生成分のミラーリングスクリプトで、シーンの切り替えの自然さを向上させるには？

2025-08-21

相互注目値ブレンド技術を使ったシーン遷移の最適化

映画のような自然な場面転換を実現するために、Story2Boardは次のような革新的なアプローチを採用しています：

RAVMテクノロジー・アプリケーションMutual Attention Value Blendingアルゴリズムにより、隣接画像の空間的関係と色特性を自動解析。
環境要素の継承前の画像に写っている持続的な要素（建物や自然景観など）を体系的に識別し、次の画像で妥当な空間的連続性を持たせる。
光と影のトランジション処理タイムラインに従って照明パラメーターを自動調整し、昼夜の移り変わりが自然なパターンになるようにします。

ベストプラクティス：

panel_promptを記述する際には、空間的なロケータ（「カメラが遠ざかる」、「視点が右に移動する」）を使用して、遷移の意図を明確にする。
重要な場面転換のために、2つのpanel_promptsの間に遷移記述子を追加することができる（"twilight deepens"、"mist rises"）。
複雑なトランジションの場合、中間フレームを多く分割することをお勧めします（例えば、クローズアップを最初に挿入する）。