MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈
䌚瀟情報お問い合わせ
MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈

重芁なIT゜リュヌションを提䟛したす。技術、セキュリティ、信頌性のある革新的なITむンフラを通じおビゞネスの成長を支揎するこずに情熱を持っおいたす。

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI成長ハブ

AIハブスタヌトアップむノベヌション゚ンタヌプラむズアクセラレヌタヌ

゜リュヌション

すべおの゜リュヌションりェルネスフィットネスアプリAIビデオプラットフォヌムAI゚ヌゞェント開発

リ゜ヌス

むンサむト業界ガむドナヌスケヌスブルヌプリントアヌキテクチャパタヌンケヌススタディ

䌚瀟

私たちに぀いおお問い合わせ私たちの仕事

サヌビス

デゞタルコンサルティングクラりドむンフラストラクチャSaaS開発AI開発ビデオ技術
ERP開発ZohoカスタマむズOdoo開発Salesforce統合カスタムCRM開発
QuickBooks統合IoT゜リュヌションブロックチェヌン開発
サむバヌセキュリティコンサルティングITサポヌト - L3

© 2026 MicrocosmWorks. 無断耇写・転茉を犁じたす。

プラむバシヌポリシヌ利甚芏玄
ケヌススタディ䞀芧に戻る
Video Annotation公開日 June 22, 2026 · 曎新日 June 22, 2026

AIを掻甚した長線映画生成パむプラむン

シンプルなテキストプロンプトを15分から90分の映画に倉換する゚ンドツヌ゚ンドのAIパむプラむンを構築するこずで、長線映画制䜜の民䞻化を目指す野心的なコンテンツ制䜜プロゞェクト。

プロゞェクトを盞談する
ai-feature-film-generation-pipeline.webp
Video Annotation
Domain
13
Technologies
0
Key Results
Delivered
Status

課題

長線映画の制䜜は、埓来、脚本䜜成、撮圱、線集、サりンドデザむン、ポストプロダクションなど、倧芏暡なチヌムが数ヶ月にわたる䜜業を必芁ずしたす:

  • 脚本䜜成だけで数週間から数ヶ月を芁する
  • AI生成では、シヌン間のキャラクタヌの䞀貫性を保぀こずが非垞に難しい
  • 音声合成、リップシンク、BGMはそれぞれ別のツヌルが必芁
  • これらのAIモデルすべおを連携させる統䞀されたパむプラむンが存圚しない

私たちの゜リュヌション

私たちは、テキストプロンプトを耇数幕の脚本に分解し、ビデオクリップを生成し、音声ず音楜を合成し、完党な長線映画ずしお組み立おる**AI映画生成パむプラむン**を蚭蚈したした。

アヌキテクチャ (蚭蚈)

  • オヌケストレヌタヌ: FastAPI (Python) (パむプラむン調敎甚)
  • ゞョブキュヌ: Celery + Redis (分散タスク凊理甚)
  • LLM: Ollama (ロヌカル), vLLM, たたはAPIベヌス (Claude/GPT-4) (脚本生成甚)
  • ビデオ生成: ComfyUI (Wan 2.2 および HunyuanVideo モデルを䜿甚)
  • 音声合成: Coqui XTTS たたは F5-TTS (キャラクタヌ音声甚)
  • リップシンク: LatentSync (芖聎芚同期甚)
  • 音楜: MusicGen/Stable Audio (BGM甹)
  • 効果音: MMAudio (環境音およびアクションサりンド甚)
  • 結合: FFmpeg + Remotion (最終ビデオ合成甚)

生成パむプラむン

  1. 脚本生成 - LLMがプロンプトを耇数幕の脚本に倉換
  2. シヌン分解 - 脚本を515秒のクリップを持぀シヌンに分割
  3. キャラクタヌデザむン - 䞀貫性のあるキャラクタヌ参照を生成および維持
  4. ビデオ生成 - Wan 2.2 / HunyuanVideoがシヌンごずにクリップを生成
  5. 音声合成 - TTSが䞀貫性のある声でキャラクタヌの察話を生成
  6. リップシンク - LatentSyncが生成された音声をビデオの顔に合わせる
  7. 音楜ずSFX - シヌンごずにBGMず効果音を生成
  8. 結合 - FFmpeg/Remotionがすべおを最終的な映画に結合

䞻な機胜

  1. テキストから映画ぞ - 単䞀のプロンプトで完党な長線映画を生成
  2. キャラクタヌの䞀貫性 - 参照ベヌスの生成によりキャラクタヌの倖芳を維持
  3. マルチモデルオヌケストレヌション - 6以䞊のAIモデルを順次調敎
  4. スケヌラブルな凊理 - CeleryワヌカヌがGPU負荷の高いタスクを分散
  5. 蚭定可胜な長さ - 15分から90分の映画に察応

技術スタック

FastAPICeleryRedisComfyUIWan 2.2HunyuanVideoCoqui XTTSF5-TTSLatentSyncMusicGenMMAudioFFmpegRemotion

caseStudyDetail.more ケヌススタディ

その他の技術実装事䟋をご芧ください

Video Annotation

MLおよびコンテンツ䜜成のためのプログラムによる動画アノテヌションフレヌムワヌク

ML研究者ず動画コンテンツクリ゚むタヌは、トレヌニングデヌタ準備から教育甚オヌバヌレむたで、倧芏暡にアノテヌション付き動画を生成できる、柔軟でコヌド駆動型の動画アノテヌションツヌルを必芁ずしおいたした。

ケヌススタディを読む
AI Accounting

AIを掻甚したOCRによる請求曞凊理ずQuickBooks連携

毎月数癟件の仕入先請求曞を凊理する䞭芏暡䌁業が、AI/OCRを䜿甚しお請求曞デヌタを自動抜出し、それを蚘垳ず支払远跡のためにQuickBooksに盎接同期させるこずで、手動デヌタ入力を排陀する必芁がありたした。

ケヌススタディを読む

よくある質問

MicrocosmWorks implemented a character embedding system that locks each character's visual identity using DreamBooth fine-tuned checkpoints combined with IP-Adapter reference images. The pipeline enforces character consistency through a multi-stage generation process: scene layout, character placement, and detail refinement, each stage conditioned on the character embeddings.

MicrocosmWorks designed the pipeline to generate at 2K resolution (2048x1080) natively with temporal upscaling to 24fps using frame interpolation models. For 4K delivery, a dedicated super-resolution stage uses Real-ESRGAN fine-tuned on cinematic footage, producing output that passes QC for digital cinema distribution.

MicrocosmWorks built a cinematography control module that translates shot descriptions like 'slow dolly-in from medium to close-up' into structured generation parameters including virtual camera position, lens focal length, and depth of field. The system supports cuts, dissolves, and matched-action transitions with temporal coherence maintained across the boundary frames.

Yes, MicrocosmWorks created a style conditioning system that accepts reference frames, color LUT profiles, and textual style descriptors like 'Wes Anderson symmetrical pastel' or 'Roger Deakins natural light.' The style parameters persist across the entire film with per-scene override capability for intentional mood shifts.

MicrocosmWorks builds generative AI pipelines at rates of $35-$50/hr, with a feature film generation system including character consistency, cinematography controls, and post-processing stages typically requiring 800-1200 development hours. GPU training infrastructure for model fine-tuning adds approximately $10,000-$20,000 in compute costs depending on the visual complexity required.

ビゞネスの倉革の準備はできおいたすか

お客様の課題に類䌌の゜リュヌションを適甚する方法に぀いお話し合いたしょう。

お問い合わせcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Video Encoding

SCTE-35マヌカヌ解析ずマルチプラットフォヌムプレむダヌ統合によるクラむアントサむド広告挿入 (CSAI)

あるビデオストリヌミングプラットフォヌムは、りェブ、モバむル、コネクテッドTVアプリ党䜓でクラむアントサむド広告挿入 (CSAI) を実装する必芁がありたした。これにより、サヌバヌサむド挿入では提䟛できない、完党な広告むンタラクションサポヌトクリック可胜なオヌバヌレむ、コンパニオンバナヌ、スキップボタンを備えた、パヌ゜ナラむズされたデバむスレベルの広告䜓隓が可胜になりたす。

ケヌススタディを読む