2025年初頭にリリースされた Gen-4 は、時間的な一貫性と物語のまとまりを重視し、入力画像とテキストプロンプトを組み合わせて、5秒または10秒の短いクリップを生成できます。このモデルはフレームをまたいでキャラクターやオブジェクトを維持することに優れており、ストーリーテリング、VFXとの統合、クリエイティブなコンテンツ制作に最適です。
純粋なテキストから動画へのモデルとは異なり、Gen-4 の画像から動画へ（I2V）では、画像とプロンプトの両方が必要です。これにより、ビジュアルを正確にコントロールしながら、動きとダイナミクスを演出できます。映像制作者、マーケター、趣味で楽しむ方のいずれにとっても、効果的なプロンプトがその可能性を引き出す鍵です。このガイドでは、Gen-4 の画像から動画へ（I2V）機能に合わせたプロンプト戦略、ベストプラクティス、例を詳しく解説します。
Runway Gen-4 画像から動画へにおけるプロンプトの基本
Gen-4 の I2V では、アップロードした画像が被写体、構図、ライティング、色、スタイルを定義するビジュアルの土台となり、テキストプロンプトは動き、アクション、変化に焦点を当ててアニメーションを導きます。このハイブリッドなアプローチにより、入力画像への高い忠実度が保たれ、AIはゼロから生成することなく、要素を現実的に動かします。重要なのは、プロンプトで画像の内容を説明しないことです。動きが減ったり、不整合が生じたりする原因になります。代わりに、次に何が起こるかを中心に書きましょう。
出力は高速でコントロールしやすく、実写やアニメーションのコンテンツともうまく統合できますが、複数のシーンにわたるキャラクターの一貫性には限界があります。AIストーリーボードでキャラクターの一貫性を保つには、AtlabsのようなAI映像制作ツールを利用できます。
自然言語によるプロンプト
自然言語のプロンプトは、文章形式の描写的な入力で直感的な結果が得られるため、初心者や手早いテストに最適です。アクションと環境を明確で物語的に描写して、画像に命を吹き込みましょう。
例：「日の出の静かな湖、穏やかな波が岸に打ち寄せ、霧がゆっくりと立ちのぼる。」
これにより、静止した湖の画像が、穏やかで動きのあるシーンになります。ライティングやペースなど五感に訴えるディテールを加えて磨きましょう。ただし、曖昧にならないよう、会話調でありながら具体的に保ってください。
構造化プロンプト
精密さを求めるなら、カメラの動き、被写体のアクション、環境、スタイルなどの要素を分けてプロンプトを構造化します。この台本のような手法は映像制作のやり方に近く、Gen-4 がイメージに沿って動くのを助けます。
推奨される構造：
カメラの動き：例：「固定カメラ」「ドリーイン」。
被写体・アクション：例：「寿司を握る料理人」。
環境・雰囲気：例：「温かな照明の伝統的な日本料理店」。
スタイル：例：「シネマティック、スローモーション」。
例：「固定カメラ、シネマティックなライティング：熟練の料理人が、スローモーションで美食の一皿を仕上げる。湯気が立ちのぼり、食材が正確に収まっていく。」
これにより、アニメーションの焦点が定まります。画像が土台を決める複雑な I2V で、特に役立ちます。
カメラ制御とスタイルのためのキーワードプロンプト
カメラ、ライティング、動き、美的スタイルを指定するために、的を絞ったキーワードを取り入れましょう。Gen-4 は、こうしたキーワードに対して細かなコントロールで応えます。
カメラアングル・動き：固定カメラ、ドリーイン、右へパン、空撮、手持ちカメラのトラッキング。
モーション効果：スローモーション、高速移動、広がる波紋。
ライティング・雰囲気：暖かな炎の光、ドラマチックな雷雨、金色の日光。
スタイル・美学：シネマティックショット、印象派絵画風、1980年代のヴィンテージフィルム風、フィルムグレイン、ムーディーな照明。
例：「右にパン：ネオンサインと行き交う車で賑わう夜の街並み、シネマティックな品質。」
I2V では、画像の要素にキーワードを合わせましょう。たとえば、静止した被写体には「固定カメラ」を使い、さりげない動きを際立たせます。
ベストプラクティスとヒント
シンプルかつ肯定的に：まずはシンプルに始め、肯定的な表現を使います（例：「カメラの動きなし」ではなく「カメラは静止したまま」）。ネガティブプロンプトはサポートされておらず、問題の原因になることがあります。
動きに集中する：アニメーションの質を最大化するため、概念や画像の詳細ではなく、物理的なアクションを明確に描写します（例：「女性は微笑んで手を振る」）。
高品質な入力を使う：より良い結果のため、高解像度でアーティファクトのない画像をアップロードしましょう。Gen-4 は鮮明なビジュアルで力を発揮します。
反復と実験：バリエーションを生成し、まず被写体の動き、次にカメラというように、要素を加えながら段階的に磨きます。
複雑さを避ける：単一のシーンに限定し、複数シーンの切り替えや矛盾は避けます。複数の被写体がいる場合は、位置を示す表現を使います（例：「左の被写体が歩く」）。
因果関係を取り入れる：自然な流れのために、アクションとその結果を描写します（例：「小石が池に落ち、波紋が広がっていく」）。
制約を回避する：より長い物語やキャラクターの一貫性が必要なときは、AtlabsのようなAI動画ツールを使いましょう。
効果的なプロンプトの例
シンプルなアクション：「女性が鏡に映る自分を見つめる。鏡の表面から、大小さまざまな有機的な形の半透明の大きな泡がぷくぷくと湧き出る。固定カメラ。」
鏡の画像を、シュールで泡立つシーンにアニメーション化します。
変化・変身：「岩の山が、ごつごつした火山岩でできた人型に変わる。岩の人型はシーンの中を歩き回る。」
静止した岩の画像を、動く人物へと発展させます。
物語のシーケンス：「固定カメラで、男性が折り紙の花を折り、それを少女に渡す動画を作成。」
折り紙のシーン画像から、短い物語のクリップを生成します。
環境との相互作用：「スローモーション：水滴が静かな池に落ち、波紋が外側へ広がっていく。」
池の画像に、ダイナミックな水の効果で命を吹き込みます。
シネマティックなスタイル：「空撮：広大な砂漠の風景に沈む夕日、長く伸びる影、印象派絵画風。」
砂漠の写真を、芸術的な空撮動画に変えます。
これらの例は、構造とキーワードを組み合わせて魅力的な出力を得る方法を示しています。さらに詳しくは、Runway の公式ガイドやAtlabs のヘルプドキュメントをご覧ください。
まとめ
Runway Gen-4 は、一貫性と物語性に重点を置くことで I2V を一新しました。自然言語、構造化、キーワードベースのプロンプトとベストプラクティスを使いこなせば、画像から印象的な動画を作れます。自由に実験し、反復を重ね、複雑なプロジェクト向けの連携も探ってみてください。今すぐAtlabs プラットフォームで Gen-4 を試して、クリエイティブなワークフローをレベルアップしましょう！
