映像の役割の一貫性を確保するプロフェッショナル・ソリューション
ランウェイモデルを使用する場合、キャラクター特性は以下の方法で安定させることができる：
- マルチアングル・リファレンス・チャート同じキャラクターを正面、横、45度のアングルで撮影した画像を合計3～5枚アップロードし、象徴的な特徴（髪型やアクセサリーなど）を必ず含めること。
- フィーチャー・ロックされたキュー・ワード:: 「[特定の機能]を変更しない」という指示をテキスト記述に含める（例：「赤いロボットアームと青い目の輝き効果を維持する」）。
- モーション・シーケンス制御: : 「開始フレームの描写→移行アクション→終了フレーム」というキュー構造の採用（例：「立った状態から開始→ゆっくりと武器を抜く→戦闘態勢に入る」）。
- 動画セグメントの生成: 15秒以上の動画は、3つのセグメントに分けて生成し、編集ツールでスプライスすることを推奨します。
技術原則：滑走路モデルは比較学習を通じて参照画像の深い特徴ベクトルを分析し、最良の結果を得るために、参照画像の背景はできるだけ単純で、本体の占める割合が60%以上であることをお勧めします。多少のばらつきがある場合は、プラットフォームが提供する「特徴強度」スライダー（0.7～1.3の範囲）を使ってキャリブレーションを行う。
この答えは記事から得たものである。Tiepolo.app：デザインとマーケティングのためのAIアイデア発想ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Tiepolo.appビデオ生成の文字の一貫性を向上させるにはどうすればよいですか？
