2025年、現代のAIアーティストが動画制作に使用しているもの

昨日、Instagramで3時間かけてAI動画のリールを見ていて、奇妙なことに気づきました。洗練されて高価に見えるコンテンツは、通常無料のツールで作られている。一方、ウォーターマーク付きのカクカクした動画は、誰かが購読を正当化しようとしている有料サービスから作られていることが多いのです。

AI動画の状況は2024年後半のどこかで一変しました。もしあなたがまだRunwayだけが選択肢だと思っているなら、現在スタジオや自宅で実際に起きていることの約80%を見逃していることになります。

簡単な答え: 2025年の現代のAIアーティストは、主にハイブリッドアプローチを使用しています。素早い反復にはRunway MLやPikaなどのブラウザベースのツール、完全なクリエイティブコントロールにはComfyUIを通じてローカルで実行するWan 2.2やHunyuanVideoなどのオープンソースモデル、そして技術的なセットアップなしで信頼できる結果が必要な場合はApatero.comのようなプラットフォームを組み合わせています。ツールの選択は、各プロジェクトにおいて速度、コントロール、コストのどれが最も重要かによって決まります。

誰も語らない現実確認

現在、AI動画で収益を上げたり、認知を得たりしている人たちを見ると、実際に重要なのは何かが分かります。それは最も高価なサブスクリプションを持つことでも、最大のGPUを持つことでもありません。適切なツールを適切な仕事に合わせ、いつ切り替えるべきかを知ることです。

安定した仕事を得ているアーティストは、プラットフォームへの忠誠をやめました。彼らは目の前の問題を解決するものなら何でも使っています。クライアントが明日までに30秒の製品デモを欲しがっている?それはRunwayの領域です。キャラクターの一貫性を保ったナラティブシリーズを構築している?カスタムLoRAを使用したComfyUIです。トラブルシューティングに一日を費やすことなく、ただ動作するものが必要?Apatero.comのようなサービスが背後の複雑さを処理してくれます。

誰も聞きたくないでしょうが、秘密はツールにあるのではありません。どのツールがどの時点で故障するかを知り、バックアップを用意しておくことです。

現在最も人気のあるブラウザベースツールは何か?

Runway MLは、高速でインターフェースが説明不要なため、クライアント対応の仕事では依然として支配的です。Gen-3 Alphaは、ほとんどの人が必要とする以上にモーションをうまく処理し、何にもサインアップする必要なくプレビューできるリンクをクライアントにメールで送信できるという事実は、多くの場合、レンダリング品質よりも重要です。

ただし、価格が痛いです。反復処理をしていると、クレジットがすぐに燃え尽きてしまうため、ほとんどのアーティストは探索ではなく最終版に使用しています。

Pika Labsは、「Pikaffects」システムで奇妙なニッチを見つけました。一般的な動画生成ではRunwayより能力が低いですが、特定のスタイリスティックな効果や、それが生み出す特定の美学が欲しい場合、他には代わりがありません。リップシンク機能は、口の動きが少しずれているとみんなが文句を言うにもかかわらず、トーキングヘッドコンテンツに絶えず使用されています。

Luma Dream Machineは遅れて参入しましたが、より長い生成時間とより優れたカメラ移動で急速に地位を得ました。プロジェクトに何らかの映画的な動きが含まれる場合や、実際のカメラ技術を再現しようとしている場合、Lumaは競合他社よりも信憑性のある結果を生み出すことが多いです。無料ティアは十分に寛大で、ホビーストが実際に使い続けています。

この3つについて気づくのは、プロのアーティストが単独で使用することはほとんどないということです。これらは、ローカル処理、アップスケーリング、従来の動画ソフトウェアでの合成を含むパイプラインの一部です。ブラウザツールがコアモーションを生成し、その他すべてが実際に納品できるものに磨き上げます。

なぜComfyUIが本格的な作業の標準になったのか?

ComfyUIがローカル動画生成レースで勝利したのは、使いやすいからではありません(確実に使いやすくはありません)。何かが壊れたとき、実際にどこで壊れたかを見て修正できるからです。ブラックボックスのブラウザツールでは、生成品質が低下したり、モーションがおかしくなったりしても、再ロールして期待するだけです。ComfyUIでは、問題を引き起こしている正確なパラメータを調整できます。

ワークフローアプローチは、最初は思われるよりも動画にとって理にかなっています。単にクリップを生成するだけではありません。時間的一貫性を制御し、潜在空間の遷移を管理し、フレームごとにControlNetガイダンスを適用し、変更可能な視覚的チェーンですべての前処理を処理しています。テキストプロンプトと「生成」ボタンでそれを試してみてください。

Wan 2.2をComfyUIで実行することは、キャラクター駆動の作業のデフォルトの出発点のようなものになっています。特にキャラクターにLoRAをトレーニングする時間を投資する意思がある場合、ショット間の一貫性をほとんどの商用ツールよりもうまく処理します。適切に構成されたWanと最高の商用オファリングの間の品質ギャップは、2024年12月頃に基本的に消失しました。

HunyuanVideoは異なる役割を果たします。キャラクターにはあまり優れていませんが、環境ショット、空間を通るカメラの動き、複雑な照明変化を含むものについては、ローカルでテストした他のすべてを上回ります。ただし、VRAMの要件があります。スムーズに実行するには、本格的なハードウェアまたは慎重な最適化が必要です。

Stable Video Diffusionは、完璧な静止フレームを生成し、それをわずかに動かす必要があるimg2vid作業に主に使用されています。現時点では古い技術ですが、シンプルなソリューションが複雑なものよりもうまく機能することがあります。

ただし、ComfyUIの動画作業の学習曲線は本物です。物事が理解できるようになるまで、1週間のフラストレーションを伴う実験を予算に入れてください。ほとんどのアーティストは、最初の3日間はすべての人生の選択を疑問視していたが、突然理解できたと言っています。もちろん、Apatero.comのようなプラットフォームは、その学習曲線をスキップして直接制作に進みたい場合、同様の結果を提供します。

予算の制約はツール選択をどのように変えるか?

お金がすべてを変えます。無制限のレンダリングクレジットまたは最大限のワークステーションがある場合、ツール選択は純粋に能力についてのものになります。他のすべての人にとって、それは巧妙に制約を回避することです。

完全に破産しているが決意している人のアプローチは、12GB GPUでの大幅に最適化されたワークフロー、長いレンダリング時間、そして多くの忍耐力を持つComfyUIのように見えます。それは機能します。成功したAI動画アーティストの多くは、まさにそこから始めました。制限はもはや品質ではなく、反復速度です。

中予算のセットアップ(クラウドクレジットに月50〜100ドル、さらにいくつかのローカル機能を考えてください)は、通常、重労働にローカルComfyUIを使用し、特定の問題に対して商用ツールを戦略的に使用します。キャラクターアニメーションをローカルで実行し、その1つの難しいシーンにRunwayを使用し、すべてをDaVinci Resolveで合成します。

高予算アプローチは、時間がコストよりも重要であるため、ツールについてほとんど心配しません。これらのアーティストは、ComfyUI用の高価なGPUを備えたRunPodインスタンスと、複数の商用サービスへのサブスクリプションの両方を維持しています。最も速く機能するものが勝ちます。

興味深いスペースは、莫大なオーバーヘッドなしで一貫した出力が必要な実務家です。そこでマネージドプラットフォームが価値を提供します - インフラストラクチャを維持することなくローカルワークフローの品質を得られます。Apatero.comは、複雑さを処理しながらコストを予測可能に保つことで、ここに適合します。

スペシャリストやニッチツールについてはどうか?

一部のツールは、1つの特定の問題を非常によく解決するため、アーティストは一般的な使用が限られているにもかかわらず、それらを手元に置いています。

Deforumは、トリッピーでサイケデリックなアニメーション作業のための定番です。古くて、ワークフローは面倒ですが、その特定の美学を確実に生み出すものは他にありません。特にミュージックビデオアーティストは、適切なプロジェクトのためにDeforumワークフローを準備しています。

Ebsynthは技術的にはAI生成ツールではありませんが、AI生成のキーフレームとスムーズでスタイル的に一貫したアニメーションの間のギャップを埋めます。Stable DiffusionまたはMidjourneyでいくつかの完璧なフレームを生成し、Ebsynthにスタイルを維持しながらモーションを補間させます。特定の美的アプローチに対して驚くほどうまく機能します。

Morph Studioは、「実際の制作のためのAIストーリーボーディング」スペースでニッチを切り開きました。最終的な動画を作成することについてではなく、プレビジュアライゼーションとコンセプト開発についてです。最終出力のためのAIに懐疑的な監督でも、ショットを計画するためにそれを使用します。

RunwayのGen-2 Image to Videoは、img2vidアプローチが純粋なtext-to-videoよりも良い結果を生み出すことが多いため、別途言及に値します。MidjourneyまたはFluxで完璧なフレームを生成し、Runwayのimg2vidに持ち込み、はるかに制御された結果を得ます。このハイブリッドアプローチは現在標準的な実践です。

ハードウェアは実際にどのように選択肢を制限するか?

どこで何が実行されるかについて具体的に説明しましょう。なぜなら、「4090が必要」というアドバイスは、真実でもあり誤解を招くものでもあるからです。

ブラウザツールの場合、ハードウェアはほとんど問題になりません。他人のサーバーで実行されています。インターネット接続とクレジット残高が実際の制約です。

ローカルComfyUI作業の場合、12GB VRAMは現在のモデルの実用的な最小値です。十分な最適化と忍耐力があれば、8GBで一部のワークフローを技術的に実行できますが、生成よりもメモリエラーとの戦いに多くの時間を費やすことになります。16GBは快適になります。24GBは、ほとんどのプロジェクトでVRAMについて考えるのをやめることを意味します。

Wan 2.2は、適切な最適化で12GBで許容可能に実行されます。3060での動画の1秒あたり2〜4分を予想してください。これはひどいように聞こえますが、夜間のキューイングがその問題を解決することに気づくまでです。品質は有料サービスに匹敵します。

HunyuanVideoは、実用的な使用について正直であれば24GBを必要とします。公式の要件はそれ以下と主張していますが、絶え間ない微調整なしでスムーズに動作するには、より多くのヘッドルームが必要です。ここでRunPodまたは同様のGPUレンタルが理にかなっています - 1日間強力なカードをレンタルし、すべてをバッチ処理し、サブスクリプションコストと比較して利益を得ます。

多くのアーティストが取る中間の道は、開発とテストのための適切なローカルカード(3060 12GB以上)、最終レンダリングまたは時間的制約のある作業のためのクラウドGPUのレンタルを含みます。ローカルセットアップが作業の90%を処理し、クラウドがスパイクをカバーします。

Apatero.comのようなサービスは、最適化されたインフラストラクチャを維持することでハードウェアの質問を完全に回避します。これは、技術的な構成ではなく出力に焦点を当てている場合に重要です。

実際に制作で使用されるワークフローは何か?

理論は一つのことですが、実践はより混乱していて、誰もが認めるよりもハイブリッドに見えます。

標準的な製品デモアプローチ: クリーンでプロフェッショナルなモーションのために、Runway Gen-3でベースアニメーションを生成します。エクスポートし、Topaz Video AIでアップスケールし、After EffectsでAI背景の上に製品レンダリングを合成します。クライアントフレンドリーで、高速なターンアラウンド、高価に見えます。修正を含めて1日かかります。

ナラティブキャラクターシリーズの方法: キャラクター参照画像にLoRAをトレーニングします。LoRAを使用してWan 2.2でComfyUIでシーンを生成します。ショットごとのコントロールは、シーン間の一貫性を意味します。色補正のための後処理と残りの不一致をスムーズにします。遅いプロセス、高品質の結果、完全なクリエイティブコントロール。

ミュージックビデオのクイックターンスタイル: Midjourneyでスタイルフレームを作成します。Runway img2vidを使用してアニメーション化します。複数のバリエーションの迅速な生成、最高の瞬間をリズミカルに編集します。何をしているか知っていれば、週末全体の動画が完成します。品質は、映画品質ではなく「ソーシャルメディアには十分」です。

ハイブリッドアップレスパイプライン: 速度のためにComfyUIで低解像度で生成します。モーションと構図を素早く正確にします。最終的に承認されたショットは、商用サービスまたは専門的なアップスケーリングモデルを通じてアップスケールおよび洗練されます。クリエイティブな反復を品質の磨きから分離します。

ほとんどの実務家は、異なるプロジェクトタイプのために3つまたは4つのワークフローテンプレートを保存しています。毎回ゼロから考え出すのではなく、証明されたパイプラインに新しいコンテンツを接続しています。

注目に値する新興ツールはあるか?

状況は月ごとに変化しますが、いくつかの開発中のツールは誇大広告を超えた本当の可能性を示しています。

Genmoは静かに改善を続けており、最近、特定のユースケースでRunwayの支配に挑戦する機能を追加しました。彼らのカメラコントロールは、AIがプロンプトを正しく解釈することを期待するのではなく、計画されたショットに対してはるかに正確です。

Haiperは重要な支援を受けてローンチし、より高いフレームレートとよりスムーズなモーションに焦点を当てています。初期の結果は、他のツールを悩ませる時間的一貫性の問題のいくつかを解決していることを示唆しています。プロジェクトが本当にスムーズなモーションを必要とする場合、テストする価値があります。

Mochi 1は、オープンソースのローカル生成スペースに参入し、WanまたはHunyuanVideoよりも特定の美的スタイルをうまく処理します。特にフォトリアリスティックな人間の動き。荒削りで、ドキュメントは最小限ですが、生の能力はそこにあります。

StabilityAIの新しい動画モデルは、ずっと予告され、遅延し続けています。実際に出荷されると、オープンソース側を大きく揺さぶる可能性があります。Stabilityは本当に有能なオープンモデルをリリースしてきた実績があり、彼らの動画研究は何か確かなものが来ることを示唆しています。

新興ツールのパターンは、1つまたは2つの機能が素晴らしく機能し、他のすべてが荒削りであることです。アーティストは、一般的な作業に使用しようとするのではなく、それらの特定の強みのためにそれらをつかみます。そのスムーズなドリーショットのためのHaiper。リアルなウォークサイクルのためのMochi。何かが壊れるまで他のすべてのためのRunway、その後PikaまたはローカルComfyUIに切り替えます。

従来の動画ツールはまだどのような役割を果たしているか?

誇大広告が示唆するにもかかわらず、AIは単独では存在しません。すべてのプロのワークフローには、実質的な従来の動画編集と後処理が含まれます。

DaVinci Resolveは、本格的な作業をしているほぼすべての人にとって、アセンブリ、色補正、最終的な磨きを処理します。AIが原材料を生成し、Resolveがクライアントに実際に見せられるものにします。特に色補正が重要です。なぜなら、AIツールは修正が必要な過度に飽和した、または不一致な色を生成する傾向があるからです。

After Effectsは、AI要素を従来のアセットと合成し、AIが確実に生成できない適切なモーショングラフィックス、テキスト、エフェクトを追加するために不可欠なままです。ほとんどの製品デモは、60%がAI背景、40%がその上にレイヤー化された従来のモーションデザインです。

Topaz Video AIは、AI生成映像のアップスケーリングと強化に絶えず使用されます。AIモデルは時間を節約するために低解像度で生成し、Topazがそれを納品仕様まで引き上げます。ノイズ除去機能は、AI動画が時々生成する時間的なちらつきをスムーズにするのにも役立ちます。

RIFEやDAINのようなフレーム補間ツールは、AI生成フレーム間のモーションをスムーズにするのに役立ちます。AI動画には微妙な途切れやモーションの不一致がよくあります。スマートな補間は、再生成を必要とせずにその多くを修正します。

最高のAI動画作品を作成しているアーティストは、AI純粋主義者ではありません。彼らは、従来の技術がより優れている場合はどこでもそれらを含む完全な制作パイプラインの1つのツールとしてAIを使用しています。最終的な動画は80%がAI生成かもしれませんが、その最後の20%の従来の磨きがアマチュアとプロの結果を分けるものです。

スタイルの一貫性は実際にどれほど重要か?

ここでは、技術的能力よりも個人的な哲学が入ってきます。一部のアーティストは、AI動画の混沌とした一貫性のない性質を美学の一部として受け入れています。他の人は、ハリウッドレベルの一貫性のために歯を食いしばって戦います。

商業作品の場合、クライアントはほとんど常に一貫性を望んでいます。キャラクターはショットごとに同じように見える必要があります。照明は論理的に意味をなす必要があります。モーションはスムーズで意図的である必要があります。これは、新規性よりもコントロールを優先するツールとワークフローに向かいます。LoRAを使用したComfyUI、慎重なプロンプティング、大幅な後処理。

芸術的または実験的な作品の場合、不一致はあなたに有利に働くことがあります。物理的に完全には理にかなっていないAI動画の超現実的で夢のような品質は、意図的に達成することが難しいムードを作り出します。最も興味深いAI動画アートの一部は、それと戦うのではなく、奇妙さに寄りかかっています。

中間点は、各アプローチがプロジェクトにいつ役立つかを知ることです。実験的な電子アーティストのためのミュージックビデオ?奇妙にしましょう。SaaS製品の説明動画?その一貫性をしっかりとロックダウンしてください。

カスタムLoRAをトレーニングすると、キャラクターや特定のビジュアルスタイルの一貫性が劇的に向上します。前払いの時間がかかりますが、複数のプロジェクトで報われます。ほとんどの本格的なキャラクター駆動の作品は、ローカルでComfyUIを使用している場合でも、カスタムモデルをサポートするマネージドプラットフォームを通じて作業している場合でも、標準的なステップとしてLoRAトレーニングを含んでいます。

よくある質問

今日AI動画生成を始めるための実際の最小ハードウェア要件は何ですか?

ブラウザツールを排他的に使用する意思がある場合、信頼できるインターネット接続を持つ任意のコンピュータで問題ありません。ComfyUIでのローカル生成の場合、実用的な最小値は12GB VRAMを備えたNvidia GPUです。それ以下でも技術的には機能しますが、作成よりも最適化に多くの時間を費やすことになります。3060 12GBモデルは、絶えずイライラさせないローカル作業の最も手頃なエントリーポイントを表しています。

完成した30秒の動画を生成するのに実際にどれくらいの時間がかかりますか?

ワークフローとツールに完全に依存します。RunwayまたはPikaでは、生の生成に1〜3分かかりますが、許容できる結果を得るために5〜10回反復する可能性があります。軽微な編集を含む合計時間は1〜2時間かもしれません。適度なハードウェアでローカルのComfyUIでは、生の生成に30〜60分かかる可能性がありますが、より良いコントロールのために、通常、より少ない試行で釘付けにします。後処理を追加すると、合計3〜4時間になります。速度と品質のトレードオフは現実的であり、高速な反復と正確なコントロールのどちらを最適化するかによって異なります。

2025年にAI動画生成で実際にお金を稼ぐことができますか?

はい、しかし市場は急速に競争的になっています。今のお金は、一般的な「AI動画サービス」ではなく、特定のビジネス問題を解決することにあります。製品ビジュアライゼーション、不動産ウォークスルー、制作会社のためのコンセプトアート、毎日投稿するブランドのためのソーシャルメディアコンテンツ。芸術的なナラティブ作品は、視聴者を構築していない限り、収益化が難しいです。ほとんどの成功したAI動画アーティストは、コンテンツを必要とするビジネスと直接仕事をするか、コース/コンサルティング収益を促進する個人ブランドを構築しています。

複数のツールサブスクリプションが必要ですか、それとも1つだけで成功できますか?

作業のボリュームと多様性に依存します。同じタイプのプロジェクトを繰り返し行っている場合、1つの十分に最適化されたワークフローで十分なことがよくあります。多様なクライアント作業の場合、ほとんどのプロフェッショナルは、少なくとも中級のRunwayサブスクリプションとローカルComfyUI機能を維持し、特定のユースケースのためにPikaまたはLumaを追加することがあります。ただし、サブスクリプション疲労は現実的です - 多くのアーティストは、月額コストを削減するためにローカル優先アプローチまたはApatero.comのような機能を統合するマネージドプラットフォームに移行しています。

何ヶ月も無駄にすることなくAI動画生成を学ぶ最良の方法は何ですか?

実際に好きな作品を投稿しているクリエイターを見つけてから、彼らに直接何を使用しているかを尋ねます。ほとんどのAIアーティストは、ツールが非常に速く変化するため、共有しても競争上の不利益が生じないため、ワークフローについて驚くほどオープンです。3ヶ月以上古いYouTubeチュートリアルはおそらく時代遅れです。特定のツールのDiscordコミュニティは最新の情報を提供しますが、多くのノイズをフィルタリングする必要があります。最速の学習パスは、1つのツールを選択し、2週間の毎日の練習にコミットし、基本をマスターしたら拡張することです。

AI動画生成がまだやや予測不可能な場合、クライアントの期待をどのように処理しますか?

可能なものと、まだ信頼できないものの例を使用して、事前に期待を非常に明確に設定します。3つの異なるAI動画を見せて、各品質レベルに必要な労力を説明します。必要になるため、見積もりに修正時間を組み込みます。多くの成功したAI動画アーティストは、フル制作にコミットする前に、クライアントのビジョンが達成可能かどうかをテストする有料のコンセプトフェーズを最初に行います。能力を誇大宣伝して失望させるよりも、約束を少なくして過剰に配信する方がうまくいきます。

AI動画作業のために高価なGPUハードウェアに投資する必要がありますか、それともクラウドコンピューティングをレンタルする必要がありますか?

初心者または時々使用する場合、レンタルは財政的により理にかなっています。GPU価格は下がり、モデルはより効率的になります。今高価なハードウェアを購入すると、減価償却に固定されます。毎日作業をしているプロフェッショナルの場合、優れたローカルカードを所有することは、レンタルコストと比較して3〜6ヶ月で元が取れ、プラットフォームの変更や価格上昇からの独立性を提供します。適度なローカルハードウェアと、要求の厳しいプロジェクトのための時折のクラウドレンタルのハイブリッドアプローチは、多くの人にとってうまく機能します。

AI動画生成が技術的でない人々にとって十分にアクセス可能になるまでどれくらいかかりますか?

それはすでに起こっていますが、異なるツール間で断片化されています。微調整を必要としない場合、RunwayとPikaは現在合理的にアクセス可能です。学習曲線は、一貫性、特定のスタイル、または基本的な生成を超えたものを望むときに現れます。能力を犠牲にすることなくワークフローを簡素化するプラットフォームが本当の解決策です - Apatero.comのようなサービスは、技術を最初に技術専門家になることを要求せずに確実に機能する場所に向かっています。

これが実際にあなたにとって何を意味するか

ツールは変わります。今日機能するものは6ヶ月後に置き換えられます。重要なスキルは、どのタイプのツールがどの問題を解決するかのパターン認識と、より良いものが登場したときにスタックを交換する柔軟性です。

今始めている場合は、何が可能かを理解するためにブラウザツールから始め、制限に達したらComfyUIに移動してください。または、マネージドプラットフォームで学習曲線を完全にスキップし、技術的な構成ではなくクリエイティブな作業に焦点を当ててください。

AI動画で成功しているアーティストは、最高のツールや最速のハードウェアを持っている人ではありません。彼らは、能力を実際の市場ニーズに合わせ、クライアントがお金を払う結果を一貫して提供できる人です。他のすべては単なる詳細です。

何を選択しても、ツールを研究するよりも多くの時間を物を作ることに費やしてください。100本の不完全な動画を作成した人と、完璧なワークフローを計画したが何も作らなかった人との間のギャップは、仕事を得ることと立ち往生することの違いです。混乱して始めて、進むにつれて良くなってください。