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Ana Sayfaya Dön

Claude Fable 5が凄すぎる。Image2で生成したLP画像をNext.jsで再現させたら一致度が圧倒的だった。 GPT5.5よりも全然一致度が高いし、マーケ戦略脳&文章力も強いので、 LP制作はClaude Codeを基盤にしつつ、画像生成だけClaude CodeからCodexを呼び出すのが良さそう。試したい人は以下のプロンプトがお勧めです↓ /goal 添付画像のLPをNext.jsで実装。再現度95%以上になるまで。画像以外の手段だと再現が難しそうな箇所は適切に素材をimage_genで画像生成しながら作成して。 - アイコンや画像はなるべく元の画像と一致させること。元画像から該当部分をクロップして参考画像としてimage_genに渡しつつ生成する（codex exec は -i で参照画像を渡し、プロンプトは標準入力で渡す） - レスポンシブ対応すること。375〜1440pxの各幅で検証し、横スクロールがないだけでなく、要素の重なり・見切れもないこと（固定幅カードは w-full max-w-[Npx]、絶対配置レイアウトは広い幅のみで発動） - Playwrightでスクショ→元画像と比較→修正のループを回し、 npm run build が通ったら完了

スモビジ開発ラボ

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Eğitim Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

本日もNano Banana Proで画像を生成した画像を kling 3.0 Omni（Kling AI）で動画化しました✨ 生成した4枚の画像を以下のプロンプトで順番に切り替わるようにして動画化しています。プロンプトは画像と動画生成で共通で使用しています！これによって画像と動画のギャップが少なくなるのでおすすめですね。個人的には4カットだと10秒くらいが丁度いいです。今回も画像から動画プロンプトまでは Freepik のSpaces上でシームレスに生成しています。多少突っ込みどころもあるかもしれませんが温かい目で見てもらえると嬉しいです☺ 【プロンプト（画像生成と動画共通）要約版】柔らかな光に包まれた女性のシネマティックなクローズアップ。メイクブラシで肌を整え、丁寧にリップを塗った後、両手でそっと眼鏡をかけて照れくさそうに微笑む。準備を終えてカメラに小さく手を振り、首をかしげる愛らしい仕草が、美しいボケ味とともに滑らかにフェードアウトしていくエモーショナルな映像。

本日もNano Banana Proで画像を生成した画像を kling 3.0 Omni（Kling AI）で動画化しました✨ 生成した4枚の画像を以下のプロンプトで順番に切り替わるようにして動画化しています。プロンプトは画像と動画生成で共通で使用しています！これによって画像と動画のギャップが少なくなるのでおすすめですね。個人的には4カットだと10秒くらいが丁度いいです。今回も画像から動画プロンプトまでは Freepik のSpaces上でシームレスに生成しています。多少突っ込みどころもあるかもしれませんが温かい目で見てもらえると嬉しいです☺ 【プロンプト（画像生成と動画共通）要約版】柔らかな光に包まれた女性のシネマティックなクローズアップ。メイクブラシで肌を整え、丁寧にリップを塗った後、両手でそっと眼鏡をかけて照れくさそうに微笑む。準備を終えてカメラに小さく手を振り、首をかしげる愛らしい仕草が、美しいボケ味とともに滑らかにフェードアウトしていくエモーショナルな映像。

空想写真家

77,656 görüntüleme • 6 ay önce

動画生成のポイントは画像生成！クォリティ高い画像使えば、クォリティ高い動画できる。遅ればせながらMIYAMAさんのプロンプトお借りして画像生成→MiniMax H3で動画。スキルはh3-visual-design プロンプトはCodexに画像アップして「この画像のキャラを前に歩かせ、それに合わせてモーショングラフィックス動画作るプロンプト欲しい」と指示。あとは画像とプロンプトをH3にアップするだけでこのような動画できちゃう！しっかり画像作れば、いい動画作りやすいです！ 9/11 Brain購入者限定のMiniMax勉強会やります。このようなモーショングラフィックスのこともお話しすせていただきます！

動画生成のポイントは画像生成！クォリティ高い画像使えば、クォリティ高い動画できる。遅ればせながらMIYAMAさんのプロンプトお借りして画像生成→MiniMax H3で動画。スキルはh3-visual-design プロンプトはCodexに画像アップして「この画像のキャラを前に歩かせ、それに合わせてモーショングラフィックス動画作るプロンプト欲しい」と指示。あとは画像とプロンプトをH3にアップするだけでこのような動画できちゃう！しっかり画像作れば、いい動画作りやすいです！ 9/11 Brain購入者限定のMiniMax勉強会やります。このようなモーショングラフィックスのこともお話しすせていただきます！

たくぞー｜AI動画ツール実測レビュー

14,421 görüntüleme • 18 gün önce

MiniMax H3のお話裏で細々と触り続けているのですが生成時間と品質のバランスが難しいですこれはKijaiさんの lightx2v_turbo_4step_v1.0を利用して 1MPixel・10秒で出力生成時間は18分ほどでした 0.4MPixelなら3分以内で生成するのでそれでプロンプトの効きを確認したら 1MPixelに変えて他のことをしながら待つというのが一番良い気はしていますなお参照した素材画像は Grok Imagine Imageからの画像出力です。

MiniMax H3のお話裏で細々と触り続けているのですが生成時間と品質のバランスが難しいですこれはKijaiさんの lightx2v_turbo_4step_v1.0を利用して 1MPixel・10秒で出力生成時間は18分ほどでした 0.4MPixelなら3分以内で生成するのでそれでプロンプトの効きを確認したら 1MPixelに変えて他のことをしながら待つというのが一番良い気はしていますなお参照した素材画像は Grok Imagine Imageからの画像出力です。

AIconia | アイコニア

32,081 görüntüleme • 1 ay önce

本日もNano Banana Proで画像を生成した画像を kling 3.0 Omni（Kling AI）で動画化しました✨ 生成した4枚の画像を以下のプロンプトで順番に切り替わるようにして動画化しています。プロンプトは画像と動画生成で共通で使用しています！これによって画像と動画のギャップが少なくなるのでおすすめですね。個人的には4カットだと10秒くらいが丁度いいです。今回も画像から動画プロンプトまでは Freepik のSpaces上でシームレスに生成しています。多少突っ込みどころもあるかもしれませんが温かい目で見てもらえると嬉しいです☺ 【プロンプト（画像生成と動画共通）要約版】携帯電話で楽しそうに会話する女性のシネマティックな映像。柔らかいトーンと浅い被写界深度を用い、彼女の愛らしい表情、笑顔、繊細な仕草をクローズアップで捉える。手持ちカメラの自然な動きで親密さを強調し、囁きや息遣いが感じられるような穏やかで幸福感のある雰囲気。

本日もNano Banana Proで画像を生成した画像を kling 3.0 Omni（Kling AI）で動画化しました✨ 生成した4枚の画像を以下のプロンプトで順番に切り替わるようにして動画化しています。プロンプトは画像と動画生成で共通で使用しています！これによって画像と動画のギャップが少なくなるのでおすすめですね。個人的には4カットだと10秒くらいが丁度いいです。今回も画像から動画プロンプトまでは Freepik のSpaces上でシームレスに生成しています。多少突っ込みどころもあるかもしれませんが温かい目で見てもらえると嬉しいです☺ 【プロンプト（画像生成と動画共通）要約版】携帯電話で楽しそうに会話する女性のシネマティックな映像。柔らかいトーンと浅い被写界深度を用い、彼女の愛らしい表情、笑顔、繊細な仕草をクローズアップで捉える。手持ちカメラの自然な動きで親密さを強調し、囁きや息遣いが感じられるような穏やかで幸福感のある雰囲気。

空想写真家

48,939 görüntüleme • 6 ay önce

Gemini Omni Flashで動画を編集するときは、「この部分以外は変更しないで」「それ以外は何も変えないで」のようなプロンプトを入れるのがおすすめです😃 こう書くだけで、指定した箇所以外が勝手に変化するのをかなり減らせます👍 実際に、・「何も変えないで」と入力した動画・入力しなかった動画この2つを比較してみましょう。 1つ目は、「何も変えないで」というプロンプトを入れた動画です。上部分が元動画、下部分がGemini Omni Flashで編集した動画です。実際に使用したプロンプトはこちら↓ ※GeminiからOmni Flashを使いました ---------------------------------------------------- これは日本の江戸時代のドラマです。 Gemini Omni Flashを使って、みんな大火事から逃げている、という動画にしたい。あと、時間を真夜中にして。人々の背後で火が燃え上がり、火の粉などもまわりに飛び散る迫力がある映像。・火に関する描写・真夜中になったことによるライトの調整この2つ以外は何も変えないで。動画を生成してください。

Gemini Omni Flashで動画を編集するときは、「この部分以外は変更しないで」「それ以外は何も変えないで」のようなプロンプトを入れるのがおすすめです😃 こう書くだけで、指定した箇所以外が勝手に変化するのをかなり減らせます👍 実際に、・「何も変えないで」と入力した動画・入力しなかった動画この2つを比較してみましょう。 1つ目は、「何も変えないで」というプロンプトを入れた動画です。上部分が元動画、下部分がGemini Omni Flashで編集した動画です。実際に使用したプロンプトはこちら↓ ※GeminiからOmni Flashを使いました ---------------------------------------------------- これは日本の江戸時代のドラマです。 Gemini Omni Flashを使って、みんな大火事から逃げている、という動画にしたい。あと、時間を真夜中にして。人々の背後で火が燃え上がり、火の粉などもまわりに飛び散る迫力がある映像。・火に関する描写・真夜中になったことによるライトの調整この2つ以外は何も変えないで。動画を生成してください。

タナベ | AI動画 × マーケティング

166,193 görüntüleme • 4 ay önce

Grok Imagine の画像生成で新たに「画質モード」が入ってました。Web版、Android版で確認しました。新しいのが「Quality（画質）」、今までのは「Speed（速度）」みたいです。Android版で「画像生成Proモード」というスイッチもあるので以前からAPI等で既に提供されている「Image Pro」な気がします、たぶん。 Super Grok以上で使用可能、無料で使用できないのは確認済み、Grok Liteは未確認です。１・２番目が「Quality（画質）」のサンプル、３番目は操作手順の動画になります。私は女性の画像しか生成しないのでその視点での個人的な意見ですが、「Quality（画質）」モードの顔立ちの雰囲気がImagen4や🍌に寄った気がしています。それとプロンプトをしっかり書かないと同じような見た目の画像が生成されがちな気がします。これまでの「Speed（速度）」と雰囲気が違うの気がするので、上位互換というよりは別モデルとして使い分けるのが良いかもしれませんね🧐

Grok Imagine の画像生成で新たに「画質モード」が入ってました。Web版、Android版で確認しました。新しいのが「Quality（画質）」、今までのは「Speed（速度）」みたいです。Android版で「画像生成Proモード」というスイッチもあるので以前からAPI等で既に提供されている「Image Pro」な気がします、たぶん。 Super Grok以上で使用可能、無料で使用できないのは確認済み、Grok Liteは未確認です。１・２番目が「Quality（画質）」のサンプル、３番目は操作手順の動画になります。私は女性の画像しか生成しないのでその視点での個人的な意見ですが、「Quality（画質）」モードの顔立ちの雰囲気がImagen4や🍌に寄った気がしています。それとプロンプトをしっかり書かないと同じような見た目の画像が生成されがちな気がします。これまでの「Speed（速度）」と雰囲気が違うの気がするので、上位互換というよりは別モデルとして使い分けるのが良いかもしれませんね🧐

AIconia | アイコニア

135,898 görüntüleme • 5 ay önce

Pollo AIの新機能 Pollo Mimic を試してみましたー！用意したメイドギャル画像1枚と参考動画だけで動きを再現できる機能です。実際に自分の画像を使って作ってみたら、かなり自然簡単に高品質なダンス動画が作れて便利でしたね！元の画像と作成した動画を添付するので見比べてみてください。

Pollo AIの新機能 Pollo Mimic を試してみましたー！用意したメイドギャル画像1枚と参考動画だけで動きを再現できる機能です。実際に自分の画像を使って作ってみたら、かなり自然簡単に高品質なダンス動画が作れて便利でしたね！元の画像と作成した動画を添付するので見比べてみてください。

聖星あい＠AI研究家

87,289 görüntüleme • 6 ay önce

先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在くん)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。私は思いました。「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。【今までの目標ビンゴ】・手打ちでマスの内容を入力・マスの内容は文字のみで無機質・達成時の変更は手修正・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】・AIによる自動生成で時間短縮・マスの内容を絵や画像にできる・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる・デザインも自分の思うがままこれにより：誰でも簡単に、タイムリーに目標管理可能で、壁紙にしてもおしゃれな、「ビジョンボードビンゴ」が完成します。これを私はMY VISION BINGOと名付けました。これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む：「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。私の目標は以下です。・英語をネイティブレベルで話せるようになる・情報工学の勉強を週2時間確保する・42.195km走り切る・南米3カ国に旅行に行く・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる・noteのフォロワーを1,000人に到達させる・年間50冊の本を読む・アプリを12個完成させるビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む：「MY VISION BINGOを画像化してください。壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。さあ、ついに2026年が始まりました。今年の抱負を考えた方も多いと思います。ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。目標はいつも手のひらの上に。楽しく達成しちゃいましょう。皆さんの目標管理に役立ちますように。

先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在くん)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。私は思いました。「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。【今までの目標ビンゴ】・手打ちでマスの内容を入力・マスの内容は文字のみで無機質・達成時の変更は手修正・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】・AIによる自動生成で時間短縮・マスの内容を絵や画像にできる・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる・デザインも自分の思うがままこれにより：誰でも簡単に、タイムリーに目標管理可能で、壁紙にしてもおしゃれな、「ビジョンボードビンゴ」が完成します。これを私はMY VISION BINGOと名付けました。これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む：「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。私の目標は以下です。・英語をネイティブレベルで話せるようになる・情報工学の勉強を週2時間確保する・42.195km走り切る・南米3カ国に旅行に行く・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる・noteのフォロワーを1,000人に到達させる・年間50冊の本を読む・アプリを12個完成させるビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む：「MY VISION BINGOを画像化してください。壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。さあ、ついに2026年が始まりました。今年の抱負を考えた方も多いと思います。ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。目標はいつも手のひらの上に。楽しく達成しちゃいましょう。皆さんの目標管理に役立ちますように。

BenBen｜時間狂人

101,979 görüntüleme • 8 ay önce

これはヤバい AI動画の作り方が完全に変わった GPT-6でプロンプトを作るそれをMiniMax H3に投げるだけ 15秒のファッションMVまで一気に作れる動画を見ると完成度の意味がわかる再現方法は👇 まずGPT-6に作りたい映像を伝える今回はファッション系のMV 人物を中心に置いて衣装が次々と切り替わる構成にする重要なのは動画を直接作らせないこと先にGPT-6でプロンプトを設計する映像の構図人物の動き衣装の変化カメラワーク背景テンポ全体の世界観これらを文章にまとめてもらうそのプロンプトをMiniMax H3に投入するとH3側が映像として生成する今回の動画では同じ人物を軸にしながら衣装だけが自然に切り替わっていく単なる画像の切り替えではない人物の動きと衣装変化がつながっているだからファッションMVとして見せられる 16:9の横動画で約15秒のルックブックまで作れるこれを人間が作るなら企画を考えてモデルを用意して衣装を何着も準備して撮影してカットをつないでトランジションを作る必要があるでもAIなら「プロンプト設計→生成」まで一気に短縮できる一番重要なのはここ動画AIだけ触るより GPT-6を“演出家”として先に使う方が強い何を映すかをGPT-6で詰めてどう動かすかをH3に任せるこの役割分担で完成度が一段上がる商品PV アパレル広告 SNS用MV ブランドのルックブックにも使えるこれからは動画編集スキルだけじゃない AIに映像を設計させる力で差がつく

これはヤバい AI動画の作り方が完全に変わった GPT-6でプロンプトを作るそれをMiniMax H3に投げるだけ 15秒のファッションMVまで一気に作れる動画を見ると完成度の意味がわかる再現方法は👇 まずGPT-6に作りたい映像を伝える今回はファッション系のMV 人物を中心に置いて衣装が次々と切り替わる構成にする重要なのは動画を直接作らせないこと先にGPT-6でプロンプトを設計する映像の構図人物の動き衣装の変化カメラワーク背景テンポ全体の世界観これらを文章にまとめてもらうそのプロンプトをMiniMax H3に投入するとH3側が映像として生成する今回の動画では同じ人物を軸にしながら衣装だけが自然に切り替わっていく単なる画像の切り替えではない人物の動きと衣装変化がつながっているだからファッションMVとして見せられる 16:9の横動画で約15秒のルックブックまで作れるこれを人間が作るなら企画を考えてモデルを用意して衣装を何着も準備して撮影してカットをつないでトランジションを作る必要があるでもAIなら「プロンプト設計→生成」まで一気に短縮できる一番重要なのはここ動画AIだけ触るより GPT-6を“演出家”として先に使う方が強い何を映すかをGPT-6で詰めてどう動かすかをH3に任せるこの役割分担で完成度が一段上がる商品PV アパレル広告 SNS用MV ブランドのルックブックにも使えるこれからは動画編集スキルだけじゃない AIに映像を設計させる力で差がつく

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

87,478 görüntüleme • 19 gün önce

AIにほぼ丸投げしたショートアニメ【実験】────────────── 画像：Midjourney, Higgsfield Cinema Studio 動画：Vidu Q3 ────────────── ▼制作フロー ①MidJourneyで一枚画像を生成 ↓ ②Higgsfield Cinema Studioの What's nextで9個の画像を生成 ↓ ③Full grid as 1 imageで1枚の画像として保存 ↓ ④Vidu Q3で生成！ ────────────── 💡コメント 9枚の画像を1枚として渡すことで、テンポよく絵が変わる動画が生成できました。あと、Viduさんならではの表情が生き生きとしている点もしっかりモデルに反映されていて素晴らしい！

AIにほぼ丸投げしたショートアニメ【実験】────────────── 画像：Midjourney, Higgsfield Cinema Studio 動画：Vidu Q3 ────────────── ▼制作フロー ①MidJourneyで一枚画像を生成 ↓ ②Higgsfield Cinema Studioの What's nextで9個の画像を生成 ↓ ③Full grid as 1 imageで1枚の画像として保存 ↓ ④Vidu Q3で生成！ ────────────── 💡コメント 9枚の画像を1枚として渡すことで、テンポよく絵が変わる動画が生成できました。あと、Viduさんならではの表情が生き生きとしている点もしっかりモデルに反映されていて素晴らしい！

アユネオ

31,399 görüntüleme • 8 ay önce

ローカルのMiniMax H3のR2Vで、8秒間の1080p級（アップスケール）の動画を8分弱で生成する方法を詰めてみました。 RTX 5090で8秒・1920×1056の動画を480p生成160秒＋アップスケール310秒の合計7分50秒でできました。 ByteDanceのアップスケーラもかなり良いのですが、階調がおかしくなったり、変なトランジションが入ることがあります。今回のlatent Upscalerによるものは元々の動画生成の際のlatentの段階で拡大しているので、仕組みが違うようです。元のワークフローだと、拡大後のrefineが生成と同じ25stepsで回るようだったので、そこだけR2V用の蒸留LoRA（minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16）に変えました。4stepsと8stepsで試しましたが、秒数の違い（250秒くらい違う）の割に差が自分にはわかりませんでした。蒸留LoRA 4stepsは「一から絵を描かせるのはキツいけど、細部を修正するくらいなら全然できる」という感じです。もうひとつ大切なのは、アップスケールの時のconditioningを生成時と同じものに付け直すのが効いたという点です。標準だと480p用の条件を引き伸ばして使うそうで劣化しているらしいです（Claude Codeが言うには）。そこで同じ参照を目標解像度で付け直すと、ちゃんとリファレンスどおりになります。例えば、今回の動画ですと、眉毛のところの描写がキャラクターのリファレンス通りになっています。1枚目の比較画像で分かると思います。ちなみにSeedance 2.5のオムニリファレンスだと、8秒間の動画をリファレンス8枚付きで生成しようとすると936クレジットでした。スタンダードプラン5,200円で5,775クレジットなので、1本あたり約843円という計算になります。ローカルのH3はさすがにSeedance 2.5と同レベルとは言えませんし、Seedanceが絶対に必要な場面は存在していますが、とはいえ高解像度のものがローカルで手軽に出せるのはいいですね。

ローカルのMiniMax H3のR2Vで、8秒間の1080p級（アップスケール）の動画を8分弱で生成する方法を詰めてみました。 RTX 5090で8秒・1920×1056の動画を480p生成160秒＋アップスケール310秒の合計7分50秒でできました。 ByteDanceのアップスケーラもかなり良いのですが、階調がおかしくなったり、変なトランジションが入ることがあります。今回のlatent Upscalerによるものは元々の動画生成の際のlatentの段階で拡大しているので、仕組みが違うようです。元のワークフローだと、拡大後のrefineが生成と同じ25stepsで回るようだったので、そこだけR2V用の蒸留LoRA（minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16）に変えました。4stepsと8stepsで試しましたが、秒数の違い（250秒くらい違う）の割に差が自分にはわかりませんでした。蒸留LoRA 4stepsは「一から絵を描かせるのはキツいけど、細部を修正するくらいなら全然できる」という感じです。もうひとつ大切なのは、アップスケールの時のconditioningを生成時と同じものに付け直すのが効いたという点です。標準だと480p用の条件を引き伸ばして使うそうで劣化しているらしいです（Claude Codeが言うには）。そこで同じ参照を目標解像度で付け直すと、ちゃんとリファレンスどおりになります。例えば、今回の動画ですと、眉毛のところの描写がキャラクターのリファレンス通りになっています。1枚目の比較画像で分かると思います。ちなみにSeedance 2.5のオムニリファレンスだと、8秒間の動画をリファレンス8枚付きで生成しようとすると936クレジットでした。スタンダードプラン5,200円で5,775クレジットなので、1本あたり約843円という計算になります。ローカルのH3はさすがにSeedance 2.5と同レベルとは言えませんし、Seedanceが絶対に必要な場面は存在していますが、とはいえ高解像度のものがローカルで手軽に出せるのはいいですね。

鈴木憂一 | Highdrama

12,169 görüntüleme • 1 ay önce

Claude Codeを使った AI漫画×歴史ジャンルの動画の作り方を超具体的に解説してみた。以下、 AIで歴史ジャンルの動画を作る手順です ①ChatGPTで台本作成 ↓ ②Claude Codeで画像生成用のプロンプトを生成 ↓ ③NanoBananaでイラストを生成 ↓ ④Klingでイラストを動画素材にする ↓ ⑤ElevenLabsで音声を生成あとは好きな編集ソフトで素材を組み合わせれば漫画×歴史ジャンルの動画が完成します。初心者は画像生成に苦戦しがちだけど Claude Codeを使えばイラスト生成はコピペだけでOK 動画の作り方を詳しく知りたい人はプロフのリンクを追加して「歴史漫画」と送ればこの動画の作り方をまとめたnoteを渡します🐨

Claude Codeを使った AI漫画×歴史ジャンルの動画の作り方を超具体的に解説してみた。以下、 AIで歴史ジャンルの動画を作る手順です ①ChatGPTで台本作成 ↓ ②Claude Codeで画像生成用のプロンプトを生成 ↓ ③NanoBananaでイラストを生成 ↓ ④Klingでイラストを動画素材にする ↓ ⑤ElevenLabsで音声を生成あとは好きな編集ソフトで素材を組み合わせれば漫画×歴史ジャンルの動画が完成します。初心者は画像生成に苦戦しがちだけど Claude Codeを使えばイラスト生成はコピペだけでOK 動画の作り方を詳しく知りたい人はプロフのリンクを追加して「歴史漫画」と送ればこの動画の作り方をまとめたnoteを渡します🐨

コアラ | YouTubeで1.5億円🐨

135,392 görüntüleme • 6 ay önce

おはようございます。よかったらこの動画のプロンプトフレーズを予想してコメントしてみてください。正解は夕刻に投稿します。画像の生成技術が上がって来たので、動画で出題することにしました。 #意味のない画像を貼って朝の挨拶

おはようございます。よかったらこの動画のプロンプトフレーズを予想してコメントしてみてください。正解は夕刻に投稿します。画像の生成技術が上がって来たので、動画で出題することにしました。 #意味のない画像を貼って朝の挨拶

柳家三之助

10,441 görüntüleme • 6 ay önce

一時は酷い目(?)に遭いましたが、「AIで3Dモデル作成 + リギング + 表情づくり」、10日間でここまでできるようになりました！利用モデルは、 tripo(Meshyでもおそらく可) + Astra + Blender + GPT Images 2.5 です。特に難しかった表情差分の実装がGPT-Image2.5を使ったらできちゃったのでやり方シェアです。割といい感じなのでは？ ※3Dモデルそのものの作り方はnanoさん ( Nano(ナノ) )のこちらのポストを参考にさせていただきました。アドバイスいただきありがとうございました！ ↓ 今回はGPT-Image2.5で作った顔の頂点・エッジ（点と線）を表示した画像を参照に加えるというやり方を試しています。これでAstraの作業精度がかなりアップしました。ポイントは「表情の参考画像を作る」と「元の3Dモデルを変形させる」を、別々の工程として組むことです。 ① 元モデルを撮影 .blendファイルをAstraに渡し、無表情の顔を正面・真横から撮影してもらう。頂点・エッジの表示あり／なし、計4枚を用意。 ② 表情の参考画像を生成【添付2】撮影した画像から、GPT-Image2.5で笑顔の正面・横顔を生成。（なのでこの画像は、GPT-Iage2.5が描いた参考画像で、Blenderのメッシュではない） ③ 元モデルへ反映参考画像をもとに、Astraに口角・頬・まぶたなどを調整させ、シェイプキーを作成。シェイプキーは、笑顔や瞬きなどの形を保存し、混ぜ合わせる仕組みです。（Maya / UnityではBlend Shapeと呼ばれるもの）画像の点をそのままコピーするのではなく、元モデルの頂点を調整。元の顔立ちや構造を保ち、歯・舌との位置関係も確認するよう指示。 ④ 途中の形も確認【添付3】値1.0の表情だけでなく、0.5などの途中の形や横顔も確認して修正。元データを残し、別名で保存。 ⑤ 表情の種類を増やす【添付4】同じ工程で、母音の口形・瞬き・感情表現の候補へ広げる。 #Blender #3DCG #BlendShape #生成AI #アバター制作

一時は酷い目(?)に遭いましたが、「AIで3Dモデル作成 + リギング + 表情づくり」、10日間でここまでできるようになりました！利用モデルは、 tripo(Meshyでもおそらく可) + Astra + Blender + GPT Images 2.5 です。特に難しかった表情差分の実装がGPT-Image2.5を使ったらできちゃったのでやり方シェアです。割といい感じなのでは？ ※3Dモデルそのものの作り方はnanoさん ( Nano(ナノ) )のこちらのポストを参考にさせていただきました。アドバイスいただきありがとうございました！ ↓ 今回はGPT-Image2.5で作った顔の頂点・エッジ（点と線）を表示した画像を参照に加えるというやり方を試しています。これでAstraの作業精度がかなりアップしました。ポイントは「表情の参考画像を作る」と「元の3Dモデルを変形させる」を、別々の工程として組むことです。 ① 元モデルを撮影 .blendファイルをAstraに渡し、無表情の顔を正面・真横から撮影してもらう。頂点・エッジの表示あり／なし、計4枚を用意。 ② 表情の参考画像を生成【添付2】撮影した画像から、GPT-Image2.5で笑顔の正面・横顔を生成。（なのでこの画像は、GPT-Iage2.5が描いた参考画像で、Blenderのメッシュではない） ③ 元モデルへ反映参考画像をもとに、Astraに口角・頬・まぶたなどを調整させ、シェイプキーを作成。シェイプキーは、笑顔や瞬きなどの形を保存し、混ぜ合わせる仕組みです。（Maya / UnityではBlend Shapeと呼ばれるもの）画像の点をそのままコピーするのではなく、元モデルの頂点を調整。元の顔立ちや構造を保ち、歯・舌との位置関係も確認するよう指示。 ④ 途中の形も確認【添付3】値1.0の表情だけでなく、0.5などの途中の形や横顔も確認して修正。元データを残し、別名で保存。 ⑤ 表情の種類を増やす【添付4】同じ工程で、母音の口形・瞬き・感情表現の候補へ広げる。 #Blender #3DCG #BlendShape #生成AI #アバター制作

Akiyama | AI×エンタメ会社経営

145,967 görüntüleme • 11 gün önce

みんなに使ってもらいたいのでプロンプトを教えておくねこれはうちの事務所の蒼月みんちゃんの立ち絵を See-throughでパーツ分けしたものを利用しました出来上がったpsdファイルをChatGPTに渡して以下のプロンプトを作成してもらって、出来上がったものとpsdファイルをCodexやFableに渡して、出来上がったものを確認しながら気になる所は修正しつつ進めてくださいｰｰｰ以下プロンプトｰｰｰこちらのパーツ分けされたpsdを使ってこちらのリポジトリにあるツールを使って2Dモデリングを行いたいです Codexにモデリングをしてもらう手順をまとめてプロンプトを作成してください画像生成スキルを使ってAngleXYZの組み合わせ、BodyXYZの組み合わせの参照画像を作成し、それを元にしてできるだけ可動域が大きくなるようにまた、足りない素材に関しては画像生成スキルを使って新たに画像を作成して使用する事も考慮してください最終的には物理演算も含めて品質の高いLive2Dモデルのような動作を完成形とします

みんなに使ってもらいたいのでプロンプトを教えておくねこれはうちの事務所の蒼月みんちゃんの立ち絵を See-throughでパーツ分けしたものを利用しました出来上がったpsdファイルをChatGPTに渡して以下のプロンプトを作成してもらって、出来上がったものとpsdファイルをCodexやFableに渡して、出来上がったものを確認しながら気になる所は修正しつつ進めてくださいｰｰｰ以下プロンプトｰｰｰこちらのパーツ分けされたpsdを使ってこちらのリポジトリにあるツールを使って2Dモデリングを行いたいです Codexにモデリングをしてもらう手順をまとめてプロンプトを作成してください画像生成スキルを使ってAngleXYZの組み合わせ、BodyXYZの組み合わせの参照画像を作成し、それを元にしてできるだけ可動域が大きくなるようにまた、足りない素材に関しては画像生成スキルを使って新たに画像を作成して使用する事も考慮してください最終的には物理演算も含めて品質の高いLive2Dモデルのような動作を完成形とします

絵愛さやか🐸AIArtist

94,684 görüntüleme • 15 gün önce

2026年は漫画toアニメに注力したいと思います！これは🍌to Sora2 Higgsfield AI 🧩 なぜか 1. 動画生成のボトルネックが次々外れる 2.受注型は長期では減少 3. 自IPで戦うしかない 4. 漫画は絵コンテとして優秀(テンポのチェックとかもできる) 5.漫画単体でIPになる 6. 漫画をたくさん作ってそのなかの優秀なやつをアニメ化 7. そもそも漫画にするの楽しいからです！この動画は画像からのセリフはなかなか従ってくれなさったのでプロンプトで指示しないといけないとか色々ありますがこの辺ワークフローにしてきたいなと！

2026年は漫画toアニメに注力したいと思います！これは🍌to Sora2 Higgsfield AI 🧩 なぜか 1. 動画生成のボトルネックが次々外れる 2.受注型は長期では減少 3. 自IPで戦うしかない 4. 漫画は絵コンテとして優秀(テンポのチェックとかもできる) 5.漫画単体でIPになる 6. 漫画をたくさん作ってそのなかの優秀なやつをアニメ化 7. そもそも漫画にするの楽しいからです！この動画は画像からのセリフはなかなか従ってくれなさったのでプロンプトで指示しないといけないとか色々ありますがこの辺ワークフローにしてきたいなと！

yachimat - AI Short Anime

12,814 görüntüleme • 8 ay önce

💡 動画生成AIは余白で動きを決める 🎥 左右の動画を見比べてみましょう。右のこぢんまりとした動きに対して、左のキャラは身体全体を使った動きをしてます。実はこの二つの動画「同一プロンプト・同一素材」で生成してます。なら違いは何か？左の素材画像に対して余白を追加しているのです。余白の分だけ、キャラクターの動く余地が生まれます。同じプロンプトなのに、より大きい動きが可能になります。逆に動きが大きい場合は、対象キャラクターをフレームギリギリまで近づけることで動きを抑制できます。もちろんプロンプトでも動きを調整できます。しかし、動きのポテンシャルは余白の有無で決まっているように感じるのです。以下は優先度の仮説です 1. 動かすだけの余白があるか（フレームとキャラクターの比率=提供画像） 2. その中でどれだけ動かすか（プロンプト）個人的にはかなり本質的な発見です。最終的なショットと生成に相応しいショットが異なることを示すからです。このギャップを認識していないと、動画生成AIから十分な性能を引き出せないことになります。あくまでも生成用にショットサイズを調整して出力、その結果を後でトリミング＆アップスケールで編集に回す、という工夫が必要かもしれません。生成AIは実写やアニメと異なり、アクター/モデルとフレームの関係が逆転しています。フレームが先で、その中で初めて演技もキャラクターも生成されるのです。この違いを認識することが重要なのではないかと思いました。

💡 動画生成AIは余白で動きを決める 🎥 左右の動画を見比べてみましょう。右のこぢんまりとした動きに対して、左のキャラは身体全体を使った動きをしてます。実はこの二つの動画「同一プロンプト・同一素材」で生成してます。なら違いは何か？左の素材画像に対して余白を追加しているのです。余白の分だけ、キャラクターの動く余地が生まれます。同じプロンプトなのに、より大きい動きが可能になります。逆に動きが大きい場合は、対象キャラクターをフレームギリギリまで近づけることで動きを抑制できます。もちろんプロンプトでも動きを調整できます。しかし、動きのポテンシャルは余白の有無で決まっているように感じるのです。以下は優先度の仮説です 1. 動かすだけの余白があるか（フレームとキャラクターの比率=提供画像） 2. その中でどれだけ動かすか（プロンプト）個人的にはかなり本質的な発見です。最終的なショットと生成に相応しいショットが異なることを示すからです。このギャップを認識していないと、動画生成AIから十分な性能を引き出せないことになります。あくまでも生成用にショットサイズを調整して出力、その結果を後でトリミング＆アップスケールで編集に回す、という工夫が必要かもしれません。生成AIは実写やアニメと異なり、アクター/モデルとフレームの関係が逆転しています。フレームが先で、その中で初めて演技もキャラクターも生成されるのです。この違いを認識することが重要なのではないかと思いました。

NOBU

173,005 görüntüleme • 2 yıl önce

【Kling1.6(Kling AI )】リファレンス機能追加！１～４枚の画像を参照してテキスト指示から動画が生成できるようになりました。 PikaやViduでも実装されていてお馴染みの機能となってきましたが、Klingの性能はやっぱりすごいです。キャラクターや服装、場所やオブジェクトなど参照した画像をプロンプト指示で自由自在に動かすことができます。この動画はリアル系人物とアニメ系イラストを参照して生成しました。プロンプトは、「日本人女性と青髪のアニメキャラクターが抱き合う」と記載しています。ガチャ無し１回生成でこのクオリティーなので工夫すればもっと色々できると思います。参考までに同様の参照画像とプロンプトでViduやPikaでも試しましたので、気になる方はリプ欄で結果をご覧ください。 ※基本的にCPPで情報が早いですがおそらく数日後にはリリースされます。 #KlingAI #動画生成AI #AI動画

【Kling1.6(Kling AI )】リファレンス機能追加！１～４枚の画像を参照してテキスト指示から動画が生成できるようになりました。 PikaやViduでも実装されていてお馴染みの機能となってきましたが、Klingの性能はやっぱりすごいです。キャラクターや服装、場所やオブジェクトなど参照した画像をプロンプト指示で自由自在に動かすことができます。この動画はリアル系人物とアニメ系イラストを参照して生成しました。プロンプトは、「日本人女性と青髪のアニメキャラクターが抱き合う」と記載しています。ガチャ無し１回生成でこのクオリティーなので工夫すればもっと色々できると思います。参考までに同様の参照画像とプロンプトでViduやPikaでも試しましたので、気になる方はリプ欄で結果をご覧ください。 ※基本的にCPPで情報が早いですがおそらく数日後にはリリースされます。 #KlingAI #動画生成AI #AI動画

SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

103,931 görüntüleme • 1 yıl önce

Grokさんの画像参照性能が上がってます💡 オリキャラのアニメ作品も結構イケるかもです｡画像参照のしかた👇 1⃣画像をアップロードする 2⃣プロンプト欄で@を入力すると画像選択になるのでImage1とかを選ぶ 3⃣｢キャラキターはImageに忠実にする｣と指示する 1枚ではなく最低で2枚参照したほうが安定すると思います｡

Grokさんの画像参照性能が上がってます💡 オリキャラのアニメ作品も結構イケるかもです｡画像参照のしかた👇 1⃣画像をアップロードする 2⃣プロンプト欄で@を入力すると画像選択になるのでImage1とかを選ぶ 3⃣｢キャラキターはImageに忠実にする｣と指示する 1枚ではなく最低で2枚参照したほうが安定すると思います｡

ダルトワ★TV

17,815 görüntüleme • 6 ay önce