3 Models Available
参照キャラクターを使ってAI動画を作る方法
あるAIインフルエンサー・プロデューサーは、12週間続くコンテンツシリーズ全体で「Mia」をまったく同じ姿に保ちます——顔も、輪郭も、髪の分け目も、どのショットでも変わりません。Astorieのキャンバス上でキャラクターシートを参照ノードに固定し、Vidu Q2 Subject Ref(参照画像1〜7枚に対応)、Kling O3 Reference、Seedance 2 Omniの各ノードへ一括展開します。どの動画クリップも同じアイデンティティの基準点から生成されるため、AIタレントはエピソードやファッション、ロケーションが変わっても同じ一人として見えます。下記からモデルを選んで、コンテンツカレンダーが既に依存している常連の代言人やAIインフルエンサーの作り方を体験してください。
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Vidu
Vidu Q2 Subject Ref
Vidu Q2 Subject Refは、1回の生成につき1〜7枚のキャラクター参照画像を受け付けます——このシナリオで紹介する3つのモデルの中で最も密度の高い参照枠です。12週間のコンテンツシリーズを通して「Mia」という人物を同一に保ちたいAIインフルエンサー制作者にとって、この7枚構成のキャラクターシート（正面、斜め、横顔、全身、手、表情のバリエーション）は、単一アンカー方式のどのモデルよりも多くの身元情報のベクトルをViduに与えます。結果として、衣装やロケーションが変わっても複数ショットにわたって顔・輪郭・生え際を最も強くロックできます。
Kling
Kling O3 Reference
Kling O3 Referenceは、クリップ間で外観を一貫させるためのキャラクター参照画像に対応し、個別要素に対する音声コントロールもサポートします。Kling 3.0と同じベース基盤（ネイティブ4K、16bit HDR、Omni Native Audio）を共有しており、AIインフルエンサーやブランドの代弁者が複数のカットにわたって映画祭レベルのディテールでリップシンクした台詞を届ける必要がある場面に適しています。振り付けの決まった緻密なアクションではViduより強みがありますが、参照の密度ではVidu Q2に劣ります（Viduは7枚まで受け付けるのに対し、Kling O3 Referenceはより少ない枚数をより厳格にランク付けして読み取ります）。
ByteDance
Seedance 2.0
Seedance 2 Omniは、すでに最大12個の参照素材を受け付ける生成に、キャラクター参照画像を追加できます——身元のロックと、幅広いマルチモーダルなコンテキスト（音声参照、ロケーション参照、色調参照）を組み合わせた独自の構成です。話数ごとに衣装・ロケーション・雰囲気は変わっても身元は固定したいまま大量のコンテンツを運用するAIインフルエンサー制作者にとって、Seedance Omniは1クリップあたりのSutui効率に優れています。Vidu Q2（最も密な参照）とKling O3 Reference（最も緻密な振り付け）の中間に位置する現実的な選択肢です。