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何を解決するか

AI生成動画は、あまりに安定しすぎ、あまりにクリーンで、現実の映像に見られる自然な不完全さが欠けているため、しばしば過剰に磨かれた広告や一般的なデモのように見えます。このプロジェクトは、「映画的」や「8K」といった一般的な記述を越え、現実の撮影機器、人間の誤り、そして本物の環境的詳細をシミュレートするプロンプトを設計するための構造化されたフレームワークを提供します。

どう動くか

このシステムは、単純な動画アイデアを、7つの主要な要素に分かれた詳細で構造化されたプロンプトに変換します：

1. 主要な登場人物：ショット間で外見や服装の一貫性を確保します。
2. 場所：具体的な空間的・時間的・環境的詳細を定義します。
3. ビジュアルスタイル：全体の雰囲気と素材の質を設定します。
4. カメラスタイル：デバイス（例：2000年代のDV、VHS、スマートフォン）を指定し、動きのぼやけ、フォーカス追跡の不具合、露出の変動など、意図的な欠陥を含みます。
5. タイムライン：10〜15秒のイベントの流れをマッピングし、「完璧でない」瞬間も含みます。
6. 音声：視覚的なアクションに合った環境音をマッチさせます。
7. 目的：最終的に求められる映像のアイデンティティを定義します。

このシステムは、機器の美学（例：Super 8フィルム、CCTV）のリファレンスライブラリ、抽象的な雰囲気を視覚現象に変換する「雰囲気辞書」、そして商業的で洗練された仕上がりを排除するための「反AIチェックリスト」を活用しています。

対象ユーザー

Seedance、Sora、Kling、Runway、Veoなどのテキストから動画、画像から動画モデルを使用し、ドキュメンタリー風、ホームムービー風、あるいは自然な街撮り風の美学を実現し、「AI風」を避けたいクリエイター向けです。

特徴

• 機器シミュレーション：選択された時代／デバイスに基づき、スキャンライン、デジタルアーティファクト、手ぶれなどの特定のハードウェアの欠陥を再現します。
• 自然なロジック：意図的に構成されたポーズではなく、生き生きとした動きや予期せぬ出来事に焦点を当てます。
• 構造化されたタイムライン：動画を1秒ごとのシーケンスに分解し、物語の流れと登場人物の一貫性を維持します。
• 反AIフィルタリング：特に安定しすぎたカメラの動きや商業的なカラーグレーディングを特定して排除します。