音楽に合わせて踊ろう

この記事では、HavefunwithAIchのYouTube公開の裏側――
サムネイル設計から視聴者ターゲティングまで、戦略と仕込みの全貌を明かします。

画像生成時には、音楽に合わせて踊るというプロンプトを入れました。
また、ViduやRay2では、実際に音楽自体も指定して、AIがどのくらい理解できるかを試しました。

まず、音楽やダンスに関連するキーワードは、かなり強く反応を引き出すものです。
ですが、その結果を視聴者にわかりやすく伝えるのは意外と難しいことが多いです。

そこで、見やすさと理解しやすさを優先して、以下の手順で進めました：

1. Recraftで、特定のダンススタイルに明確に合った衣装を生成する
2. Recraftで、そのダンスを象徴するようなポーズを生成する
3. 動画生成は、最初のポーズに基づいて動きを作る仕組みなので、この方法をとることで、最終的な動きが意図したダンスに近づきやすくなります。

さらに、AIの映像理解はまだ未熟な部分が多いため、
多くの場合、有名な映画や映像の象徴的なシーンを（完全にコピーするわけではなく、似せる形で）学習のもとにしています。
このため、重要なのは、AIが参照できるそういったリファレンスを探し、キーワードを使ってうまく引き出すことです。

もしトレーニングデータが存在しない場合や、AIが間違ったリファレンスで学習している場合、
結果はどうしても破綻したり、一貫性を欠いたものになります。

簡単に言えば、サムライアクションのような場合、
AIはアニメで学んだ不正確な動きを優先しがちなので、どれだけ頑張っても正しい動きにはなりません。

一方で、音楽やダンスの領域については、AIがかなり妥当なレベルまで理解を深めているようです。

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