Videoを分析し、Eigentでコミック風画像を生成する

どんな動画でも自動でコミックアートに変換

動画コンテンツには、切り取って共有したくなる視覚的な瞬間が豊富に含まれています。しかし、それらの瞬間を抽出し、何が魅力的なのかを理解し、使えるクリエイティブ素材に変換するには、通常は手動の編集ツールとデザインスキルが必要な複数ステップの作業になります。このワークフローでは、Eigentがそのすべてを順番に実行します。つまり、動画の分析、主要な見どころの抽出、コミック風画像の生成まで、手動編集で1フレームも触れることなく行います。

1マルチモーダルタスク用に Ming-Flash-Omni 2.0 を設定する

このワークフローには、動画理解と画像生成の両方に対応できるモデルが必要です。Inclusion Ming-Flash-Omni 2.0 は、両方の機能をネイティブにサポートするマルチモーダルモデルです。Eigent の Settings → Models → Custom Models で設定し、デフォルトとして選択してください。

設定が完了すると、Eigent はこのタスクのために2つの専用エージェントを起動します:

• Video Agent — Terminal Toolkit と Ming Omni Skills を備え、動画処理を担当
• Image Agent — Terminal Toolkit と Ming Omni Skills を備え、画像生成を担当

2動画を添付してプロンプトを書く

動画ファイルを添付し、希望するクリエイティブな出力を説明します:

Eigent はこれを即座に2つの連続タスクに分割します。画像生成タスクは分析結果に依存するため、最初に Video Agent が実行されます。

3タスク1 — Video Agent が構造化データを抽出する

Video Agent はアップロードされた動画ファイルを処理し、次の内容を含む構造化された JSON オブジェクトを生成します:

• 主要シーンとタイムスタンプ — 動画の中で視覚的に最も重要な瞬間
• 主な動作と出来事 — コンテンツを特徴づける具体的な動きややり取り
• 視覚的・感情的テーマ — コミック化に最も適した美的要素やトーン

この出力は、Image Agent に渡される「クリエイティブブリーフ」です。生の動画から盲目的に画像を生成するのではなく、まず意味を抽出することで、はるかに意図的で関連性の高い結果が得られます。

4タスク2 — Image Agent が3つのコミックパネルを生成する

Image Agent は動画分析の JSON を読み取り、特定された3つの主要要素それぞれに対して、個別のテキストプロンプトを導き出します。そのプロンプトを使って、コミック風の PNG 画像を3枚生成します。各画像はスタイライズされ、表現力豊かで、視覚的にダイナミックです。

出力ファイルはエージェントの作業ディレクトリに保存されます:

• comic_summary_1.png
• comic_summary_2.png
• comic_summary_3.png

各画像は、ソース動画の異なる側面、つまり特定の動き、キャラクターの一瞬、テーマ要素などを捉えています。そのため、物語の連続シーンとしても、単独のSNS素材としても活用できます。

5このワークフローの活用先

この動画から画像へのパイプラインは、実用的なコンテンツ制作に幅広く活用できます:

• SNS向けの再活用: 長い動画を、手動編集なしで共有しやすい画像投稿に変換
• 絵コンテ作成: 映像から主要シーンの視覚的な分解を抽出し、制作計画に活用
• 製品デモ: 画面録画や製品紹介を、イラスト付きの要約カードに変換
• イベントハイライト: プレゼンテーションやカンファレンス録画を分析し、イラスト付きの振り返り画像を生成

このパイプラインは、ロボットダンスの映像に限らず、あらゆる動画入力で機能します。分析ステップが、どんな動画でもその構造を意味的に豊かなデータへ抽象化し、画像生成側がそれをもとに処理できるようにします。

6次に試すこと

7より良い結果を得るためのヒント

• 明るく、見やすい動画を使う。 Video Agent のシーン抽出は、視覚的な瞬間がはっきりしていて被写体が明確な映像で最もよく機能します。低品質な動画やカットの速い動画では、分析の精度が下がる場合があります。

• アートスタイルを指定する。 「コミック風」には、マンガからアメリカン・スーパーヒーロー風、新聞連載の漫画まで、幅広いスタイルが含まれます。好みのビジュアルスタイルがある場合は、プロンプトに含めて Image Agent の出力を導いてください。

• 分析ステップを反復する。 画像を生成する前に、Eigent に動画分析 JSON を表示させ、適切な見どころが抽出されているか確認できます。これは、長尺動画や複雑な動画で特に有用です。