> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.talkcut.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # リファレンス動画 > 参照画像を使用して、キャラクター、環境、プロップのビジュアルの一貫性を保った動画を生成します。 リファレンス動画では、参照画像の外観、スタイル、見た目をAIが維持したクリップを生成できます。1〜3枚の画像をビジュアルアンカーとして用意し、何が起こるかを記述すると、AIがそれらの参照に忠実な動画を作成します。 これがショット間の連続性を実現する方法です。同じ参照画像を再利用することで、生成されるクリップごとにキャラクター、環境、ビジュアルスタイルの一貫性が保たれます。 ## 参照画像の仕組み 参照画像はAIのビジュアル出力をガイドします。AIは参照画像を解析し、生成される動画にその主要なビジュアル特性を反映させます。 * **キャラクターの外観** — 顔、衣装、体型、特徴的なディテール * **環境のスタイル** — 建築、照明、カラーパレット、雰囲気 * **プロップのディテール** — 形状、色、テクスチャ、プロポーション * **ビジュアルスタイル** — アーティスティックなアプローチ、レンダリングの質感、全体的なルック ## リファレンス動画の作成 キャンバスまたはアセットライブラリから1〜3枚の画像を選択します。これらが動画のビジュアルアイデンティティを定義します。生成画像、アップロードした写真、またはその両方を使用できます。 AIエージェントにショットで何が起こるかを伝えます — カメラムーブメント、キャラクターのアクション、環境の変化。映像制作の用語を使うと正確に伝わります：*「スロードリーイン」*、*「背景へのフォーカス送り」*、*「キャラクターがカメラに向かって振り返る」*。 AIが参照画像とのビジュアルの一貫性を維持した720pまたは1080pの動画クリップを作成します。 ## 参照画像のベストプラクティス * **クリアで明るい画像を使用する** — ノイズの多い、ブレた、過度に圧縮された参照は避けてください * **被写体の全体を見せる** — 全身のキャラクターショットは、切り抜いたヘッドショットよりも効果的です * **クリーンな背景を使用する** — 単色やシンプルな背景はAIが被写体を分離しやすくなります。必要に応じて**背景除去**を使用してください。 * **目指すスタイルに合わせる** — フォトリアル志向のプロジェクトにはフォトリアルな参照を、イラスト志向ならイラストの参照を使用します * **参照画像1枚につき被写体1つ** — 各参照画像には単一のキャラクター、プロップ、またはシーンを写します（グループではなく） まずTalkCutで参照画像を生成してから、それを動画の参照として使用しましょう。AIは自身の出力を最もよく理解するため、最も一貫した結果が得られます。 ## ショット間の連続性を構築する 複数の動画クリップ間でビジュアルの一貫性を維持するには： 1. **リファレンスシートを作成する** — 主要なキャラクターと環境それぞれのクリアな画像を生成またはアップロードします 2. **同じ参照画像を再利用する** — そのキャラクターやセッティングの新しいショットを生成するたびに、同じ参照画像を選択します 3. **フレームを使って整理する** — キャラクターやシーンごとの参照画像をキャンバス上の[フレーム](/ja/core-concepts/canvas#frames)にグループ化します 4. **スタイルの方向性を統一する** — ショット間で同じスタイル記述を使用するか、[スキル](/ja/workspace/skills)として保存します 一貫した参照画像とスタイルの方向性を再利用することで、ショット間の連続性を実現できます。 ## スペック | スペック | 値 | | --------- | ------------------- | | アスペクト比 | 16:9（ワイドスクリーン） | | 解像度 | 720p（デフォルト）または1080p | | AI生成オーディオ | オプション | | 尺 | クリップあたり5〜8秒 | | コスト | クリップあたり840クレジット | 動画生成はクレジットの消費が大きい操作です。リファレンス動画クリップの長いシーケンスを生成する前に、クレジット残高を確認してください。