AI動画プロンプト完全ガイド
より良い生成結果のためのAI動画プロンプトをマスターしよう。Kling、Runwayなどの動画AIのプロンプト技術を学ぶ。
効果的な動画プロンプトは画像プロンプトとは異なります。動き、継続時間、時間的一貫性には特定の技術が必要です。このガイドでは、主要なAI動画プラットフォームのプロンプト方法を解説します。
動画プロンプトの基礎
画像プロンプトとの主な違い
- 動きの説明: 何がどのように動くか
- 時間的な流れ: 始まりから終わりへの進行
- カメラの動き: 視点がどう変化するか
- 継続時間の認識: クリップの長さに何が収まるか
基本構造
[被写体], [アクション/動き], [カメラの動き], [スタイル], [雰囲気]プラットフォーム別プロンプト
Kling AI
Klingが得意とするもの:
- 明確な動きの説明
- 映画的な用語
- 自然言語
- 継続時間に適した範囲
例:
長い黒髪の女性が夜の東京の賑やかな通りを歩き、濡れた舗装にネオンサインが反射し、スムーズなトラッキングショット、シネマティック、詳細Runway Gen-3
Runwayが優れているもの:
- 芸術的な方向性
- 雰囲気と空気感
- カメラ技術用語
- スタイル参照
例:
夜明けの森に霧が立ち込める雰囲気のあるシーン、木々を通して金色の光が差し込み、ゆっくりとしたドリーフォワード、幻想的、夢のような質感Pika
Pikaが得意とするもの:
- シンプルで明確なプロンプト
- 直接的な動きの説明
- 単一の被写体に焦点
- 短く集中したクリップ
例:
日当たりの良い窓辺で伸びをしてあくびをする猫、柔らかな自然光、優しい動きLuma Dream Machine
Lumaが反応するもの:
- 夢のような芸術的プロンプト
- 滑らかな動きのリクエスト
- 抽象的な概念
- クリエイティブな解釈
例:
鮮やかな色を通して変形する流れるような抽象的な形、滑らかな無限の変化、催眠的な動き動きの言語
被写体の動き
- 歩く、走る、跳ぶ
- 回る、回転する、踊る
- 話す、ジェスチャーする、反応する
- 変形する、変化する、溶ける
カメラの動き
- 左右にパン、上下にティルト
- ドリーイン/アウト、トラッキングショット
- クレーンショット、空撮
- 手持ち、安定化
- スローモーション、タイムラプス
環境の動き
- 風が吹く、雨が降る
- 雲が動く、水が流れる
- 葉が揺れる、火が揺らめく
- 粒子が浮かぶ、煙が立ち上る
高度な技術
時間的進行
時間の経過を説明する:
閉じた花のつぼみから始まり、ゆっくりと開いて鮮やかな花びらを見せ、朝露が太陽光の強まりとともに蒸発する複数要素の動き
複数の動く要素を調整する:
窓を通り過ぎる人々、テーブル間を飲み物を運ぶウェイター、コーヒーカップから立ち上る蒸気、午後の光が変化する、賑やかなカフェのシーン感情的な動き
感情を伝える動き:
長い廊下をゆっくりと歩き去る人物、肩を落とし、足音が響き、憂鬱な雰囲気よくある間違い
アクションが多すぎる
❌ 爆発、カーチェイス、ヘリコプター、複数のキャラクターが戦うアクション戦闘シーン
✅ 道場で組手をする二人の武道家、ダイナミックな戦闘、集中したアクション
矛盾する動き
❌ ズームインしながら左にパンして上にティルトするカメラ
✅ 被写体を追う滑らかなトラッキングショット
不可能なタイミング
❌ キャラクターが部屋を横切り、座り、コーヒーを飲み、窓の外を見る（短いクリップには多すぎる）
✅ キャラクターがコーヒーカップを持って座り、窓の外を物思いにふける様子
Multicが動画プロンプトを効率化する理由
Multicは動画をストーリーテリングに統合します:
ストーリーコンテキスト: シーン文脈が生成に情報を提供。
キャラクターの一貫性: キャラクターは一度説明すれば全体で使用。
シーンテンプレート: 一般的なシーンタイプの開始点。
イテレーションツール: ナラティブ内で洗練。
マルチフォーマット: 同じキャラクターを画像、動画、コミックで使用。
| プロンプトのニーズ | スタンドアロン動画AI | Multic |
|---|---|---|
| プロンプトを書く | 毎回手動 | コンテキスト対応 |
| キャラクター説明 | 常に繰り返し | 一度定義 |
| シーンの連続性 | 手動追跡 | 自動 |
| 結果を使用 | エクスポートが必要 | ストーリーに直接 |
| マルチフォーマット | 別々のツール | 統合 |
推奨
最良の結果を得るには、プラットフォーム固有のプロンプトをマスターしましょう。各AI動画ツールには強みがあります—主要ツールに何が効果的かを学びましょう。
より大きなナラティブに動画を組み込むクリエイターには、Multicの統合アプローチが、ストーリー全体の一貫性を維持しながら繰り返しのプロンプトを減らします。