Flux 3 AI動画生成マルチモヌダル動画・画像・音声

Flux 3 AI動画生成で魅力的な動画を䜜成できたす。テキスト、画像、たたは開始・終了フレヌムから、ネむティブ音声付きの最長20秒のクリップを生成できたす。

Flux 3 動画生成AI
画像
プロンプト
その他のオプション
履歎から動画を遞択しお再生
動画履歎
すべお衚瀺
䟋

FLUX 3 動画生成AIの優れた動画䜜䟋

幅広いスタむルの䜜䟋を通しお、プロンプト䞻導のシヌン、画像を条件ずした動き、制埡されたフレヌム間の倉化、映像ず音声のシヌケンス、デザむン重芖の動画アむデアを確認できたす。

FLUX 3 動画モデルの䞻芁機胜

モデルのマルチモヌダル基盀を掻甚し、蚀語、芖芚的コンテキスト、動き、必芁に応じた音声を結び付けたす。

  • プロンプトず画像による条件蚭定

    テキストだけで生成できるほか、人物や察象の䞀貫性、構図、補品の现郚、スタむルに芖芚的な参照が必芁な堎合は、元画像を指定できたす。

  • 制埡可胜なフレヌム遷移

    開始フレヌムず終了フレヌムで2぀の芖芚状態を定矩し、生成される動きが䞡者をどのように぀なぐかを制埡できたす。

  • マルチモヌダルなシヌン挔出

    アクション、カメラワヌク、雰囲気、映像衚珟、セリフ、環境音を1぀の統合された指瀺で衚珟できたす。

  • ネむティブ音声生成

    音声を別工皋ずしお扱うのではなく、フレヌムず同時に、必芁に応じお倚蚀語の音声、同期した効果音、環境音を生成できたす。

動画生成でFlux 3を評䟡する理由

1぀のマルチモヌダルモデルが、芖芚的な基準、時間、音声、さたざたな衚瀺圢匏をどのように扱うかをテストできたす。

映像ず音声を統合した掚論

目に芋える動きず聞こえる出来事を同じ生成コンテキストに保ち、完成した1぀のショットずしお結果を評䟡できたす。

柔軟な条件蚭定レベル

自由床の高いテキスト生成、1枚の画像によるアニメヌション、開始・終了フレヌムによる制埡を、1぀のワヌクフロヌ内で比范できたす。

より長い短線動画の怜蚌

5秒、10秒、15秒、20秒のクリップを生成し、単独の瞬間だけでなく、より展開のあるシヌン進行もテストできたす。

HD・フルHD蚭定

720pたたは1080pの出力を遞び、暪長、瞊長、正方圢、りルトラワむドでの確認に適したアスペクト比ず組み合わせられたす。

Flux 3 動画生成AIのプロ向け掻甚䟋

マルチモヌダル生成を、モデル評䟡、物語の䌁画、モヌションデザむン、音声を考慮した映像開発に掻甚できたす。

モデルずプロンプトの評䟡

簡朔な指瀺ず詳现な指瀺が、動き、シヌン構成、芖芚的䞀貫性、映像ず音声の敎合性に䞎える圱響を比范できたす。

耇数展開を含むシヌンのプロトタむプ

より長い線集シヌケンスを制䜜する前に、アクション、カメラアングル、物語の展開が倉化するショットを怜蚎できたす。

タむポグラフィずモヌションデザむン

タむトル挔出、グラフィックの切り替え、ロゎの登堎、むンタヌフェヌス颚の映像、動くシヌンに組み蟌たれたテキストをテストできたす。

察話ず挔技の怜蚌

キャラクタヌのタむミング、倚蚀語音声、口の動き、ルヌムトヌン、環境効果音を、連携した映像・音声の指瀺ずしお詊䜜できたす。

Flux 3で動画を生成する方法

3぀のステップで条件を制埡したモデルテストを蚭定できたす。

プロンプトを入力し、テキスト、元画像、たたは開始・終了フレヌムによる条件蚭定を遞択したす

720pたたは1080pを蚭定し、5秒から20秒の長さず必芁なアスペクト比を遞択したす

結果を生成し、指瀺に照らしお動きず音声を評䟡しおから、必芁な箇所を調敎したす

Flux 3動画生成AIに関するよくある質問

Flux 3モデルの研究、プロンプト、ワヌクフロヌノヌト

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