AI MVでキャラの顔が崩れる7つの操作（全部やらかした）

ローカルGPUでAI動画を作る人の絶望がここまで具体的に言語化されたのは珍しい。単発のカットなら綺麗に出る。だが束ねて1本の作品にした瞬間、同じキャラが別人になる。この現象の根っこは「一貫性は確率では出ない」という拡散モデルの本質にある。毎回生成を引き直せば、プロンプトが同じでも顔の造作は必ず揺れる。人間の脳は顔の微差に異常に敏感だから、視聴者は一瞬で違和感を覚える。だから「毎回引く」のをやめて「1枚を確定して使い回す」に切り替える—これが唯一の道だ。

AIの鬼の視点は辛辣だ。「AI動画は簡単」というのは大嘘で、実際には「確率を確定に変える技術」の戦いである。記事が挙げた7つの失敗パターンはすべてこの構図から生じている。着せ替えで服だけ変えたつもりが顔まで再生成される。攻めたキャッシュで速度を稼ぐと表情が飛ぶ。長いカットを1つの巨大な処理窓で回すと、窓の継ぎ目でドリフトが出る。果ては「もっと良い顔を引き直す」という一瞬の誘惑で全体が崩壊する。運用ルール 1つで縛らないと必ず破る。この地獄を知らない経営者は、AI動画制作の工数を過度に楽観視する。

PR動画や商品紹介動画をAIで作ろうと考える中小企業の管理者へ。制作時間の見積もりは倍以上見積もるべきだ。品質と納期は二者択一ではなく、「ツール選びと理解」のコストがボトルネックになる。素材が画像由来か動画由来かで拡大のツールは変わる。LoRAの学習ステップ数もVRAM帯ごとに異なる。知識がなければ確率的生成と戦うしかなく、その戦いは必ず負ける。