Kling AIはJuly 27、クリエイターがtext-to-imageで先にキーフレームを作り、その静止画をimage-to-videoツールで動かすAI画像から動画への制作手順を説明するガイドを公開した。この手順は、プロンプトを動くショットへ変換するためにモーション追加、安定性確認、音声編集、各プラットフォーム向け書き出しを行い、大規模な制作チームや長い制作期間なしで仕上がったクリップを作ることを目的としている。

ガイドが示す中核パイプラインは、企画とビジュアル参考資料、各ショットのtext-to-imageキーフレーム、動きとタイミングのためのimage-to-video処理、安定性・色・アーティファクトの品質確認、その後の編集、音声、納品で構成される。用途にはトレーラー、広告、SNS投稿、解説動画、音楽ビジュアル、ピッチ動画、pre-viz、ムードフィルムが挙げられ、入力にはプロンプト、シード値、参考画像、ブランド規定、カメラ指示、音楽キューを含められる。出力は短尺クリップ、シーン構成、縦型・正方形・横型のマスターで、任意で字幕版、文字なし版、文字入り版を用意できる。

推奨される計画作業は、目的、対象プラットフォーム、尺、トーン、パレット、レンズ感、カメラのムードをまとめた1ページのブリーフから始まる。ガイドは、各ショットについて1行の目的、フレーミング、動きの案、アクションライン、トランジションを含むショットリストを作り、6から10点の参考資料を集めるよう求めている。顔の一貫性には、似た照明条件で正面、斜め3/4、側面の角度を用意することを推奨し、プロジェクトでは早い段階で9:16、1:1、16:9のアスペクト比を固定し、P01_S003_v02_seed742.pngのような名称を使うべきだとしている。

Kling AIは「Central Engine」と主要な制作ハブに位置付けられ、ほかのツールはプリプロダクションまたは最終仕上げだけに使う想定だ。比較表ではKling AIのスタイル一貫性を「Ultra-High (Element Library)」、I2V成功率を「≥90% (Unified O1/3.0)」、手直し頻度を「Minimal」と評価した。プリプロダクション静止画向けにMidjourney、I2V成功率「≈40−60%」のRunwayML、「≈30−50%」のPika Labs、ポストプロダクション仕上げ用のTopaz Video AI、最終音声ミックス用のAdobe Auditionも記載している。

ガイドは、Kling 3.0とO1モデルで4K画像を生成し、ネイティブ音声付きでアニメーション化し、映画的な連続シーンには「Multi-Shot」機能を使う「Kling-First」構成を推奨する。KlingのElement Libraryは複数角度の参考画像を再利用し、キャラクター、小道具、シーンの特徴を一貫させられるとし、一貫性が必要な場合はKling VIDEO 2.6/3.0 Motion Controlの使用を勧めている。このMotion Control工程では、3-30秒の参考動画を使い、キャラクターに特定の動作や表情を模倣させる。

スタイル一貫性について、ガイドは髪、目、肌の色、年齢範囲、体型、特徴的な服装、HEX値、3つの顔角度（正面/¾/側面）、「Do/Don’t」行を含むキャラクターシートを推奨する。プロンプトの順序は、キャラクター、ポーズまたは動作、環境、カメラまたはレンズ、照明または色、スタイルまたは品質、タイミングに固定する案を示した。失敗を防ぐネガティブプロンプトリストとして、beard、glasses、asymmetry、extra fingers、warped hands、color shift、watermark、over-sharpeningを挙げ、v1.2やv1.3のようなバージョン管理も推奨している。

動きと納品については、縦型SNS向け1080×1920/30fps、シネマ向け3840×2160/24fps、高速な動きの要約やゲームプレイ向け60fpsといった仕様を固定するよう勧めている。ショット尺は4–6秒、テンポ確認には低品質のドラフトレンダー、色空間はRec. 709、LUTは1つのマスター、書き出しプロファイルはDraft、Review、Masterの3種類とした。FAQでは、基本パイプラインは週末で実行でき、参考資料とキーフレームに1日、モーションテストに1日、クリーンアップと納品テンプレートに1日を使うと説明する。2分のSNSカットは小規模チームなら数日でアイデアからマスターまで進められる。クラウドのimage-to-videoエンジンはノートPCで動かせる一方、ローカルモデルでは少なくとも12 GB VRAMを備えたGPUが有利だとしている。

Kling AIはJuly 27、クリエイターがtext-to-imageで先にキーフレームを作り、その静止画をimage-to-videoツールで動かすAI画像から動画への制作手順を説明するガイドを公開した。この手順は、プロンプトを動くショットへ変換するためにモーション追加、安定性確認、音声編集、各プラットフォーム向け書き出しを行い、大規模な制作チームや長い制作期間なしで仕上がったクリップを作ることを目的としている。

ガイドが示す中核パイプラインは、企画とビジュアル参考資料、各ショットのtext-to-imageキーフレーム、動きとタイミングのためのimage-to-video処理、安定性・色・アーティファクトの品質確認、その後の編集、音声、納品で構成される。用途にはトレーラー、広告、SNS投稿、解説動画、音楽ビジュアル、ピッチ動画、pre-viz、ムードフィルムが挙げられ、入力にはプロンプト、シード値、参考画像、ブランド規定、カメラ指示、音楽キューを含められる。出力は短尺クリップ、シーン構成、縦型・正方形・横型のマスターで、任意で字幕版、文字なし版、文字入り版を用意できる。

推奨される計画作業は、目的、対象プラットフォーム、尺、トーン、パレット、レンズ感、カメラのムードをまとめた1ページのブリーフから始まる。ガイドは、各ショットについて1行の目的、フレーミング、動きの案、アクションライン、トランジションを含むショットリストを作り、6から10点の参考資料を集めるよう求めている。顔の一貫性には、似た照明条件で正面、斜め3/4、側面の角度を用意することを推奨し、プロジェクトでは早い段階で9:16、1:1、16:9のアスペクト比を固定し、P01_S003_v02_seed742.pngのような名称を使うべきだとしている。

Kling AIは「Central Engine」と主要な制作ハブに位置付けられ、ほかのツールはプリプロダクションまたは最終仕上げだけに使う想定だ。比較表ではKling AIのスタイル一貫性を「Ultra-High (Element Library)」、I2V成功率を「≥90% (Unified O1/3.0)」、手直し頻度を「Minimal」と評価した。プリプロダクション静止画向けにMidjourney、I2V成功率「≈40−60%」のRunwayML、「≈30−50%」のPika Labs、ポストプロダクション仕上げ用のTopaz Video AI、最終音声ミックス用のAdobe Auditionも記載している。

ガイドは、Kling 3.0とO1モデルで4K画像を生成し、ネイティブ音声付きでアニメーション化し、映画的な連続シーンには「Multi-Shot」機能を使う「Kling-First」構成を推奨する。KlingのElement Libraryは複数角度の参考画像を再利用し、キャラクター、小道具、シーンの特徴を一貫させられるとし、一貫性が必要な場合はKling VIDEO 2.6/3.0 Motion Controlの使用を勧めている。このMotion Control工程では、3-30秒の参考動画を使い、キャラクターに特定の動作や表情を模倣させる。

スタイル一貫性について、ガイドは髪、目、肌の色、年齢範囲、体型、特徴的な服装、HEX値、3つの顔角度（正面/¾/側面）、「Do/Don’t」行を含むキャラクターシートを推奨する。プロンプトの順序は、キャラクター、ポーズまたは動作、環境、カメラまたはレンズ、照明または色、スタイルまたは品質、タイミングに固定する案を示した。失敗を防ぐネガティブプロンプトリストとして、beard、glasses、asymmetry、extra fingers、warped hands、color shift、watermark、over-sharpeningを挙げ、v1.2やv1.3のようなバージョン管理も推奨している。

動きと納品については、縦型SNS向け1080×1920/30fps、シネマ向け3840×2160/24fps、高速な動きの要約やゲームプレイ向け60fpsといった仕様を固定するよう勧めている。ショット尺は4–6秒、テンポ確認には低品質のドラフトレンダー、色空間はRec. 709、LUTは1つのマスター、書き出しプロファイルはDraft、Review、Masterの3種類とした。FAQでは、基本パイプラインは週末で実行でき、参考資料とキーフレームに1日、モーションテストに1日、クリーンアップと納品テンプレートに1日を使うと説明する。2分のSNSカットは小規模チームなら数日でアイデアからマスターまで進められる。クラウドのimage-to-videoエンジンはノートPCで動かせる一方、ローカルモデルでは少なくとも12 GB VRAMを備えたGPUが有利だとしている。