Kling 3 モーション コントロール トラブルシューティング ガイド
Kling 3 モーション コントロールの入力拒否、弱いトラッキング、ブラー、フレーミング ドリフト、および制御された 1 変数の再試行ワークフローとのプロンプトの競合を修正します。
Kling 3 モーション コントロールが動作しない場合は、長いプロンプトを書き直すことから始めないでください。まずキャラクター イメージとモーション ビデオを検証し、クリップを 1 つの目に見える連続アクションに減らし、ニュートラル ベースラインを実行し、再試行ごとに 1 つの変数だけを変更します。このシーケンスにより、入力の問題が、モーションの問題、プロンプトの競合、またはプロバイダー側の拒否から分離されます。利用可能なワークフローを確認する必要がある場合は、中国ビデオ AI ホームページ から開始して、正しいビデオ間モデルが既に選択されている状態で Kling 3 モーション ワークスペース を開きます。モーション参照クリップを使わない場合は、別の画像から動画ワークスペースと比較してください。
このガイドは診断を目的としたものであり、魔法の言葉ではありません。クリーンなファイルがモデレーションをバイパスすることや、1 つのプロンプトで完全な転送が保証されることは保証されません。これにより、次の世代を過ごす前に、弱い段階を特定する反復可能な方法が得られます。隣接するワークフローについては、MiniMax H3 リファレンスとビデオのガイド、低コストの シーダンス 2 ミニチェックリスト、および 1 つの画像ガイドからの AI 製品広告 のショット プランニング アプローチを比較してください。
簡単な答え: プロンプトの前にパッケージをデバッグします
Kling 3 モーション コントロールは、異なるジョブを持つ 2 つのビジュアル ソースを受け取ります。キャラクターイメージは、誰に、または何を登場させるかを定義します。モーション リファレンス ビデオは、その被写体がどのように動くべきかを定義します。プロンプトではシーン、服装、照明、カメラの意図を説明できますが、目に見えない膝、ドライビング クリップの切り傷、フレームに入る 2 人目、または秒ごとにスケールが変化する被写体などは修復されません。
これが、ランダムなプロンプトの反復が時間を無駄にする理由です。イメージ、モーション クリップ、プロンプト、方向、出力モードを一度に変更した場合、結果が成功しても何もわかりません。失敗した結果から得られるものはさらに少ないです。代わりに制御されたはしごを使用します。
再試行 0: 元の画像 + 元のビデオ + ニュートラル プロンプト
再試行 1: よりクリーンな文字イメージのみ
再試行 2: 短いモーション クリップのみ
再試行 3: ボディ フレームのみ一致
再試行 4: 1 つのシーンまたはワードローブの指示のみ
すべてのステップで、最後の正常なパッケージを保持してください。モーション コントロールは、スロット マシンではなくソース検証問題のように扱うと管理しやすくなります。
1. 実際のモーション コントロール ルートを使用していることを確認します。
China Video AI では、Kling 3 Motion は特定のモデル エントリです: kling-3-motion。これは、通常のテキストからビデオへのリストや画像からビデオへのリストではなく、ビデオからビデオへのモードで利用できます。現在のランタイムは、これをプロバイダー モデル kling-3.0/motion-control にマップし、デフォルトの診断解像度として 720p を使用し、最大 2,500 文字のプロンプトを受け入れます。
Kling 3 Motion が選択されたビデオツービデオ ワークスペース を開きます。ページが別のモードまたはモデルを開いた場合は、そこで停止します。モーション転送用に作成されたプロンプトは、テキストから動きを生み出すことを期待する標準的なビデオ ジェネレーターでは意味がありません。
モデルの選択と出力品質の約束を混同しないでください。正しいルートは、リクエストが意図したワークフローに合わせて組み立てられていることを証明します。入力がプロバイダーのチェックに合格すること、またはすべての四肢が安定したままであることを証明するものではありません。
2. ファイルコントラクトのプリフライトを実行する
現在の Kling とプロバイダーのドキュメントでは、キャラクター イメージと 1 つのモーション ビデオについて説明しています。画像は JPEG または PNG、モーション ソースは MP4 または QuickTime であることが想定されます。プロバイダー契約では、サイズが 340 ピクセル以上、キャラクター画像が 10 MB 以下、動画が 3 ～ 30 秒であることが求められています。現在のプロバイダーのドキュメントでは、任意の極端なパノラマを受け入れるのではなく、制限されたアスペクト比範囲も指定しています。
これらの値は、創造的なアドバイスではなく、プリフライトとして扱ってください。たとえ美しい画像であっても、マシンの入力が悪い可能性があります。ローカルで再生されるビデオでも、デコードが困難であったり、許容される期間を超えていたり、小さすぎたり、プロバイダーが到達できない URL を通じて取得されたりする可能性があります。
再試行するたびにこのカードを使用してください。
キャラクターイメージ
- JPEG または PNG
- 頭、肩、胴体がはっきりと見える
- 動作に脚や足が必要な場合に全身が表示されます
- 340 ピクセルを超える最短有効寸法
- 極端なクロップやパノラマ アスペクト比はありません
- 1 つの主要な主題
モーションビデオ
- MP4 または QuickTime
- 現在のプロバイダー契約では 3 ～ 30 秒
- 1回の連続ショット
- 1 人の有力なパフォーマー
- フレームごとに検査できる十分な安定性
- 予期せぬカット、オーバーレイ、フレームに入る二人称なし
URL ベースのアップロードが関係する場合は、ソースが実際のメディア MIME タイプを返し、ブラウザ セッションが期限切れにならずにアクセスできることを確認してください。すぐに期限切れになるダッシュボードのサムネイルまたは署名付きリンクは、耐久性のあるソース ファイルではありません。
3. モーションの品質を判断する前に、体のフレーミングを一致させる
最も有用な公式推奨事項は、最も見落とされやすいものでもあります。それは、キャラクター画像の体のスケールをモーションリファレンスのパフォーマーのスケールに一致させることです。フルボディとフルボディを組み合わせます。半身と半身を組み合わせます。ビデオにフットワークが含まれているが、静止画が腰で終わっている場合、トランスファーでは、アイデンティティ ソースに視覚的な定義がない脚を発明する必要があります。静止画がクローズアップであり、モーション ソースが遠くの人物である場合、モデルは互換性のない被写体のスケールを調整する必要があります。
フレーミングの不一致は、振り付けが読み取れる場合でも、モーションの失敗のように見えることがよくあります。典型的な症状としては、手の大きさが変わる、足が滑る、衣服が伸びる、顔を固定したまま胴体が回転する、演者がフレームの端に到達したときに突然切り取られるなどがあります。
推測するのではなく、診断ペアを作成します。
画像 A: ニュートラルな全身ポーズ、手と足が見える、シンプルな背景
ビデオ A: 全身パフォーマー、ワンアクション、安定したカメラ、適度なスピード
画像 B: きれいな半身ポートレート、腕が見える、シンプルな背景
ビデオ B: 半身のジェスチャー、背を向けない、安定したカメラ、適度な速度
A を A と実行するか、B を B と実行します。診断中はそれらを横切らないでください。一致したペアが機能したら、モデルがフレーミングの違いをどこまで許容できるかをテストできます。
4. モーション ビデオを 1 つの読みやすいアクションに単純化します。
モーション コントロール入力は編集リールではありません。カット、角度の変更、スピード ランプ、オクルージョン、ホイップ パン、および複数の人物によって、モデルが従うべき信号そのものに不連続性が生じます。公式ガイダンスでは、単一の連続ショット、一貫して表示されるキャラクター、適度な動き、最小限のカメラモーションを推奨しています。複雑なアクションや高速なアクションでは、連続したセグメントしか抽出できないため、使用可能な結果が短くなる可能性があります。
1 つの完全なアクション (1 つのターン、1 つの 2 ステップ ダンス フレーズ、1 つの手のジェスチャー、1 つの座りから立ちの動き、または 1 つの製品プレゼンテーション ビート) を含む最小のクリップから始めます。最初と最後の有用なポーズが切り取られないよう、ニュートラルなリードインとテールを短く保ち、無関係な待ち時間を削除します。
動きの複雑さのラダーを使用します。
レベル 1: 1 つのジェスチャー、固定足、固定カメラ
レベル 2: 1 回の体重移動またはステップ、固定カメラ
レベル 3: 2 つの接続された動き、固定カメラ
レベル 4: フレーム全体の適度な移動
レベル 5: カメラの動きまたは大回転
レベル 6: 高速アクション、オクルージョン、または複数のビート
レベル 2 が失敗した場合、レベル 5 を追加しても原因は解明されません。 1 つ下のレベルに移動し、可視性を回復して、再テストします。診断クリップの速度が遅いことがクリエイティブの最終的な限界ではありません。これは、パイプラインが実行者を認識できることを証明するコントロール サンプルです。
5. 中立的なベースライン プロンプトを使用する
モーションビデオではすでに振り付けが説明されています。散文で腕の振りと足音をすべて繰り返すと、矛盾する第 2 の動作計画が作成される可能性があります。診断中は、参照ビデオにアクションを任せながら、プロンプトによって ID と環境が安定する必要があります。
ここから始めてください:
キャラクターの顔、髪型、体の比率、服装、色を維持します。
タイミングと体の動きについてはモーションリファレンスに従ってください。
安定したフレーミングとシンプルなスタジオ背景で 1 枚の連続ショットを維持します。
自然の解剖学、一貫した手、一貫した照明、余分な人員は不要。
このプロンプトは結果を保証するものではありません。装飾的な選択肢がなくなるので便利です。ベースラインが機能する場合は、創造的な指示を一度に 1 つずつ追加します。失敗した場合、次のテストは、否定的なプロンプトの段落ではなく、よりクリーンなソース ペアである可能性が高くなります。
6. アイデンティティ、シーン、カメラ、および動作の指示を個別に分離する
ベースラインを拡張する準備ができたら、各文に 1 つのジョブを割り当てます。これにより、次の失敗がわかりやすくなります。密度の高い映画の段落には 3 つの矛盾が隠されている可能性があります。プロンプトが右と言うのにモーション ビデオが左に移動すること、プロンプトがゆるい布地に置き換える間キャラクターの画像がコートを着ていること、プロンプトが軌道を要求している間カメラの参照が固定されたままであることです。
4 回線契約を使用します。
アイデンティティ: 顔、髪、シルエット、ジャケット、靴の色を同じにしてください。
シーン: 柔らかな側面光が当たる清潔なリハーサル ルームにキャラクターを置きます。
カメラ: ロックされた腰の高さのカメラを使用します。ズームや回転は行わないでください。
MOTION: リファレンス クリップのタイミングと体の動きに従います。
ワードローブが漂っている場合は、アイデンティティラインだけを強化してください。背景が沸騰したら、シーンラインだけを簡略化します。ドリーがデジタル ズームになる場合は、カメラの動きを削除し、最初にロックされたショットを証明します。トレーラーのナレーションではなくチェックリストのようなプロンプトを表示すると、モーション コントロールのデバッグが高速になります。
7. モデレートを推測せずに「サポートされていないコンテンツ」を診断する
「サポートされていないコンテンツ」メッセージは、明確な診断ではありません。単一の禁止単語を推測したり、プロバイダーが壊れていると仮定したりする誘惑に駆られることがあります。現在のコミュニティのレポートでは、一見普通の画像と短いプロンプトで拒否されることがあることが示されていますが、それらのレポートはプロバイダーの内部分類子を明らかにしたり、普遍的な原因を確立したりするものではありません。
境界付き分離シーケンスを使用します。
- 同じ画像を保持し、モーション ビデオを、使用する権利のある、自己録画した単純な 1 人の歩行またはジェスチャーに置き換えます。
- クリーンなモーション ビデオを維持し、キャラクターの画像を、あなたが所有する中立的で遮るもののない、完全に服を着た被写体の画像に置き換えます。
- 両方のファイルをクリーンなままにして、プロンプトを上記の中立的なベースラインに置き換えます。
- 埋め込みテキスト、ロゴ、境界線、コラージュ、オーバーレイ、透かし、および画面に記録されたインターフェイス クロムを入力から削除します。
- ファイルを通常の JPEG および MP4 コンテナに再エクスポートし、一度再試行します。
明らかに準拠しているパッケージをプロバイダーが拒否し続ける場合は停止します。安全システムを回避したり、アカウントをローテーションしたり、コンテンツを偽装したりしないでください。どのステージが失敗したかを記録し、後で戻します。このシーケンスの目的は、モデレーションをリバース エンジニアリングすることではなく、偶発的な入力の問題を見つけることです。
8. ぼやけ、モーフィング、足の滑りを修復する
高速アクションには、ポーズの変更、セルフオクルージョン、モーション ブラー、地面との接触、多くの場合カメラの移動など、いくつかの難しい問題が組み合わされています。ぼやけたアクションや人工的なアクションに関するコミュニティのレポートは、症状としては役に立ちますが、管理されたベンチマークではありません。したがって、修復では、一度に 1 つの物理ソース プロパティをテストする必要があります。
まず、カメラの動きを削除します。次に、アクションを 1 拍に減らします。第三に、手、肘、膝、足が見えるフレームを選択します。 4 番目に、背景の詳細を減らして、被写体を簡単にセグメント化します。 5 番目に、静止画の衣服のシルエットをモーション参照と一致させます。長いコート、スカート、または緩い袖は余分な動く表面を生み出し、手足を見えにくくする可能性があります。
ニュートラル ベースラインが成功した後、次の修復プロンプトを使用します。
キャラクターを中央に配置し、頭からつま先まで完全に見えるようにします。
アクションを通じて顔、衣服のシルエット、手足のプロポーションを維持します。
適度な一歩を踏み出して停止します。足を床としっかりと接触させます。
ロックされたカメラ、均等な照明、シンプルな背景、オブジェクトの追加なし。
前半が安定していて後半が壊れている場合は、最初のドリフト フレームの直前にリファレンスをトリミングし、残りのクリーンなセグメントを個別にテストします。これにより、継続時間と蓄積されたオクルージョンが問題の一部であるかどうかがわかります。
9. カメラの故障と被写体の動きの故障を区別する
デジタル ズームと物理的なカメラの動きは同じではありません。ドリーまたはトラッキングの動きにより視差が生じる必要があります。カメラの位置が変わると、前景と背景のオブジェクトが相互に移動します。ズームすると、同じ空間移動を行わずにフレーミングが変更されます。出力によって被写体が拡大されるが、部屋のジオメトリが平坦なままの場合、その失敗は体の動きのブランチではなく、カメラのブランチに属します。
まずはロックされたカメラで被写体の移動を証明してください。次に、目に見える深度キュー (前景オブジェクト、被写体、背景の壁) を含むシーンを使用して 1 つのカメラ命令をテストします。 1 つの診断クリップ内で軌道、クレーン、ドリー、およびハンドヘルドの動きを組み合わせることは避けてください。
カメラ テスト: カメラは物理的な台車上でゆっくりと前方を追跡します。
被験者の歩くペースを変えないでください。
前景の椅子と後壁の間の目に見える視差を維持します。
デジタルズーム、焦点距離変更、オービットはありません。
明確な文言であっても、毎回希望のジオメトリを強制できるわけではありません。テストの有益な結果は、カメラの意図が導入されたときに被写体の動きが安定しているかどうかを知ることです。カメラの動きが現れた後でのみ同一性が崩れる場合は、高価な変数が分離されていることになります。
10. 構図の決定として向きを選択する
モーション コントロール システムは通常、運転ビデオに従う方向とキャラクター イメージに近い方向を分離します。公式ガイダンスでは、これらの選択はモーション参照に続く内容に影響を与え、サポートされる期間やカメラの動作にも影響を与える可能性があると述べています。向きを隠れた品質の切り替えではなく、ショット デザインの一部として扱います。
ターンと向きがパフォーマンスに不可欠な場合は、ビデオに従う方向を使用します。アップロードされたキャラクターの向きをより強力なアンカーのままにする必要があり、動きをそれに合わせて調整できる場合は、画像追従方向を使用します。方向とプロンプトを同時に切り替えると、どの変更が結果を修正したか、または結果を壊したかわかりません。
診断のために、選択した方向をテスト ログに書き込みます。同じソース ペアとニュートラル プロンプトを維持し、受け入れられた最短のクリップで 2 つのモードを比較します。 1 つの結果をすべてのポーズ、衣装、カメラ設定に一般化しないでください。
11. 最も美しいフレームではなく、クリップ全体を確認する
モーション転送では、優れたサムネイルが生成されても、ビデオとしては失敗する可能性があります。最初から最後までスクラブします。ターン中の顔、オーバーラップ中の手、接触中の足、大きなポーズ変更中の衣服、および被写体が背景のエッジを横切るときの背景のエッジに注目してください。ドリフトが見える最初のフレームにマークを付けます。
以下の再生可能なクリップは、中国ビデオ AI が所有するレビュー サンプルです。これは、アイデンティティ、モーション、タイミング、フレーミングのクリップ全体の検査をデモンストレーションするために含まれています。 Kling 3 モーション コントロール出力としては表示されません。
出力を 6 つの個別の軸でスコア付けします。
- アイデンティティ: 顔、髪、体のプロポーション、服装は認識可能なままです。
- 解剖学的構造: 手、肘、膝、足は結合または増殖しません。
- タイミング: アクションは、説明できない一時停止なしに、有用な参照セグメントに続きます。
- 接触: 足、手、小道具、表面が確実な接触を保ちます。
- カメラ: 動きは意図された物理的なカメラの動作と一致します。
- 背景: 被写体が動いても、エッジと深度キューは安定したままになります。
重度の解剖学的欠陥を平均してかなりの照明スコアにしないでください。どの軸ブロックが使用するかを決定し、その軸に最も直接接続されているソースを変更します。
12. 1 変数の再試行ログを使用する
最も簡単な運用改善は、再試行ログを書き込むことです。すべての実行に ID を与え、正確な画像、ビデオ セグメント、方向、プロンプト バージョン、および最初のドリフト フレームを記録します。 「再試行」は再現可能なメモではありません。
K3MC-01 |画像A |ビデオ A 00:02–00:06 |ビデオの向き |中立的なプロンプト
結果: 受け入れられました。顔が安定している。 00:03.4で左足がスライド
K3MC-02 |画像A |ビデオ A 00:02–00:05 |ビデオの向き |中立的なプロンプト
変更: クロスステップの前にトリミング
結果: 足の当たりが改善されました。電流制御として使用
制御できるようになったら、意図的に分岐します。 1 つのブランチではワードローブの詳細をテストし、別のブランチではカメラの移動をテストし、別のブランチでは長時間のアクションをテストできます。分岐が失敗した場合は、メモリからパッケージを再構築するのではなく、コントロールに戻ります。
より幅広いモデルを選択するには、中国の AI ビデオ モデル ガイド を使用します。タスクに走行ビデオではなく静止画主導のワークフローが必要な場合は、モーション コントロールに間違った問題を強制的に解決させるのではなく、Seedance 2 ミニ画像からビデオへのジェネレーター を開いてください。
13. 実際的な停止ルール
テストする新しい変数がなくても同じクリーンなパッケージが繰り返し失敗する場合、安全に単純化できない入力をプロバイダーが拒否する場合、モーション フッテージを所有していない場合、またはショットに複数の人物やカットが必要であり、診断制御に違反する場合は、再試行を停止します。再試行を繰り返すだけでは証拠は作成されません。
また、ショットを 2 つのクリップに分割した方がよいことがわかる場合もあります。 3 秒間の制御されたアクションの後に別のカメラの動きが続く方が、振り付け、アイデンティティの変更、シーンの移行が混在する複雑な 1 つのテイクよりもレビューが簡単です。検証した部分は後でまとめて編集します。
目標は、Kling 3 モーション コントロールがあらゆるソースを処理できることを証明することではありません。目標は、曖昧なリトライを最小限に抑えて、このソース ペアが安定したショットになるかどうかを判断することです。
よくある質問
Kling 3 モーション コントロールが通常の画像やビデオを拒否するのはなぜですか?
拒絶反応は、1 つの普遍的な原因を明らかにするものではありません。形式、長さ、寸法、アスペクト比、被写体の可視性、1 人の人物のフレーミング、およびプロンプトの文言をチェックします。次に、イメージ、モーション クリップ、プロンプトを一度に 1 つずつ分離します。 1 つのエラー メッセージからモデレーション ロジックを推測しないでください。
優れた Kling Motion Control リファレンス ビデオとは何ですか?
1 人の人物が映る連続ショットを 1 つ使用し、適度な動き、最小限のオクルージョン、安定したフレーミング、体の周囲に余裕を持たせます。体のトリミングをキャラクターの画像に合わせて、カットやカメラの動きを最初の診断テストに含めないようにしてください。
モーション参照の長さはどれくらいでしょうか?
現在のプロバイダー契約では 3 ～ 30 秒が許容されていますが、向きによって使用できる上限が狭くなる可能性があります。検査と再試行が簡単なため、3 ～ 5 秒のコントロール クリップから始めて、ソース ペアが機能した後でのみ延長します。
高速移動中に出力がぼやけるのはなぜですか?
高速モーションでは、ポーズの変更、オクルージョン、ブラー、接触、および場合によってはカメラの移動が組み合わされます。アクションを遅くし、カメラを安定させ、背景を単純化し、手足を見えるようにして、一度に 1 ステップずつ複雑さを復元します。
プロンプトではすべての動きを説明する必要がありますか?
いいえ、モーションビデオに振り付けを入れましょう。プロンプトを使用して、アイデンティティ、ワードローブ、シーン、照明、カメラの意図を保持します。散文が参考文献と矛盾する場合は、中立的なベースラインまで短くしてください。
次の管理テストはどこで実行すればよいですか?
ワークフローを比較する必要がある場合は、中国ビデオ AI ホームページ に戻るか、事前に選択したモデルで Kling 3 モーション ワークスペース を開くか、モーション参照クリップがないテストだけ別の画像から動画ワークスペースを使用します。所有するキャラクター イメージを 1 つと所有するモーション クリップを 1 つアップロードし、ニュートラル ベースラインを実行して、次に変更する 1 つの変数を書き留めます。