生成AIで動画を作るには？ テキスト・画像から始めるAI動画生成の実践入門

生成AIによる動画生成技術は、ここ数年で大きく進化しています。
文章から映像を生成するText to Video、1枚の画像から動きのある映像を作るImage to Videoなど、これまで専門的な映像制作環境が必要だった作業を、ブラウザ上から試せるサービスも増えてきました。
一方で、実際にAI動画を作ろうとすると、

• Text to VideoとImage to Videoはどう使い分けるのか
• プロンプトには何を書けばいいのか
• 同じ指示でもモデルによって結果が違うのはなぜか
• 動画の長さ・解像度・生成時間はどう決まるのか
• 生成に失敗しやすい指示にはどのような特徴があるのか
• 実際の制作フローにどう組み込めばよいのか

といった疑問が出てきます。
このオンラインイベントでは、AI動画生成を初めて試す方にも分かるように、現在のAI動画生成の基本的な仕組みと、実際に動画を作るまでの流れを整理します。
単なるサービス紹介ではなく、複数の動画生成モデルを利用する際に共通する考え方や、プロンプト設計、入力画像の準備、生成結果の比較方法など、実際に使う上で役立つポイントを中心に扱います。

当日扱う内容

1. AI動画生成の基本

まず、現在よく利用されているAI動画生成の方式を整理します。

• Text to Video
• Image to Video
• 画像を起点としたアニメーション生成
• プロンプトによるカメラ・動き・雰囲気の指定

それぞれがどのような用途に向いているのかを紹介します。

2. プロンプトの考え方

AI動画では、単に「猫が歩く」「街の映像」と入力するだけでは、意図した結果にならないことがあります。
被写体、動作、背景、カメラ、映像スタイルなど、生成結果に影響する要素をどのように組み立てればよいのかを、具体例を使って説明します。

3. 画像から動画を作るときのポイント

静止画から動画を生成する場合は、元画像の構図や被写体の状態によって結果が大きく変わります。
どのような画像が動画化しやすいのか、動きを指定するときに何を意識するべきなのかを確認します。

4. 複数モデルを比較すると何が違うのか

AI動画生成モデルによって、

• 動きの自然さ
• プロンプトへの追従性
• 人物表現
• アニメ・イラスト表現
• 映像スタイル
• 生成速度

などに違いがあります。
同じようなプロンプトでも結果が変わる理由と、用途に応じてモデルを選ぶ考え方を紹介します。

5. ブラウザ上でのAI動画生成デモ

実際の生成フローを確認するため、AI動画生成サービス「AI Douga」をデモ環境として使用します。
AI Douga

テキスト入力や画像入力から生成設定を行い、動画が完成するまでの流れを画面上で確認します。
サービスそのものの紹介を目的とするのではなく、実際のWebベースAI動画生成サービスを例として、現在のAI動画生成がどのような操作フローになっているのかを確認します。

こんな方におすすめ

• AI動画生成を一度試してみたい方
• 生成AIに興味があるWebエンジニア・クリエイター
• AI動画サービスの仕組みに興味がある方
• Text to Video / Image to Videoの違いを知りたい方
• 動画生成モデルの選び方を知りたい方
• Web上の生成AIサービスを開発・研究している方

プログラミング経験は必須ではありません。
AI動画生成を「使ってみたい」方から、生成AIを利用したWebサービスの開発に興味がある方まで参加できる内容を予定しています。

予定している進行

1. AI動画生成技術の現在地
2. Text to Video / Image to Videoの基本
3. 動画生成プロンプトの組み立て方
4. モデルによる生成結果の違い
5. AI Dougaを使った生成デモ
6. 実際に使う際の注意点
7. 質疑応答