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SoraをNano Banana/Seedreamの代わりに使う実験。 スタートフレーム素材を参考に可能な限りあらゆるアングルとショットサイズで撮影させる。後で分解して別の動画の素材にする。 メリットは顔以外のパーツに対するクローズアップが自然な点。動画中で一貫性が保たれるから、その位置も自然になる。

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NOBU

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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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