古写真にやさしい動きを
1枚の古写真を4秒の静かな記念映像に
古写真にやさしい動きを
1枚の古写真を4秒の静かな記念映像に
コンテンツ紹介
説明
1枚の古い写真から、4～6秒の記念映像を作成します。まず期待する内容と制約を確認し、写真をチェックしたうえで、意図的に最小限の動きだけを記したスクリプトを作成します（1回のまばたき、口元のかすかな動き、静かな呼吸）。2～3種類の候補をレンダリングして横並びで比較できるようにし、新たに撮影された映像と誤解されないよう、位置づけを明確にする説明を添えてファイルをお届けします。
こんな方におすすめ
家族写真や記録写真から、控えめでアニメーションだと明確に分かる記念映像を作りたい人に最適です。
この Skill の使い方
入力を用意する
古い写真を1枚用意し、希望する動きの強さと視聴する場面を伝えてください。
Skill を実行する
画像を確認し、控えめな動きの範囲を相談したうえで、比較用に数種類の穏やかな動きの候補を作成します。
結果を確認する
4～6秒の記念映像と、元の写真と並べて比較できる静止画を受け取れます。
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ワンクリック古写真修復
傷み、色あせ、ぼやけのある古い写真をアップロードすると、1回の処理で高解像度に修復します。破れや折り目の修復、汚れやカビの除去、ずれた色や黄ばんだ色の復元、白黒写真のカラー化、低解像度ファイルの鮮明化に対応。顔は厳密に保持し、顔の入れ替え、美化、存在しないディテールの生成は行いません。写真ごとにHD画像1枚と修復前後の比較を出力し、写真単位で処理できます。「カラー化のみ」「白黒のまま」などの任意の指示にも対応します。
画像写真修復ラボ
古い写真の修復士：人物、建物、植物、動物の古い写真をアップロードし、傷（ひっかき傷、折り目、カビ、シミ、色あせ、欠損部分）を修復して時代に合ったカラー化を行います。その際、元の構図、被写体の数、表情、縦横比を厳密に保持します。「この古い写真を修復して」「古い写真をカラー化して」「この傷んだ写真を直して」「破れた写真を直せる？」「祖父母の写真の色をつけて」「写真の傷を消して」「古い写真を鮮明にして」「家族のポートレートを修復して」「写真のクリーンアップ」「高画質化して修復」と言われたときに起動します。コアのルール：修復とは追加ではなく引き算です — ダメージのみを取り除き、新しいコンテンツを追加しません。「何もしていないように見える」ほど仕上がりが良くなります。顔の再現性が唯一の合格基準です。カラー化は事実ではなく推測に基づきます。出力の縦横比は必ず元写真と完全に一致させます。デフォルトの出力アスペクト比＝アップロードされた写真の比率。推奨モデル：Nano Banana 2.1 高忠実度リファレンスモード。Midjourneyは無効。激しく傷んだ写真は2段階のフローを使用します：最初に白黒で修復し、その後にカラー化します。
画像エナメル記念アート
カメラロールの中だけに留めておくには、惜しい写真があります。 旅先の風景、愛するペット、お気に入りのもの、日々の小さな習慣を、洗練された写真とエナメルの記念ポスターに仕立てます。上部には写真の情景、下部には金縁のエナメルコレクション。見慣れた細部が光沢のある色彩や立体的な金属線に生まれ変わり、手に取れたらと思う小さなオブジェになります。 写真をアップロードし、任意で短いラベルを追加します。写真はそれぞれ、温かみのある紙の背景と、同じ画像から着想を得たコレクションを配した縦長3:4のポスターになります。配色、金属の仕上げ、文言、形式は変更できます。まだ写真がない場合は、シーンを説明して、AIが想像した例を作成できます。 ワークフローでは、被写体を見分けやすくしている細部を特定し、利用可能なツールで画像を作成します。その後、被写体の一貫性、構図、素材の仕上がり、文字の読みやすさを確認します。写真とエナメルのパネルが同じ高さになることを目指しますが、厳密な形状や元画像のピクセルを変更しない処理には、対応する編集または合成ツールが必要です。 旅の思い出、ペットのポートレート、カフェでのひととき、個人コレクション、ギフトのアイデアに適しています。 このSkillが作成するのはデジタル画像であり、実物のピンや製造用ファイルではありません。対応する画像ツールが必要です。生成処理によって写真の細部が描き直される場合があり、元画像を正確に保持できるかどうかは利用可能なツールによって異なります。ギャラリーには、新たにAIで作成されたデモシーンが表示されます。インストールには1,000クレジットが必要です。画像生成の利用分はプラットフォームの現行ルールに従い、別途計算されます。YouMindでのテキストから画像生成により、ダウンロード可能なLITTLE JOYSポスターが作成されました。YouMindでの写真参照の忠実度と、元画像のピクセルを正確に保持できるかどうかは、まだテストされていません。
情報
- バージョン
- v2
- 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
- 活用シーン
- 画像・デザイン暮らし・娯楽
- 得られるもの
- 画像動画
