PythonでAIキャラクター動画のモーション一貫性を検証する

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はじめに

モーション参照を使うAIキャラクター動画では、見た目の印象だけでなく、入力と出力の対応を記録すると改善理由を説明しやすくなります。本稿では、短い動作クリップ、フレーム差分、実験ログを使った検証フローを紹介します。

入力を固定する

輪郭、手足、顔、衣装が読み取れる参照画像を一枚選びます。モーション動画は5〜8秒程度に切り、急なカメラ移動や強いオクルージョンを避けます。一度に変える条件は、構図、動作強度、尺のいずれか一つにします。

OpenCVで区間を切り出す例です。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture("motion.mp4")
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
start, end = 2.0, 8.0
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, int(start * fps))
w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
out = cv2.VideoWriter("clip.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
while cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC) / 1000 < end:
    ok, frame = cap.read()
    if not ok:
        break
    out.write(frame)
cap.release()
out.release()

ブラウザで反復する

Motion Control AI のようなブラウザベースのワークフローでは、キャラクター画像と動作動画を組み合わせ、同じ入力を保ちながら条件を比較できます。重要なのは一回ごとに変更点を一つだけ記録することです。

import csv

result = {
    "version": "v04",
    "image": "character.png",
    "motion": "clip.mp4",
    "changed": "motion_strength",
    "identity_ok": True,
    "limbs_ok": False,
}
with open("runs.csv", "a", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=result.keys())
    if f.tell() == 0:
        writer.writeheader()
    writer.writerow(result)

三段階レビュー

構造: 比率、手足の連続性、足の接地、フレーム外への逸脱。
同一性: 顔、髪型、衣装、アクセサリー、色の安定性。
演出: タイミング、カメラ、感情、開始と終了の編集点。

通常速度、コマ送り、無音再生で別々に確認します。長い場面は開始姿勢、主要動作、終了姿勢へ分け、隣接ショットの照明、サイズ、画面方向を揃えます。

権利と公開前確認

許諾のある画像と動作素材だけを使い、誤認を招く実在人物表現を避けます。必要に応じて合成メディアであることを開示し、公開前に全フレームを確認します。

まとめ

再現性のあるフローは、きれいな入力、短い動作、単一変数の比較、構造化レビュー、実験ログで構成できます。偶然の成功ではなく、改善理由を説明できることが品質向上につながります。

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