oimi.ai GPT-Image 2 + Seedance 2.0 ワークフローは、画像生成AIであるGPT-Image 2の強力な視覚デザイン制御能力と、マルチモーダルビデオ生成モデルであるSeedance 2.0のカメラ制御能力を組み合わせた、最先端のストーリーボードベースのビデオ生成ワークフローである。テキストプロンプトの入力のみで、複雑でダイナミックなビデオを一括で出力しようとする従来の試みの限界を克服するために、視覚的なレイアウトを定義する段階と、物理的なカメラモーションを実装する段階を根本的に分離するアーキテクチャを採用している。GPTがテキストを生成する際に、文脈の一貫性を保つために単語の流れを事前に構成するように、このワークフローは、ビデオの各フレームを構成する前に、ストーリーボードの形式で構図とキャラクターのスタイルを最初に決定する。これにより、制作者は固定されたレイアウト上で、緻密に設計されたフレームに基づいて、一貫性があり安定した最終的なアニメーションビデオを取得できる。 従来の一般的なテキスト-ビデオ（Text-to-Video）直接生成方式は、毎回新しいフレームを生成するたびに、キャラクターの顔が不自然に変化する連続性の問題や、カメラの動きが論理的な文脈なしに無秩序に揺れるという致命的な限界を抱えていた。oimi.aiワークフローは、視覚要素の詳細な描写とカメラの動きをそれぞれ担当する2つのモデルを分離することで、これらの問題を解決する。特に、スティーブン・スピルバーグ監督の演出哲学からインスピレーションを得た、説得力のある連続的なカメラの動き（Motivated Continuous Camera Movement）という原則を最初に確立し、適用したことが最も重要な差別点である。ビデオ内で馬車が画面を通過するときに、カメラが自然にその動きを追ったり、風に揺れる旗が画面から消えるタイミングに合わせて、その背後に隠された対象を露出させたりするなど、単なるカメラの動きの指示ではなく、画面内部のアクションに基づいた説得力のある転換ロジックをストーリーボードに注釈（Annotation）の形で事前に組み込み、Seedance 2.0が完全に意図された演出を実行するように制御する。 この技術は、仮想キャラクターの一貫性の維持が不可欠なファッションアパレルブランドの広告ビデオの制作や、精密な構図制御が必要なウェブトゥーンやドラマシリーズの演出において、最も効率的である。たとえば、ファッションアウターフィットスキャン（Fashion Outfit Scan）などの商業用ショートフォームビデオを制作する際に、モデルの詳細な衣装情報と35mmカメラレンズ設定などのキャラクターシート（Character Sheet）情報をマイクロプロンプト（Micro Prompt）の形でGPT-Image 2に最初に入力し、7カットのストーリーボードを完全に決定する。その後、このアセットファイルとカメラ技術情報をSeedance 2.0に結合することで、追加の撮影チームやロケーションの手配なしに、高級な雑誌の表紙レベルのアウターフィットスキャンクリップをワンショットで抽出できる。さらに、大規模な群衆と馬車、中世の街並みが共存する複雑な酒場（Tavern）のシーンなど、大規模なスケールの視覚演出においても、12チャンネルのタイムラインストーリーボードを活用して、5回以上の単一画像ベースの生成失敗プロセスをわずか1回で完了させるという劇的な成功率の改善を示す。

oimi.aiのGPT-Image 2 + Seedance 2.0ワークフローは、画像生成AIであるGPT-Image 2の強力なビジュアルデザイン制御能力と、マルチモーダルビデオ生成モデルであるSeedance 2.0のカメラ制御能力を組み合わせた、最先端のストーリーボードベースのビデオ生成ワークフローである。テキストプロンプトの入力のみで、複雑でダイナミックなビデオを一括で出力しようとする従来の試みの限界を克服するために、ビジュアルレイアウトを定義する段階と、物理的なカメラモーションを実装する段階を設けている。