「EXHIBIT」の舞台裏:AIフィルムメイキングで再解釈するドイツ表現主義映画

EXHIBITは、夜勤中の美術館警備員をめぐる、謎めいて夢のような不条理な物語を、ドイツ表現主義のスタイルで描いたAI生成の短編映画だ。ドイツ表現主義映画が、このプロジェクトの主な着想源となっている。

私はまず、ドイツ表現主義映画について、その視覚的美学、物語構造、編集技法を掘り下げて研究することから始めました。この研究を基に、初期の脚本案とノートに簡単な絵コンテを作成しました。プロット展開においては、次の3つの重要な要素に重点を置きました。映画の冒頭で観客の関心を即座に引き付ける印象的な事件、物語をクライマックスへと導く結末での予想外のひねり、そして序盤と結末をつなぐ、丁寧に構築された物語の積み重ねです。この中盤の展開が微妙な錯覚や誘導を生み出し、最終的な真相の明かし方をより驚きと衝撃のあるものにします。また、ドイツ表現主義映画の代表作からいくつかの視覚的リファレンスを収集し、シーンとキャラクターのリファレンスをまとめてフォルダに整理しました。こうしたコンセプトとビジュアルの土台が整った段階で、Flick Artに進み、AIによる映画制作を開始しました。

Flick Artでの最初のステップは、準備段階で収集した視覚的リファレンスを、Explore Styles機能を使ってMy Stylesにアップロードし、画像生成のための一貫したドイツ表現主義のスタイルを構築することでした。後の生成の精度とコントロール性を高めるためには、環境と人物のクローズアップ両方のリファレンスを含めることが重要でした。

カスタムスタイルが確立できたので、AI生成のプロセスを開始することができました。まず取り組んだのはキャラクター生成です。主人公である美術館の警備員は、物語全体をつなぎ、動かしていく中心的な軸となるためです。この段階では、最初の画像生成にはMidjourneyモデルを選び、その後、特定の視覚的な細部を調整する際の精度の高さから、Nano Banana Proを使って画像編集を行いました。また、ChatGPTを活用してキャラクター設定の記述を精緻化・拡張し、外見、年齢、服装などの詳細を加えました。これにより、より詳細なプロンプトを作成でき、より写実的で視覚的に鮮明な生成結果を得ることができました。

満足のいくキャラクター画像を生成できたら、次の段階に進みました。その画像から直接動画を生成する、あるいは同じキャラクターを異なるが関連性のあるシーンに展開させる、という2つの方向です。このプロセスによって、キャラクターを軸とした一貫したビジュアル群を構築し、より豊富な映像素材を生み出し、これらの展開するシーンを通じて物語を段階的に組み立てていくことができました。

同じ構造化されたワークフローは、その後すべてのサブキャラクターの制作にも展開され、映画全体を通してスタイルの一貫性が保たれるようにしました。

次に、美術館の外観や、ロビーやギャラリーといった内部空間を含む環境シーンの生成に取り組みました。この段階では、カスタムスタイルライブラリの中から建築的なリファレンスを含むスタイルを選択し、シーンの視覚的な一貫性と精度を導きました。

この段階では、2つの重要な技法を使用しました。まず、満足のいく環境画像を生成できたら、ゆっくりとしたズームインなどのカメラの動きによって空間を見せる生成動画を作成することも、あるいは以前に生成したキャラクターをその空の環境に組み込むこともできました。シーンにキャラクターを挿入するには、環境画像を編集のベースとして使用し、キャラクター画像を補助的なリファレンスとして追加しました。Nano Banana Proでの画像リファレンスとプロンプトによる指示を通じて、空間内でのキャラクターの配置をコントロールすることができました。このアプローチにより、キャラクター生成と環境生成を統合されたビジュアルパイプラインへとまとめ、後の動画生成に使用できる一貫したシーンを作り出すことができました。

2つ目の技法は、シーン生成の際に特定の画像を参照したい場合に役立ちます。例えば私の場合、生成したギャラリー空間の中にアルプスを越えるナポレオンにインスパイアされた絵画を取り入れたいと考えました。これを実現するために、まず元のリファレンス画像をFlick Artにアップロードし、Flick Advancedモデルを使ってその視覚的スタイルをドイツ表現主義へと変換しました。次に、Nano Banana Proでさらに編集を加え、スタイル変換された絵画を、以前に生成したギャラリー環境に統合しました。この方法により、生成されたシーン内でスタイルの一貫性を保ちながら、見覚えのある視覚的リファレンスを組み込むことができました。

動画生成では、1枚の画像を開始フレームとして使い、プロンプトで動きを誘導する方法以外にも、2枚の画像を開始フレームと終了フレームとして生成し、その間を補間させるというアプローチがある。この方法を使えば、意図した動作に基づいた、コントロールされた動きを生み出すことができる。今回生成したかったあるショットでは、博物館の警備員がドアに向かって走り、両手をドアにかけて開けようとする様子を表現したかった。この動きを正確に実現するため、まずドアの前に立つ警備員のバストアップのクローズアップ画像を生成し、続いてドアを押している全身の様子を捉えた2枚目の画像を生成した。この2枚を開始フレームと終了フレームとして使用し、King O3 Proモデルを適用して、彼がドアに向かって走る動きを生成した。このアプローチにより、単一フレームからの動画生成と比べて、動きと構図の両方をより精密にコントロールすることができた。

EXHIBITの制作は、AIフィルムメイキングの実験であるだけでなく、新しいツールが現代的な視点から歴史的な映画運動をどのように再解釈できるかを探る試みでもあった。リサーチに基づいたビジュアル開発と反復的なAIワークフローを組み合わせることで、ドイツ表現主義が持つ感情的な強度とビジュアル言語を、新しい生成的な媒体へと翻訳することができた。この過程は、私自身のフィルムメイキングに対する考え方も変えた。直線的な制作工程ではなく、AIツールによって、キャラクター、環境、動きをそれぞれ独立して開発し、後から一つの物語へと統合していくという、より柔軟でモジュール的なアプローチが可能になったのだ。静止画と動画の間を素早く反復できることで、創造的な実験と精密なコントロールの両方が実現できた。

最終的に、EXHIBITは過去と未来の対話を表している。すなわち、人工知能によって再構築された、クラシックな映画表現である。生成ツールが進化を続ける中、私はAIがビジュアルストーリーテリングをどのように広げていけるのか、さらに探求することに胸を躍らせている。創造性の代わりとしてではなく、その新しい言語として。