絵コンテアーティスト
シルエットがわかりやすいフレームを1枚読み込み、試したいカメラワークと感情の変化を説明します。
Vidu 画像から動画へ →入力 / 出力バリエーション
リファレンス対応動画AIジェネレーターで制作
リファレンス対応動画AIジェネレーターのワークフローでは、テキストプロンプトだけの場合よりも、Vidu AIに視覚的な方向性を詳しく伝えられます。整った画像から始め、焦点を絞った指示を加えることで、静止画のリファレンスを短く一貫性のあるクリップに変換できます。
Vidu AIを試す ↗リファレンスから動画を作成するソフトウェアが必要なのは？
リファレンスから動画を作成する方法は、開始画像に、維持したいルック、被写体、または構図がすでに含まれている場合に便利です。Vidu AIを使えば、クリエイティブチームはすべてのフレームを手作業で作り直すことなく、ムードボードからモーションコンセプトへ移行できます。プロジェクトが静止画から始まる場合は、専用の Vidu AI 画像から動画 ワークフローと比較してください。言葉から始める場合は、 Vidu AI 動画生成テキストから動画 の方法が通常はよりシンプルです。
| 属性 | リファレンスから動画 | テキストから動画 |
|---|---|---|
| 開始入力 | 画像またはビジュアルリファレンス | 文章によるプロンプト |
| 被写体の一貫性 | 強力な視覚的アンカー | プロンプトに依存 |
| スタイルの指針 | リファレンスを継承 | 言葉で説明 |
| 構図のコントロール | 主要なレイアウトを維持 | 予測しにくい |
| 最適な用途 | コンセプトアートと商品ショット | 白紙からのアイデア出し |
| プロンプト要件 | 動きの指示が役立つ | 詳細なプロンプトが必要 |
| 一般的な修正 | 動きや構図を調整 | プロンプト全体を書き直す |
変化を見る
参照画像から動画へのツールブロック
ワークフローを、管理された引き継ぎとして考えてみましょう。参照画像が視覚的なアイデンティティを担い、プロンプトが動き、タイミング、カメラの意図を担います。Vidu AIは、これらの役割を分けておくことで最も効果を発揮します。
最も優れた結果を得るには、生成AIにすべてを一度に変えさせるのではなく、明確な被写体を1つと、主となる動きを1つ維持することが重要です。
実践的な出発点
クリエイター別の読み込み手順
プロダクトマーケター
中央に配置した商品画像を使い、背景はシンプルにして、ゆっくりとした登場、ターンテーブル、またはディテールへのズームインを指定します。
Vidu AI 動画生成 テキストから動画へ →キャラクターデザイナー
顔や衣服のディテールがはっきり見えるリファレンスを選び、動きの中でもアイデンティティが安定するよう、ジェスチャーを1つ指定します。
画像主導の動画ワークフロー →ソーシャルクリエイター
まず最終的なチャンネル用にトリミングしてから、コントラストの高い画像を読み込み、1つの視覚的な見せ場がある短いループをリクエストします。
プロンプト主導の動画ワークフロー →クリエイティブ教育者
元画像と生成されたクリップを並べて表示し、構図、動作を表す動詞、リファレンスの品質が出力に与える影響を説明します。
リファレンスベースの例 →簡易見積もり
よくあるインポートエラー
リファレンスから動画AIジェネレーターを使うワークフローは、生成が始まる前に失敗することがよくあります。画像が小さすぎる、被写体が切れている、複数の動作が競合して見える、といった原因です。この簡単な見積もりを使ってバッチ処理を計画し、2回目の調整に時間を残しましょう。すべてのテストで変更する変数を1つだけにすると、Vidu AI をより簡単に評価できます。
6枚推定18 MB • 12分短縮 • 3種類のバリエーションを確認
より予測しやすいインポートにするには、被写体が鮮明で、小さな文字を避け、動く輪郭の周囲に余白を残した画像を使います。元画像に大幅なクリーンアップが必要な場合は、まず 画像から動画へのワークフロー から始めてから、より複雑なリファレンスを追加します。
フォーマットの進化
静止画がモーションアンカーに
リファレンス主導の生成は、元画像を使って被写体のアイデンティティとシーン構成を導くことで、単純なアニメーションの域を超えました。
モーションプロンプトがより具体的に
クリエイターは視覚的な説明と、カメラや動作の指示を分けるようになり、曖昧な結果が減少しました。
ショート動画のテストが標準に
現在、チームは1本の長い生成で編集全体を解決しようとするのではなく、簡潔なクリップを複数テストしています。
チャンネルのフレーミングをインポート概要に追加
縦長、正方形、ワイドスクリーンのクロップは生成前に選択するため、リファレンスを最終的な公開フォーマットに合わせられます。
概要
1リファレンスごとに明確な被写体
3開始時に使いやすい動作の動詞
6–8集中してテストする秒数
2×実用的なレビューのための試行回数
バリエーションに関するFAQ
01リファレンス画像から動画を生成するAIジェネレーターとは？
画像やビジュアルリファレンスを使って被写体、スタイル、構図を導き、プロンプトで希望する動きを説明する動画生成ワークフローです。
02リファレンスとして最適な画像は？
被写体が1つに明確で、背景との分離がはっきりしており、シーンを識別できる十分なディテールがある鮮明な画像を使用してください。コラージュや、圧縮率の高いスクリーンショットは避けてください。
03Vidu AIは同じキャラクターや製品を維持できますか？
明確で一貫性のあるリファレンスは、特に短いクリップでの連続性を高められます。指定するアクションがシンプルで、カメラの動きが穏やかなほど、より安定した結果が得られます。
04リファレンス画像をもう一度説明する必要はありますか？
必要に応じて被写体を簡潔に特定しますが、プロンプトの大部分は変化させたい内容、つまり動き、カメラの方向、照明の変化、意図する終わり方に使ってください。