【後編】AIで“歩く未来”を生み出す。歩行シーン生成の実験

【後編】AIで“歩く未来”を生み出す。歩行シーン生成の実験｜makoto_honikaze

座る人物の画像を歩く姿へ変え、さらに動画化して顔・衣服・構図の保持を比べた実験。

歩行用の全身画像をまず生成し、その出力をRunway、Kling、Soraの動画化に渡す。参照人物の特徴が残るかと、歩行や追従カメラの自然さを別工程で確認する手順を紹介する。

学習・静止画から姿勢変更：服装、場所、照明、歩行中の全身という条件を指定して参照人物を再生成する。／確認 2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/ne44fbceb9c3e

学習・動画の動作指示：歩く速度や表情、正面から追うカメラ、短い尺を指定する。／確認 2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/ne44fbceb9c3e

学習・工程別の比較：画像段階の顔・シャツの保持と、動画段階の構図・顔の変化を分けて観察する。／確認 2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/ne44fbceb9c3e

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2025年6月の限られた作例に対する著者の比較。各サービス全体の順位や再現性を実証したベンチマークではない。

出典：makoto_honikaze「【後編】AIで“歩く未来”を生み出す。歩行シーン生成の実験」／公開・更新情報：2025-06-27／確認日：2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/ne44fbceb9c3e

関連ページ