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。
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。
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。