白黒デプス動画駆動 · 自前モデルによる女装展示ワークフロー
まず対象となるダンス動画を白黒のデプス動画に変換し、次に自分だけのモデルキャラクターカードを生成する。最後に一行のプロンプトで、モデルに動きだけを学ばせ、元映像の人物やシーンは学ばせないようにして、純白背景での女装展示を行う。元の投稿は三段階のワークフローだが、実際にモデルに与えるプロンプトはたった一文だけである。
PROMPT · 動画生成プロンプトAIで作ってみる
生成一段女装展示视频，人物参考图片一，环境使用纯白背景；视频只参考人物舞蹈动作，不要参考它的黑白画面、人物身份和原始场景。
生成一段女裝展示影片，人物參考圖片一，環境使用純白背景；影片只參考人物的舞蹈動作，不要參考它的黑白畫面、人物身分和原始場景。
Generate a women's fashion showcase video, using the person in reference image one, set against a pure white background; the video should only reference the person's dance movements, not the black-and-white footage, the person's identity, or the original scene.
女性ファッションの展示動画を生成する。人物は参照画像1を使用し、背景は純白にすること。動画は人物のダンスの動きだけを参照し、その白黒映像や人物のアイデンティティ、元のシーンは参照しないこと。
여성 패션 쇼케이스 영상을 생성한다. 인물은 참조 이미지 1을 사용하고, 배경은 순백색으로 한다. 영상은 인물의 춤 동작만 참고하고, 그 흑백 영상이나 인물의 정체성, 원본 장면은 참고하지 않는다.
✍️ 編集部の解説
このプロンプト自体は一文だけで非常に薄いが、本当の工夫はワークフローの分割にある：ポーズ・動きのデータと最終的な画面上のアイデンティティを、モデルに二段階に分けて与えている。まずデプス動画で純粋な動きの骨格だけを抽出し、元映像の人物とシーンの情報を消し去る。そうすることで、3段階目のプロンプトは「肯定的な指定＋否定的な除外」による一度の絞り込みだけで済む。「Aだけを参照し、B、Cは参照しない」というように、一文の中にホワイトリストとブラックリストを両方詰め込む書き方は、画像から動画への生成が脱線するのを防ぐ最も手軽な方法であり、ショットの細部を積み上げるよりも効く。なぜなら動きはすでにデプス動画によって固定されており、プロンプトは学習してはいけないものを名指しで除外する役割だけを担えばよいからだ。
より細かい制御をしたい方へ：編集部による拡張参考版（原文プロンプトではありません）：
4つのステップに分解する：
1. 構図：人物は中央に立つか、ゆっくり回転してドレスの全身を見せる。カメラは固定するか、非常にゆっくり寄せる。元動画のカメラアングルには追従しない。
2. 照明：純白の背景に、柔らかく均一なスタジオライトを当てる。四方から補助光を入れて影を消し、生地の質感とシルエットを際立たせる。
3. 動きのテンポ：参照するダンスの動きの長さと転換点に合わせるが、動きの幅はやや控えめにして、スカートの揺れがはっきり見え、ブレないようにする。
4. 締め：最後の一拍は全身のシルエットがはっきり見えるポーズで止め、展示の決めカットとする。
AIで作ってみるワークフロープロンプト
PROMPT · プロンプト全文AIで作ってみる
1. 找到对标视频生成黑白深度视频，这一步非常快，可以让 codex 帮你生成或者让他写个 python 脚本给你都可以
2. 生成你自己的模特，最好给角色卡，当然单图也可以
3. 提示词生成视频：生成一段女装展示视频，人物参考图片一，环境使用纯白背景；视频只参考人物舞蹈动作，不要参考它的黑白画面、人物身份和原始场景。
1. 找到對標影片生成黑白深度影片，這一步非常快，可以讓 codex 幫你生成，或者讓他寫個 python 腳本給你都可以
2. 生成你自己的模特兒，最好給角色卡，當然單張圖片也可以
3. 提示詞生成影片：生成一段女裝展示影片，人物參考圖片一，環境使用純白背景；影片只參考人物的舞蹈動作，不要參考它的黑白畫面、人物身分和原始場景。
1. Find a reference video and generate a black-and-white depth video from it — this step is very fast, you can have codex generate it for you, or have it write you a python script to do it, either works.
2. Generate your own model — ideally with a character card, though a single image works too.
3. Prompt to generate the video: Generate a women's fashion showcase video, using the person in reference image one, set against a pure white background; the video should only reference the person's dance movements, not the black-and-white footage, the person's identity, or the original scene.
1. 対象となる動画を見つけて白黒のデプス動画を生成する。このステップは非常に速く、codexに生成してもらうか、pythonスクリプトを書いてもらってもよい。
2. 自分自身のモデルを生成する。できればキャラクターカード形式が望ましいが、単一画像でも構わない。
3. プロンプトで動画を生成する：女性ファッションの展示動画を生成する。人物は参照画像1を使用し、背景は純白にすること。動画は人物のダンスの動きだけを参照し、その白黒映像や人物のアイデンティティ、元のシーンは参照しないこと。
1. 기준이 될 영상을 찾아 흑백 뎁스 영상을 생성한다. 이 단계는 매우 빠르며, codex가 대신 생성해주게 하거나 python 스크립트를 작성하게 해도 된다.
2. 자신만의 모델을 생성한다. 캐릭터 카드로 주는 것이 가장 좋지만, 단일 이미지도 괜찮다.
3. 프롬프트로 영상 생성: 여성 패션 쇼케이스 영상을 생성한다. 인물은 참조 이미지 1을 사용하고, 배경은 순백색으로 한다. 영상은 인물의 춤 동작만 참고하고, 그 흑백 영상이나 인물의 정체성, 원본 장면은 참고하지 않는다.
✍️ 編集部の解説
このブロックは三段階のワークフローそのものであり、実際の役割分担は前半の二段階にある：まず対象動画を白黒のデプスマップに変換し、動きの骨格情報だけを残す。人物とシーンの情報はデプス情報によってすべて消え去り、このステップはcodexにスクリプトを書かせて自動化することもでき、人手を介する必要すらない。次に自分自身のモデルを個別に生成する（キャラクターカードが望ましいが単一画像でも可）ことで、「誰が演じるか」と「どう動くか」を完全に切り離している。三段階目こそが実際に動画モデルへ渡されるプロンプトであり、たった一文で済むのは、前の二段階ですでにロックすべき情報をすべてロックしてあるからだ。このように「データ準備はワークフロー側で行い、プロンプトは仕上げだけを担う」という階層的な考え方は、一文にすべての制約を詰め込もうとするより安定する。
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