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Claudeに指示して、CMふうの17秒動画を1本つくりました。人物・声・BGMは生成AI、編集はAfter Effects。私がやったのは、チャットでの指示と確認だけです。 ※架空の大学のサンプルです（人物もAI生成）この動画の作り方を、手順とプロンプトつきでシェアします🧵

中村拓哉｜SENTIC

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PR【こりゃすごい Topview Agent v2】 Topview（TOPVIEW（トップビュー）日本公式）のAgent v2に引用の動画を渡して、簡単な指示で続きのシーンを作るようお願いしてみたら、声・BGM・キャラクターの一貫性をそのまま引き継いで、自然なシーンを生成してくれた…これはちょっとびっくりしましたね。 Agent v2は1つの画面で続きのシーンを生成・編集できるのがかなり便利（1カットの生成は15秒までです）リプに繋げてみたフル動画を貼るので、ぜひ見てみてください。 #TopviewAI #Seedance2

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ICO

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【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

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非クリエイターこそ、Claude Codeに動画生成のプロンプトを書いてもらいましょう😃 げんざい最強の動画生成AIといっても過言ではない「Seedance 2.5」。長尺の動画を作れる一方で、プロンプトも長くなりがちです。しかも、Seedance 2.0とはプロンプトの書き方が異なる部分もあるので、自分で毎回最適なプロンプトを作るのは結構大変。テンプレートを用意してコピペする方法もありますが、それでも毎回調整するのは面倒です。そこで便利なのが、Claude Codeの「Skill」。まず、以下のSeedance 2.5のプロンプトガイドをClaude Codeの入力欄に貼ります。・・・いずれもDreaminaやByteDanceが公開している資料なので、Seedance 2.5のプロンプト作成に使う情報としてかなり有用です。そしてClaude Codeに、「これらのURLの内容を読み込み、Skillにして。Seedance 2.5のプロンプト生成を依頼する時は、毎回このSkillを使って」と指示。以後は動画の内容を伝えるだけで、ガイドに沿ったSeedance 2.5用のプロンプトを自動生成してもらえるようになります。いまは動画クリエイターだけでなく、・企業の広告宣伝担当者・企業のPR・広報担当者・広告代理店などでも、AIで動画を作る人が増えています。すべてを自分の頭と手で担当したら、負担は増える一方。 AIに任せられる部分は、Claude Codeのようなツールにどんどん任せましょう❗️ ※Codexでも同じようなことは可能ですそして、人間にしかできない仕事に集中する。これからのAI活用では、こういう考え方がますます重要になりそうです😃 添付の動画はClaude Codeにプロンプトを書いてもらい、t2vで生成したものです。 Claude Codeに依頼した時のプロンプトはこちら↓ ※Seedance 2.5のプロンプトはリプ欄で紹介 ------------------------------- Seedance 2.5で、15秒の夏らしい清涼飲料水のCMを作りたい。清涼飲料水の名称は「AOI WATER（アオイ・ウォーター）」アスペクト比は16:9。 CMに登場するのは架空の日本人若手女優。さわやかで好感度抜群な若手女優、という設定。飲めば夏に負けない、フレッシュな美味しさを表現できる、見た人が元気になるような動きのあるCMのプロンプトを書いて。

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💡 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。

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