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Vidu Q2 Subject Refで参照キャラクターを使ってAI動画を作る方法

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。

Step-by-Step Guide

1

まず5〜7枚のキャラクターシートを作成する

Viduを開く前に、ソース画像の顔ロックに最も強いNano Banana 2でキャラクターシートを生成しておきます。正面ポートレート、斜め、横顔、全身、無表情、笑顔、手のクローズアップなど、5〜7種類の異なる角度・表情を用意してください。このシートが身元の土台になります——Viduは提供したすべての画像から身元を読み取ります。

2

7枚すべての参照をVidu Q2 Subject Refノードに読み込む

Astorieのキャンバスに Vidu Q2 Subject Ref ノードを配置し、7枚すべてのキャラクター画像を添付します。Viduは最大7枚まで受け付けます——枚数が少なくても問題ありませんが、7枚が身元密度の上限です。正面ポートレートを主参照として固定し、残りはプロンプトが呼び出す可能性のある角度や表情を補います。

3

各ショットのプロンプトで特定の参照角度を呼び出す

Viduはプロンプトと参照を組み合わせて読み取ります。「Mia」が歩く横顔のショットなら、「横顔ショット、キャラクターが左から右へ歩く、柔らかい日光」というプロンプトによってViduは横顔の参照を重視します。正面を向いた会話のショットなら、「ミディアムクローズアップ、キャラクターがカメラの方を向いて話す」で正面の参照を重視します。プロンプトの方向性を参照セットに合わせてください。

4

同じ身元アンカーのまま衣装とロケーションを変える

12週間のコンテンツシリーズでは、話数ごとに衣装とロケーションが変わりますが、身元は固定されている必要があります。7枚の参照を読み込んだ状態で、プロンプト内の衣装と環境の表現だけを変えてください。「赤いレザージャケットのMia、夜のダウンタウンの通り」→「クリーム色のセーターのMia、秋の森の小道」→「ビジネスカジュアルのMia、モダンなオフィス」。身元はアンカーのまま固定され、それ以外がクリエイティブなバリエーションになります。

5

動画参照+画像参照を組み合わせるにはVidu V2V Proを使う

前のクリップの動きを再現する必要がある後続ショット(第3話とまったく同じ角度でMiaが首をかしげるなど)では、動画と画像の参照を1回のパスで統合できるVidu V2V Proに切り替えてください。前の動きのクリップを動画参照として、同じ7枚のキャラクターシートと合わせて読み込むと、Viduは動きと身元の両方をロックした新しい映像を生成します。

6

キャンバスをシリーズ用テンプレートとして保存する

Vidu Q2 Subject Refノードに7枚のキャラクターシートを設定したら、そのキャンバスを「Miaシリーズ」テンプレートとして保存します。新しい話数ごとに、同じキャンバスを再利用して衣装とロケーションのプロンプトだけを差し替えます。参照スタックが変わらないため、シリーズを通して身元は同一に見えます。これが12週間のコンテンツシリーズを1枚のキャンバスにまとめるワークフローです。

Prompt Examples

衣装とロケーションのバリエーションで、身元は7枚構成の参照スタックによってロックされています。Miaの顔について描写していない点に注目してください——Viduは参照からそれを読み取ります。

Mia in red leather jacket, downtown street at night, neon signs reflect on wet pavement, slow forward dolly, 6 seconds

横顔専用のショットです。Viduは参照シートから横顔の角度をサンプリングします。

Profile shot of Mia walking left to right, autumn forest path, soft afternoon light, slight handheld breathing, 5 seconds

正面を向いた会話の場面です。Viduは正面の参照とその表情のバリエーションを引き出します。

Medium close-up of Mia looking toward camera, soft golden hour key light, ambient outdoor cafe sound, 4 seconds

Parameter Tips

Vidu Q2 Subject Refは最大7枚の参照画像を受け付けます——最も強い身元ロックのためには上限まで読み込んでください。

先にNano Banana 2でキャラクターシートを作成してください。ソース画像の顔ロックにおいて最も強力です。

プロンプトでは衣装とロケーションを変えても、キャラクターの顔については絶対に描写しないでください——Viduはそれを参照から読み取ります。

キャンバスをシリーズ用テンプレートとして保存してください——各話で同じViduノードと7枚の参照を使い回します。

話数をまたいで動きを再現する場合は、動画参照と画像参照を統合できるVidu V2V Proに切り替えてください。

What to Expect

Vidu Q2 Subject Refは1080pで5〜8秒のクリップを出力し、このページの3モデルの中で最も強いキャラクター身元ロックを実現します——7枚の参照枠がその差別化要因です。生成時間の目安は90〜150秒です。AIインフルエンサーの話数コンテンツ、固定の代弁者、あるいは12ショット以上にわたって身元を保つ必要があるファッション・美容カタログに最適です。話数をまたぐ動きの再現にはVidu V2V Proを、コストを抑えた参照作業にはSeedance 2 Omniを、振り付けの決まった緻密なアクションにはKling O3 Referenceを使ってください。

Use Vidu Q2 Subject Ref on Astorie

Connect Vidu Q2 Subject Ref with other AI models on Astorie's infinite canvas. No GPU required — start free.

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Docs

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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)。

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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。

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