки. 3д Видео модели готовы к анимации, игр и проектов VR / AR. Используйте фильтры, чтобы найти сфальсифицированы, анимированные, низкополигональные или бесплатные 3д моделей . Доступен в любом формате файла, включая FBX, OBJ, MAX, 3DS, C4D…Show more

Фильтр

$2

$500+

Min price2102050100200300450

Max price102050100200300500+

Бесплатно

Атрибуты

Низкополигональные3д-печатьАнимированныеPBRРигиКоллекция

Показать контент для взрослых3D MODEL FLASH SALE

Premium

• PBR

 

$95.00

obj, fbx, mtl, uasset, ma and more

Premium

 

$29.00

max, obj, fbx, 3ds, lwo and more

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$25.00

obj, fbx, mtl

Premium

 

stl

Premium

 

$30.00

obj, fbx, mtl, abc, blend

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

obj, fbx, blend, mtl

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$35. 00

obj, fbx, unitypackage, prefab, mtl

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$14.00

max, obj, fbx, mtl, tbscene and more

Premium

• PBR

 

$29.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$30.00

stl

Premium

 

$35.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$42.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

• PBR

 

$168.00

fbx, ma, mb, mel

Premium

• PBR

 

$39.00

obj, fbx, 3ds, mtl, dae

Premium

 

$25.00

Premium

 

$75.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

• PBR

 

$168.00

fbx, 3ds, ma, mb, mel

Premium

 

$30.00

max, obj, fbx, 3ds, dae and more

Premium

 

$25.00

obj, fbx, mtl, ma, mb

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$14.00

max, obj, fbx, spp, sbsar and more

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

max, obj, fbx, 3ds, tbscene and more

Premium

 

$55. 00

max, obj, fbx, 3ds, mtl

Premium

 

$10.00

stl, obj, mtl, 3mf

Premium

 

$25.00

max, obj, fbx, 3ds, mtl and more

Premium

 

$39.00

max, obj, fbx, mtl, stl

Premium

• PBR

 

obj, fbx, 3ds, blend, mtl and more

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

obj, fbx, mtl, blend

Premium

 

$39.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

 

$159.00

max, obj, sldprt, sldasm, slddrw and more

Premium

 

obj, fbx, mtl, blend

Premium

• PBR

 

$10.75

obj, fbx, mtl

Premium

• PBR

 

$168.00

fbx, ma, mb, mel

Premium

 

$35.00

max, obj, fbx, 3ds, mtl

Premium

 

$30.00

max, obj, fbx, mtl, ma and more

Premium

 

$30.00

stl, sldprt, sldasm, slddrw

Premium

 

$20. 00

max, obj, fbx, mtl

Не удалось найти то, что вы ищете?

Заказать пользовательскую 3д модель

Модельное агентство Ra-fashion Model Management

Поздравление Ra-fashion

Дарья для Milano 41, Korea.

Настя на Jakarta Fashion Week, Индонезия

Настя на Jakarta Fashion Week, Индонезия

Поздравление директора Ra-fashion MM от всех учеников школы моделей!

Показ коллекции дизайнера Натальи Панкратовой

Показ летней коллекции Людмилы Пруденко.

Модели агентства Ra-fashion Model Management в осеннем показе

Ляйсан в видеоролике дома моды «DOLCE & GABBANA»!

София в Spyder Show Korea в рамках Milan Digital Fashion Week.

София в Spyder Show Korea в рамках Milan Digital Fashion Week.

Модели агентства Ra-fashion Model Management в осеннем показе

МОДЕЛИ «RA-FASHION» В РЕКЛАМНОМ РОЛИКЕ ДЛЯ МАГАЗИНА ТЕРРАНОВА.

ПРАЗДНОВАНИЕ ДНЯ РОЖДЕНИЯ RA-FASHION ЮНЫМИ СОСТАВАМИ! 20 ЛЕТ ЗАЖИГАЕМ ЗВЕЗДЫ!

Модели «Ra-Fashion» в проекте Mironova HairArt School

Backstage съемки Виктории и Дарьи.

Idea IvanGrigoriev.

Надежда для #LGgram X style. Тайланд.

Модели «Ra-fashion» в рекламном ролике для магазина Kiabi.

Модели «Ra-Fashion» в рекламном ролике для Elriomall & ТРК «Русь на Волге».

Модели «Ra-Fashion» в рекламном ролике для New Yorker.

Модели «Ra-Fashion» в рекламном ролике для барбершоп Borodise.

Модели «Ra-Fashion» в рекламном ролике для шоурума Brands Shop.

Модели «Ra-Fashion» в рекламном ролике для бутика Joy Miss.

Международному модельному агентству Rа-fashion.ru 20 лет!!!

Екатерина для Elle Fashion Week, promo video. Thailand

Екатерина для HUAWEI. Thailand

РЕКЛАМНЫЙ РОЛИК ДЛЯ TERRANOVA

Рекламный ролик для Terranova

София для Luxio Gel.

19 лет международному модельному агентству Ra-fashion Model Management

Показ новогодних коллекций в ТРК «Русь на Волге» с участием около 200 моделей агентства Ra-fashion.

Анастасия для Jaspal.

Thailand.

Алина для KUM Cosmetic, Vietnam.

Backstage съёмки Анастасии в Таиланде.

Алина в рекламном ролике компьютерной игры по мотивам «Пиратов Карибского моря». Тайвань.

Maria I. in Yves Saint Laurent commercial for Vogue Taiwan.

Мария Ивашкевич для MACHATT. Япония

Backstage съёмки с Алёной Святошенко в Китае.

Анастасия Степанова для Philippe & Gaston.

Нежная свадебная съемка с участием Даниила Довбни и Карины Красильниковой

Дарья Митичкина для LE COQ SPORTIF. Тайвань.

Лера Худяева на съемке Льва Ефимова.

Алина Ганзенко для «Meier Q». Тайвань

Рыжова Лидия в показе DANIIL ANTSIFEROV. Неделя моды в Москве.

Юлия Шмонова для «DIESEL BLACK GOLD» Fashion show. Shanghai.

Неделя Моды в Милане Показ Vemina

Неделя Моды в Москве Показ Сергея Москаленко

Mercedes-Benz Fashion Week осень/зима 2014-2015

Надежда Трофимова Fashion art film production

Неделя Моды в Милане Показ Vemina Лиза Романюк

Неделя Моды в Москве Показ Сергея Москаленко

Елена Ермакова и модели агентства «Ra-fashion» Аксинья Шаденкова, Ксения Федяева и Сергей Вавилин для нового ролика АВТОВАЗ: LADA.

Неделя Моды в Москве 2009

Backstage со съемки обложки осеннего номера Love&Life. Безумно красивая модель агентства «Ra-fashion» Ксения Федяева в шикарном и весьма необычном свадебном платье от салона «Ambassador».

Показ Сергея Москаленко

Участие моделей агентства в презентации автомобиля KIA

Надежда Трофимова Fashion art film production

Кастинг на конкурс Мисс Love Radio на РАНЧО 2014

Акция -50% от Свадебного салона Елизавета!

Погружение в модели преобразования текста в видео

Вернуться к блогу

Опубликовано 8 мая 2023 г. Обновление на GitHub

adirik Алара Дирик

Образцы видео, созданные с помощью ModelScope.

Преобразование текста в видео является следующим в длинном списке невероятных достижений в генеративных моделях. Несмотря на то, что преобразование текста в видео является самоописательным, это довольно новая задача компьютерного зрения, которая включает в себя создание последовательности изображений из текстовых описаний, которые являются согласованными как во времени, так и в пространстве. Хотя эта задача может показаться очень похожей на преобразование текста в изображение, она, как известно, сложнее. Как работают эти модели, чем они отличаются от моделей преобразования текста в изображение и какую производительность мы можем от них ожидать?

В этом сообщении блога мы обсудим прошлое, настоящее и будущее моделей преобразования текста в видео. Мы начнем с обзора различий между задачами преобразования текста в видео и текста в изображение, а также обсудим уникальные проблемы безусловного и обусловленного текстом создания видео. Кроме того, мы рассмотрим самые последние разработки в области моделей преобразования текста в видео, изучая, как эти методы работают и на что они способны. Наконец, мы поговорим о том, над чем мы работаем в Hugging Face, чтобы облегчить интеграцию и использование этих моделей, а также поделимся некоторыми интересными демонстрациями и ресурсами как в Hugging Face Hub, так и за его пределами.

Примеры видео, созданных из различных текстовых описаний, изображение взято из Make-a-Video.

Преобразование текста в видео и преобразование текста в изображение

С таким количеством последних разработок может быть трудно идти в ногу с текущим состоянием генеративных моделей преобразования текста в изображение. Давайте сначала сделаем краткий обзор.

Всего два года назад появились первые высококачественные генеративные модели преобразования текста в изображение с открытым словарем. Эта первая волна моделей преобразования текста в изображение, включая VQGAN-CLIP, XMC-GAN и GauGAN2, имела архитектуру GAN. За ними вскоре последовали широко популярные модели DALL-E на основе трансформаторов OpenAI в начале 2021 года, DALL-E 2 в апреле 2022 года и новая волна моделей распространения, впервые разработанная Stable Diffusion и Imagen. Огромный успех Stable Diffusion привел к появлению многих производственных моделей распространения, таких как DreamStudio и RunwayML GEN-1, и интеграции с существующими продуктами, такими как Midjourney.

Несмотря на впечатляющие возможности диффузионных моделей в преобразовании текста в изображение, диффузионные и недиффузионные модели преобразования текста в видео значительно более ограничены в своих генерационных возможностях. Преобразование текста в видео обычно обучается на очень коротких клипах, а это означает, что для создания длинных видео требуется дорогостоящий в вычислительном отношении и медленный подход с скользящим окном. В результате эти модели, как известно, трудно развертывать и масштабировать, и они остаются ограниченными по контексту и продолжительности.

Задача преобразования текста в видео сталкивается с уникальными проблемами на нескольких фронтах. Некоторые из этих основных проблем включают в себя:

• Вычислительные задачи: обеспечение пространственной и временной согласованности между кадрами создает долгосрочные зависимости, которые сопряжены с высокими затратами на вычисления, что делает обучение таких моделей недоступным для большинства исследователей.
• Отсутствие высококачественных наборов данных: наборы мультимодальных данных для преобразования текста в видео немногочисленны и часто слабо аннотированы, что затрудняет изучение сложной семантики движений.
• Неопределенность в отношении субтитров к видео. Вопрос о том, как описать видео, чтобы моделям было легче учиться, остается открытым. Для предоставления полного описания видео требуется более одной короткой текстовой подсказки. Сгенерированное видео должно быть обусловлено последовательностью подсказок или историей, повествующей о том, что происходит с течением времени.

В следующем разделе мы обсудим хронологию развития области преобразования текста в видео и различные методы, предлагаемые для решения этих проблем по отдельности. На более высоком уровне работы с преобразованием текста в видео предлагают одно из следующих действий:

1. Новые высококачественные наборы данных, из которых легче учиться.
2. Методы обучения таких моделей без парных данных текст-видео.
3. Более эффективные с вычислительной точки зрения методы для создания более длинных видеороликов с более высоким разрешением.

Как создавать видео из текста?

Давайте посмотрим, как работает генерация текста в видео и последние разработки в этой области. Мы рассмотрим, как развивались модели преобразования текста в видео, следуя по тому же пути, что и исследования преобразования текста в изображение, и как до сих пор решались конкретные проблемы преобразования текста в видео.

Как и в случае с преобразованием текста в изображение, ранние работы по преобразованию текста в видео начались всего несколько лет назад. Ранние исследования преимущественно использовали подходы на основе GAN и VAE для авторегрессивного создания кадров с заданным заголовком (см. Text2Filter и TGANs-C). Хотя эти работы послужили основой для новой задачи компьютерного зрения, они ограничены низким разрешением, малым радиусом действия и единичными изолированными движениями.

Первоначальные модели преобразования текста в видео были крайне ограничены по разрешению, контексту и длине, изображение взято с TGANs-C.

Вдохновленный успехом крупномасштабных предварительно обученных моделей преобразования текста (GPT-3) и изображений (DALL-E), следующий всплеск исследований в области преобразования текста в видео принял архитектуры преобразователей. Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT и CogVideo предлагают фреймворки на основе преобразователя, в то время как такие работы, как TATS, предлагают гибридные методы, сочетающие VQGAN для генерации изображений и чувствительный ко времени модуль преобразователя для последовательного создания кадров. Из этой второй волны работ особенно интересен Phenaki, поскольку он позволяет создавать произвольные длинные видеоролики, обусловленные последовательностью подсказок, другими словами, сюжетной линией. Точно так же NUWA-Infinity предлагает авторегрессионный, а не авторегрессионный механизм генерации для бесконечного синтеза изображений и видео из текстовых входов, что позволяет создавать длинные видео HD-качества.

Однако ни модели Phenaki, ни модели NUWA в открытом доступе отсутствуют.

Phenaki имеет архитектуру на основе трансформатора, изображение взято отсюда.

Третья и текущая волна моделей преобразования текста в видео характеризуется преимущественно архитектурами, основанными на распространении. Замечательный успех моделей распространения в разнообразных, гиперреалистичных и контекстуально богатых изображениях привел к интересу к распространению моделей распространения на другие области, такие как аудио, 3D и, в последнее время, видео. Первыми в этой волне моделей стали модели распространения видео (VDM), которые расширяют модели распространения до области видео, и MagicVideo, предлагающая структуру для создания видеоклипов в низкоразмерном скрытом пространстве и сообщающая об огромном повышении эффективности по сравнению с VDM. Еще одно примечательное упоминание — Tune-a-Video, который точно настраивает предварительно обученную модель преобразования текста в изображение с помощью одной пары текст-видео и позволяет изменять видеоконтент при сохранении движения.

Постоянно расширяющийся список последующих моделей преобразования текста в видео включает Video LDM, Text2Video-Zero, Runway Gen1 и Gen2 и NUWA-XL.

Text2Video-Zero — это фреймворк для создания и обработки видео с текстовым управлением, который работает аналогично ControlNet. Он может напрямую генерировать (или редактировать) видео на основе текстовых входов, а также комбинированных входных данных с текстом или краем текста. Как следует из названия, Text2Video-Zero — это нулевая модель, которая сочетает в себе обучаемый модуль динамики движения с предварительно обученной моделью стабильной диффузии текста в изображение без использования каких-либо парных данных текст-видео. Как и Text2Video-Zero, модели Runway Gen-1 и Gen-2 позволяют синтезировать видео, руководствуясь содержанием, описанным с помощью текста или изображений. Большинство этих работ обучаются на коротких видеоклипах и полагаются на авторегрессионную генерацию со скользящим окном для создания более длинных видео, что неизбежно приводит к разрыву контекста.

NUWA-XL решает эту проблему и предлагает метод «диффузии за диффузией» для обучения моделей на 3376 кадрах. Наконец, существуют модели и фреймворки преобразования текста в видео с открытым исходным кодом, такие как ModelScope от Alibaba/DAMO Vision Intelligence Lab и VideoCrafter от Tencel, которые не публиковались на рецензируемых конференциях или в журналах.

Наборы данных

Как и другие модели языка видения, модели преобразования текста в видео обычно обучаются на больших парных наборах данных, видео и текстовых описаниях. Видео в этих наборах данных обычно разбиты на короткие фрагменты фиксированной длины и часто ограничены отдельными действиями с несколькими объектами. Хотя это частично связано с вычислительными ограничениями и частично из-за сложности осмысленного описания видеоконтента, мы видим, что разработки мультимодальных наборов видеотекстовых данных и моделей преобразования текста в видео часто переплетаются. В то время как некоторые работы сосредоточены на разработке более качественных, более обобщенных наборов данных, из которых легче учиться, такие работы, как Phenaki, исследуют альтернативные решения, такие как объединение пар текст-изображение с парами текст-видео для задачи преобразования текста в видео.

Make-a-Video идет еще дальше, предлагая использовать только пары текст-изображение, чтобы узнать, как выглядит мир, и одномодальные видеоданные, чтобы изучать пространственно-временные зависимости без присмотра.

Проблемы с этими большими наборами данных аналогичны проблемам с наборами данных преобразования текста в изображение. Наиболее часто используемый набор данных текст-видео, WebVid, состоит из 10,7 млн ​​пар текст-видео (52 000 часов видео) и содержит большое количество зашумленных сэмплов с нерелевантными описаниями видео. Другие наборы данных пытаются решить эту проблему, сосредоточив внимание на конкретных задачах или областях. Например, набор данных Howto100M состоит из 136 миллионов видеоклипов с подписями, которые шаг за шагом описывают, как выполнять сложные задачи, такие как приготовление пищи, рукоделие, садоводство и фитнес. Точно так же набор данных QuerYD фокусируется на задаче локализации событий, так что подписи к видео подробно описывают относительное расположение объектов и действий. CelebV-Text — это крупномасштабный набор данных текстового видео с лицами, содержащий более 70 000 видео, для создания видеороликов с реалистичными лицами, эмоциями и жестами.

Преобразование текста в видео при обнимании лица

Используя Hugging Face Diffusers, вы можете легко загружать, запускать и настраивать различные предварительно обученные модели преобразования текста в видео, включая Text2Video-Zero и ModelScope от Alibaba/DAMO Vision Intelligence Lab. В настоящее время мы работаем над интеграцией других интересных работ в Диффузоры и 🤗 Трансформеры.

Демонстрации обнимающего лица

Наша цель в Hugging Face — сделать его проще в использовании и опираться на самые современные исследования. Зайдите в наш центр, чтобы увидеть и поиграть с демонстрационными версиями Spaces, предоставленными командой 🤗, бесчисленными участниками сообщества и авторами исследований. На данный момент мы размещаем демонстрации для VideoGPT, CogVideo, ModelScope Text-to-Video и Text2Video-Zero. Чтобы увидеть, что мы можем сделать с этими моделями, давайте взглянем на демо Text2Video-Zero. Эта демонстрация не только иллюстрирует генерацию текста в видео, но также включает несколько других режимов генерации для редактирования видео с текстовым управлением и совместной условной генерации видео с использованием ввода позы, глубины и края вместе с текстовыми подсказками.

Помимо использования демонстраций для экспериментов с предварительно обученными моделями преобразования текста в видео, вы также можете использовать обучающую демонстрацию Tune-a-Video для тонкой настройки существующей модели преобразования текста в изображение с вашей собственной парой текст-видео. Чтобы попробовать, загрузите видео и введите текстовое приглашение с описанием видео. После завершения обучения вы можете загрузить его в Hub в сообществе Tune-a-Video или под своим именем пользователя, публично или конфиденциально. После завершения обучения просто перейдите на вкладку Run в демо-версии, чтобы создать видео из любой текстовой подсказки.

Все пространства в 🤗 Hub — это репозитории Git, которые вы можете клонировать и запускать в своей локальной среде или среде развертывания. Давайте клонируем демо ModelScope, установим требования и запустим его локально.

 клон git https://huggingface.co/spaces/damo-vilab/modelscope-text-to-video-synthese
cd modelscope-текст-в-видео-синтез
pip install -r требования.txt
приложение Python.py
 

И все! Демонстрационная версия Modelscope теперь работает локально на вашем компьютере. Обратите внимание, что модель преобразования текста в видео ModelScope поддерживается в Diffusers, и вы можете напрямую загружать и использовать модель для создания новых видео с помощью нескольких строк кода.

 импортная горелка
из диффузоров импортировать DiffusionPipeline, DPMSoverMultistepScheduler
из диффузоров.utils импортировать export_to_video
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("damo-vilab/text-to-video-ms-1.7b", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DPM SolverMultistepScheduler. from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_model_cpu_offload()
prompt = "Человек-паук занимается серфингом"
video_frames = канал (подсказка, num_inference_steps = 25).кадры
video_path = export_to_video (видео_кадры)
 

Вклад сообщества и проекты преобразования текста в видео с открытым исходным кодом

Наконец, есть различные проекты и модели с открытым исходным кодом, которых нет в хабе. Некоторые известные упоминания — неофициальные реализации моделей Imagen, Phenaki, NUWA, Make-a-Video и Video Diffusion от Фила Вана (также известного как lucidrains). Еще один интересный проект ExponentialML основан на 🤗 диффузорах для точной настройки преобразования текста в видео ModelScope.

Заключение

Исследования преобразования текста в видео развиваются экспоненциально, но существующая работа по-прежнему ограничена контекстом и сталкивается со многими проблемами. В этом сообщении блога мы рассмотрели ограничения, уникальные проблемы и текущее состояние моделей преобразования текста в видео. Мы также увидели, как архитектурные парадигмы, изначально разработанные для других задач, позволяют совершить гигантский скачок в задаче преобразования текста в видео, и что это означает для будущих исследований. Хотя разработки впечатляют, моделям преобразования текста в видео еще предстоит пройти долгий путь по сравнению с моделями преобразования текста в изображения. Наконец, мы также показали, как вы можете использовать эти модели для выполнения различных задач с помощью демонстраций, доступных на Hub или как часть пайплайнов 🤗 Diffusers.

Вот оно! Мы продолжаем интегрировать самые эффективные модели компьютерного зрения и мультимодальные модели и будем рады получить от вас обратную связь. Чтобы быть в курсе последних новостей в области компьютерного зрения и мультимодальных исследований, вы можете подписаться на нас в Твиттере: @adirik , @a_e_roberts , @osanseviero, @risingsayak и @huggingface .

Модельное агентство музыкальных клипов — CM Models

CM – ваше модельное агентство музыкальных клипов. 2015 год был уже одним из наших первых заказов музыкального клипа. В то время с пятью нашими моделями песня попала в десятку лучших чартов, а на протяжении многих лет это продолжалось до нового музыкального видео от Майами Ясин до дизайнера песен. Мы помогаем вашему производству в поиске идеального утра. Музыкальные клипы — это не однодневные мухи, а целые недели, месяцы и годы, если они будут успешными. Особенно благодаря YouTube музыкальные клипы достигли невероятной долговечности, о которой они не знали раньше. Вот почему выбор моделей для многих музыкантов и постановок становится все более и более в центре внимания, потому что внешний вид видео часто стоит или падает с главным героем. Мы можем помочь вам с выбором модели для вашего музыкального клипа, а также администрированием и организацией поездок, когда того требуют обстоятельства.

Подбор модели и бронирование музыкальных клипов

Производство музыкального видео

Планирование и управление поездками для музыкальных клипов

Вопросы о бронировании моделей

Контакты и запросы

Выбор модели и бронирование музыкальных клипов

Сначала отправьте нам запрос на бронирование с важной информацией о производстве и публикации. Это включает в себя различную информацию, такую ​​как

• Дата производства клипа
• Время от начала съемки до окончания, а также прибытия и отъезда
• Артисты и музыканты, а также гости
• Концепция и задача в музыкальном клипе
• Публикации и специальные материалы (дополнения для ТВ, журналов, Instagram, Youtube и т. д.)
• И многое другое

Запрос на бронирование будет получен нашим модельным агентством. Здесь один из наших специалистов позаботится о запросе бронирования. Вы получите свой отзыв в течение очень короткого времени. В зависимости от того, насколько подробной была информация, с вопросами или напрямую с предложениями по производству. Важно, чтобы вы собирали всю информацию заранее, чтобы обеспечить быстрый и беспрепятственный процесс бронирования.

Наше модельное агентство занимается не только подбором моделей для музыкального клипа, но и полным планированием производства, т. е. отелями, поездками и, конечно же, брифингами. Таким образом, они могут полностью сосредоточиться на съемках своего музыкального видео, пока мы на заднем плане дергаем за ниточки для их актеров.

Производство музыкальных видеоклипов

Производство музыкальных видеоклипов обычно очень дорогое и сложное. В течение одного дня все должно быть на месте, спланирована вся производственная команда, место и оборудование. С 8 до 19часов, например, каждая сцена должна быть в коробке, чтобы ничего не приходилось воспроизводить заново. Конечно, для этого нужны абсолютные профессионалы в качестве моделей, а не любители. Поэтому многие продюсерские компании, а также музыкальные лейблы обращаются к модельным агентствам за профессиональными актерами для музыкальных клипов.

Как только включаются прожекторы, оператор призывает к действию, начинается. Теперь каждое движение должно соответствовать, эмоции, мимика и жесты. Все должно играть вместе, вдобавок еще музыкант и, естественно, иногда и группа. Все эти выражения лица и эмоции должны гармонировать и сочетаться друг с другом.