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AI動画の作り方がわからないひと向け。アイデアなくてもすぐできる。AI動画生成チュートリアル。 【GPT Image | Nano Banana | Seedance】

こんにちは!さきすたです!

SNSでAI動画をよく目にするけど、どうやって生成するの?

サービスもたくさんあって…進化も早くて…
どこから手をつけて良いのかわからない!

今回は、ストーリー性のある動画生成までの一連の流れを体験してみたいってひと向けのnoteです!

わたしは毎日6〜8時間「画像・動画」をコツコツと生成しています。
企業のお手伝いをしているので、ガチの画像・動画生成オタクです。

そんなわたしが、いま進化が早すぎて追いつけていない方向けに、
「何も考えなくても動画が作れる」動画生成のチュートリアルを紹介します!

今回、工数にこだわりました!
・もっとも効率良く短時間!!
かつ、
・クオリティを担保した本格的な動画生成!!

単に画像生成→動かす
ではいまの進化した環境だと次につながりません。

今回の流れを一度覚えると、
かなり応用が効きます🤍

数分から10分程度の本格的なショートムービーも作れます。

動画生成やってみたい!
と感じていただいている方🤍

まずは難しいことはせずに、
騙された気持ちで今回の方法を実践してみてください!

読み終えたあとには、
これならできるかも…。

一度作ってみたあとには、
もっと本格的なの作ってみよう…。

という気持ちになっているはず…!

▼こんな動画もかんたんに生成できます。


ステップ1:メインキャラクターを決める

まずは動画に出すメインの被写体を決めましょう!

アニメでも、3Dキャラクターでも、リアルなキャストでも
なんでもOK!

本当は被写体さえ決めなくても良いのですが、
自分の気に入ったキャラクターが動き出す瞬間は嬉しいもの。

ここだけはぜひ、
こだわってみてください。

動画生成の楽しさが変わります。

今回は、わたしはこちらの女性をメインの被写体にします。

GPT Image 2で生成しました。
顔のアップと全身ショットです。

GPT Image 2、Nano Bananaは
ChatGPTもしくはGeminiがあれば生成できます。

ステップ2:キャラクターのシートを生成する

次はキャラクターの資料を生成します。
かんたんに言うと
「どんなキャラクターなの?」を1枚の画像に収めたデータです。

たとえば先ほどの画像だと、

背中、後ろの髪型、横から見たとき、
背の高さ、様々な表情

など、わからないことが多いですよね。

わからないことが多いと、
たくさんの画像や動画を生成する間にブレが生じます。

そこで、資料を用意しておくと、
多面的なアングルや表情、特徴、色味、ディテールを使った
一貫性のある作品づくりが行なえます。

作り方

キャラクターの画像を添付します。
こちらの例では2枚(顔のアップと全身)添付していますが、
全身ショット1枚でも大丈夫です!

画面は画像動画生成AIの「Higgsfield」というサービスです。
ChatGPT、Gemini、Magnific(旧Freepik)、Runwayなど
GPT Image 2かNano Bananaが使えるサービスでしたら、どれでも大丈夫です!

汎用的なプロンプト

必要に応じて、修正して使ってください。

@image_1 と @image_2 を同一被写体の参照写真として使用する。@image_1 はクローズアップ・ディテールの参照であり、被写体の表面質感・色・テクスチャ・特徴的なディテールを再構成するために使用する。@image_2 は全体・フォルムの参照であり、被写体の比率・シルエット・すべての見えるディテールを写真の通りに正確に再現するために使用する。

参照写真の被写体をもとに、実用的なリファレンスシートを生成する。シートには以下を必ず含める。全体ビュー:正面・側面・背面・斜め前
ディテールアップ
複数のバリエーションパターン — @image_1 をベース・標準状態の参照として使用する。追加のバリエーションはすべて @image_1 の被写体同一性を維持した上で生成する。
表面・素材・構造の注釈説明 — すべてのディテールは @image_2 に写っている通りに正確に再現する
スケール表記:〔必要に応じて指定〕
配色見本(日本語ラベル付き)
全体を通じた日本語注釈

全ビューにわたって被写体の同一性を保つこと。形状・シルエット・比率・色・質感・表面ディテール・構造的特徴はすべてのアングルで完全に一致させる。ディテールアップでは表面の特徴と定義的なディテールが明確に分かるようにする。バリエーションパターンは同一被写体であることが崩れない範囲で比較できるようにする。構造・素材・シルエットの要点が分かる注釈を付ける。スケールは明確に明記する。配色は主要色・補助色を色チップとして整理し、日本語名を付ける。背景は無地、照明は均一、レイアウトは仕様書風で整然とした資料デザインにする。

最重要:被写体の写実表現を絶対的な最優先事項とする。スタジオで資料撮影された実物として被写体を描写すること。表面の質感・素材の重み・構造的ディテール・自然な陰影・実写らしい遠近感をすべて保持する。スタイライズ・イラスト処理・3DCGレンダリング・過剰な美化・デフォルメを一切行わない。参照写真に写っている被写体のスケール感・雰囲気・自然な撮影印象を崩さず、別物化しないこと。完成物はイラストやデザイン画ではなく、写真ベースの実務用リファレンスシートとして仕上げる。

シートの生成について、もっと知りたい方はこちらのnoteも読んでみてください。
自分専用キャラクターとして、いつでも使うことができるので便利です!

ステップ3:シーンを決める

次はシーンを決めます。

私は海辺の見えるテラスで友達と食事をするシーンを生成することにしました。

チャット型LLMを使う

シーンが決まっている場合は、そのシーンをチャットAIに伝えてプロンプトを作成しましょう。

シーンが決まっていない場合は、画像を添付してアイデアをもらってください。

プロンプトの例

画像1の女性をベースに、海の見えるテラス席のカフェで食事を楽しんでいるシーンにしてください。
構図は、友達がスマートフォンで自然に撮影したような雰囲気にしてください。
画像2は、画像1の女性の顔立ち・髪型・雰囲気などのディテールをまとめた参考資料です。
女性の外見を再現する際は、画像2の内容を参照してください。

プロンプトが完成しました
こちらはClaudeに生成してもらったプロンプトです。

@image_1 が被写体の参照。@image_2 は同一人物のディテール資料であり、顔立ち・髪の特徴・服装・配色の詳細を参照すること。

@image_1 の女性が、海の見えるオープンエアのテラスカフェで食事を楽しんでいるシーン。友達がスマートフォンでさりげなく撮影した構図。

自然な角度・カジュアルなフレーミングで、ポーズを取らずにその瞬間を切り取ったような雰囲気。

柔らかい自然光、背景に海、テラスの家具とカフェの雰囲気。顔立ち・髪・肌のトーン・体型・服装は @image_1 および @image_2 の通りに正確に再現すること。

画像生成AIに添付します。
※ChatGPTやGeminiの場合はそのまま生成してください。

生成された画像

ステップ4:複数のシーンを生成

次は複数のシーンを生成します。
同じ時間軸内の複数のシーンをマルチショットとよびます。

ただ複数のシーンを生成…ちょっと大変そう。
そう感じられる方も多いかと思います!

ここはポイントで、例えばこちらの画像は
1回の実行で生成した画像です。

さらにこの画像を使って、動画にできるんです!

これなら手間が無くて楽ですよね。

作り方

ポイントはシーンを細かく説明するのではなく、
画像生成AIに世界観だけを伝えます。

@image_1 と同じロケーションで過ごした約30分間を切り取った、友達がスマートフォンで撮影した12シーンのマルチショット写真シリーズを生成

つまり画像1を元にした30分間の時間軸を画像生成AIに丸投げ。

これならとっても楽ですよね。

よりディテールを細かくしたプロンプトはこちら

@image_1 がシーンの参照。@image_2 は同一人物のキャラクターディテール資料であり、顔立ち・髪の特徴・服装・配色を全シーンで参照すること。

@image_1 と同じロケーションで過ごした約30分間を切り取った、友達がスマートフォンで撮影した12シーンのマルチショット写真シリーズを生成する。時間の流れと場面の変化を意識し、食事前・食事中・食事後の自然な流れを含める。構図・カメラアングル・距離感をシーンごとに変化させ、単調にならないようにする。真正面の固定構図を繰り返さない。顔のアップ・斜めアングル・引きのショット・テーブルを挟んだ対面構図・背景を活かした広角気味のショットなど、没入感のある多様な構図で構成する。手持ち撮影のカジュアルなスナップ写真のトーンで統一する。

全12シーンに @image_1 の女性が登場し、@image_2 をディテール資料として全シーンでキャラクターの一貫性を維持する。全12シーンを1枚の画像内にグリッドレイアウトで配置し、各シーンに1から12の番号を注釈として付ける。

全12シーンにわたって、顔立ち・髪・肌のトーン・体型・服装は @image_1 および @image_2 の通りに正確に再現すること。写実表現を全シーンで維持し、スタイライズ・イラスト処理・美顔補正は一切行わない。

ステップ5:動画を生成する。

材料はすべて揃いました!
いよいよ動画を生成します。

今回、動画にするために使う動画生成AIはSeedance 2.0
映像のクオリティはもちろん、絵コンテを使った動画の生成など、映像制作において非常に便利な動画生成AIです。

Seedance 2.0はHiggsfield、Magnific、Runway、CupCutなど、
様々なAIサービスと連携されています。

一番かんたんな方法は、
この2枚の画像を使ってSeedance 2.0で丸投げ。

プロンプト

@image1 から始まるマルチショットを作成してください。
@image2 を参考に全12シーンを生成してください。

ただこれだと少し運任せすぎるところがあります。
まぁ、Seedance 2.0優秀なのでこれだけでもそれなりの映像に仕上がります…!

ショットごとの指示を出力させるプロンプト

添付した2枚の画像を使って、動画生成プロンプトを作成してください。

@image_1 はベースシーン(登場人物・場所・雰囲気の基準)です。 @image_2 は絵コンテです。左上から番号順に各ショットの構図と内容が示されています。

以下のルールに従ってプロンプトを出力してください。

【全体ルール】
@image_1 をベースシーンとして使用
各ショットの構図・内容は @image_2 の該当コマを参照 セリフなし、BGMなし、環境音あり
手持ちスマホで撮影したリアルな映像、無加工、自然光 素人がスマホで撮影したような映像

【各ショットの記述ルール】
各ショットは以下の形式で出力する:
Shot XX @image_2「XX」を start_image として使用。[動きの描写]。[カメラ・音の情報]。

動きの描写について: 写真から読み取れる静的な情報(服装・場所・小道具)は記載しない
登場人物がどう動くか、視線がどう動くか、表情がどう変わるかを中心に記載する
写真だけでは判断できない時間軸のある動きを描写する

カメラ・音の情報について: 撮影者の行動や持ち物を映像内に描写する表現は使わない(例:「友達がスマホを向ける」)
カメラワークは映像の特性として記述する(例:「手ブレのある不安定なフレーム」ではなく全体ルールに含める)
環境音・効果音は各ショットの内容に応じて記載する

【出力フォーマット】 日本語のみで出力する 区切り線は使わない 各ショットの間は空行1行のみ

友達がスマホで撮影した映像を軸にしているため、
作りたい映像ごとにすこし改良して使ってください。

生成されたプロンプトがこちら

【全体ルール】
@image_1 をベースシーンとして使用
各ショットの構図・内容は @image_2 の該当コマを参照
セリフなし、BGMなし、環境音あり
手持ちスマホで撮影したリアルな映像、無加工、自然光
素人がスマホで撮影したような映像

Shot 01
@image_2 「01」を start_image として使用。女性がフォークでパスタをひとすくいして口へ運ぶ。食べながらふと顔を上げてカメラへ視線を向ける。カフェの環境音。

Shot 02
@image_2 「02」を start_image として使用。やや遠目から滑らかでスムーズなデジタルズームで女性の顔へ寄っていく。ズームの途中で女性がこちらに気づき、照れたように視線をそらす。カフェの環境音。

Shot 03
@image_2 「03」を start_image として使用。女性がフォークのパスタを口に入れた直後、もぐもぐしながら目を細めて満足そうな表情になる。カフェの環境音、カトラリーの微かな音。

Shot 04
@image_2 「04」を start_image として使用。頬杖をついた女性がぼんやり別の方向を向いていたが、気配に気づいてカメラへ視線を戻す。わずかに傾いた構図。カフェの環境音。

Shot 05
@image_2 「05」を start_image として使用。女性がグラスをカメラへ向けてまっすぐ掲げ、画面手前から差し出された撮影者のグラスと乾杯する。グラスの音、カフェの環境音。

Shot 06
@image_2 「06」を start_image として使用。女性が横を向いたまま何かを考えるように瞬きをし、そのままの視線を保つ。やや引いた構図。カフェの環境音。

Shot 07
@image_2 「07」を start_image として使用。女性の全身をとらえたフレームが突然勢いよく女性へ向かって走り寄るように急接近し、顔のアップで止まる。激しい揺れ、息継ぎのような一瞬のブレ。風の音、環境音。

Shot 08
@image_2 「08」を start_image として使用。女性が髪を耳にかけようとして手を上げ、指先で髪をそっと整える。ゆるやかなフレームドリフト。カフェの環境音。

Shot 09
@image_2 「09」を start_image として使用。女性が両手で頬を包んだまま、カメラに向かって顔を傾ける。やや寄りすぎたクロップ。カフェの環境音。

Shot 10
@image_2 「10」を start_image として使用。女性がカップを口元へ近づけてひと口飲み、カップを下ろしながらカメラへ視線を向ける。わずかなフレームのゆれ、自然光。カフェの環境音。

Shot 11
@image_2 「11」を start_image として使用。女性がテーブルに組んだ手をほどきながら、少し前のめりになってカメラに向けて微笑む。正面からのカジュアルな構図。カフェの環境音。

Shot 12
@image_2 「12」を start_image として使用。頬杖をついた女性の顔をとらえたフレームが海の方向へ横にパンしていく。途中で女性が画面右端に見切れ、最終的に海だけが映る。かすかなドリフトのある手持ちパン。遠くの波音、環境音。

最後にプロンプトを記載して生成します。

完成したシーン

12ショットもあったのに、
見事にプロンプト通りの仕上がり…!

素晴らしいですね。

このようにマルチショットを生成して、
それをブロック単位にして繋げれば
数分のショートムービーも作れます!

今回は基本的なマルチショットの生成方法について解説しましたが、かなり応用がきく方法です。

一度生成してみるといろんな方法やアイディアが思いつくと思います。

ぜひ試してみてください。

次回は本格的な映像を作るための絵コンテやストーリーボードを活用した方法について、noteで紹介したいと思っています。

ぜひフォローしてお待ちください。

▼Claude活用した例や、衣装を変更する方法について書きました


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