ビジュアル発想ディレクター
頭の中の感覚を、見えるビジュアルへ
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頭の中の感覚を、見えるビジュアルへ
コンテンツ紹介
説明
頭の中の曖昧なイメージを、画像や単一ショットの動画に変換します。一問ずつヒアリングし、ビジュアルの設計図と完全なプロンプトを整理したうえで、実際の結果と照らし合わせながら的確に修正します。「イメージはあるけれど言葉にできない」、具体的なビジュアルの要望がある、または生成結果が期待と合わない場合に適しています。
おすすめした人
Dancang
このスキルをおすすめする理由
曖昧な感覚を確認可能な視覚的判断へ変換し、インタビューから設計、生成、調整までを段階に応じて進められます。
関連スキル
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AI動画・絵コンテプロンプト生成
あらすじ、キャラクター設定、既存の動画プロンプトを、AI動画生成に適した本格的な短編ドラマの絵コンテと、そのまま使えるショット用プロンプトに変換します。現代劇、時代劇、ミステリー、恋愛、爽快系のシーンなど、人物関係、物語のテンポ、感情のフックを軸に、ショットサイズ、カメラ位置、視点、カメラワーク、構図、光と影、環境音、セリフを明確化。各ショットに、視覚的な焦点と実行可能なアクションを持たせます。 キャラクターの一貫性とシーンの連続性にも重点を置き、人物の外見、衣装の整合性、身分や状態、特徴的なディテールを固定することで、顔の変化、外見のぶれ、空間の混乱、曖昧な動作などの生成リスクを抑えます。キャラクターの視線、表情、呼吸、手元、身体の反応も目に見える演技の変化として落とし込み、短編ドラマの対立、緊迫感、どんでん返し、感情の高まりを強化します。 完成したあらすじから始めることも、既存のキャラクター素材、絵コンテ、プロンプトを指定して最適化することもできます。設定済みのキャラクターがある場合はそのまま活用し、重複した設計を避けられます。最後に、完成したショットを主要なAI動画モデルで1本ずつ生成しやすい15秒以内のクリップに整理し、映像、音声、長さの情報も保持。コピーして使いやすく、後編集にも役立ちます。
画像AI人物画像を精密生成
頭の中にある人物像を、そのまま使えるプロンプトと完成画像に変えます。ひとことの種となる説明やテーマの方向性から始めて、髪型、ヘアアクセサリー、服装、表情、ポーズ、カメラ、光と影、シーンなどの重要な細部を段階的に明確にできます。古風な女性、サイバー少女、日系キャラクター、リアルな人物画像から、オリジナルの人物設定まで、全体の雰囲気に合った統一感のあるビジュアル案を作成できます。 すぐに画像を生成する場合は、AIに人物設定を自動で補完させられます。細かく調整したい場合は、項目ごとに選択またはカスタマイズして設定できます。生成結果には、中国語・英語の構造化プロンプトと、画風に合った Negative Prompt が含まれます。内容を理解しやすく再利用でき、FLUX、Midjourney、SDXL などの主要モデルにも対応しています。さらに、AI画像生成によって人物画像を作成できます。 画像を生成した後も、髪型、表情、ポーズ、カメラアングル、光と影、シーン、画風などの項目を引き続き微調整できます。その他の設定を維持したまま再生成でき、今回変更した内容も明確に表示されます。キャラクターデザイン、人物コンセプトアート、アイコン制作、イラストの構想、ビジュアル設定の模索に適しています。
動画火種｜動画図解ジェネレーター
多くの動画は「内容がない」のではなく、内容が抽象的で情報量が多すぎるため、視聴者が前の一文を理解した頃には、次の一文を忘れてしまいます。 「火種｜動画図解ジェネレーター」は、あなたのアイデア、ブレインストーミング、概要、脚本、台本、記事を、まず本当に視覚化する価値のある概念へ分解します。そのうえで、フロー、比較、構成、階層、循環、分岐、決定木など、どの図解構造が最も適しているかを判断します。 数を埋めるために無理に図を増やしたり、複雑な内容を文字だらけの情報図に詰め込んだりすることはありません。複数の図では、同じビジュアル表現、名称、意味に基づく色を保つため、そのまま動画に挿入して説明の骨格として使えます。 特におすすめの用途： 複雑な概念の説明 業務フローの分解 2つの方法の比較 システム構成の表示 因果関係の説明 長いブレインストーミングを、動画用の視覚ノードのまとまりに整理 出力はデフォルトで16:9の静的図解です。実行環境で編集可能なExcalidrawソースファイルを提供できない場合は、その旨を明示し、静止画像を.excalidrawファイルとして偽って渡すことはありません。 活用シーン シーン1｜ブレインストーミングを図解にする 口頭で話したアイデアが長くまとまっているだけで、完全な脚本がない場合に使えます。内容から最も図解する価値のあるポイントを見つけ、説明の順序に沿った図解のまとまりに整理します。 シーン2｜脚本を動画用の視覚ノードにする 完全な脚本はあるものの、どこに映像を加えるべきかわからない場合に使えます。視覚化する価値のある段落を判断し、適切な図解タイプを選びます。 シーン3｜複雑な概念を説明する 例：AI Agentはどのように動くのか、なぜワークフローが単発のデモより重要なのか、ビジネスモデルはどう機能するのか、プロダクトアーキテクチャにはどのような層があるのか。 シーン4｜ワークフロー／プロセスを分解する 例：テーマ候補 → リサーチ → Hook → 脚本 → 制作 → 振り返り。 シーン5｜比較する 例：ワークフローなし vs ワークフローあり、従来の方法 vs AIの方法、単発の成功 vs 安定して再現できる成功。
情報
- バージョン
- v6
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
