
AIでコンテンツを量産する時代、最大の課題は「キャラクターの一貫性」です。同じキャラクターがシーンごとに別人のようになってしまう — これはAIビデオ制作で最も多いフラストレーションの一つです。
マルチ画像フュージョンはこの問題を解決する技術です。複数の参照画像をAIに与えることで、どんなシーンでも同一キャラクターを保った生成が可能になります。
従来のText-to-Imageは1つのプロンプトだけを参照していました。マルチ画像フュージョンでは:
AIがこれらの情報を「融合」し、参照画像の特徴を保ったまま新しいシーンを生成します。
高品質な参照画像が成功の鍵です:
キャラクターの参照画像は ドーマーのAI画像ジェネレーター で作成できます。一貫性の高い基準画像セットを最初に用意しましょう。
各参照画像の「重み」を調整します:
準備ができたら、各シーンのプロンプトを入力して生成します。AIが自動的に参照画像の特徴を新しいシーンに反映します。
生成した一連の画像を ドーマーのイメージ・トゥ・ビデオ で動画に変換すれば、一貫性のあるキャラクターアニメーションの完成です。
同じキャラクターで異なる表情の参照画像を用意すると、生成されるシーンでも自然な表情変化が可能になります。
キャラクターの「若い頃」「現在」など、時間軸のある参照画像セットを作れば、ストーリー性のある生成ができます。
2体以上のキャラクターが登場するシーンでは、それぞれに参照画像セットを用意します。AIがグループショットでも各キャラクターの一貫性を維持します。
マルチ画像フュージョンは、AIキャラクター制作の「不安定さ」を「コントロール可能な創造性」に変える技術です。ぜひ ドーマー で試してみてください。

Alexander
Vidu Q4 alternatives compared: Kling 4.0, Seedance 2.5, Wan 3.0, and Runway Gen-4 — 4K support, input modes, durations, audio, and what each costs in credits on Domer.
The top 4K AI image generators on Domer compared: Flux 3 Klein, Nano Banana 2.1, GPT Image 2.5, GPT Image 2, and Nano Banana Pro — 4K credit costs, reference limits, and speed.
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 Flare compared: credit costs per resolution, aspect ratios, reference images, text rendering, and which tasks fit each model.