AIビデオインペインティング：ビデオ内のオブジェクトを削除・置き換える方法

Updated:

October 8, 2026

ビデオインペインティングの働き、AIによるオブジェクト削除の仕組み、そしてフレーム全体で編集を安定させる方法を学びましょう。検証済みのAKOOLのワークフローとその限界をご紹介します。

ビデオインペインティングは、近接するフレームと視覚的なコンテキストを利用して、オブジェクトを削除または変更したときに残る領域を再構成します。優れた結果とは、その再構成された背景を時間を通じて一貫して保つことです。オブジェクトの削除とオブジェクトの置き換えは異なるタスクなので、まずお使いのビデオツールが実際にどちらの操作をサポートしているかを確認する必要があります。

AIビデオインペインティングとは何か？

AIビデオインペインティングは、ビデオの欠落した領域や選択した領域を再構成し、その際に置き換えられたピクセルがフレームごとに視覚的に一貫するように努めます。

ある人物が商品撮影の背景を横切って歩いているとします。その人物を削除すると、体があった場所にすべてのフレームで空白の領域が残ります。

システムには2つの仕事があります。

消す必要がある領域を特定または追跡する。
その背後に本来あるべきものを無理なく再構成する。

この2つ目の部分こそが、ビデオインペインティングを通常の画像修正よりも難しくしている要因です。背景の一部分があるフレームでは正しく見えても、次のフレームではちらついたり、ぼやけたり、形が変わったりすることがあります。

そのため、ビデオインペインティングの研究は時間的一貫性に大きく焦点を当てています。これは、修復された領域が時間の経過とともに視覚的に一貫し続けるべきだということを意味します。最新の手法では、周囲のフレームからの情報、動きの関係性、学習済みの視覚的コンテキストを用いて欠落したコンテンツを再構成します。

AKOOLは、現在のオブジェクト削除ツールを同様の言葉で説明しています。システムが不要なオブジェクトをフレーム全体で特定・追跡し、削除された領域を周囲の背景コンテキストを用いて埋めると述べています。

オブジェクトの削除はオブジェクトの置き換えと同じか？

いいえ。削除は、オブジェクトが消えた後の背景を再構成します。置き換えは、別のオブジェクトを挿入し、その新しいオブジェクトを時間を通じてシーンと一貫させる必要があります。

Capability	Object removal	Object replacement
Main input	Existing video + target object	Existing video + target object + replacement
Main edit	Delete the selected object	Delete one object and insert another
Background fill	Yes	Usually needed before or during replacement
New object generation	No	Yes
Main risk	Flicker, halo, incomplete removal	Identity drift, scale, lighting, motion mismatch
Current AKOOL public documentation	Supported	Not publicly verified

AKOOLの現在のAI Video Object Removerのページでは、不要なオブジェクトの削除、フレームを通じた追跡、そして生じた領域の充填が明示的に説明されています。

そのツールのページでは、ビデオオブジェクト置き換えモードについては現在記載されていません。

これは表現の仕方において重要です。実際の製品でテストが行われ、そのコントロールが確認できない限り、現在のリムーバーを「ビデオ内の何でも置き換えられる」機能として説明してはいけません。

次のようなプロンプト。

選択したポスターを、何もないニュートラルな壁に置き換えてください。

は、現在の置き換えフィールドまたは指示フィールドが直接検証された場合にのみ、AKOOLのワークフローとして示されるべきです。

AKOOLでビデオからオブジェクトを削除するにはどうすればよいか？

AKOOLのオブジェクト削除ツールを開き、ソースクリップをアップロードし、実際のインターフェースで利用できる選択コントロールを使って不要なオブジェクトを特定し、削除を実行し、クリップの冒頭・中間・末尾で修復された領域を確認します。

現在のAKOOL AI Video Object Removerを使用します。

1. ソースビデオをアップロードする

不要なオブジェクトがはっきりと見えるソースを選びます。

高品質な映像ほど、背景のテクスチャ、エッジ、照明、動きに関する情報をシステムに多く与えられます。

AKOOLの公開ページではビデオのアップロードとオブジェクトの削除が確認できますが、リムーバーのページには現在、ツール固有の正確なフォーマット一覧は掲載されていません。標準的なビデオフォーマットをカバーしていると、おおまかに説明されています。

2. 削除するオブジェクトを特定する

実際のツールで現在利用できる選択メカニズムを使用します。

AKOOLの公開ランディングページには、現在の本番UIがブラシ、バウンディングボックス、クリック選択、自動セグメンテーション、またはそれらの組み合わせのいずれを使用しているかは記載されていません。そのため、本ガイドではコントロール名を勝手に作り出すことはしません。

3. 削除を実行する

AKOOLは、同ツールが選択したオブジェクトをビデオ全体で追跡し、削除後に背景を再構成すると述べています。

背景が難しいほど、結果はより注意深く確認する必要があります。

4. ビデオ内の3つのポイントを確認する

1枚のサムネイルで出力を判断してはいけません。

次の箇所から静止画を取得します。

冒頭
中間
末尾

削除した領域について、ちらつき、ゴースト、ぼやけ、影の欠落、背景のジオメトリの変化を比較します。

5. アーティファクトが修正可能な場合にのみ繰り返す

対象の選択がオブジェクトの一部を取りこぼしていた場合は、2回目の処理が役立つことがあります。

背景そのものを確実に再構成することが不可能なために編集が失敗している場合は、削除を繰り返しても根本的な問題は解決しないかもしれません。

どのようなクリップが最も編集しやすいか？

オブジェクトの削除は、削除したオブジェクトの背後に何があるべきかを周囲のフレームからシステムが推測できる場合に最もうまく機能します。

Clip type	Expected difficulty	Why
Static camera + simple wall	Lower	Background stays stable and easy to infer
Static camera + patterned background	Medium	Texture must be reconstructed accurately
Slow moving camera	Medium	Background position changes gradually
Fast handheld camera	High	Large frame-to-frame motion
Small object	Lower	Less missing area to reconstruct
Large foreground person	High	Large hidden background region
Brief occlusion	Lower	Neighboring frames may reveal the background
Object covering unique detail throughout	High	Missing content may never appear elsewhere

静止した背景の例

固定カメラで撮影したオフィスの隅から、小さなバックパックを削除する場合を考えてみましょう。

バックパックが映る前後で壁や床が見えたままであれば、モデルはその領域を埋めるために有用な空間情報を持っていることになります。

カメラが動く例

次に、カメラがその前を通り過ぎていく中で、駐車中の車を削除する場合を考えてみましょう。

カメラが動くにつれて、車は通りの異なる部分を隠します。モデルは、変化する視点から道路のテクスチャ、縁石のジオメトリ、反射、背景のオブジェクトを再構成しなければなりません。

これははるかに難しいAIインペインティングビデオの問題です。

大きなオブジェクトの例

フレームの35パーセントを占める人物を削除すると、カメラが一度も記録していない背景が露出することがあります。

モデルはその情報を作り出す必要があるかもしれません。

結果はそれでももっともらしく見えることがありますが、もっともらしいことと、実際にその人物の背後にあったものを再構成することは同じではありません。

ちらつきやゴーストはどうやって直すか？

ちらつきは通常、修復された領域がフレーム間で変化していることを意味します。ゴーストは多くの場合、削除したオブジェクトの一部やその視覚効果が残っていることを意味します。

AIビデオオブジェクトリムーバーの出力を確認する際は、次のチェックリストを使用します。

Artifact	What you see	Likely cause	Practical response
Flicker	Background texture changes every few frames	Weak temporal consistency	Shorten the edit or use steadier footage
Ghosting	Transparent trace of removed object remains	Tracking or selection missed pixels	Refine target selection
Halo	Bright/dark outline around removed region	Boundary mismatch	Expand or improve selection if supported
Blur patch	Inpainted region is softer than surroundings	Missing texture information	Try higher-quality source or smaller removal
Shadow remains	Object disappears but its shadow stays	Shadow not included in target	Include associated effect if the tool allows it
Reflection remains	Removed object still appears in glass/water	Reflection is spatially separate	Remove separately where supported
Geometry wobble	Lines or edges bend over time	Background reconstruction changes	Use shorter sequence or alternative workflow

最近のビデオオブジェクト削除の研究でも、より新しい拡散ベースのシステムを用いた場合でさえ、影、不完全な対象マスク、時間的安定性は依然として難しい問題として扱われています。

だからこそ、1秒目のフレームがきれいであっても、編集全体がきれいであることの証明にはなりません。

有用な品質チェックの方法は、修復された領域をまず通常速度で見て、その後同じ箇所をフレームごとにスクラブすることです。

生成したビデオをインペインティングすべきか、ショットを再生成すべきか？

不要なオブジェクトが付随的なものであれば、削除は効率的です。生成そのものが誤っている場合は、きれいなショットを再生成する方がシンプルなワークフローであることが多いです。

それ以外は良好な実写ビデオに、背景を横切る歩行者が映り込んでいるとします。

この場合は元の映像を保持したいので、オブジェクトの削除が理にかなっています。

次に、AIで生成した商品ショットに、本来現れるべきでない不要な物体が映り込んでいるとします。

背景を再構成する代わりに、よりクリーンなシーン定義でショットをもう一度生成してみましょう。

A clean product shot of the blue bottle on a plain stone table. Slow rightward camera slide. No person or loose object crosses the foreground. Keep the bottle silhouette and label stable.

既存の映像を修復するのではなく、よりクリーンなソースショットを作成することが正しい解決策である場合は、AKOOL AI video generatorを使用します。

違いは次のとおりです。

保持する価値のある既存の映像 → オブジェクトを削除する。

根本的な構図の誤りがある生成映像 → 再生成を検討する。

ジェネレーターそのものをインペインティングツールとして説明してはいけません。これらは別々のワークフローです。