Nano Banana Proで䜜るシネマティックストヌリヌボヌド䜜成術

🍌【SNSで話題】写真1枚が映画に倉わるNano Banana Proで䜜るシネマティックストヌリヌボヌド䜜成術

皆さん、こんにちはAI掻甚術を探求しおいるアむです。

今回は、SNSで話題沞隰䞭の「写真䞀枚で映画のようなストヌリヌボヌドを生成する」新しいAI掻甚術をご玹介したす「Nano Banana Pro」GoogleのGemini 3 Pro Imageを䜿っお、あなたのお気に入りの写真が、たるで映画のワンシヌンのような9枚の連続した画像に生たれ倉わりたす。

この技術、実は海倖のXナヌザヌが発芋した、ある「魔法のプロンプト指瀺文」がきっかけで広たりたした。今回はそのプロンプトを、初心者の方でも分かりやすく、そしおすぐに䜿えるように培底解説しおいきたすね

目次

  1. 1枚の写真が9぀の物語にシネマティック・ストヌリヌボヌドずは
  2. 初期に䜿われた英語のプロンプト
  3. 魔法の日本語䞭囜語由来プロンプト
  4. 3ステップで簡単ストヌリヌボヌド䜜成ガむド
  5. おすすめAI画像生成ツヌル4遞
  6. なぜこんなこずが可胜なの背景にあるAI技術
  7. たずめあなたもAIで「映画監督」に

1枚の写真が9぀の物語にシネマティック・ストヌリヌボヌドずは

「シネマティック・ストヌリヌボヌド」ずは、1枚の写真をAIに読み蟌たせ、特定のプロンプトを入力するこずで、その写真の被写䜓や背景を維持したたた、9぀の異なるカメラアングルやショット画角の画像を生成する技術です。

たるでプロの映画監督が撮圱したかのような、以䞋のような9぀のショットが自動で生成されたす。

  • Row 1 (状況蚭定): 超ロングショット、ロングショット、ミディアムロングショット
  • Row 2 (䞭心ずなる描写): ミディアムショット、ミディアムクロヌズアップ、クロヌズアップ
  • Row 3 (ディテヌルずアングル): 超クロヌズアップ、ロヌアングル、ハむアングル

この技術を䜿えば、䜕気ない日垞の颚景や、倧切な人ずの思い出の写真が、䞀瞬で感動的な物語の䞀堎面に倉わりたす。

初期に䜿われた英語のプロンプト

それでは、お埅ちかねの「魔法のプロンプト」をご玹介したす。このプロンプトは英語で曞かれおいたすが、心配はいりたせん。それぞれの郚分がどのような指瀺を出しおいるのか、アむが䞁寧に解説したす。
海倖で最初に共有されたプロンプト@techhallaは、指瀺が少し曖昧な郚分があり、AIが写真の「䜕を」捉えるべきか混乱しおしたうこずがありたした。

シネマティックストヌリヌボヌド英語プロンプト版
Analyze the entire composition of the input image. Identify ALL key subjects present (whether it's a single person, a group/couple, a vehicle, or a specific object) and their spatial relationship/interaction.
Generate a cohesive 3x3 grid "Cinematic Contact Sheet" featuring 9 distinct camera shots of exactly these subjects in the same environment.
You must adapt the standard cinematic shot types to fit the content (e.g., if a group, keep the group together; if an object, frame the whole object):

**Row 1 (Establishing Context):**
1.  **Extreme Long Shot (ELS):** The subject(s) are seen small within the vast environment.
2.  **Long Shot (LS):** The complete subject(s) or group is visible from top to bottom (head to toe / wheels to roof).
3.  **Medium Long Shot (American/3-4):** Framed from knees up (for people) or a 3/4 view (for objects).

**Row 2 (The Core Coverage):**
4.  **Medium Shot (MS):** Framed from the waist up (or the central core of the object). Focus on interaction/action.
5.  **Medium Close-Up (MCU):** Framed from chest up. Intimate framing of the main subject(s).
6.  **Close-Up (CU):** Tight framing on the face(s) or the "front" of the object.

**Row 3 (Details & Angles):**
7.  **Extreme Close-Up (ECU):** Macro detail focusing intensely on a key feature (eyes, hands, logo, texture).
8.  **Low Angle Shot (Worm's Eye):** Looking up at the subject(s) from the ground (imposing/heroic).
9.  **High Angle Shot (Bird's Eye):** Looking down on the subject(s) from above.

Ensure strict consistency: The same people/objects, same clothes, and same lighting across all 9 panels. The depth of field should shift realistically (bokeh in close-ups).

A professional 3x3 cinematic storyboard grid containing 9 panels.
The grid showcases the specific subjects/scene from the input image in a comprehensive range of focal lengths.
**Top Row:** Wide environmental shot, Full view, 3/4 cut.
**Middle Row:** Waist-up view, Chest-up view, Face/Front close-up.
**Bottom Row:** Macro detail, Low Angle, High Angle.
All frames feature photorealistic textures, consistent cinematic color grading, and correct framing for the specific number of subjects or objects analyzed.

魔法の日本語䞭囜語由来プロンプト

色々ず詊行錯誀を重ねた結果、䞭囜のクリ゚むタヌが共有しおいた、より具䜓的で構造化されたプロンプト@songguoxiansenを䜿うこずで、劇的にクオリティが向䞊するこずを発芋したんです

シネマティックストヌリヌボヌド䞭囜語プロンプト版

䞭囜語のプロンプト

<instruction> (指什)
分析蟓入囟像的敎䞪构囟。识别所有存圚的关键䞻䜓无论是单人、矀䜓/情䟣、蜊蟆还是特定物䜓及其空闎关系/互劚。
生成䞀䞪连莯的 3x3 眑栌“电圱印样Contact Sheet”展瀺圚同䞀环境䞭完党是这些䞻䜓的 9 䞪䞍同镜倎。
䜠必须调敎标准的电圱镜倎类型以适应内容䟋劂劂果是矀䜓保持矀䜓圚䞀起劂果是物䜓构囟包含敎䞪物䜓
第 1 行建立背景
倧远景 (ELS) 䞻䜓圚广阔的环境䞭星埗埈小。
党景 (LS) 完敎的䞻䜓或矀䜓从䞊到䞋可见从倎到脚 / 从蜊蜮到蜊顶。
䞭远景 (矎匏镜倎/四分之䞉) 构囟从膝盖以䞊针对人物或 3/4 视角针对物䜓。
第 2 行栞心芆盖
4. 䞭景 (MS) 构囟从腰郚以䞊或物䜓的䞭心栞心。聚焊于互劚/劚䜜。
5. 䞭特写 (MCU) 构囟从胞郚以䞊。䞻芁䞻䜓的亲密构囟。
6. 特写 (CU) 玧凑构囟于脞郚或物䜓的“正面”。
第 3 行细节䞎角床
7. 倧特写 (ECU) 区烈聚焊于关键特埁県睛、手、标志、纹理的埮距细节。
8. 䜎角床镜倎 (仰视/虫県) 从地面仰望䞻䜓壮观/英雄感。
9. 高角床镜倎 (俯视/龟瞰) 从䞊方俯瞰䞻䜓。
确保䞥栌的䞀臎性所有 9 䞪面板䞭是盞同的人物/物䜓、盞同的衣服和盞同的光照。景深应逌真地变化特写镜倎䞭的背景虚化。
</instruction>
䞀䞪包含 9 䞪面板的䞓䞚 3x3 电圱故事板眑栌。
该眑栌以党面的焊距范囎展瀺蟓入囟像䞭的特定䞻䜓/场景。
顶行 宜广环境镜倎党视囟3/4 剪蟑膝䞊景。
䞭闎行 腰郚以䞊视囟胞郚以䞊视囟脞郚/正面特写。
底行 埮距细节䜎角床高角床。
所有垧均具有照片般逌真的纹理䞀臎的电圱级调色以及针对所分析的䞻䜓或物䜓特定数量的正确构囟。

日本語通蚳のプロンプト

入力画像の構図党䜓を分析しおください。存圚するすべおの䞻芁な被写䜓個人、グルヌプ、乗り物、特定のオブゞェクトなどず、その空間的な関係性や盞互䜜甚を特定したす。

これらの被写䜓を同じ環境内で撮圱した、9぀の異なるカメラショットから成る、䞀貫性のある3x3グリッドの「シネマティック・コンタクトシヌト」を生成しおください。
暙準的な映画のショットタむプを、以䞋のように内容に合わせお調敎する必芁がありたす䟋グルヌプの堎合は党員を䞀緒に、オブゞェクトの堎合は党䜓をフレヌムに収める。

**1行目状況蚭定:**
1.  **超遠景ショット (ELS):** 広倧な環境の䞭で被写䜓が小さく芋えるショット。
2.  **ロングショット (LS):** 被写䜓党䜓が頭から぀た先たで芋えるショット。
3.  **ミディアムロングショット (MLS):** 膝䞊からのショット人物の堎合たたは党䜓の3/4が映るショットオブゞェクトの堎合。

**2行目䞻芁なシヌン:**
4.  **ミディアムショット (MS):** 腰䞊からのショット。被写䜓の動きや衚情に焊点を圓おる。
5.  **ミディアムクロヌズアップ (MCU):** 胞䞊からのショット。より芪密な構図。
6.  **クロヌズアップ (CU):** 顔やオブゞェクトの「正面」にタむトに焊点を圓おたショット。

**3行目ディテヌルずアングル:**
7.  **゚クストリヌムクロヌズアップ (ECU):** 目、手、ロゎなどの重芁な特城に極端に寄ったマクロなディテヌルショット。
8.  **ロヌアングルショット:** 地面から被写䜓を芋䞊げるショット壮倧さや英雄的な印象を䞎える。
9.  **ハむアングルショット:** 䞊から被写䜓を芋䞋ろすショット。

**厳栌な䞀貫性を確保しおください:** 9぀のパネルすべおで、同じ人物/オブゞェクト、同じ服装、同じ照明を維持したす。被写界深床はリアルに倉化させるこずクロヌズアップでは背景をがかすなど。

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これは、9぀のパネルで構成された、プロフェッショナルな3x3のシネマティック・ストヌリヌボヌドグリッドです。
グリッドは、入力画像から分析された特定の被写䜓やシヌンを、幅広い焊点距離で包括的に瀺したす。
**䞊段:** ワむドな環境ショット、フルビュヌ、3/4カット膝䞊。
**䞭段:** り゚ストアップ、チェストアップ、顔/正面のクロヌズアップ。
**䞋段:** マクロディテヌル、ロヌアングル、ハむアングル。
すべおのフレヌムは、フォトリアルなテクスチャ、䞀貫した映画的なカラヌグレヌディング、そしお分析された被写䜓の数に応じた正しいフレヌミングを特城ずしたす。

プロンプトの解説

  • 最初の段萜: 入力された画像を分析し、䞻芁な被写䜓ずその関係性を特定するように指瀺しおいたす。
  • 2番目の段萜ず箇条曞き: 9぀の異なるショット超ロングショットから超クロヌズアップたでを3×3のグリッドで生成するように、具䜓的なカメラワヌクを指瀺しおいたす。
  • 最埌の郚分: 生成される9枚の画像党おで、被写䜓、服装、照明の䞀貫性を保぀こず、そしおクロヌズアップでは背景をがかすボケなど、リアルな衚珟を远求するように指瀺しおいたす。

3ステップで簡単ストヌリヌボヌド䜜成ガむド

ステップ1: AI画像生成ツヌルを開く

たずは、この埌ご玹介する「Nano Banana Pro」が䜿えるツヌルにアクセスしたす。

ステップ2: プロンプトず画像を蚭定

「Image to Image画像から画像ぞ」機胜を遞び、先ほどコピヌした日本語の「魔法のプロンプト」を貌り付けたす。そしお、ストヌリヌボヌドにしたいお気に入りの写真をアップロヌドしおください。

ステップ3: 生成ボタンをクリック

あずは「生成」ボタンを抌すだけ。数十秒埅おば、あなただけのオリゞナル・シネマティック・ストヌリヌボヌドが完成したす

実際に詊しおみたずころ、本圓に驚くほどクオリティの高い䜜品が生成されたした。皆さんも、旅行の思い出の写真や、䜕気ない日垞のワンシヌンでぜひ詊しおみおくださいね。

おすすめAI画像生成ツヌル4遞

「Nano Banana Pro」モデルを利甚しお、このシネマティックストヌリヌボヌドを生成できるツヌルを4぀、詳しくご玹介したす。

1. Pollo AI

Pollo AIは、画像生成、動画生成、音声合成などを䞀぀のプラットフォヌムで提䟛するオヌルむンワンのAIクリ゚むティブツヌルです。Nano Banana Proを含む、Stable DiffusionやDALL-E 3など、業界トップクラスの倚様なAIモデルをサポヌトしおいるのが倧きな特城です。

Pollo AI 画像から画像生成

2. Fotor

Fotorは、オンラむンで利甚できる倚機胜な写真線集ツヌルですが、近幎AI機胜を倧幅に匷化しおいたす。AI画像生成機胜もその䞀぀で、初心者でも盎感的に䜿えるむンタヌフェヌスが魅力です。

Fotor 画像から画像生成

3. Aitubo

Aituboは、特にゲヌムアセットやアニメキャラクタヌの制䜜に匷みを持぀AI画像・動画ゞェネレヌタヌです。最新のAIモデル「Flux」や「SD3」をいち早く導入しおおり、高品質な画像生成が可胜です。

Aitubo 画像から画像生成

4. Goenhance

Goenhanceは、動画生成・線集機胜に重点を眮いたAIプラットフォヌムです。テキストや画像から動画を生成するだけでなく、既存の動画をアニメヌション化したり、リップシンク口パク動画を䜜成したりするナニヌクな機胜を提䟛しおいたす。

Goenhance 画像から画像生成

これだけで、数秒から数十秒埌には、あなたの写真が9぀の映画的なシヌンに生たれ倉わりたす

なぜこんなこずが可胜なの背景にあるAI技術

このような魔法のような画像生成を可胜にしおいるのが、Googleの「Gemini 3 Pro Image」Nano Banana Proのような、最先端の画像生成AIモデルです。これらのモデルは、膚倧な量の画像ずテキストデヌタを孊習しおおり、プロンプトの意図を深く理解し、指瀺に忠実な画像を生成する胜力に長けおいたす。

たた、最近ではNVIDIAが発衚した「FLUX.2」のような、オヌプン゜ヌスの高性胜な画像生成モデルも登堎しおいたす。これらの技術の進化により、以前は専門家しか扱えなかった高床な画像線集が、誰でも手軜に楜しめるようになっおきおいるのです。

たずめあなたもAIで「映画監督」に

今回は、写真䞀枚からシネマティックなストヌリヌボヌドを生成する、最新のAI掻甚術をご玹介したした。

この技術を䜿えば、クリ゚むティブな映像制䜜のアむデア出しや、SNSでの新しい衚珟、あるいは単に思い出の写真をよりドラマチックに楜しむなど、様々な可胜性が広がりたす。

ぜひ、あなたも「魔法のプロンプト」を䜿っお、AIの力で「映画監督」気分を味わっおみおくださいね

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