Vidu リファレンスから動画へのプロンプト：フォーミュラ、例、一貫性の修正

AI Overview

Vidu のビデオ生成向け参照画像プロンプトには何を含めるべきですか？

すべての画像に役割を割り当て、1つの可視可能な動作を記述し、カメラの挙動を明示し、シーンとライティングを設定したうえで、変更してはならない要素を明記します。各指示は、完成したクリップで検証可能である必要があります。

Vidu は最大何枚の参照画像を使用できますか？

Vidu の現在の作成ページでは、1～7枚の参照画像に対応していると記載されています。キャラクター、オブジェクト、衣装、環境、またはスタイルに関する明確な制約を追加する画像のみをご使用ください。

Vidu でキャラクターの一貫性を保つにはどうすればよいですか？

明確かつ互換性のあるビューを用い、顔・髪型・服装・シルエット・特徴的な小道具をカバーする短い「アイデンティティ・ロック」を繰り返し指定してください。競合する被写体、曖昧な代名詞、不要なカメラ移動を減らします。

Seedance Agent は複数参照画像を用いたワークフローを管理できますか？

はい。Seedance Agent は簡潔な指示文と参照画像からレビュー可能なショットプランを作成でき、各ショットに制約を紐付けたまま、連続性やモーションの審査で不合格となった出力のみを再実行できます。

Vidu Reference to Video プロンプトが制御すべき要素

各画像を制作資産として扱う

Vidu 参照画像からビデオ生成するためのプロンプト を検索するユーザーは、アップロードした各画像がなぜ必要なのかをモデルに伝えるプロンプトを求めています。Vidu の現行ワークフローでは、キャラクター・オブジェクト・シーンの参照が可能であり、作成ページでは1～7枚の画像対応と記載されています。ただし、7枚の弱い参照画像が、3枚の明確な参照画像より自動的に優れているわけではありません。

プロンプト作成前に、各画像に「キャラクターA」「キャラクターB」「製品」「ロケーション」「衣装」「スタイル」などのプライベートラベルを付与してください。その後、その画像が「厳密な連続性のアンカー」か「緩やかな視覚的影響」かを判断します。正面ポートレートは顔のアイデンティティを固定し、全身ショットはシルエットと衣装を保護し、ロケーション画像は建築構造とライティングを規定します。2枚の画像が互いに矛盾する場合、プロンプトではその衝突を信頼性高く修復できません。

この種のタスクを整理する最も直接的な場所は、参照画像からビデオ生成するワークスペースです。ソースとなる静止画が1枚のみの場合、画像からビデオ生成するワークスペースで、よりシンプルなベースラインから始めて、徐々に制約を追加していくのがおすすめです。

本ガイドのために作成された、参照画像を活用した完成コンセプト。女性、マスタード色のレインコート、右耳だけ黒い白いグレイハウンド、コバルト色のスーツケース、濡れたプラットフォーム、銀色の列車——これらが連続性のアンカーです。

生成前に「成功」を定義する

プロンプト横に5項目の受入チェックリストを作成します。「同一の女性」「犬の模様」「コート」「スーツケースの形状」「沿岸駅」——これらが不変要素です。モーションやフレーミングは変化しても構いませんが、これらのアンカーは絶対に変えてはなりません。これにより、「違和感がある」という漠然とした評価が、「犬の右耳の黒色を復元し、タン色のスーツケースストラップを維持する」といった具体的な修正指示へと変わります。

5つの構成要素からなるプロンプト・フォーミュラ

1. 参照画像の役割と連続性のアンカー

簡潔なキャストリストから始めます。「画像1は女性の顔とボブカット；画像2はマスタード色のレインコート；画像3は右耳だけ黒い白いグレイハウンド；画像4はタン色の縦ストラップ付きコバルト色のスーツケース」。2つの候補となる被写体が映っている場合、曖昧な代名詞は避けます。

2. 開始と終了が明確に読み取れる1つの動作

要求された再生時間内に収まる単一の動作を記述します。「列車が停止し、女性がリードを装着するために膝をつき、ドアが開くと立ち上がる」——これは、到着・乗車・会話・カメラのオービット・出発を1本の短いクリップで一括要求するよりも、はるかに制御しやすい表現です。最後の1秒がランダムな動きに溶け込まないよう、動作の終了ポーズを明記します。

3. カメラ・シーン・ライティング・ロックライン

ショットサイズと1つのカメラ動作を明記します。「目線高さの中～ワイドショット、ゆっくりとズームイン」。最後にロックラインを記述します。「顔のアイデンティティ、犬の模様、コートの色、スーツケースの形状、駅の建築構造、画面方向を保持すること。重複する四肢、置き換えられた小道具、テキスト、ロゴは一切禁止」。

2枚目の完成フレーム。動作とカメラ距離は変化していますが、選択されたキャラクター・動物・衣装・荷物・ロケーションのアンカーはすべて維持されています。

コピー＆ペースト可能な Vidu Reference to Video プロンプト

キャラクター・動物・ロケーション向けプロンプト

「参照画像1を、女性の顔・黒いショートボブ・プロポーションに使用；参照画像2を、マスタード色のレインコート・黒いブーツ・バックパックに使用；参照画像3を、右耳だけ黒いスリムな白いグレイハウンドに使用；参照画像4を、縦向きのタン色ストラップ付きコバルト色ハードシェルスーツケースに使用；参照画像5を、濡れた沿岸部の列車プラットフォームに使用。銀色の列車が右から左へ滑らかに進入する。女性は膝をつき、茶色のリードを犬の首輪に装着し、開き始めたドアの方を見やり、立ち上がる。目線高さの中～ワイドショット、ゆっくりとズームイン、雨上がりの柔らかな朝日、リアルなモーション。すべての指定されたアンカー、女性の両手、犬の解剖学的構造、画面方向を保持。前景に新たな人物を配置せず、テキスト・ロゴを一切表示しない。」

結果が期待通りでない場合は、不要な衣装や背景の画像を削除し、その後でさらに詳細な説明文を追加してください。

製品の幾何学的形状向けプロンプト

「参照画像1を正確な製品として使用：マットなコーラルオレンジ色の断熱ボトル、黒いループ式キャップ、細めのシルバー色のカラーコラール、薄いクリーム色のマルチライン波状バンド。プロポーションは変更しない。参照画像2を湿った玄武岩の滝環境として使用。ハイカーの手がボトルに触れ、その底辺周りで水しぶきが跳ねる様子を描写。低角度のクローズアップカメラ、控えめな前方への移動、シャープな製品描写とソフトにぼかされた滝、冷たい夜明けの霧、暖かいリムライト。すべてのフレームにおいて、キャップの形状、コラールの幅、波状バンドの配置、表面仕上げ、および色を厳密に維持。ラベルテキスト、ロゴ、へこみ、重複したボトル、歪んだ指、色の変化は一切禁止。」

完成した製品ショットでは、幾何学的形状、色、キャップ構造、手の接触状態、および環境の動きを容易に検査できます。

2人の登場人物の相互作用プロンプト

「参照画像1はキャラクターA（木炭色のエプロンを着たシェフ）です。参照画像2はキャラクターB（コバルトブルーのジャケットを着たサイクリスト）です。参照画像3は緑色のタイル張りの小さなオープンキッチンです。キャラクターAがカウンター上をセラミックボウルを滑らせる。キャラクターBが両手でそれを受け止め、微笑む。固定された中距離2人ショット、ボウルからキャラクターBへと優しくフォーカスを移すラックフォーカス。温かみのある窓からの光。両者の顔、ヘアスタイル、服装、相対的な身長、ボウルの模様、カウンターのレイアウト、左右の位置関係をすべて一貫して維持。フェイススワップ、余分な指、衣装の変化、会話テキスト、カメラカットは一切禁止。」

参照システムとワンショットジェネレーターの違いについてさらに多くの例を見るには、Vidu alternatives guide をご覧ください。本ガイドは、ここでのプロンプト設計課題とは別に、アクセスおよび製品選択の問題を明確に分離します。

参照画像の選択とラベリング

類似度の高い画像ではなく、補完的な視点を使用

有用なキャラクターセットには、正面顔画像、3/4ビュー画像、全身の服装画像が含まれます。製品セットには、ヒーローアングル、横方向ビュー、手による接触ビューが有効です。ロケーションの場合、広角画像1枚と、より近接したショットでも残すべきディテール画像1枚を選択してください。

背景の雑多な要素は切り取りますが、スケール判断に必要なディテールは保持します。過度なビューティフィルター、極端な歪み、手の隠蔽、製品の輪郭が読み取れない状態、UI要素（インタフェースクローム）は避けます。保存済みの参照画像には、MAYA_YELLOW_COAT や CORAL_BOTTLE_V1 のような安定した名前を付けてください。

プロンプトをフレームに合わせる

ソースがタイトなポートレートである場合、未提示の服装を含む高速なフルボディ回転を要求してはなりません。まず参照フレーミングに近い位置から始め、アイデンティティと幾何学的形状を確認した後、カメラ距離やモーションを1つの変数ずつ段階的に拡大・追加してください。これにより、どの変更がドリフトを引き起こしたかを特定できます。

連続性レビュー用の完成済みステーションモーションサンプル

公式の Vidu ベンチマークではなく、既存のSeedance編集出力です。カメラと群衆が動く中で、被写体の顔、衣装、足の接地状態、背景の交通状況、最終ポーズを確認してください。

アイデンティティ・製品・シーンのドリフト修正

スタイル追加前にアイデンティティを修復

遠距離で顔が変化する場合は、カメラを近づけ、頭部の回転を減らし、より強力な3/4ビュー参照を追加し、アクションを短縮してください。最も価値の高い顔のアンカーのみを繰り返し使用します。衣装が変化する場合は、キャストリスト内で該当の衣装の名称・色・素材・シルエットを1度明記し、さらに「ロック」行でも同様に再指定してください。2人のキャラクターが融合する場合は、左右の固定位置と明確に異なるアクションを割り当ててください。

製品のドリフト修正には、気分を表す言葉ではなく、幾何学的表現が必要です。キャップの種類、ハンドル、プロポーション、ラベル配置、素材、色を明示してください。持ち上げる・置くなど、1つの接触イベントのみを指定し、製品は十分に大きく表示されるよう設定してください。環境の一貫性ガイド では、建築物、小道具、光の方向、構成変更後の空間的連続性を検査するための実用的な手法が紹介されています。

環境の変化とカメラの動きにより、同一のキャップ、コラール、波状バンド、色、プロポーションがより厳しい連続性テストにさらされます。

参照失敗とモーション失敗を分離

出力を最初に明確に識別できるフレームで一時停止します。アイデンティティまたは幾何学的形状がすでに誤っている場合、参照画像とプロンプト内の役割を修正してください。開始フレームが正しくても後続フレームでドリフトが発生する場合は、アクションの複雑さ、モーションの振幅、カメラの移動量、または再生時間を削減してください。すべてが認識可能でありながら映像が平板に感じられる場合は、タイミング、パフォーマンス、カメラのエネルギーを改善してください。この3つの層を同時に変更すると、次世代の診断的価値が失われます。

被写体のモーションとタイミングレビュー用の完成済みパフォーマンスサンプル

手の動き、楽器の幾何学的形状、パフォーマンスのタイミング、カメラ距離、および完全な動画結果をレビューするための、別の既存Seedance出力です。

Seedance Agent を用いた参照ショットのスケーリング

プロンプト断片を制御されたショット計画へ変換

マルチリファレンス制作における困難な点は、ほとんどが最初のプロンプトにあるわけではありません。むしろ、参照ロール、承認済みフレーム、アスペクト比、カメラ方向、承認ステータス、および再実行時のメモを、一連のショット全体で一貫して維持することにあります。貼り付けたプロンプトは単一のショットを記述できますが、なぜその参照が選ばれたのか、あるいは第4ショットでどの制約が失敗したのかといった背景情報は自動的に保持されません。

Seedance Agent は、 brief（制作要件）およびソースアセットから開始し、レビュー用に脚本とショットプランを提案します。その後、各参照を、それが重要となるショットに明確に紐づけたまま維持します。有料生成を実行する前にプランを承認でき、完成した出力を比較して、弱いセクションのみを再実行することが可能です（全シーケンスを再構築する必要はありません）。マルチモデルAI動画ワークフローでは、異なるショットにそれぞれ最適なモデルが適用される場合における、この引継ぎプロセスの仕組みを解説しています。

作業内容に応じて適切なルートを選択

Vidu を直接使用するのは、現在の Reference to Video モデルを試したいとき、設定値の挙動を学びたいとき、または1本の厳密に制御されたクリップを作成したいときです。一方、成果物が複数のショット、関係者、バージョン、納期を含み、プロンプトと同様に制作記録そのものが重要となる場合は、Seedance Agent を使用してください。どちらのルートでも、同じ参照ラベルおよび承認チェックを維持することで、承認済みアセットをツール間で移行しても、その意味を失うことなく活用できます。

結論

優れた Vidu のリファレンスから動画プロンプトへの変換 は、簡潔な制作指示書のように機能します。すなわち、すべての画像に役割を割り当て、アクションを制限し、1つのカメラ動作を明示し、シーンを記述し、継続性を保つために必須となるアンカー要素を繰り返すことです。互換性のある最少限の参照から始め、ソースのフレーミングに近い状態でテストを行い、さらにアイデンティティ、ジオメトリ、モーション、環境をそれぞれ個別に診断してから、次の生成に進んでください。アイデアが承認や選択的再実行を伴うマルチショット成果物へと発展した際は、Seedance Agent から始めることをおすすめします。そして、同一の参照ラベルおよび承認チェックを、統合されたワークフロー全体で一貫して活用してください。