【実演】漫画を実写動画へ！Wan 2.2 & Gemini活用ワークフロー完全ガイド

はじめに：AIで「人生を描き切る」映像制作

漫画やアニメのキャラクターが、もし現実に存在したらどのような人生を歩むのか。AI技術の進化により、私たちはその「IF」の世界を実写のようなリアリティで映像化できるようになりました。

本記事では、Googleの最新モデルGemini 3 Proの高度な視覚理解能力と、動画生成モデルWan 2.2 Animateを組み合わせ、一枚のイラストから感動的な実写ストーリー動画を作成するワークフローを完全解説します。専用ツールとGoogle Colabを活用することで、複雑な工程を劇的に効率化した「OKIHIRO流」の制作術をご覧ください。

使用する機能と環境

今回の実演で使用する主要なツールとモデルは以下の通りです。特に動画生成においては、ローカルPCのスペックに依存せず、クラウド上で高速処理を行う環境を構築しています。

• 【モデル】Gemini 3 Pro (Preview)：Google AI Studioで使用。画像の文脈を理解し、シーン間を繋ぐ最適なプロンプトを生成します。
• 【モデル】Wan 2.2 Animate：静止画から動画を生成する最新AIモデル。人物の動きや表情の微細な変化を高画質で表現可能です。
• 【ツール】Char-Life-Tool：OKIHIRO開発の専用ツール。キャラクター設定からのタイムライン生成や画像リサイズを自動化します。
• 【環境】Google Colab (ComfyUI)：ブラウザ上で動作するPython実行環境。A100 GPUなどの高性能リソースを利用して動画生成を行います。

実演ワークフロー解説

STEP 1：キャラクターの人生設計と画像生成

まずは物語の核となるタイムラインを作成します。ここでは自作のChar-Life-Toolを使用します。

1. タイムライン生成：キャラクター名（例：継国縁壱）を入力し、AIに人生の主要なイベント（幼少期、出会い、別れなど）を分析させます。数秒で「誕生」から「最期」までの時系列リストが生成されます。
2. プロンプト出力と画像生成：各シーンに対応した画像生成プロンプトをワンクリックで取得します。これを画像生成AI（Nano Banana等）に入力し、一貫性のあるキャラクター画像を生成します。
3. 画像リサイズ：生成された画像（例：9:16）を動画生成に適したサイズ（720x1280等）に一括リサイズします。ここでも専用ツールの「画像リサイザー」機能が活躍します。

STEP 2：Gemini 3 Proによる「繋ぎ」の演出

静止画をただ並べるだけでは「動画」にはなりません。シーンAからシーンBへどう変化するか、その「トランジション」の指示出しが重要です。

ここでGemini 3 Proの出番です。Google AI Studioを使用し、リサイズした画像を時系列順にドラッグ＆ドロップします。そして、「これらの画像間をシネマティックにモーフィングするプロンプトを書いて」と指示を出します。

Gemini 3 Proは画像を視覚的に理解できるため、「幼少期の顔から青年の顔へ、炎の揺らめきと共に変化する」といった具体的かつ詩的なプロンプトをJSON形式で出力してくれます。これを手動で書くのは困難ですが、最新AIなら一瞬です。

STEP 3：Google Colabでの高速動画生成

準備した画像とプロンプトを使って、実際に動画を生成します。ここではWan 2.2を組み込んだGoogle Colabの専用ノートブックを使用します。

• 環境構築：ノートブックを起動し、Wan 2.2モデルとComfyUIバックグラウンド環境をインストールします。
• 素材アップロード：Googleドライブ上の指定フォルダに、画像とプロンプトJSONをアップロードします。
• 自動生成開始：Colab上で生成ボタンを押すだけで、設定したシナリオ通りに動画が連続生成されます。Colabの「A100」GPUを使用すれば、1シーンあたり45秒〜1分という爆速で生成が完了します。

生成された動画は自動的に結合され、プレビュー確認や一括ダウンロードが可能です。従来の手法では数時間かかっていた作業が、わずか十数分で完結します。

OKIHIRO流：建築家の視点

このワークフローの鍵は、「AIの役割分担」です。

• 構成作家としてのGemini：物語の流れや感情的な演出（プロンプト）は、推論能力の高いGemini 3 Proに任せます。特にStructured Outputs機能を使い、システムが読み取り可能なJSON形式で出力させることが自動化の肝です。
• 実動部隊としてのColab & Wan 2.2：重いレンダリング処理はクラウドGPUに任せます。ComfyUIのノード操作を裏側に隠蔽し、UI上でパラメータ調整だけで完結させることで、クリエイティブな判断に集中できます。

また、生成された動画の「繋ぎ目」に違和感がないかを確認する際は、フェードのタイミングやモーフィングの速度を調整します。AIは完璧ではありませんが、プロンプトでの微調整により、驚くほど自然なストーリーを描き出すことができます。

まとめ＆ネクストアクション

今回紹介した手法を使えば、漫画のワンシーンから実写映画のようなトレーラーを作ったり、オリジナルキャラクターのミュージックビデオを制作したりすることが可能です。

特にWan 2.2の人物置換（Animate）機能は非常に強力で、既存の動画の人物を別人に入れ替えることも可能です。この技術を応用すれば、自分の顔をアバターに変えたり、過去の映像を現代風にリメイクしたりと、表現の幅は無限に広がります。

まずはGoogle Colabの環境を整え、短いクリップの生成から始めてみてください。AIと共に、あなたの想像する物語を映像化しましょう。