# キャラクターの一貫性

> すべての画像と動画で、同じ人物、ペット、商品、場所を保つための方法を網羅して解説します。アセット、承認済みの画像、メンション、顔の固定を組み合わせます。

Source: https://nodaro.ai/ja/docs/guides/consistent-characters

**一貫したキャラクター**とは、プロジェクトのすべての画像と動画で同じ見た目になる、人物、ペット、商品、場所のことです。Nodaro では、被写体をアセットとして一度だけ定義し、その画像を承認して、被写体が登場するすべてのノードにアセットを接続します。このガイドでは、最初の写真から、複数のキャラクターが登場するシーン、そして動画まで、方法の全体を説明します。

## 方法の概要
一貫性は、いくつもの層を重ねて作ります。ほとんどのプロジェクトでは、最初の 4 つの層が必要です。それでも顔がぶれる場合は、残りの層を加えます。

| 層 | 役割 | 設定する場所 |
| --- | --- | --- |
| **アセット** | 被写体の同一性を保持します。承認済みの画像と基準となる説明です。 | キャラクター、動物／クリーチャー、オブジェクト／小道具、ロケーションの各アセットノード |
| **承認済みの画像** | すべての生成に同じ出発点を与えます。ポートレートとそのアングルです。 | アセットのスタジオ |
| **接続とメンション** | アセットを各画像ノードと動画ノードに送り、プロンプト内に配置します。 | **アセット**入力と `@` メンション |
| **役割** | 各画像から何を取り入れるかを指定します。顔、服、背景などです。 | メンションのチップと、ノードの**役割**メニュー |
| **顔の固定** | 顔を正確に保つよう、モデルに求めます。 | ノード、スタジオ、または `~lock` メンション |
| **ボードとグリッド** | 被写体のあらゆるアングルを、1 枚のリファレンス画像にまとめます。 | **画像生成**（Generate Image）のプリセットと、スタジオのシートページとボードページ |
| **適切なモデル** | リファレンス画像を受け付けるモデルを使います。 | 画像生成と**動画生成**（Generate Video） |
| **学習済みモデル** | Nodaro Cloud の画像生成で、本人に最も近い姿を再現します。 | スタジオの LoRA ページ |

## ステップ 1：被写体を一度だけ定義する
被写体に合ったアセットを選びます。アセットごとに、専用のスタジオとガイドがあります。

| 被写体 | アセット | ガイド |
| --- | --- | --- |
| 人物 | [**キャラクターアセット**（Character Asset）](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/character) | [キャラクタースタジオ](https://nodaro.ai/docs/guides/character-studio) |
| 動物、ペット、空想上のクリーチャー | [**動物／クリーチャーアセット**（Animal/Creature Asset）](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/creature) | [動物とクリーチャー](https://nodaro.ai/docs/guides/creatures) |
| 商品、小道具、乗り物、家具 | [**オブジェクト／小道具アセット**（Object/Props Asset）](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/object) | [オブジェクトと小道具](https://nodaro.ai/docs/guides/objects) |
| 場所 | [**ロケーションアセット**（Location Asset）](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/location) | [ロケーション](https://nodaro.ai/docs/guides/locations) |
| リップシンクや顔の入れ替えに使う、顔だけ | [**顔を作成**（Create Face）](https://nodaro.ai/docs/nodes/assets/create-face) | — |

人物の場合は、次の順序でキャラクターを作ります。

### 良い写真から始める
キャラクタースタジオの**リファレンス**ページで、その人物の実際の写真をアップロードします。どんな設定よりも、ピントが合っていて均一に照らされた、正面向きの写真 1 枚のほうが重要です。顔がぶれる原因として最も多いのは、ぼやけた写真、フィルターのかかった写真、ほかのものが多く写り込んだ写真です。

### ポートレートを承認する
**プロフィール**ページで、ポートレートの候補を 2 つか 4 つ生成し、最も良いものを承認します。承認すると、基準となる説明も書き込まれます。Nodaro は、そのキャラクターを使うプロンプトに、この説明を追加します。

### アイデンティティアンカーセットを作る
**Appearance** ページで、5 つの頭部のアングル（正面、左斜め、左側面、右側面、右斜め）を生成します。以降にスタジオが作る画像はすべて、これらをリファレンスとして使うため、表情やポーズが変わっても同じ顔が保たれます。

### ストーリーに必要なバリエーションを追加する
シーンに必要な表情、ポーズ、全身のアングルを生成します。`@maya:1:smile` のように名前でメンションするので、わかりやすい名前を付けてください。

## ステップ 2：キャラクターをすべてのショットに接続する
キャラクターアセットノードの**キャラクター**出力を、そのキャラクターが登場するすべての[画像生成](https://nodaro.ai/docs/nodes/image/generate-image)ノードと[動画生成](https://nodaro.ai/docs/nodes/video/generate-video)ノードの**アセット**入力に接続します。すると、リファレンスを受け付けるすべてのモデルで、Nodaro は実行のたびに、キャラクターのポートレート、メンションしたバリエーション、キャラクターの説明を送ります。

Workflow: 1 つのキャラクターアセットと 1 つのロケーションアセットをすべてのシーンに入力するため、どの画像も同じ承認済みの画像から始まります。

- キャラクターアセット → 画像生成 (アセット)
- ロケーションアセット → 画像生成 (アセット)
- キャラクターアセット → 画像生成 (アセット)
- ロケーションアセット → 画像生成 (アセット)

### プロンプトでキャラクターをメンションする
プロンプトで `@` を入力してキャラクターを選ぶと、`@maya:1` のようなメンションがチップとして表示されます。メンションは、文の中で書いた位置にキャラクターを正確に配置します。また、どの画像を送り、そこから何を取り入れるかも決めます。

| メンション | ノードが送るもの |
| --- | --- |
| `@maya:1` | ポートレート。「the person from reference image A」として記述されます。 |
| `@maya:1:smile` | ポートレートの代わりに、*smile*（笑顔）の表情。 |
| `@maya:1:face` | ポートレート。顔だけに使われます。服と髪はプロンプトの内容に従います。 |
| `@maya:1:walking:clothes` | *walking*（歩く）のポーズ。服だけに使われます。 |
| `@maya:1~lock` | このメンションで、顔の固定を強制的にオンにします。 |
| `@maya:1~nolock` | このメンションで、顔の固定を強制的にオフにします。 |

メンションのチップのサムネイルをクリックすると画像を差し替えられ、ラベルをクリックすると役割を選べます。メンション名は、キャラクターの名前から作られます。たとえば「Maya Chen」は `@maya-chen:1` になります。

アップロードした画像も、同じようにメンションできます。[**画像アップロード**（Upload Image）](https://nodaro.ai/docs/nodes/image/upload-image)ノードに「Jacket」のようなラベルを付けて、`@jacket:1:clothes` と書きます。

```
@maya:1:face wearing @jacket:1:clothes, standing in @night-market:1:background at dusk
```

### モデルが受け取るものを確認する
画像ノードや動画ノードの設定パネルには、**挿入されたリファレンス**の一覧があります。この一覧には、ノードが送るすべての画像が、それぞれの元になったキャラクターやバリエーションとともに表示されます。

- **順序**：**リファレンス**入力の画像が最初に来て、その後にアセットが接続した順に続きます。この順序が、プロンプト内の A、B、C の文字に対応します。タイルはドラッグして並べ替えられます。ほとんどのモデルは、最初のリファレンスを最も重要なものとして扱います。
- **削除**：タイルの × をクリックすると削除できます。メンションの場合は、プロンプトからメンションが削除されます。キャラクターのポートレートの場合は、このノードでだけポートレートが非表示になります。メンションしたバリエーションは引き続き送られます。

接続してもメンションしていないキャラクターも、ポートレートを送ります。キャラクターの**画像**出力は、説明や役割を含まず、画像だけを通常のリファレンスとして送ります。

## ステップ 3：各画像から何を取り入れるかを指定する
すべてのリファレンスには**役割**があり、そのリファレンスから何を取り入れるかをモデルに伝えます。キャラクターの役割は、最初は被写体全体を表す **person** です。そのほかのキャラクターの役割は、**face**（顔）、**clothes**（服）、**hair**（髪）、**pose**（ポーズ）、**expression**（表情）、**style**（スタイル）です。自分で決めた任意の単語も使えます。

- **ノードがデフォルトを決めます**。キャラクターアセットノードの**役割**メニューは、そのキャラクターから送られるすべてのリファレンスに適用されます。
- **メンションで上書きできます**。1 つのメンションに付けた役割は、ノードのデフォルトより優先されます。
- **ref-only は、語句を付けずに画像を送ります**。モデルは画像を見ますが、そこから何を取り入れるかは伝えられません。

役割を使うと、1 つのプロンプトで複数のリファレンスを組み合わせられます。たとえば、1 枚目の画像から顔を、2 枚目から服を、3 枚目から背景を取り入れます。すべてのアセットの種類とその役割については、[リファレンスの役割](https://nodaro.ai/docs/guides/reference-roles)を読んでください。

## 顔を固定する
**顔の固定**は、顔を保つようモデルに求める短い一文を、プロンプトに追加します。ノードの**顔の固定**の行、設定パネル、またはスタジオの**プロフィール**ページで設定します。3 つの場所はすべて、同じ設定を変更します。

| レベル | 追加される内容 |
| --- | --- |
| **オフ**（デフォルト） | 顔に関する一文は追加されません。役割だけがモデルを導きます。 |
| **ソフト** | 穏やかな一文です。全体的に本人と似た姿を保つよう求めます。 |
| **厳密** | 強い一文です。顔を正確に一致させるよう求めます。 |

固定の一文はそれぞれ対象のリファレンス画像を名指しするため、複数のキャラクターが登場するシーンでも混同しません。1 つのメンションだけ固定を変えるには、チップのメニューを開いて**顔の固定**をオンにするか、メンションの後に `~lock` または `~nolock` と入力します。

まずは**オフ**と明確な役割から始めます。顔がぶれる場合は、**ソフト**または**厳密**をオンにします。ロケーションの場合、固定の一文は代わりに、建築、レイアウト、ライティングを一致させるようモデルに求めます。

キャラクターアセットノードの設定パネルには、**下流のプロンプトに人物説明を挿入**もあります。オンにすると、接続された画像ノードと動画ノードのプロンプトに、基準となる説明が追加されます。

## ステップ 4：ボードやグリッドで基準を固める
被写体をあらゆる方向から見せる 1 枚の画像は、強力な基準になります。Nodaro では 2 種類を作れます。

- **一貫性グリッド**は、標準的なアングルを文字なしで並べたすっきりしたグリッドで、モデル向けです。画像生成の**キャラクターリファレンスグリッド**（Character Reference Grid）プリセットを使って、写真から作ります。
- **リファレンスボード**は、ラベルとカラーパレットが入ったエディトリアル風のシートで、人が見るためのものです。

キャラクタースタジオでは、**シート**ページで **Studio · Main** のようなターンアラウンドを構成します。**ボード**ページでは、キャラクターの画像 2〜12 枚から、情報量の多いアイデンティティボードを構成します。`@` メニューでは、ボードが最初に表示されます。

グリッドやボードは、各画像ノードの**リファレンス**入力、または動画生成の**画像リファレンス**入力に接続します。すべてのプリセットと、それぞれに合うモデルについては、[リファレンスボード](https://nodaro.ai/docs/guides/reference-boards)を読んでください。

## 1 つのシーンに複数のキャラクター
1. すべてのキャラクターアセットノードを、**アセット**入力に接続します。
2. プロンプトで各キャラクターをメンションします。たとえば `@maya:1 hands a letter to @leo:2` のように書きます。
3. 各メンションが明確になるように、キャラクターごとに異なる名前を付けます。

```
@maya:1 hands a letter to @leo:2 across the counter, both lit by a single warm lamp
```

キャラクターとほかのアセットの名前が同じ場合は、キャラクターが優先されます。優先順位は、キャラクター、ロケーション、名前付きの画像、クリーチャー、オブジェクトの順です。

2〜4 人のキャラクターが登場するストーリーでは、**キャストメガグリッド**（Cast Mega Grid）を 1 枚作ります。1 枚の画像の中で、各キャラクターにラベル付きの帯が割り当てられます。その後は、キャラクターを改めて描写する代わりに、グリッド上の名前で参照します。顔の描写を減らすほど、顔はぶれにくくなります。

## リファレンスを受け付けるモデルを選ぶ
キャラクターの画像が役立つのは、リファレンス画像を受け付けるモデルだけです。次の画像モデルは、リファレンス画像を受け付けます。

| Model | Maker | Modes | Credits | Details |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [Nano Banana Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-pro) | Google | Text to image, Image to image | from 45 | Top-tier Nano Banana — best for text rendering, diagrams, and complex compositions. |
| [Nano Banana 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-2) | Google | Text to image, Image to image | from 20 | Newer Nano Banana with native resolution control (1K/2K/4K) and Google Search context. |
| [GPT Image 2.5 Flare](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2-5-flare) | OpenAI | Text to image | from 15 | Fast everyday GPT Image 2.5 - higher quality than GPT Image 2 at about half the latency. The default of the pair: social and creator content, campaign variants, thumbnails, rapid iteration, high-volume work. |
| [GPT Image 2.5 Sunburst](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2-5-sunburst) | OpenAI | Text to image | from 15 | Precision GPT Image 2.5 - trades generation time for tighter control and detail fidelity. Pick it for brand-sensitive and production work: packaging, diagrams, ecommerce retouching, polished campaign creative. |
| [GPT Image 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2) | OpenAI | Text to image | from 15 | Next-gen GPT Image — broader aspect ratios, resolution-based pricing (1K/2K/4K). |
| [Seedream 5 Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/seedream-5-pro) | Bytedance | Text to image | from 18 | Flagship Seedream 5 Pro — strongest instruction following and visual reasoning. Basic = 1K, high = 2K. |
| [Flux Kontext Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/flux-kontext-pro) | Black Forest Labs | Text to image, Image editing | 13 | Context-aware editing and style transfer. Strong at preserving subject identity through edits. |

- **同じ顔にしたいなら、Nano Banana ファミリーを使います**。Nodaro のテストでは、[Nano Banana Pro](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-pro) と [Nano Banana 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/nano-banana-2) が、写真から同じ人物を再現しました。
- **GPT Image 2 は似た人物を作ります**。[GPT Image 2](https://nodaro.ai/docs/models/image/gpt-image-2) は複雑なレイアウトによく従いますが、顔は同一ではなく、似ている程度でした。
- **リファレンスを受け付けないモデルもあります**。[Imagen 4](https://nodaro.ai/docs/models/image/imagen-4)、[Ideogram V3](https://nodaro.ai/docs/models/image/ideogram-v3)、[Z-Image](https://nodaro.ai/docs/models/image/z-image) は、添付した画像を無視します。設定パネルに警告が表示され、Nano Banana Pro が提案されます。
- **モデルごとに、受け付けるリファレンスの数には上限があります**。モデルが受け付ける数より多くの画像を添付すると、設定パネルに警告が表示され、最初の画像だけが送られます。最も重要な画像を最初に置いてください。

すべてのモデルの比較については、[モデルの選び方](https://nodaro.ai/docs/guides/choosing-models)を読んでください。

## 動画でキャラクターの一貫性を保つ
動画では、クリップのすべてのフレームで顔を保つ必要があります。次の 2 つの方法のどちらか、または両方を使います。

### 方法 1：静止画から始める
キャラクターを接続した画像生成で、ショットを静止画として作ります。次に、その静止画を動画生成の**開始フレーム**入力に接続します。最初のフレームが同一性を引き継ぎ、モデルはそこから動きを付けます。

Workflow: キャラクターが静止画の姿を決め、その静止画が動画の最初のフレームになります。

- キャラクターアセット → 画像生成 (アセット)
- 画像生成 → 動画生成 (開始フレーム)

この方法は、[VEO 3.1 Quality](https://nodaro.ai/docs/models/video/veo-3-1-quality) や Kling ファミリーを含む、画像から動画を作るすべてのモデルで使えます。学習済みのキャラクターを動画に登場させる方法でもあります。

### 方法 2：動画モデルにリファレンスを渡す
一部の動画モデルは、リファレンス画像を受け付け、同一性のリファレンスとして使います。キャラクターアセットノードを動画生成の**アセット**入力に、グリッドやボードを**画像リファレンス**に接続します。リファレンスは、開始フレームの有無にかかわらず機能します。

Workflow: リファレンスに対応した動画モデルが、キャラクターとキャストグリッドをリファレンスとして受け取り、プロンプトをテキストノードから受け取ります。

- キャラクターアセット → 動画生成 (アセット)
- 画像生成 → 動画生成 (画像リファレンス)
- テキスト → 動画生成 (プロンプト)

| モデル | 受け付けるリファレンス | 補足 |
| --- | --- | --- |
| [Seedance 2](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2)、[2 Fast](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2-fast)、[2 Mini](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2-mini) | 画像 9 枚、動画 3 本、オーディオクリップ 3 本 | リファレンスを 1 つでも接続すると、開始フレームと終了フレームもリファレンスに加わります。 |
| [Seedance 2.5](https://nodaro.ai/docs/models/video/seedance-2-5) | 画像 30 枚、動画 10 本、オーディオクリップ 10 本 | 1 本のクリップで最大 30 秒です。 |
| [MiniMax Hailuo 3](https://nodaro.ai/docs/models/video/minimax-h3) | 画像 9 枚、動画 3 本、オーディオクリップ 3 本 | リファレンスを 1 つでも接続すると、フレームもリファレンスに加わります。 |
| [Wan 3.0](https://nodaro.ai/docs/models/video/wan-3-0)、[Wan 3.0 Prime](https://nodaro.ai/docs/models/video/wan-3-0-prime) | 画像 10 枚、動画 5 本、オーディオクリップ 5 本 | リファレンスを 1 つでも接続すると、フレームもリファレンスに加わります。 |
| [Gemini Omni](https://nodaro.ai/docs/models/video/gemini-omni)、[Gemini Omni Flash](https://nodaro.ai/docs/models/video/gemini-omni-flash) | 画像 7 枚 | 開始フレームが最初の枠を使います。上限を超えたリファレンスは、拒否されるのではなく破棄されます。 |
| [VEO 3.1 Fast](https://nodaro.ai/docs/models/video/veo-3-1-fast)、[VEO 3.1 Lite](https://nodaro.ai/docs/models/video/veo-3-1-lite) | 合計 3 つの入力（開始フレームはそのうちの 1 つを使います） | リファレンスを使うと、クリップは 8 秒になり、終了フレームは破棄されます。 |
| [Kling 3 Omni](https://nodaro.ai/docs/models/video/kling-3-omni) | 最大 7 枚の画像 | 終了フレームも受け付けます。 |
| [HappyHorse 1.1 Ref2V](https://nodaro.ai/docs/models/video/happyhorse-1-1-ref2v) | 画像 1〜9 枚 | リファレンスだけから生成します。 |

VEO 3.1 Quality には、リファレンスモードがありません。リファレンスを使うには VEO 3.1 Fast か Lite を使うか、Quality に開始フレームを渡します。

### 動画のプロンプトでリファレンスを指し示す
リファレンスに対応したモデルでは、トークンを使って、語句を特定のリファレンスに結び付けられます。これらのトークンは `@` メニューから選べるほか、手で入力することもできます。

| トークン | 変換後 |
| --- | --- |
| `{image:1:person}` | 「the person from @image_1」 |
| `{image:2:jacket}` | 「the jacket from @image_2」 |
| `{video:1:clip}` | 「the clip from @video_1」 |

番号は、**画像リファレンス**の画像に先に振られ、その後にアセットが続きます。開始フレームと終了フレームには、番号が振られません。Nodaro はそれらを最後に追加し、最初のフレームまたは最後のフレームとして名指しします。キャラクターとロケーションは、動画のプロンプトでも `@maya:1` のメンションを使えます。

### 動画のその他のヒント
- **シーンレシピのプリセットを使います**。動画生成の**シーンレシピ**プリセットは、リファレンスボードとキャストグリッドを読み取るように作られています。[プリセット](https://nodaro.ai/docs/concepts/presets)を参照してください。
- **フレームの送り方は「自動」に任せます**。Seedance 2 ファミリーは、開始フレームをリファレンス画像として送ると、見た目をよりよく保ちます。**フレームの送信形式**を**自動**に設定すると、この送り方が自動的に選ばれます。
- **全身の画像を動かします**。スタジオでのキャラクターの**モーション**は、正面の全身のアングルから動きが付けられます。全身の画像は、頭と肩だけのポートレートよりも自然に動きます。

## 学習済みのキャラクター
Nodaro Cloud では、キャラクターの画像でカスタムモデルを学習させられます。画像生成ノードがそのキャラクター 1 人だけを使う場合、学習済みモデルが実行され、画像 1 枚につき 20 クレジットかかります。学習済みモデルは本人に最も近い姿を再現しますが、使えるのは画像生成だけで、キャラクターが 1 人の場合に限られます。[キャラクターの学習](https://nodaro.ai/docs/guides/character-training)を参照してください。

## それでも顔がぶれるとき
| 起きていること | 対処方法 |
| --- | --- |
| 画像ごとに顔が変わる | モデルがリファレンスを受け付けるか確認します。ポートレートを承認し、アイデンティティアンカーセットを作ります。 |
| 同じ人物ではなく、似た人物になる | Nano Banana Pro か Nano Banana 2 に切り替えます。顔の固定を**ソフト**または**厳密**に設定します。 |
| 新しい衣装にしたいのに、リファレンスの衣装が出てくる | `@maya:1:face` のように **face** の役割を使い、新しい衣装をプロンプトで記述します。 |
| 2 人のキャラクターが混ざる、または入れ替わる | それぞれを名前でメンションする、はっきり異なる名前を付ける、またはキャストメガグリッドを作ります。 |
| リファレンスが無視されているように見える | モデルの横にある警告を確認します。そのモデルがリファレンスを受け付けないか、添付した数より少ない数しか受け付けない可能性があります。 |
| 動画で顔がぶれる | 静止画から始めるか、動画のリファレンスの表にあるモデルに切り替えます。 |
| ボードやグリッドの顔がぶれている | もう一度生成します。少しずれたボードからは、以降のすべての画像が少しずれて作られます。 |

## ヒント
- **まず写真を改善します**。ぼやけた写真、フィルターのかかった写真、ほかのものが多く写り込んだ写真の欠点は、どんな設定でも補えません。
- **描写を減らし、リファレンスを増やします**。顔は画像に任せ、動作はプロンプトに任せます。
- **すべてに名前を付けます**。キャラクター、バリエーション、アップロードした画像は、短くわかりやすい名前にするとメンションしやすくなります。
- **プロジェクトごとにスタイルを 1 つに絞ります**。リアルなキャラクターとアニメ調のキャラクターが並ぶと、ストーリーの見た目の統一感が崩れます。
- **妥協せずに生成し直します**。ぶれた画像をそのまま使い続けると、その画像から作られるすべての画像がぶれます。

## コードとエージェントから
コードからは、キャンバスを使わずに同じリファレンスを送れます。`POST /v1/generate-image` の呼び出しは、API から読み取ったキャラクターの承認済み画像など、リファレンス画像の URL を受け付けます。また、画像ごとに役割と顔の固定を指定した、構造化されたリファレンスも受け付けます。[キャラクター](https://nodaro.ai/docs/developers/api/characters)と [MCP ツール](https://nodaro.ai/docs/mcp/tools)を参照してください。

## Frequently asked questions

### すべての画像で同じキャラクターを保つにはどうすればよいですか？

キャラクターアセットを作成し、キャラクタースタジオでポートレートを承認します。そのノードをすべての画像ノードの「アセット」入力に接続するか、プロンプトで @ を使ってメンションします。リファレンスを受け付けるすべてのモデルで、Nodaro は実行のたびに、キャラクターのポートレート、メンションしたバリエーション、キャラクターの説明を送ります。

### 顔の一貫性を最も保てるモデルはどれですか？

Nodaro のテストでは、Nano Banana ファミリーが最も確実に同じ顔を保ちました。繰り返し登場するキャラクターには、Nano Banana Pro か Nano Banana 2 を使ってください。Imagen 4、Ideogram V3、Z-Image はリファレンス画像を受け付けないため、キャラクターの画像を使えません。

### 動画でキャラクターの一貫性を保つにはどうすればよいですか？

画像生成でショットを静止画として作り、それを動画生成の開始フレームに使います。開始フレームを使わないショットでは、Seedance 2 など、リファレンスを受け付ける動画モデルを選び、キャラクターを「アセット」入力に接続します。

### 顔の固定は何をしますか？

顔を保つようモデルに求める一文を、プロンプトに追加します。デフォルトは「オフ」です。「ソフト」は全体的に本人と似た姿を保つよう求め、「厳密」は完全な一致を求めます。1 つのメンションに ~lock または ~nolock を付けると、そのメンションだけ固定を強制的にオンまたはオフにできます。

### 1 枚の画像に 2 人のキャラクターを入れられますか？

はい。両方のキャラクターアセットノードを接続し、@maya:1 と @leo:2 のように、それぞれを名前でメンションします。2〜4 人が登場するストーリーでは、キャストメガグリッドを使うと、各キャラクターの顔がラベル付きの専用の帯に収まります。