My 4-Step Workflow For Creating Ultra-Realistic AI Ads

O czym jest ten film

1. Autor pokazuje pełny, czterokrokowy proces produkcji reklamy AI: storyboard → assety referencyjne → prompty → generowanie.
2. Materiał demonstracyjny to 20-sekundowy spot dla fikcyjnego produktu TeamChat, zbudowany na bazie prawdziwej reklamy oprogramowania rozłożonej klatka po klatce.
3. Kluczowa teza: nie da się dostać dobrej reklamy z jednego promptu — trzeba przygotować wszystko tak, jakby kręciło się z żywymi aktorami.
4. Cała produkcja odbywa się w Higgsfield (sponsor odcinka), który daje dostęp do wielu modeli obrazu i wideo z jednego konta.
5. Seedance 2.5 przyjmuje do 50 obrazów referencyjnych — każda postać, rekwizyt i lokacja potrzebuje własnej referencji.
6. Podział modeli według zadań: GPT Image 2 do produktów i rekwizytów, Grok Imagine lub Soul Cinema do twarzy, Nano Banana Pro do dopracowania sceny.
7. Autor generuje „blueprint” — rzut z góry lokacji z ponumerowanymi biurkami — żeby scenografia i statyści nie przemieszczali się między ujęciami.
8. Najczęstszy błąd w promptach: słowa nastrojowe („tense”, „cinematic”, „epic”), których model nie rozumie. Zamiast tego — konkretne opisy fizyczne.
9. Autor zbudował własny skill „Seedance Director”, który zamienia storyboard w spójny zestaw promptów i pilnuje ciągłości opisu między ujęciami.
10. Higgsfield ma MCP, więc Claude może sterować generowaniem bezpośrednio — z ograniczeniem 4000 znaków na prompt w Seedance.

Redakcyjne tłumaczenie

Reklama, którą właśnie zobaczyliście

— Jestem dyrektorem IT i to ja decyduję, którego komunikatora używamy. Już za niego płacimy. To cały argument. — Ja używam TeamChatu. — Proszę usiąść, panie Thompson. — Ja używam TeamChat AI. — Nie będziecie mieli żadnej inteligencji. Żadnego rodzaju. — Ja używam TeamChat Huddles. — NIE ZAŁOŻYCIE ŻADNEGO RUCHU. — TEAMCHAT CONNECT — połącz się z klientem. — Bądź częścią ruchu. Chat forward. — OPROGRAMOWANIE MA BYĆ PRZYDZIELANE, A NIE LUBIANE.

(Informacja dodatkowa: spot jest pastiszem sceny „I am Spartacus” — kolejni pracownicy wstają i deklarują lojalność wobec narzędzia, wbrew autorytetowi. Produkt TeamChat jest fikcyjny, stworzony wyłącznie na potrzeby demonstracji.)

Cztery kroki, o których będzie mowa

Właśnie wyszedł Seedance 2.5 i dzisiaj rozkładam na czynniki pierwsze to, jak używam go do tworzenia reklam AI — takich jak ta, którą przed chwilą obejrzeliście. Nauczycie się całego mojego procesu tworzenia ujęć na tyle przekonujących, że ludzie nie zadają sobie pytania, czy to AI. Dobra wiadomość jest taka, że to znacznie prostsze, niż wygląda. Cztery kroki:

1. Storyboard — projektujesz wideo z góry, zanim cokolwiek wygenerujesz.
2. Assety — generujesz obrazy produktów, postaci, lokacji i rekwizytów.
3. Skill w Claude, który zamienia storyboard w prompty.
4. Generowanie w Seedance 2.5 przez Higgsfield.

Całą reklamę z początku filmu zbudowałem w Higgsfieldzie, który jest sponsorem dzisiejszego odcinka. Higgsfield to jedno konto dające dostęp do wszystkich czołowych modeli obrazu i wideo — Seedance 2.5, GPT Image 2, Grok Imagine — zamiast płacenia za cztery osobne subskrypcje.

Błąd, który popełnia prawie każdy

Widzę, że niemal wszyscy po pierwszym otwarciu narzędzia zaczynają od pojedynczego promptu i oczekują, że od razu dostaną gotową reklamę. W rzeczywistości, żeby zrobić reklamy tak dobre, że nie da się poznać, iż są z AI, musisz mieć wcześniej ustaloną historię, postacie, scenę, rekwizyty i cały dialog. Zasadniczo musisz przygotować wszystko dokładnie tak, jakbyś kręcił tę reklamę z prawdziwymi ludźmi.

Krok 1: Storyboard

Na potrzeby tego odcinka wziąłem prawdziwą reklamę oprogramowania, która leciała wcześniej w tym roku, i przebudowałem ją wokół fikcyjnego produktu TeamChat — po to, żebyście zobaczyli cały proces od początku do końca.

Do rozłożenia oryginalnej reklamy klatka po klatce użyłem swojego skilla „watch”. Na tej podstawie generuję storyboard: podaję całą analizę oryginału razem z fikcyjnym produktem, profilem idealnego klienta, punktami bólu i kątem kampanii — wszystko to wcześniej wygenerował mi Claude — i proszę o zbudowanie dwudziestosekundowego spotu reklamowego.

(Informacja dodatkowa: ICP, czyli Ideal Customer Profile, to opis modelowego odbiorcy — branża, stanowisko, wielkość firmy, problemy. W reklamie decyduje o tym, kto jest bohaterem i jaki konflikt widz ma rozpoznać jako własny.)

Oto storyboard. Około czternastu ujęć, dialog przypisany do każdego z nich i jeden pomysł wizualny, który spina całość: dotychczasowy dostawca jest zimny, a TeamChat to ciepła alternatywa. Dlatego każda scena w biurze rzuca komuś na twarz zimne indygo. Ciepłe lampki biurkowe stoją niezapalone — a w momencie, gdy ktoś wstaje na biurko, ciepłe światło przejmuje kontrolę i zimne z niego opada.

Potem wchodzę na Pinterest i zbieram moodboard, żeby znaleźć sceny, kostiumy, estetyki — cokolwiek, co naprawdę do mnie przemawia i co mogę podać jako inspirację przy obrazach referencyjnych. W ten sposób mogę połączyć wszystkie te referencje ze storyboardem i wygenerować assety. To następny krok.

Krok 2: Assety referencyjne

Seedance 2.5 przyjmuje przy generowaniu do 50 obrazów referencyjnych i wszystkie będą nam potrzebne, bo każda postać, każdy rekwizyt i każda scena w tej reklamie potrzebuje własnej referencji. Claude podał mi pełną listę obrazów referencyjnych już w storyboardzie: postacie, lokacje i kilka rekwizytów. Podaje też, ile ujęć każdego z nich potrzebuję — proporcjonalnie do tego, jak dużo się pojawiają. Na przykład czarny charakter jest w większości ujęć, więc potrzebuje więcej referencji niż facet z tyłu sali. Do tego trzy różne modele wykonujące różne zadania.

Podział pracy między modele:

• Produkty i rekwizyty — GPT Image 2. Dobrze edytuje tego typu nieludzkie assety, ale słabo radzi sobie z twarzami: zostawia dziwną, popielatą teksturę rodem z CGI.
• Twarze — Grok Imagine. To ten sam model, którego używam do miniatur. Alternatywnie Soul Cinema.
• Sceny — modele lokacji kinowych w Higgsfieldzie, ustawione pod kątem trzech czwartych. To daje najlepsze rezultaty. Jeśli trzeba je potem posprzątać, wracam do GPT Image 2.

Przy obrazach referencyjnych postaci najważniejsze jest, żeby dostarczyć tylko jedno zdjęcie twarzy w wysokiej rozdzielczości — inaczej Seedance gubi się między różnymi twarzami na różnych obrazach.

Generuję też rzut z góry pomieszczenia albo lokacji, czyli w zasadzie plan architektoniczny. To utrzymuje wszystkie biurka i lampy w tych samych miejscach w kolejnych ujęciach w Seedance.

I jeszcze jedno: przy generowaniu obrazów referencyjnych używajcie szarego tła zamiast białego albo czarnego. Daje najlepsze wyniki.

Krok 3: Prompty — tu wszystko się rozsypuje

Referencje mamy zablokowane. Teraz potrzebujemy promptów — i to jest miejsce, w którym proces wideo prawie każdemu się rozpada.

Zauważyliście pewnie, że w tym filmie w ogóle nie używam aplikacji Claude Desktop. Wszystkie generacje dzieją się wewnątrz mojego Founder OS, czyli systemu operacyjnego AI, który prowadzi za mnie wszystko. To jeden folder, w którym mieszczą się treści, sprzedaż i realizacja.

Reklamy większości ludzi rozpadają się na etapie promptu, bo ludzie piszą słowa nastrojowe: „napięte”, „filmowe”, „epickie”. Modele nie mają pojęcia, co takie klimatyczne słowa znaczą. Potrzebują konkretów. Zamiast „napięte” napiszesz więc: mężczyzna zastyga, powoli zaciska pięści, światło pada tylko z jednej strony, połowa twarzy w cieniu.

Żeby to ogarnąć, zbudowałem skill o nazwie Seedance Director. Wrzucasz go do projektu, a on zamienia storyboard w prompty gotowe do użycia w Higgsfieldzie. Oddaje każdy potrzebny prompt i utrzymuje wszystkie opisy w zgodzie między promptami, żeby zminimalizować dryf między generacjami.

Wykorzystuje przy tym dwie naprawdę ważne koncepcje.

Pierwsza to izolacja kontekstu. Każda nowa generacja w Seedance to czysta karta, bez pamięci o poprzednim ujęciu. Musisz więc sam śledzić stan między referencjami i przywracać go w świeżym opisie wewnątrz każdego pojedynczego promptu. To właśnie sprawia, że ciągłość między klipami się trzyma.

Druga to dopięcie look sheetu, czyli ogólnego wyglądu całego filmu. Trzeba się do niego odwoływać raz za razem, a skill zarządza tym w promptach za ciebie — ty tylko kopiujesz, wklejasz i iterujesz dalej.

(Informacja dodatkowa: look sheet to w produkcji filmowej dokument opisujący jednolity styl wizualny — paletę barw, charakter oświetlenia, obiektywy, ziarno. W pracy z modelami wideo pełni rolę stałego bloku tekstu powtarzanego w każdym prompcie.)

Krok 4: Generowanie w Higgsfieldzie

To jest rozbiór przykładowej reklamy, który dostałem ze skilla „watch”. Daje mi listę ujęcie po ujęciu, dokładnie tego, jak ma wyglądać reklama. Wziąłem tu reklamę z internetu, ale oczywiście ty tworzysz własny storyboard i wnosisz go do procesu. Kiedy już go masz, uruchamiasz skill Seedance Director, żeby dostać prompty. Prompt zawiera wszystkie assety, których będziemy potrzebować do reklamy TeamChatu — wszystkie postacie wraz z ich tagami z małpą, dzięki czemu można ich używać jako elementów w Higgsfieldzie.

Postacie. Wchodzę do Higgsfielda, do zakładki obrazów, i generuję kolejne referencje. Widać, że doszedłem do celu dopiero po wielu podejściach. Zaczynam od postaci: Claude na podstawie storyboardu tworzy opisy, a potem prompty, które przekazuję do Higgsfielda. Twarze robię w Higgsfield Soul 2.0. Najpierw mocno przybliżam kadr na twarz, żeby wyciągnąć cały detal. Potem generuję sporo wariantów, żeby zobaczyć, które podobają mi się najbardziej. Następnie biorę te twarze i podaję je do GPT Image 2 — również przez Higgsfielda — żeby wygenerować sylwetki. Wszystko na szarym tle, bo tak wychodzi najlepiej.

Potem przenoszę całość do Canvy — tu może być dowolne narzędzie do edycji. Biorę zdjęcie referencyjne i przekazuję je do GPT Image 2 razem z Claude’em, żeby wygenerować pomysły na strój postaci w reklamie. Dostaję obraz referencyjny, który nie zawiera twarzy, i po prostu łączę oba w Canvie — mam wtedy komplet arkuszy referencyjnych dla każdej postaci. Wszystko zapisuję też wewnątrz projektu w Claude Code, żeby nad tym panować.

Rekwizyty. Kiedy skończę z postaciami, przechodzę do rekwizytów. Każdy rekwizyt, którego będę używał raz za razem w całej reklamie, dodaję tutaj: identyfikatory, terminale, lampki, a także wszystkie biurka.

Lokacja. Gdy rekwizyty są gotowe, wrzucam je do promptu tworzącego scenę. Tę scenę zrobiłem w Nano Banana Pro. Testowałem kilka modeli. Zacząłem od Soul Location, czyli higgsfieldowego modelu lokacji kinowych. Uchwycił ogólną ideę tego, czego chciałem, ale były problemy — biurka przemieszczały się między generacjami. Wziąłem więc ten obraz, zreferencjowałem go w Nano Banana i dostałem obraz finalny. To jest nasza zablokowana lokacja.

Następnie biorę ten obraz i na jego podstawie tworzę blueprint — układ tego, gdzie w scenie stoi co, żeby nic się nie przesuwało, kiedy przekażę to Seedance’owi, i żeby model się nie gubił. Dodatkowo, ponieważ biurek jest bardzo dużo, każdemu nadałem etykietę, a w prompcie Claude przypisał każdą postać do konkretnego biurka — dzięki temu nikt nie wędruje po tle kolejnych ujęć.

Ostatnia lokacja, którą wygenerowałem, to kawiarnia. Tu schemat ani plan rozmieszczenia nie są potrzebne, bo mamy tylko jedną scenę: postać przed kawiarnią.

Elementy. Dla każdej referencji, której chcę używać wielokrotnie, klikam „create element” w Higgsfieldzie. To tworzy tag wielokrotnego użytku, który mogę wykorzystać w dowolnej przyszłej generacji.

Generowanie ujęć. Mając komplet referencji, przechodzę do sekcji wideo i pobieram prompty od Claude’a. W projekcie Claude dał nam plik prompt.md, w którym jest dosłownie wszystko, czego potrzeba. Przewijając w dół, widzę wspomniany wcześniej układ biurek i look sheet, a także wszystkie sceny do wygenerowania: ujęcie pierwsze z kompletem promptów, ujęcie drugie i tak dalej. Przechodzę przez nie w Higgsfieldzie po kolei. Kiedy prompt jest wklejony, wchodzę do menu elementów, wybieram wcześniej utworzone elementy i dodaję wszystkie występujące osoby. Przy tym ujęciu Claude każe zrobić generację pięciosekundową — ustawiam więc czas na pięć sekund, włączam tryb unlimited i generuję. Ten sam proces powtarzam dla reszty ujęć z listy.

Właśnie skończyłem kopiować i wklejać wszystkie prompty do Higgsfielda i generacje zaczynają spływać jedna po drugiej. Wszystkie zrobiłem po pięć sekund, a nie po jednej–dwie, których faktycznie użyję, bo zamysł jest taki, żeby te generacje pobrać i zmontować z nich finalne wideo.

Spójność postaci wychodzi całkiem nieźle. Widać, że Holloway — nasz czarny charakter — zachowuje dobrą spójność rysów w całym materiale. Scena jest ustawiona, wszystkie postacie siedzą na właściwych miejscach, a to zasługa mapy lokacji.

Automatyzacja przez MCP

Zrobiłem to ręcznie tylko po to, żebyście zobaczyli, jak działa przypisywanie elementów. Ale Higgsfield ma też MCP, co znaczy, że możesz podpiąć go bezpośrednio do Claude Code i pozwolić Claude’owi sterować wszystkimi generacjami. Tak właśnie zrobiłem z większością obrazów referencyjnych: Claude generował prompty i tworzył je bezpośrednio w Higgsfieldzie, bez kopiowania i wklejania z mojej strony.

Jedyny drobny problem dotyczy konkretnie Seedance’a: obowiązuje limit 4000 znaków na prompt. Dlatego akurat te musiałem wklejać ręcznie.

(Informacja dodatkowa: MCP, czyli Model Context Protocol, to standard pozwalający modelom łączyć się z zewnętrznymi narzędziami i wywoływać ich funkcje bezpośrednio, bez ręcznego przeklikiwania interfejsu.)

Stąd zostaje już tylko zmontować wszystkie klipy w całość.

10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania

1.Planuj reklamę AI tak, jak planowałbyś zdjęcia z żywymi aktorami

Na czym polega: Zanim uruchomisz jakikolwiek model, musisz mieć zamknięte: historię, postacie, scenę, rekwizyty i pełen dialog. Pojedynczy prompt nigdy nie da gotowej reklamy.

Jak stosować: Zacznij od dokumentu — storyboard z listą ujęć, dialogiem przypisanym do każdego z nich i jednym pomysłem wizualnym spinającym całość. Dopiero potem generuj cokolwiek.

Na co uważać: Pokusa, by „szybko sprawdzić, co wyjdzie”, kończy się serią ładnych, ale niespójnych klipów, których nie da się zmontować. Czas zaoszczędzony na planowaniu wraca zwielokrotniony na etapie poprawek.

2.Zbuduj jeden pomysł wizualny, który niesie cały spot

Na czym polega: W przykładzie autora rolę tę pełni kontrast temperatury światła: dotychczasowy dostawca jest zimny (indygo na twarzach), a produkt ciepły (lampki biurkowe zapalają się dopiero w momencie buntu).

Jak stosować: Sformułuj przewagę produktu jako jedną, dosłownie widoczną różnicę wizualną i powtarzaj ją w każdym ujęciu. Zapisz ją w storyboardzie jako regułę, nie jako sugestię.

Na co uważać: Jeden pomysł, nie trzy. Kiedy do kontrastu światła dołożysz jeszcze kontrast kolorów i kadrowania, widz nie odczyta żadnego z nich, a modele zaczną dryfować.

3.Rozłóż istniejącą reklamę na czynniki pierwsze zamiast wymyślać strukturę od zera

Na czym polega: Autor bierze prawdziwy spot, który już się sprawdził, analizuje go klatka po klatce i na tym szkielecie buduje własną historię z innym produktem.

Jak stosować: Wybierz reklamę z branży bliskiej twojej, rozłóż ją na listę ujęć (długość, kadr, ruch kamery, dialog), a potem podmień produkt, postacie i kontekst — zachowując rytm.

Na co uważać: To ma być przejęcie struktury, nie kopiowanie warstwy wizualnej ani scenariusza. Odtworzenie rozpoznawalnej reklamy z zamienionym logo to problem prawny, nie kreatywny.

4.Każda postać, rekwizyt i lokacja potrzebuje własnego obrazu referencyjnego

Na czym polega: Seedance 2.5 przyjmuje do 50 referencji i przy realistycznej reklamie wykorzystasz je niemal wszystkie. Liczba ujęć danej postaci powinna być proporcjonalna do jej ekranowego czasu.

Jak stosować: Zrób listę assetów jeszcze przy storyboardzie i przypisz każdemu liczbę potrzebnych ujęć. Główny bohater i antagonista dostają ich najwięcej, statyści po jednym.

Na co uważać: Postać bez referencji będzie generowana od nowa w każdym ujęciu i za każdym razem będzie wyglądać inaczej. To najczęstsza przyczyna „prawie dobrych” reklam, których nie da się użyć.

5.Jedno zdjęcie twarzy w wysokiej rozdzielczości na postać

Na czym polega: Podanie wielu zdjęć tej samej twarzy nie poprawia spójności — powoduje, że model miesza rysy z różnych obrazów.

Jak stosować: Wygeneruj twarz w mocnym zbliżeniu, wybierz jeden najlepszy wariant i tylko on trafia do referencji. Sylwetkę i strój dogeneruj osobno, a potem sklej oba obrazy w arkusz postaci w dowolnym edytorze.

Na co uważać: Selekcja musi być bezwzględna. Zostawienie „dwóch prawie identycznych” wariantów na wszelki wypadek to dokładnie ten scenariusz, który psuje spójność.

6.Dobierz model do zadania zamiast szukać jednego uniwersalnego

Na czym polega: GPT Image 2 dobrze radzi sobie z produktami i rekwizytami, ale zostawia na twarzach popielatą, „cegeaiową” teksturę. Twarze lepiej robić w Grok Imagine lub Soul Cinema, a scenę dopracować w Nano Banana Pro.

Jak stosować: Podziel listę assetów według typu i przypisz każdemu typowi model. Kiedy jeden model daje dobrą kompozycję, ale słabe detale, użyj jego wyniku jako referencji dla drugiego.

Na co uważać: Ta mapa modeli jest aktualna na sierpień 2026 i szybko się dezaktualizuje. Traktuj ją jako metodę doboru, nie jako stałą tabelę — kolejne wersje przesuwają mocne strony.

7.Generuj referencje na szarym tle

Na czym polega: Autor konsekwentnie stosuje neutralne szare tło zamiast białego albo czarnego — daje najlepsze rezultaty przy późniejszym wykorzystaniu referencji.

Jak stosować: Wpisz szare tło na stałe do promptów generujących postacie i rekwizyty. Traktuj to jako element standardu, nie decyzję podejmowaną za każdym razem.

Na co uważać: Białe tło zlewa się z jasnymi ubraniami i skórą, czarne z ciemnymi — w obu przypadkach model gubi kontury i dopowiada brakujące fragmenty po swojemu.

8.Zrób blueprint lokacji i przypisz postacie do konkretnych miejsc

Na czym polega: Autor generuje rzut z góry pomieszczenia z ponumerowanymi biurkami, a w prompcie każda postać ma przypisane konkretne biurko. Dzięki temu scenografia i tło nie przemieszczają się między ujęciami.

Jak stosować: Po zablokowaniu obrazu lokacji wygeneruj z niego schemat rozmieszczenia, nadaj etykiety powtarzalnym elementom i dołączaj ten plan do każdego promptu dotyczącego tej sceny.

Na co uważać: Nie ma sensu robić tego wszędzie — przy lokacji, która pojawia się w jednym ujęciu z jedną postacią, plan jest zbędną pracą. Blueprint opłaca się przy scenach wielokrotnych i tłocznych.

9.Zastąp słowa nastrojowe konkretnym opisem fizycznym

Na czym polega: Modele nie rozumieją określeń typu „napięte”, „filmowe”, „epickie”. Rozumieją: co robi ciało, skąd pada światło, gdzie jest cień. Zamiast „napięte” — „mężczyzna zastyga, powoli zaciska pięści, światło tylko z jednej strony, połowa twarzy w cieniu”.

Jak stosować: Przejrzyj swoje prompty i zamień każde przymiotnikowe określenie nastroju na obserwowalne zachowanie plus warunki oświetleniowe. Jeśli nie umiesz tego opisać, prawdopodobnie sam nie wiesz, co ma być w kadrze.

Na co uważać: Konkret nie znaczy przeładowanie. Seedance ma limit 4000 znaków na prompt, a przy nadmiarze szczegółów model zaczyna gubić te najważniejsze.

10.Traktuj każdą generację jak czystą kartę — kontekst musisz nieść sam

Na czym polega: Seedance nie pamięta poprzedniego ujęcia. Ciągłość między klipami istnieje wyłącznie dlatego, że w każdym prompcie od nowa powtarzasz pełen opis postaci i look sheet całego filmu.

Jak stosować: Zbuduj stały blok — look sheet plus opisy postaci — i wklejaj go do każdego promptu. Autor zautomatyzował to własnym skillem, ale ten sam efekt daje dyscyplina i szablon.

Na co uważać: Nawet drobne rozjazdy w opisie między ujęciami kumulują się w widoczny dryf. Generuj klipy dłuższe niż docelowe (autor robi pięć sekund zamiast jednej–dwóch), żeby na montażu mieć z czego wybierać i wycinać najsłabsze fragmenty.