芋出し画像

【PR】同じ画像でもモデルでここたで倉わる4぀の動画生成モデルをMV目線で比べおみた

※本蚘事はPollo AI様よりご䟝頌をいただき、提䟛されたクレゞットを䜿甚しお制䜜しおいたす。

前回は、1枚の画像だけで30秒のショヌトMVを䜜りたした。

今回は、ちょっず違いたす。

甚意したのは3枚の画像。

それぞれを、

Seedance 2.0
Kling 3.0
Hailuo 2.3
Pollo 3.0

の4モデルで動かしたす。

画像は同じ。

プロンプトも同じ。

倉えるのは、動画生成モデルだけ。

Pollo AIの「画像から動画」で詊しおみたした🎵

同じ指瀺を出したら、䌌たような映像になるのか。

それずも 

モデルによっお、かなり倉わるのか。

せっかくなので今回は、ただ画質を比べるのではなく、

MVで䜿うならどうだろう

ずいう目線で詊しおみたした🎵


今回は3぀のシヌンで比范したす

MVを䜜っおいるず、

人物を静かに芋せたい堎面もあれば、

䞀気に動いおほしい堎面もありたす。

人物ではなく、景色や空気感を芋せたいこずもありたす。

そこで今回は、

① 人物の小さな動き
② アクション
③ 背景・䞖界芳

この3パタヌンを甚意したした。

今回の比范条件

できるだけ近い条件で比べるため、今回はこんな蚭定にしたした。

画角16:9
画質720p前埌
生成時間基本8秒
䜿甚画像各シヌンで4モデル共通
プロンプト各シヌンで4モデル共通

ただし、Hailuo 2.3だけは今回の蚭定では8秒を遞べなかったため、10秒で生成しおいたす。

比范動画では芋やすいように、Hailuoも含めおすべお8秒に揃えお線集したした。

そしお、もうひず぀。

今回の比范動画にはすべお、同じ楜曲を䜿っおいたす。

䜿甚したのは自䜜曲、

『むきみ』

です。

同じ曲、同じ画像、同じ指瀺。

さお。

モデルだけ倉えたら、どこたで倉わるのでしょう😊


① 静かな人物を動かしおみる

最初はこちら。

【画像①】

人物が座っおいる、静かな堎面です。

ここでは倧きな動きは入れたせん。

お願いしたのは、

顔をゆっくり䞊げる。

髪や服が少し揺れる。

呌吞するように、身䜓がわずかに動く。

そしおカメラが、ゆっくり人物ぞ近づく。

それだけです。

掟手な動きがない分、

人物をどう残すのか。
どこを動かすのか。
カメラをどう䜿うのか。

が芋えやすそうです。

䜿甚したプロンプト

The man remains seated in the same position and slowly raises his face toward the distant light. His wet hair and loose clothing move subtly in a gentle breeze. Add very small, natural breathing motion to his shoulders and chest. The camera slowly pushes in toward him with smooth cinematic movement. Keep his face, body proportions, clothing, background, lighting, and overall composition consistent with the original image. Natural human motion, realistic subtle movement, cinematic atmosphere, no sudden movement, no body distortion, no extra fingers, no identity change.

日本語蚳

男性は同じ堎所に座ったたた、遠くの光ぞ向かっおゆっくり顔を䞊げる。

濡れた髪ず服は、匱い颚でわずかに自然に揺れる。

肩や胞には、ごく小さな呌吞の動きを加える。

カメラは滑らかに、ゆっくり人物ぞ近づいおいく。

顔、身䜓のバランス、服装、背景、光、元画像党䜓の構図は維持する。

急な動きや身䜓の砎綻、䜙分な指、別人化は避ける。


4モデルで動かした結果はこちら

【比范動画①】

動画は、

Seedance 2.0
→ Kling 3.0
→ Hailuo 2.3
→ Pollo 3.0

の順で再生し、最埌に4画面で同時に芋られるようにしたした。

4぀䞊べるず、静かな堎面でも案倖違いたすね。

Seedanceは、元画像の雰囲気をかなり残したたた動かす感じ。

Klingは、顔を䞊げる動きに少し挔技が入ったように芋えたす。

Hailuoは、腕や身䜓たで少し積極的に動かす。

Polloは、人物そのものよりカメラの寄り方が分かりやすい。

同じ「ゆっくり顔を䞊げる」でも、

どこを動かすかたで同じになるわけではないんですね。

では次。

もっず倧きく動かしたら、どうなるでしょう。


② 今床は走っおもらいたす

次はこちら。

【画像②】


今床は、前方の明るい出口ぞ向かっお走りたす。

人物。

髪。

服。

氎。

カメラ。

䞀気に動くものが増えたした。

①よりも、モデルごずの差は出そうです。

䜿甚したプロンプト

The man sprints straight toward the bright exit ahead at full speed. The camera follows him from a low rear angle, smoothly tracking forward at the same speed. His wet hair and long clothing whip strongly backward in the wind. Water splashes naturally with every step. His arms and legs move with realistic running mechanics. Maintain the same character, clothing, environment, lighting and direction of movement as the original image. Cinematic action, dynamic tracking shot, realistic body motion, realistic water physics, strong cloth motion, no direction change, no body distortion, no extra limbs.

日本語蚳

男性は前方にある明るい出口ぞ向かっお、党力でたっすぐ走り続ける。

カメラは䜎い䜍眮から人物の埌ろを远い、同じ速床で滑らかに前進する。

濡れた髪ず長い服は、走る颚を受けお埌ろぞ倧きくなびく。

走るたび、足元の氎が自然に跳ねる。

腕ず脚は、人間らしい自然な走り方にする。

人物、服装、背景、光、進行方向は元画像を維持する。

方向転換や身䜓の砎綻、䜙分な手足は避ける。


4モデルで走らせおみたした

【比范動画②】

ここは①より、かなり違いが芋えたした。

Seedanceは、元画像の進行方向を保ちながら、スピヌド感のある走り。動きも比范的自然で、個人的にはかなりカッコよく感じたした。

Klingは、身䜓の傟きや動きが倧きくおアクション感が匷め。
でも途䞭 ちょっず躓いたみたいな動䜜があったのが気になりたした。

Hailuoは、足の動きや氎しぶきたでかなり倧胆。少しスロヌっぜい動きもあっおカッコむむ。
ただ 髪、ちょっず長くなっおいるような 

Polloは、掟手すぎないぶん、人物ずカメラの動きがたずたりやすい感じです。ちょっずおずなしい印象ですね。

今回は『むきみ』のサビに合わせおいたす。

やっぱり、動きの倧きい映像はサビに圓おるず気持ちいい。

ただ、前埌のカットず぀なぐこずたで考えるず、

䞀番掟手な映像が、䞀番䜿いやすいずは限らない

ずも感じたした。

この蟺りは、MVならかなり奜みが分かれそうです。

では最埌。

今床は人物ではなく、

呚りの䞖界を動かしたす。


③ 人物はそのたた。䞖界を動かしおみる

最埌はこちら。

【画像③】

工堎地垯を眺めおいる人物です。

今回は、この人物にはほずんど動いおもらいたせん。

代わりに、

雚。
雲。
煙。
蒞気。
氎面の反射。
遠くの光。
カメラ。

背景偎を動かしたす。

MVだず、

人物が䜕かをしおいなくおも、

颚や雚、煙、光だけで堎面が持぀こずがありたす。

今回はそこを芋おみたす。

䜿甚したプロンプト

The man remains seated and almost completely still while the industrial world around him comes alive. Thick steam drifts from multiple structures, low clouds move across the sky, steady rain falls through the scene, and reflections ripple across puddles and water channels. Distant lights softly flicker through the mist. The camera slowly glides sideways, revealing more depth and scale in the environment. Keep the man, buildings, composition, and overall visual identity consistent with the original image. Cinematic environmental motion, atmospheric depth, realistic rain, steam, moving clouds, reflections, smooth lateral camera movement.

日本語蚳

男性は座ったたた、ほずんど動かない。

その呚囲にある工業地垯が動き始める。

耇数の建物から蒞気が流れ、䜎い雲が空を移動する。

雚が降り、氎たたりや氎路の反射が揺れる。

遠くの灯りは、霧の䞭でわずかに明滅する。

カメラはゆっくり暪ぞ滑るように移動し、景色の奥行きず広さを芋せおいく。

人物、建物、構図、元画像の䞖界芳は維持する。


䞖界を動かした結果

【比范動画③】

人物はほが同じ堎所にいるのに、

映像党䜓の印象はかなり倉わりたした。

Seedanceは、元の景色を倧きく倉えずに控えめに背景を動かす。
カメラが非垞に滑らかな印象。

Klingは、カメラ移動ず奥行きの芋せ方が自然で良い感じ。

Hailuoは、おぉ ず、煙や蒞気の挔出がかなり匷めですね 

Polloは、背景を動かしながら人物も含めお1カットにたずめおくる感じです。

ここは、

同じ䞖界を動かしおいるはずなのに、芋せ方がかなり違う

のが面癜かったです。

人物を動かすより、

背景をどう䜿うかの方が、モデルごずの違いが芋えやすいのかもしれたせん。


ずころで、必芁クレゞットは同じなの

3シヌン×4モデル。

合蚈12本䜜りたした。

ここたで来るず、映像だけではなく、もう䞀぀気になりたす。

必芁なクレゞットです。

今回の蚭定では、1本あたりこうなりたした。

3シヌン䜜ったので、

Seedance 2.0 480クレゞット
Kling 3.0 144クレゞット
Hailuo 2.3 120クレゞット
Pollo 3.0 144クレゞット

今回の合蚈は、

888クレゞット

でした。

こうしお䞊べるず、結構違いたす。

特に今回、

Seedance 2.0は1本160クレゞット。

Hailuo 2.3は40クレゞット。

同じ3本でも、

480ず120。

MVで䜕カットも䜜るこずを考えるず、この差は小さくありたせん。

党郚を同じモデルで䜜るのではなく、

この堎面はこのモデル。
次の堎面はこっち。

そんな䜿い方もありそうです。

※消費クレゞットは今回䜿甚した蚭定での蚘録です。モデルや生成時間、解像床などによっお倉わる堎合がありたす。


で、結局どれが䞀番よかった

今回、最初は

「最埌に4モデルを比べお、どれが䞀番MV向きだったか曞こう」

ず思っおいたした。

でも12本䜜っおみるず、

少し考えが倉わりたした。

①のような静かな堎面。

②のようなアクション。

③のような背景を芋せる堎面。

欲しい動きが違えば、遞びたくなるモデルも倉わりたす。

元画像をなるべく残しおほしいずき。

倧きく動いおほしいずき。

カメラで芋せおほしいずき。

背景たで倧胆に挔出しおほしいずき。

党郚を同じモデルに任せなくおもいい。

むしろMVなら、

堎面ごずにモデルを倉える。

そんな䜜り方もありそうです。


同じ画像なのに、同じ映像にはならなかった

今回䜿ったのは3枚。

そしお4モデル。

画像も、シヌンごずのプロンプトも同じです。

それでも、

人物の動かし方。

カメラの距離。

走り方。

氎の跳ね方。

煙の広がり方。

かなり違いたした。

これたでは、

「このモデルは画質がいい」

「このモデルは動画がきれい」

みたいな芋方をするこずが倚かったのですが、

MVを䜜るなら、それだけじゃないのかもしれたせん。

この堎面を、どう動かしおほしいのか。

そこからモデルを遞んでみる。

Pollo AIの䞭で耇数のモデルを䜿えるなら、同じ玠材を䞀床詊しお、気に入った動きを探すのも楜しそうです。

前回は、

玠材1枚だけで30秒のMVは䜜れる

今回は、

同じ画像でも、モデルを倉えたらどこたで倉わる

でした。

3回やっおみおも、ただ詊したいこずが出おきたす😅

次は䜕をやろうかな。

たずは挑戊ですね🎵


今回䜿甚したPollo AI

Seedance 2.0
Kling 3.0
Hailuo 2.3
Pollo 3.0

はいずれもPollo AIの「画像から動画」から䜿甚したした。

同じ画像をいろいろなモデルで詊しおみたい方は、こちらからどうぞ😊


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