ryryo 人物メッセージi2v動画生成
原則
- 元画像の人物ID、構図、手、持ち物、背景、比率を優先して維持する。
- カメラは完全固定にする。ズーム、パン、リフレーミング、クロップは不採用。
- 動きは1メッセージに対応する小さな動作だけに絞る。
- 生成ジョブは必ず1件ずつ実行し、完了・保存後に次を送信する。
- 最終動画から音声ストリームを除去する。
- 生成モデルに日本語テロップを描かせない。テロップは任意の後処理で焼き込む。
- 生成providerは、ユーザー指定がなければKamui MCPにする。ユーザーがMagnific利用を明示した場合だけMagnificへ切り替える。
- Kamuiでユーザーがモデルを指定しない場合は、
../kamui-i2v-core/references/models.jsonで有効なモデルのうち推定単価が最も安い最低解像度のモデルを1件だけ選ぶ。 - 高価なモデルや複数モデルを、ユーザーの指定なしに追加実行しない。
Kamui MCPのモデル選択、MCP設定、逐次生成、再開、音声除去、検査、比較HTML、基本出力契約は kamui-i2v-core を読む。モデル名、MCP URL、ツール名、価格、解像度は models.json だけで管理する。モデル更新時にこのスキルのスクリプトへ値を直接追加しない。
Magnificを使う場合は magnific-i2v-core を読み、Browser skillでMagnificの動画生成UIを操作する。MagnificはブラウザUI依存なので、scripts/generate.pyへ無理に渡さない。
実行手順
1. 入力画像を確認する
動画化したい採用済みの人物1枚絵を確認する。キャラクターシート、参考画像、要件テキストだけをこのスキルへ直接渡さない。
- 採用済み1枚絵がある場合: その画像をi2v入力にする。
- 元画像がない場合: 先に generate-t2i-web-character-message を読み、動画化用の人物静止画を作る。
- キャラクターシートや参考画像だけがある場合: 先に source-image-guide.md に従い、動画化する1枚絵へ変換する。
このスキルは人物静止画の新規生成・選定を担当しない。画像作成後、採用画像パスをこのスキルへ引き渡す。
2. 入力画像をWeb動画用に準備する
生成済み画像にC2PAなど大きなメタデータが入っていると、Kamui側のログやモデル検証が扱いにくくなる。課金ジョブ前にメタデータを剥がした作業用画像を作る。
python3 <skill>/scripts/prepare_source.py INPUT_IMAGE \
--task TASK_NAME \
--project PROJECT_ROOT
出力された output/TASK_NAME/_assets/source-image-prepared.jpg をi2v入力に使う。元画像は上書きしない。
3. モデルを決める
まずproviderを決める。
- 指定なし: Kamui MCP。
Magnific、Kling 3.0 Omni、このサイトで動画生成などの指定あり: Magnific。
Kamuiの場合、ユーザー指定がなければモデルを指定せず実行する。既定では共通カタログ上の最安モデルが選ばれる。<skill>/scripts/generate.pyはKamui互換ラッパーで、内部では ../kamui-i2v-core/scripts/generate.py --mode message を実行する。
python3 <skill>/scripts/generate.py output/TASK_NAME/_assets/source-image-prepared.jpg \
--project PROJECT_ROOT \
--task TASK_NAME \
--prompt-file PROMPT_FILE \
--comparison
モデル指定時は--modelを繰り返す。
python3 <skill>/scripts/generate.py SOURCE_IMAGE \
--project PROJECT_ROOT \
--task TASK_NAME \
--model seedance-2.0-fast \
--model kling-v3-standard \
--prompt-file PROMPT_FILE \
--comparison
利用可能モデルは次で確認する。
python3 <skill>/scripts/generate.py --list-models
人物写真風の入力ではSeedance系が肖像・私的情報検証で拒否される場合がある。content_policy_violationやpartner_validation_failedが出た場合は同じ入力でSeedance系へ再送せず、共通カタログ上のKling O3 StandardまたはKling V3 Standardへ切り替える。
Magnificの場合は、../magnific-i2v-core/references/models.jsonと実際のUI表示を見てモデル、解像度、秒数、比率、消費表示を確認する。ユーザー指定がない限り、UIで確認できる最安・最低解像度を選ぶ。今回のように開始画像を設定すると比率が入力画像へ固定される場合があるため、実際の比率を記録して報告する。
4. プロンプトを作る
prompt-guide.md の固定カメラ・人物用テンプレートを基準に、英語で具体化する。
- カメラ完全固定を明記する。
- 人物ID、服装、持ち物、表情を維持する。
- 動作は1つにする。例: 小さくうなずく、1回まばたき、親指を少し強調する。
- 手と顔の変形、指の増加、持ち物の消失を禁止する。
- 日本語テロップ、ロゴ、UI、字幕を生成させない。
モデル比較では全モデルに同じpositive promptを渡す。
5. 生成providerごとに逐次生成する
Kamuiの場合、MCP設定は kamui-i2v-core の手順に従う。generate.pyは../kamui-i2v-core/scripts/setup_mcp.pyを通じて、対象プロジェクトに.mcp.jsonがなければ初期配置元からコピーし、実行対象モデルの設定をマージする。.mcp.jsonの初期配置、既存設定とのマージ、KAMUI_CODE_PASS_KEYの扱いはこのスキル側で再定義しない。
詳細は mcp-setup.md を読む。
中断後は同じコマンドを再実行する。保存済みMP4はスキップし、送信済みrequest_idがあるジョブは再課金せずポーリングから再開する。意図的に再生成する場合だけ--overwriteを使う。
課金前の計画確認には--dry-runを使う。
Magnificの場合、magnific-i2v-core の手順でBrowserから実行する。開始画像スロットへ反映されたこと、生成ボタンが有効なこと、詳細画面からMP4本体をダウンロードしたことを確認する。カード一覧のダウンロードはサムネイル画像を落とすことがあるため、必ずffprobeでMP4本体を検証する。
6. 検査する
Kamuiでは生成後、generate.pyがinspection.jsonと_inspection/内のコンタクトシートを作成する。MagnificではMP4を出力契約に合わせて保存した後、同じ検査スクリプトを手動実行する。必要に応じて再検査する。
python3 <skill>/scripts/inspect_videos.py output/TASK_NAME
人物動画では特に次を確認する。
- 音声ストリームが0件
- カメラ移動、ズーム、クロップがない
- 顔が別人化していない
- 表情変化が自然で、過剰に笑いすぎていない
- 手、指、財布、資料などの持ち物が破綻していない
- 背景に文字、ロゴ、UIが新規出現していない
- 1メッセージに必要な動きだけが入っている
- コンタクトシートの先頭、途中、末尾で顔、手、持ち物、背景境界が安定している
SSIMは補助指標であり、人物動画では先頭末尾が一致しなくても問題ない場合がある。固定カメラ短尺動画として自然かを目視で判断する。スタジオ素材のような質感、強すぎる笑顔、指や持ち物の揺れ、わずかなズームがある場合は、入力静止画のポーズを単純化して再生成する。
7. 比較ページを作る
複数モデル時は自動作成する。単一モデルでも必要なら実行する。
python3 <skill>/scripts/build_comparison.py output/TASK_NAME
HTMLは comparison-template.html を使い、全動画にautoplay muted loop playsinlineを設定する。
8. 任意でテロップを焼き込む
WebサイトではHTML/CSSのテロップを原則にする。動画単体として確認・配布する場合だけ、burn_telop.pyで焼き込む。
python3 <skill>/scripts/burn_telop.py output/TASK_NAME/MODEL.mp4 \
--line1 "サブスクで明朗会計" \
--line2 "勧誘一切無し"
既定値は黄色帯、太い黒文字、白縁、下部2段のスタイルにする。細かな調整は telop-guide.md を読む。
出力
基本出力はKamuiの場合 kamui-i2v-core、Magnificの場合 magnific-i2v-core の出力契約に従い、このスキル側で再定義しない。
人物動画用に入力画像を準備した場合は、タスク出力ディレクトリ内の_assets/へsource-image-original.<ext>とsource-image-prepared.jpgを追加する。テロップを焼き込んだ場合だけ、_telop/へ<model>-telop.mp4、<model>-telop-contact-sheet.jpg、<model>-telop-request.jsonを追加する。
ユーザーへは動画、比較HTML、主要な検査結果、Seedanceなどの拒否理由、未解決の品質問題を報告する。生成料金の概算と実課金が一致するとは断定しない。
必要環境
- Python 3.9以上。外部Pythonパッケージは不要。
- Kamui Code Pass Key。
ffmpegとffprobe。画像準備、無音化、検査、テロップ焼き込みに使う。- インターネット接続。
依存コマンドがない場合は課金ジョブ開始前に停止する。