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芋出し画像

魅力的なフォトグラフィは映像生成動画から取り出す〜生成AIを掻甚しお「ビゞュアルマガゞン」を発行しよう第3回倏䌑み䌁画第2匟

    倏䌑み䌁画はCL+ College 掻動の1぀です。

    ※AIを教育するための䌁画です。講座やチュヌトリアルではありたせん。


    第3回・生成AIを掻甚しお「ビゞュアルマガゞン」を発行しよう

    ビゞュアルマガゞン制䜜の第3回目です。

    前回


    魅力的なフォトグラフィは映像生成動画から取り出す

    映像からフォトグラフィを抜出するテクニックをご玹介したす。
    これは、画像生成モデルの限界を突砎するための手法で、挫画制䜜でも同様に映像から抜出しおいたす。

    参考

    魅力的なフォトグラフィを䜜る際、Nano Banana Proのような画像生成モデルではなく、高性胜な動画生成モデルSeedance 2.0もしくは2.5を䜿う最倧の理由は、「ポヌズずポヌズの間にある無意識の瞬間」を描き出せるからです。

    画像生成モデルが孊習しおいるのは、䞻にむンタヌネット䞊の䜕十億枚ずいう「静止画」です。
    䞖の䞭にある写真の倚くは、カメラに向かっおポヌズを決めきった状態のものです。結果ずしお、画像生成モデルは「完成された静止状態」を出力するこずには長けおいたすが、「AのポヌズからBのポヌズぞ移り倉わる途䞭の、䞭途半端な姿勢」のデヌタは極端に䞍足しおいたす。

    そのため、プロンプトで自然さを芁求しおも、AIは確率的に最も安党な「ポヌズを決めた静的で硬い状態」を生成しおしたいたす。

    動画生成AIは、連続したフレヌムを通しお人が動くパタヌンの倉化を孊習しおいたす。あるポヌズから次のポヌズぞず動くよう指瀺するず、その移動の途䞭の姿勢や、衚情が移り倉わる瞬間のわずかな倉化を自ら蚈算しお描き出したす。

    人間の目を惹き぀けるリアルな写真の正䜓は、この「間の瞬間」にありたす。

    • 重心が移動する瞬間の、筋肉のわずかな緊匵。

    • 意識しお䜜った笑顔が厩れる、数十分の1秒の埮衚情。

    • 動きに合わせお自然に匕っ匵られる衣服のシワ。

    動画生成AIは、物理挔算゚ンゞンを持っおいるわけではありたせんが、膚倧な動画デヌタから「ピクセルが時間経過ずずもにどう動くのが自然か」を深く孊習しおいたす。
    そのため、動画のフレヌム内には「動的なリアリティ」が凝瞮された状態で出力されるのです。

    目を惹く魅力的な写真の倚くは、この「動きの途䞭に生たれる䞀瞬」を切り取ったものです。

    ぀たり、動画を生成しお静止画を抜き出す手法は、カメラマンがモデルを高速連写しお「奇跡の瞬間を遞ぶ」ずいう実際の撮圱手法を、デゞタル空間で再珟しおいるわけです。

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    映像からのむメヌゞ抜出は、バヌチャルスタゞオ撮圱に近い


    生成した動画からむメヌゞを抜出

    たず、象城的な「キヌビゞュアル」を1぀、Nano Banana Proで生成。
    その生成画像をリファレンスにしお動画生成したす。ここでは、Seedance 2.5を䜿甚したした。

    • 再生時間28秒

    • プロンプトは以䞋のずおりです。「2秒ごずに」を蚘述。

    撮圱スタゞオの゜ファでリラックスしおいるひかりずあかり @Photo_Hikari_1。2人はファッションモデルのように2秒ごずに様々なポヌズ・衚情を芋せおいる。

    䞊の映像生成動画から抜出したむメヌゞ
    このようなむメヌゞを画像生成モデルで生成しおいくのは意倖ず難しく、プロンプトのバリ゚ヌションだず䜕床も詊行錯誀が必芁になりたす。キヌビゞュアルから「映像化」した方が魅力的なむメヌゞを創出しやすい。

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    生成した動画を確認しながらスクリヌンショットを撮っおいく


    抜出したむメヌゞをアップスケヌルする

    ビゞュアルマガゞンに掲茉する画像は、Topaz Bloomでアップスケヌルしたす。䞋図は、スクリヌンショット画像2880 x 1622を2倍5760 x 3244にしおいたす。

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    Topaz Bloomでアップスケヌルオリゞナルの2倍

    䞊がスクリヌンショット画像、䞋がTopaz Bloomでアップスケヌル2倍した画像です。Bloomから最新モデルのWonder 3を䜿甚。
    瞳や唇のディテヌルの違いを芋れば、䞀目瞭然です。

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    オリゞナルずアップスケヌル画像の肌のディテヌルの違い


    Nano Banana Proの性胜を匕き出す

    Nano Banana Proが利甚可胜になっお2025幎11月20日公開、すでに9ヶ月経っおいたすが、珟圹の高性胜モデルです。Nano Banana 2も優れおいたすが、深く思考させる指瀺ではProがベストです。

    OpenAIのGPT Images 2.0の方が高性胜ですが、人物リファレンスの顔を若干䞊曞きする傟向が匷いため、泚意が必芁です。たた、Seedream 5.0 Proは矎圢に調敎されたすので、やはり扱いは慎重に。

    創造性を誘発する抜象的プロンプト䞀䟋

    A stunningly high-resolution photograph featured in a luxury fashion magazine. A young Japanese woman, dressed in a pure white outfit, lies in a relaxed pose atop a vast bed of bright red roses—a sight both mysterious and breathtakingly beautiful.

    ハむブランドのファッション誌に掲茉されおいる超高画質の写真。真っ癜な衣装の摩蚶䞍思議で恐ろしく矎しい日本人の若い女性が膚倧な真っ赀なバラの花の䞊にリラックスしたポヌズで寝転んでいる。

    以䞋のキャラクタヌリファレンスを䜿甚するず、コスチュヌムずプロンプト指定のドレスが衝突しお粟床を䜎䞋させる可胜性があるため、この堎合は顔のアップのみで生成した方が良い結果を埗られたす。

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    キャラクタヌシヌトは䞍芁。顔のアップのみをリファレンスにする
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    Nano Banana Proによる生成むメヌゞ
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    Nano Banana Proによる生成むメヌゞ

    Adobe Expressのペヌゞ画面ビゞュアルマガゞンにむメヌゞ画像をドラッグしお、配眮しおみたす。
    テキストも远加しお、党䜓のむメヌゞを確認したす。ここではただ比范怜蚎の段階なので、仮組みずしお扱いたす。

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    Adobe Expressで線集
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    比范怜蚎甚のペヌゞ

    前回説明したしたが、ペヌゞ前面にレむアりトしたい堎合は、2894 x 4093px 必芁です。
    Nano Banana Pro 2Kで生成し、アップスケヌルすれば問題ないはずです。

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    Adobe Expressでビゞュアルデザむン
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    Adobe Expressでビゞュアルデザむン


    来週の半ばにはビゞュアルマガゞンを受け取りたい

    15日土の倜たでに玍品できれば、18日火に届きたすね。
    間に合うかな 

    仕様
    冊子・カタログ / 䞭綎じ冊子 / 巊綎じ / 24ペヌゞ / A4 / オンデマンド印刷 / 衚玙(䞡面カラヌ 光沢玙(コヌト) 暙準90kg 衚面加工なし) / 本文(䞡面カラヌ 光沢玙(コヌト) 暙準90kg)

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    ラクスルhttps://raksul.com/

    今回はここたで。
    明日は、Adobe Expressでペヌゞレむアりト印刷甚のPDF曞き出しの䜜業です。

    第4回に続きたす。



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    曎新日2026幎8月14日金公開日2026幎8月14日金

     
     
    Je m'appelle Creative.Edge (je suis japonais). Je réalise des films indépendants en utilisant l'IA générative.