Seedance 2.0 のプロンプトは超難しい！(ほんとに難しいです) ...が、やっと映像表現を自分の思い通りに制御できるようになった。
Seedance 2.0 のプロンプティングは難易度高い
Kling 3.0 からSeedance 2.0 に移行して、ベストな方法を模索していますが、想像以上にプロンプト構築が難しく、まだ試行錯誤中。
※Seedance 2.0の試行錯誤中に、KlingとGoogle Veoの次世代モデルが出てくる可能性があるので怖いですね…
まずは、こちらのAI動画をご覧ください。
再生時間：1分40秒
Seedance 2.0
※本日、待望の1080pネイティブ生成に対応しましたが、消費クレジットが凄まじいので（720pの3倍？）、今までどおり720pで生成し、Topaz Videoで4Kにしています。
これだけ激しいアクションなのに、ワープやドリフト、解剖学的崩れが目立たない。
これは凄いことなのです。
Seedance 2.0以外の動画生成モデルは、以下の条件が重なると溶けたようなアーティファクトが急増します。
高速なアクション（格闘、ジャンプ、複数キャラの近接インタラクション）。
激しいカメラパン／ズーム／カットの多用。
小さいオブジェクト（手・指・アクセサリ・ロゴ・細いテキスト）が高速で動く、またはモーションブラーが強くかかる。
動画が長くなるにつれて、一貫性が維持できず、背景やキャラの形が「溶ける・変形する」傾向が強まる。
Seedance 2.0は、Kling 3.0 とは異なり、とても安定した映像になっていることがわかると思います。
ただ、プロンプト構築にかなり時間がかかります。
もちろん、適当なプロンプトを入力しても、内部で高精度のAIプロンプトに拡張してくれますので、それらしい高品質な映像を生成してくれますが、これだと従来のガチャをまわす方法と変わりません。
自分の思い通りの映像を表現したい場合は、Seedance 2.0の流動的な特性を把握した上で、強度の高いワード（専門用語や流行語など）で構成していく必要があります。
Seedance 2.0 用プロンプト（@リファレンス指定）：
2人組 @HikariBattleSuit @MakoBattleSuit の巨額制作費のSF映画の迫力あるシーン。3台の手持ちカメラが彼女たちを様々なアングルから撮っている。激しい手振れとモーションブラー。 背景はぼけている。 Whip zoom. Crash Zoom.
[ @HikariBattleSuit ]: バラクラバの敵にタックルし、通路の壁に叩きつける。壁が激しく破壊され、無数の破片や瓦礫が飛び散る。 [ @MakoBattleSuit ]: バラクラバの敵のライフルを持つ腕を掴み、背中側にひねり上げる。 [ @HikariBattleSuit ]: 右側から突進し、バラクラバの敵に体当たり。壁に衝突して激しく破壊され、無数の破片や瓦礫が飛び散る。
[ @MakoBattleSuit ]: 中央を進み、バラクラバの敵の腕を極める。
[ @HikariBattleSuit ]: 地面でバラクラバの敵と格闘。 老朽化した研究室の地下通路。床には隙間なく崩れた瓦礫や大量の壊れた機械が埋め尽くしている。背景では数箇所で爆発。壁の隙間から勢いよく煙が噴出している。 足元の鉄筋コンクリート床が分岐状亀裂で裂け、ねじれた鉄筋が露出。天井タイルと蛍光灯が降り注ぐ。デスクが傾いた床を滑り落ちる。白い紙が粉塵の空気中でゆっくり舞う。水道管が破裂し白い水柱が水平噴射、コンクリート粉塵の中でミスト化。切断ケーブルから青白い電気火花が降る。ガス管破裂で小さな炎。 超微細な埃や砂が舞っている。高い湿度。高精細なディテール。 No subtitles. No captions. No title super. No Text. No Music. No BGM.
@リファレンス指定がないと失敗します。
LLM（ChatGPTやClaude、Gemini）に生成させたプロンプトを使う場合、抽象的な表現や否定プロンプトを省かないと失敗します。
Seedance 2.0 が「何をどのくらい学習しているか」を推測して、検証しておく必要があります。表現できないことをプロンプトで解決することはできません。
プロの業界で流通しているスタンダードな専門用語を使わないと失敗します。特に、特定の人しか使っていない造語やマイナーな呼称、和製英語は避けます。
Seedance 2.0 はアグリゲーター側の分散負荷によって、性能が急に低下するなど、日によってプロンプト設計を調整しなければいけませんので、LLM（ChatGPTやClaude、Gemini）に生成させたプロンプトは、ほぼ使えません。手作業で強度の高いワードに入れ替えたり、リファレンスとの矛盾を無くすなど、手間がかかります。
現時点では、最も「自動化しにくい」動画生成AIモデルだと言ってよいでしょう。
Seedance 2.0 でMV制作
4月15日（水）の夜8時〜にライブ配信した「Seedance 2.0 でMV制作」のダイジェスト編集版（YouTube公開用）です。
YouTubeのルールが厳しくなっていますので、AIアグリゲーターの評価や裏話に相当する部分（本音トーク）は省いています。
Seedance 2.0 が抱える様々な問題について解説しています。
注意することが多い動画生成AIモデルです。
再生時間：46分11秒
4月15日のライブ配信とほぼ同じ内容の再収録版
Artlist Studio 登場
生成AIによる映像コンテンツ制作環境（クリエイティブプラットフォーム）では、Higgsfield の「Cinema Studio 3.5」が先行していますが、Artlistの「Artlist Studio」もリリースされました。
参考：
クリエイター向けに構築されたAI映像制作プラットフォーム。
コンセプトは、Higgsfield Cinema Studio 3.5 と同じ。ショットのフレーミング、キャラクターのキャスティング、ロケーションの選定、アクションの演出を、一つの統合されたワークスペース内で全ての作業を実行できる環境になっています。
Higgsfield Cinema Studio 3.5、Artlist Studio などの（クリエーター向けの）クリエイティブプラットフォームは、他のAIアグリゲーターも開発中で、今後さらに増えていくでしょう。
ノード型ワークフロー構築環境の機能強化
生成AIの映像コンテンツの仕上げプロセスにおいて、（個人的は）まだAfter EffectsによるVFX処理は必須だと思っていますが、表現レベルによっては「AI VFX」で代替可能になってきました。
ノード型ワークフロー構築環境に「映像編集ノード」が追加され、複数のビデオをつなげたり、レイヤー合成なども実行できます。
下図は、Figma WeaveのCompositorノードです。
今月もAIクリエイティブ関連のアップデートが山ほどありますので、25日（土）午前10時〜の第1回「MicroEpic Club（マイクロエピッククラブ）オンラインミーティング」でお話します。
CreativeEdge - Peatix をフォローすると、参加申し込みページが出来次第、メールが届くはずです。
生成AIクリエイティブの高度化・複雑化に伴う二極化：
コンシューマ向けは「誰でも簡単」アプローチ
コンシューマー向けの生成AIサービスは、簡単な自然文を入力すれば、AIが内部でプロンプトを補完し、構図や質感も自動で整え、それらしい高品質な画像や映像を返してくれます。
大半の利用者にとって重要なのは、厳密な制御よりも、「短時間で見栄えのする成果を得る」ことです。
プロ向けの要点は「制御できること」
プロにとって重要なのは平均点の高さではなく「意図した結果が再現される」ことです。広告、映像、デザイン、出版、IP制作などの運用では、それっぽいものが出ることより、必要なものを「狙って出す」ことの方がはるかに重要です。
プロの現場で、「ノード型ワークフロー構築環境」が評価されるのは、生成を工程として分解し、優れたワークフローをチームメンバーで共有できるからです。
関連マガジン：
更新日：2026年4月17日（金）／公開日：2026年4月17日（金）