【codexを用いた主体作成】gpt-5.5になって動作も高速になったcodexを使って、動画からキャラクターシートが簡単に作れる様になりました(※有料)15秒の動画を読み込み→適切にキャプチャして人物を解析→gpt-image-2でキャラクターシート作成解析自体は非常に高い推論設定でも50秒ほどですが、実際の生成やチェックには5分ほどかかりました。ただ、推論設定とプロンプトで生成以外の部分はかなり高速化は出来る筈です。gpt-image-2の使用にAPI料金が発生するのでOpenAI APIキーの設定などは少し必要ですが、動画から直接に主体画像を生み出せるので、非常に可能性を感じるテクニックです。Seedanceで動画参照すると動画の動きや構図そのものに強く引っ張られてしまうので、一旦この方法で画像リファレンスに切り替えることで、t2vで生まれたキャラクターや情景でも、新しいシーンを生み出しやすくなりそうです。1枚のキャラクターシートではなく分割した個別の画像で用意することもcodexなら簡単なので、動画として生成した新しいキャラクター等を、Klingの主体Elementとして簡単に
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【codexを用いた主体作成】gpt-5.5になって動作も高速になったcodexを使って、動画からキャラクターシートが簡単に作れる様になりました(※有料)15秒の動画を読み込み→適切にキャプチャして人物を解析→gpt-image-2でキャラクターシート作成解析自体は非常に高い推論設定でも50秒ほどですが、実際の生成やチェックには5分ほどかかりました。ただ、推論設定とプロンプトで生成以外の部分はかなり高速化は出来る筈です。gpt-image-2の使用にAPI料金が発生するのでOpenAI APIキーの設定などは少し必要ですが、動画から直接に主体画像を生み出せるので、非常に可能性を感じるテクニックです。Seedanceで動画参照すると動画の動きや構図そのものに強く引っ張られてしまうので、一旦この方法で画像リファレンスに切り替えることで、t2vで生まれたキャラクターや情景でも、新しいシーンを生み出しやすくなりそうです。1枚のキャラクターシートではなく分割した個別の画像で用意することもcodexなら簡単なので、動画として生成した新しいキャラクター等を、Klingの主体Elementとして簡単に
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