祖父母の肖像
デモの例で、もっとも心を打つもの。ポーズをとった正面の肖像で、本人がレンズを見ている。まばたきと微笑みで十分です。元の写真を隣に添えて家族に動画を送ってください。効くのはその対比です。
AIで古い写真を動かす
傷んだプリントを Flux Kontext が修復してカラー化し、Kling V3 が五秒間動かします。まばたき、微笑み、わずかな首の動き。アカウント登録なしで、ワークフロー全体をそのまま見られます。
インタラクティブデモ
本物のワークフロー、本物の結果。自由に移動・ズームできます。
このワークフローを使う実際のワークフロー：古い写真が修復する画像ノードに入り、修復された肖像が動画ノードの最初のフレームになって命を吹き込まれます。
概要
- ワークフローの成果物
- 画像1枚（1:1） · 動画1本（5秒・1080p・1:1）
- キャンバスの構成
- 6個のノードを4本の接続でつないだ構成
- 使用モデル
- Flux Kontext, Kling V3
- 1回のフル実行のコスト
- 約107クレジット（$1.28）
まばたきする祖母、微笑む曾祖父。七十年前の写真が動くのを見ることは、誰もが涙する体験で、それは二つの段階でできています。一つ目は編集モデル Flux Kontext でプリントを修復しカラー化する段階。渡されたものを作り直すのではなく直すモデルです。二つ目は修復した画像を Kling V3 で動かす段階、最初のフレームから五秒間。
各段階に固定があり、デモはそれを丸ごと見せます。修復は変えてはいけないものを名指しします。顔立ち、表情、髪型、服、構図。この一覧がなければ、鮮明になった他人が返ってきます。アニメーションは顔以外のすべてを禁じます。固定カメラ、ズームもカットもなし、手は動かさない。この一覧がなければ肖像は映画の一場面になり、思い出は失われます。動きは小さいままで、まさにそれが心を動かします。
デモの写真は誰の顔も動かさないよう生成したものです。あなたの写真はメディアノードから入ります。一連の生成で1.28ドルほど、うち修復は6クレジット。費用の大半は動画です。まず修復し、顔が正しいときだけ動かしてください。
手順
- 1
プリントをそのまま読み込む
撮影するかスキャンしてください。折り目やしみはそのままで、修復が引き受けます。顔は鮮明で正面向きが望ましく、モデルは見えているものしか直しません。
- 2
指示の色を合わせる
修復の指示はデモの服、髪、光を描写しています。分かるならあなたのものを書き、分からなければモデルに自然な色を選ばせてください。顔立ちの固定は変えません。
- 3
動かす前に似姿を確かめる
修復した肖像を元と比べてください。まず目と顎。違う人物なら、指示を直して修復だけを再実行します。修復は6クレジット、動画は百です。
- 4
アニメーションを実行する
動画ノードは修復した肖像から始まります。動きは小さく、まばたき、微笑み、呼吸。レンダリングはダウンロードするか編集へ送ります。
バリエーションと活用例
同じキャンバスを、別の用途に合わせて調整。各バリエーションは、プロンプトを2〜3行変えるだけです。
六十年代の結婚写真
並んだ二人。アニメーションの指示は二人とも名指しします。「彼は彼女の方へ首を向け、彼女は微笑む」。顔が増えるほど動きは小さく保たないと、Kling が作り出します。
自分の子どもの頃の写真
色を知っているなら、修復の指示に書いてください。セーターの色、壁の色、目の色。カラー化は創作ではなく復元になります。
修復だけしたいプリント
動きに興味がなければ、古い写真を修復するのワークフローは画像で止まり、顔のアニメーションの代わりに修復のビフォーアフター動画を作ります。
誕生日のための編集
十年ごとに一枚、動かした写真を何枚も編集で音楽とともにつなぎます。各アニメーションがノードで、編集がそれらを組み立て一つのファイルに書き出します。
クラス写真や集合写真
忠実なアニメーションには顔が多すぎます。修復だけにするか、一人二人に切り抜いてから動かしてください。メディアノードは切り抜き済みの写真を受け付けます。
よくある失敗
修復を確かめる前に動かす
動画は修復の十五倍かかります。修復した肖像が違う人物なら、動画は違う人物を動かします。まず画像を見て、それから動画ノードを実行してください。
大きな動きを求める
「立ち上がってカメラへ歩いてくる」は肖像を創作の場面に変えます。Kling は体、部屋、移動を作らねばならず、もう何も忠実ではありません。まばたき、微笑み、呼吸。
カメラを自由にする
「固定カメラ、ズームなし、カットなし」がないと、モデルは移動撮影や構図の変更を足し、プリントは映画の一場面になります。写真は息をする写真のままでなければなりません。
適当に色をつける
モデルはもっともらしい色を選びますが、本当の色ではありません。服が赤かったと知っているなら、そう書いてください。思い出の上の間違った色は折り目より目立ちます。
おすすめモデル
Flux Kontext
Kling V3
Topaz Precisionよくある質問
修復せずに動かせますか。
できます。メディアノードを動画ノードに直接つなげばいいのですが、結果は傷やセピアを引き継ぎ、Kling はそれも動かします。修復は百のうち6クレジット。つねにやる価値があります。
本人だと分かるままですか。
それが指示の固定の役目で、確認の段階がある理由です。デモでは修復が顔立ちを保ちつつ色は自由につけ、アニメーションは顔にしか触れません。動かす前にかならず比べてください。
話させることはできますか。
このワークフローではできません。忠実さのために口は閉じたままにします。顔に話させるには声と別のモデルが要ります。それは画像と文章から始まるしゃべるアバターのワークフローです。
一連の生成はいくらですか。
107クレジット。修復に6、1080p の Kling V3 五秒に百ほど。価格はクリック前に各ノードに表示されます。修復だけの再実行は6クレジットです。
どんな画質の写真が必要ですか。
顔が鮮明な、プリントのスキャンか写真。折り目、しみ、黄ばみといったプリントの欠点こそ修復が直すものです。一方、ぼやけた顔はぼやけたままで、ぼやけたまま動きます。
動画の長さは？
デモでは五秒、写真の形式で。まばたき、微笑み、呼吸には十分で、いちばん共有しやすい長さです。ノードはもっと長くも受け付け、価格は比例します。
スマートフォンからできますか。
できます。むしろいちばん簡単なことが多い。スマートフォンでプリントを撮り、モバイルのキャンバスからメディアノードに読み込みます。スマートフォンで作るガイドに操作をまとめてあります。
自分の写真はモデルの学習に使われますか。
使われません。アップロードしたものはあなたの領域に留まり、学習には渡されません。身近な人の話である以上、この問いはここではなおさら重いはずです。