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1枚の参照写真。無限の動画。毎回同じキャラクター。

Reference to Video（R2V）はアップロード画像をアイデンティティのアンカーとして使用 — どのシーンを生成しても、キャラクター・スタイル・見た目がぶれない。

  • キャラクターが常に一致
  • 複数参照画像対応
  • 無料 1080p MP4

毎回ランダムな顔を作り出すテキスト→動画と違い、R2Vは参照画像を読み取りそのアイデンティティをモーションの中に保持する。1枚でも複数枚でも — モデルはすべてのフレームを通じて一貫性を維持する。

Reference to Videoを無料で試す

同じキャラクター。異なる世界。

3つのキャラクターが、全く異なるシーン・衣装・状況に置かれている。顔・スタイル・ビジュアルは参照写真で定義されたものとまったく同じ — ぶれなし、意図しない変化なし。

参照

Reference to Videoの仕組み（2ステップ）

参照画像をアップロードして、欲しいシーンを説明するだけ。キャラクターのアイデンティティはモデルが管理 — あなたはストーリーに集中できる。

1

参照画像をアップロード

ポートレート、キャラクターデザイン、イラストを投入。顔やキャラクターが明確に見えるほど、出力のアイデンティティロックが強くなる。異なる角度の複数参照画像を追加すれば、さらにシャープな一貫性が得られる。

今すぐ参照画像をアップロード
2

シーンを説明して生成

キャラクターが何をしているか、何を着ているか、どこにいるかを書く。生成ボタンを押せば — モデルは顔とスタイルを固定したままキャラクターをモーションに変換する。ほとんどのクリップは60秒以内に完成。

最初のクリップを生成

通常の画像→動画と何が違うのか

標準的な画像→動画は1枚の開始フレームをアニメーション化するだけ。R2Vは画像を継続的なアイデンティティ制約として使う — その違いは長尺クリップやシーン変化での一貫性に明確に現れる。

開始フレームではなく、アイデンティティのロック

通常の画像→動画はアップロード画像をフレームゼロとして扱い、そこから徐々にずれていく。R2Vはそれをジェネレーション全体を通じて機能するアイデンティティ制約として扱う — 渡したキャラクターがクリップの最後まで同じキャラクターのまま。

衣装・シーン・アクションをまたいで機能

背景・衣装・動作を変えても — キャラクターは認識できる状態を保つ。これがキャラクター一貫性の実際の意味：フレーム間の整合性だけでなく、シーンをまたいだアイデンティティの維持。

マルチリファレンス：データが多いほど結果がシャープに

同じキャラクターの異なる角度や文脈の写真を複数枚アップロード。モデルはより豊かなアイデンティティモデルを構築 — 単一参照より高い一貫性、特に長尺・複雑なシーンで。

写真・アニメ・イラストキャラクターに対応

写真、アニメ、3Dレンダー、スタイライズドイラストに対応。モデルは参照画像からビジュアルスタイルを読み取り、その美学に合わせた出力を生成 — 望んでいないスタイルへの強制変換なし。

任意の長さにクリップをつなぐ

各生成は5秒の1080p MP4を出力。キャラクターのアイデンティティが別々の生成をまたいで一貫しているため、クリップを完全なシーンにつなげてもクリップ間の連続性の断絶がない。

精度向上のためフェイススワップと組み合わせる

最もシャープな参照を得るには、まず無料フェイススワップツールでソース画像を整えてから使う。クリーンな参照入力 → 出力のキャラクター一貫性が上がる — 2つのツールは連携して使えるよう設計されている。

R2Vを無料で試す — サインアップ不要

Reference to Videoを使ったクリエイターの声

キャラクターデザイナーからコンテンツクリエイターまで — キャラクター一貫性生成が実際の作業をどう変えたかについての本音。

5 out of 5 stars

"シリーズプロジェクトのために5つの異なる画像→動画ツールを試した。2本目のクリップからキャラクターがわずかに変わっていた — 新しいライティング、新しい顔の形、新しい雰囲気。R2Vでは顔が維持された。「そこそこ近い」ではなく — 維持された。それがあって初めて長編連続AIビデオが成立する。"

@KarinaV
インディペンデントストーリークリエイター

5 out of 5 stars

"マルチリファレンス機能でキャラクター構築の方法が変わった。以前はヒーローショット1枚に頼り、モデルが残りを理解してくれることを期待していた。今は3〜4角度を渡すと出力が明らかにシャープになる — 特にモーションで。違いが実際に見える。"

@Drezz
キャラクターデザイナー

5 out of 5 stars

"一貫性を約束するツールには懐疑的だった。テストした内容：同じキャラクター、5つの異なる衣装と背景、5回の別々の生成。5本すべてが同じ人物に見えた。これが必要だったもので、他では見つけられなかった。"

@LumiArt
デジタルアーティスト

5 out of 5 stars

"フェイススワップ→R2Vのパイプラインは、予想以上に重要だった。参照画像を先に整えるのに1分余分にかかる。5〜6本のクリップを通じた出力品質の違いは小さくない。そのステップをスキップする前に知っておく価値がある。"

@TomaszW
コンテンツクリエイター

Reference to Video — よくある質問

R2Vの仕組み、一貫性に影響する要素、無料プランに期待できることについての正直な回答。

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