Авторы курсов больше не нужны

Авторы курсов больше не нужны — чтобы записывать и монтировать видео. Дубли, шов на стыке после того, как сбились на середине фразы, часы монтажа — больше не обязательная часть работы над уроком. Методика, сценарий, экспертиза в теме остаются только вашими. Записывать и сводить их в видео своими руками — уже нет.

Меня зовут Кирилл, я делаю сервис Edllm в одиночку последние пять месяцев — он превращает презентацию и текст лекции в готовый озвученный видеоурок. Ниже — не список преимуществ, а честный прогон: от презентации до MP4, на реальном примере, с цифрами и скриншотами.

Тот же прогон есть и в видео — можно посмотреть вместо текста или вместе с ним: YouTube · RuTube.

Что вообще происходит с точки зрения пользователя

Три действия без видеоредактора и без камеры: загрузить презентацию, выбрать голос, нажать кнопку. Дальше — по шагам, с тем, что происходит технически на каждом.

Регистрация и структура курса

Регистрация обычная — почта и пароль, без карты. Дальше — иерархия: курс → модуль → урок, три уровня, ничего лишнего.

Три сценария создания урока

На старте создания урока — выбор режима:

• «Презентация + текст» — у вас уже есть и слайды, и написанный текст доклада. Модель режет текст по слайдам сама.

• «Презентация (автотекст)» — есть только слайды. По каждому слайду смотрит vision-модель и сама пишет черновик озвучки — не распознавание текста (OCR даёт «оглавление вслух»), а именно понимание содержимого: заголовки, схемы, графики.

• «Своё видео» — у вас уже есть готовая запись. Публикуется мгновенно, без AI-пайплайна и без кредитов.

Дальше по демо — второй сценарий, презентация без готового текста, потому что на нём виден весь пайплайн целиком.

Что происходит после загрузки: анализ слайдов

Технически здесь три шага, скрытые за одной кнопкой:

1. PPTX конвертируется в PDF headless-LibreOffice’ом, PDF рендерится в PNG по каждому слайду (pdftoppm).

2. Каждый PNG уходит в vision-модель — она «смотрит» на слайд целиком и пишет 2–4 предложения о содержимом.

3. Результат кешируется по хешу содержимого картинки: тот же слайд второй раз не анализируется — ни в другом уроке, ни при перегенерации.

На выходе — черновик текста по каждому слайду, который можно отредактировать вручную или перегенерировать точечно.

Голос и генерация видео

После правки текста остаётся выбрать голос и параметры озвучки и нажать «Сгенерировать».

Здесь тоже не всё линейно. Наивная реализация — «озвучить весь текст, потом закодировать всё видео» — держит кодировщик простаивающим, пока идёт синтез речи. У нас два пула потоков соединены так, что кодирование слайда стартует сразу же, как готова его озвучка, не дожидаясь остальных. Кодирование одного слайда идёт параллельно с озвучкой следующих.

На тестовой презентации — 16 слайдов, тема «межклеточное дыхание» — сама генерация видео (синтез речи плюс сборка, уже после утверждённого текста) заняла 1 минуту 27 секунд. Итоговая длительность урока — 20 минут.

Что это значит по времени

Лекцию на такую тему можно было записывать самому — а на сложной теме это обычно не один дубль и не один вечер монтажа. Здесь — меньше двух минут машинного времени после того, как текст утверждён. Дальше урок сразу живёт внутри платформы: можно прикрутить тест (тоже генерируется по содержанию урока автоматически), задание, журнал оценок — но это уже тема отдельной статьи.

Где сейчас продукт

Сервис запущен совсем недавно. И пока работает полностью бесплатно, для начала дается триал на 2 лекции и 2 теста (лекция до 20 слайдов, до 15 000 знаков сценария) — этого хватает, чтобы прогнать свой реальный материал». Дальше в планах — AI-копайлот прямо в редакторе урока, автосубтитры. В следующих статьях расскажу, что из этого получится.

Ссылка и обратная связь

Кому интересно потрогать — edllm.ru. Проект совсем свежий, и мнение каждого, кто попробует, реально влияет на то, что я буду делать дальше — форма для пожеланий и багов: ссылка на форму.

Если интересно, как устроен сам пайплайн генерации изнутри — очереди на Celery, async-API поверх синхронных фоновых задач, приоритеты по тарифу на Redis — распишу отдельно, это уже не продуктовая, а чисто инженерная история.