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映画のため都市を丸ごと建てた超スケールそれを誇示しない、静かな喜劇としての構成映像の隅々まで美しい、破格の完成度

KIYASU/キヤス『映画探検ログ』

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Anya Rossi• Live Now

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無料のFlova AIで遊んで見た💖=================== 曲 : suno 画像生成AI : Midjoruney 動画生成AI : SeaGen(無料) 動画編集 : Clipchamp(無料) 構成:Flova AI(無料) =================== Flova AIは、Midjoruneyと構成がすごい。サンプルもすごくよくて作り方が分かるのがいい💖面倒になったら、2個くらい画像アップしてあとは全部任せて完成させてくれと指示すると、作ってくれたりくれなかったりでした🤣問題は2000コスト使いきったら面倒なこと。構成が優秀だったので、動画用の画像を20個アップしてそれの構成と動画用指示プロンプトを作ってもらったら、動画は無料のSeaGenで生成してみました💖Flova AIが全自動と定額使い放題とかなるとやばい存在になりそうと思ったすばらしいサイトでした🎉SeaGenは、Nano Banana 2を選んで、映画のシーン風1080P・12秒動画で生成してください。で作成しました。これは音無しだけど使い放題でなかなかお気に入りです🎉

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Codexにタイムライン付きの歌詞とキャラクタと背景画像1枚、mp3ファイルを渡して、自動で歌詞のタイムラインに合わせてカット割りと生成動画時間の設定、mp3の分割、シーン毎の動画作成用のPrompt、必要となる追加の画像のGPT-Image2での作成、それらのアセットを丸っとCapCutのエージェントに渡して1回の指示で3分のMV動画を生成してくれるskillを作成しました。イマイチなところは結構あるけれど、見られない程酷いわけではないかな。作られたものに対してシーン毎にPrompt通りに生成されたかをフィードバックして、それらをノウハウとして溜めるところまでを一連のWorkFlowとするところまでワンセットにしてみたので、上手く育つといいなぁ。実際にはCapCutでの生成エラーも結構あったので、1回での生成ではなく、失敗したものを再度個別に実行する必要がありました😌 #capcut生成ai CapCut.Japan

Codexにタイムライン付きの歌詞とキャラクタと背景画像1枚、mp3ファイルを渡して、自動で歌詞のタイムラインに合わせてカット割りと生成動画時間の設定、mp3の分割、シーン毎の動画作成用のPrompt、必要となる追加の画像のGPT-Image2での作成、それらのアセットを丸っとCapCutのエージェントに渡して1回の指示で3分のMV動画を生成してくれるskillを作成しました。イマイチなところは結構あるけれど、見られない程酷いわけではないかな。作られたものに対してシーン毎にPrompt通りに生成されたかをフィードバックして、それらをノウハウとして溜めるところまでを一連のWorkFlowとするところまでワンセットにしてみたので、上手く育つといいなぁ。実際にはCapCutでの生成エラーも結構あったので、1回での生成ではなく、失敗したものを再度個別に実行する必要がありました😌 #capcut生成ai CapCut.Japan

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突然ですが。世の中にはいい映画はたくさんある。しかし、ｻｲﾚﾝﾄを含めてこの作品以上に完成度の高い映画はおそらくないと思う。『あなたでしたの…』『見えるの…』ﾁｬｰﾙｽﾞﾁｬﾌﾟﾘﾝ『街の灯』

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ゴダール「この映画（パラジャーノフ『ざくろの色』⇩）は私自身にも多くの信仰を与えてくれた。というのも、あの映画は、『パッション』の技術面での私のアイディアに確信を与えてくれたからだ。私はこの映画のすべての台詞を映像からある程度ずらしてしまうということに関しては、いくらかためらっていた。それにまた、うまくいかないところがみつかったいくつかのシーンでは、音をつかってなにかをしなければならないだろうということもわかっていた。そして、人々はいずれにしても、耳でしゃべったり、口で見たり、それにまた、フランス語で言われるように、〈目で食べたり〉(ふつうは「食い入るように見つめる」の意味で使われる)することができるはずだと考えたりしていた。『ざくろの色』は私に、映画全体をそうしたやり方でつくることができるという信仰を与えてくれたのだ」（1982年カンヌ国際映画祭における記者会見での発言から、翻訳：奥村昭夫）

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「クリエイティブで向かうべき道を切り開く」この言葉をスローガンに、私たちは様々な形で新しい価値と現象をクライアントと共創したいと考えています。今回のブランドムービーでは、その想いを映像作品として表現しました。まだ見たことのない景色を目指して、これからもクリエイティブを通じて事業の成果に貢献します。 LIGHT THE WAY Inc.

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KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

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