「AI動画が良くなった」と言うとき、多くの人が思い浮かべるのがGoogleのVeo 3です。何が変わったのかを理解しておくと、このカテゴリーのアプリ（このアプリも含めて）に何を期待すべきかが見えてきます。
Veo 3が変えたこと
以前の動画モデルには、見ればすぐ分かる破綻がありました。フレーム間で顔が変わっていく、手が変形する、動きが物理法則に反する、照明が1秒ごとにちぐはぐに変わる。Veo 3はこの4つすべてで目に見える進歩を遂げました。
- 時間的な一貫性 — 被写体がクリップ全体を通して同じ被写体のまま保たれます。
- 物理を踏まえた動き — 髪、布、水、ほこりがおおむね本来の振る舞いをします。
- 時間が経っても保たれるプロンプトへの忠実さ — 1秒目だけでなく、8秒目でも説明どおりの映像になっています。
- シネマティックな構図 — 被写界深度、色、光がフィルターではなくカメラのように振る舞います。
その結果、本物の撮影素材と並べてもすぐにはAIだと気づかれない映像が得られるようになりました。この影響については、ブログ記事Veo 3とシネマティック品質の新基準で詳しく書いています。
Rigelの立ち位置と、主張しないこと
RigelはGoogleのVeoアプリではなく、Veo 3を再販しているとも主張していません。Rigelは、この世代の最先端マルチモーダル動画モデルの上に構築されたモバイル製品で、新しいモデルが出るたびにチームがパイプラインを再評価しています。あなたが手にするのはワークフローそのもの。写真を入れれば、完成した縦型クリップがスマホで出てくる。それを自社で学習させたモデルではなく、このクラスのモデルで動かしています。
Veoクラスの出来を見極める方法
どのアプリの出力を比べる場合でも、かつて破綻しがちだったポイントを見てください。
- 顔の安定性。 1秒、4秒、8秒で一時停止してみましょう。同じ人物に見えますか？
- 手と輪郭。 指や、被写体と背景の境目は、弱いモデルが崩れやすい部分です。
- 動きの重さ。 髪はきちんと落ち着くか、布に慣性はあるか、カメラはカメラらしく動くか。
- 光の連続性。 一貫した1つの光源か、それとも光源がばらばらのスライドショーか。
- 終盤のプロンプト追従。 多くのモデルはクリップの後半で指示から外れていきます。
写真から最先端品質の動画を作るには
Rigelでのワークフローは、写真から動画へのページで説明しているものと同じです。静止画をアップロードし、動き・構図・光について具体的な1文を書き、生成して投稿するだけ。結果を大きく左右するのは次の2つです。きれいな元画像と、雰囲気を表す形容詞ではなくカメラワークと照明を指定したプロンプトです。
同じ世代で競合する最先端モデルについては、マルチリファレンスと音声対応の側面を扱ったSeedance 2.0のページをご覧ください。
料金について、はっきりと
GoogleのVeoの料金は変動し、私たちが管理しているものでもないため記載しません。お伝えできるのはRigel自身のことです。RigelはiOS 16.6以降とAndroidでダウンロード無料、スタータークレジット付きで、アプリ内でクレジットパックとサブスクリプションを利用できます。各生成の前に必要なクレジットが表示されるので、知らないうちに消費されることはありません。
いちばん早い確かめ方は、あなた自身の写真を使うことです。Rigelをダウンロードして、よく知っている写真にスタータークレジットを使い、上の5つのポイントを自分の目で判断してみてください。