クリエイター: Yunan Amrulloh、UNXIN STUDIO
Instagram:@unxinstudio
Featured project:Bloody Roar 2 AI ファンフィルム
予算より大きなアイデア
Yunan Amrulloh はいつもアイデアをイメージに変えるのが好きでした。
AI が彼の創造的なプロセスの一部になる前、それは Procreate でイラストを描き、日常の瞬間を撮影し、それらをショートフィルムに変えることを意味していました。しかし、ほとんどの独立したクリエイターと同様に、一部のアイデアは単に多すぎることが必要でした：俳優、ロケーション、スタント奏者、衣装、ビジュアルエフェクト、製作クルー — およびはるかに大きな予算。
その後 AI ビデオが到着しました。
Yunan はほぼ即座に実験を始めました。好奇心として始まったものはすぐに新しい創造方法になりました。彼は以前に想像しただけのシーンが突然実際に構築できるものになることができることに気づきました。
今日、UNXIN STUDIO で活動している Yunan はシネマティックショートフィルム、広告クリエイティブ、ミュージックビデオ、UGC スタイルコンテンツ、および新しいモデルを極限まで押し進めるための実験的な AI プロジェクトを作成しています。
そしてそれらの実験の 1 つは可能性の最大の例になりました。
Bloody Roar 2 を再び生きさせる
Yunan には野心的なアイデアがありました：Bloody Roar 2 の世界を AI 生成ファンフィルムとして再創造することです。
それはまさに簡単なコンセプトではありませんでした。格闘ゲームはただ戦うだけではなく戦闘の最中に獣に変身するキャラクターの周りに構築されています。それをフィルムで信じられるようにするために、Yunan は高速移動戦闘シーケンス、認識可能なキャラクター、および一貫性を感じさせる戦闘中変身が必要でした。
ソロクリエイターとして従来的にそれを製作しようとすることを想像してください。
“スタント調整、カスタム衣装、および重い VFX が必要になるでしょう。” Yunan は説明します。
代わりに彼は AKOOL でシーンをデジタルで作成しました。スタントチームはありません。カスタム生き物衣装はありません。VFX スタジオはありません。
ただ 1 人のクリエイターが彼の頭の中のフィルムを人々が実際に見ることができるものに変えるだけです。
ワールドを 1 世代ずつ構築する
Yunan の創造的なプロセスは通常アイデアで始まります。彼はストーリーをビジュアルピースに分解し、最終的にビデオの基礎になるビジュアル参照を作成し始めます。
しかし時々、それは完全に異なるもので始まります：音楽。彼はトラックを聴き、その周りに存在する可能性があるシーン、キャラクター、またはストーリーを想像し始めます。そこから彼はビジュアルワールドを構築し始めます。
彼の仕事はリアリズムへの傾向があり、一貫性が特に重要になります。優れた個々の画像は十分ではありません。キャラクター、動き、および全体的なビジュアル言語は 1 つのショットから次のショットに生き残る必要があります。
画像の場合、Yunan は主に GPT Image 2 を使用し、補助的なタスク用に Nano Banana Pro を使用しています。これらのイメージを生命に変えるときが来たら、彼は AKOOL 内で Seedance 2.0 および Seedance 2.5 によく頼ります。
Bloody Roar 2 のようなプロジェクトの場合、それは重要でした。Yunan は高速移動コンテンツに対して Seedance が特に強力であることを発見しました。一貫性を維持しながら説得力のあるアクションを生成する場所。
作成を続けるための 1 つの場所
興味深いことに、Yunan を AKOOL に引き付けたのは 1 つの機能ではありませんでした。それは彼のワークフローを継続的に破ることなく作成し続ける能力でした。
“AKOOL は使いやすいです。” 彼は言います。“画像生成とビデオ生成の両方に必要なすべてのモデルが 1 か所にあります。”
1 つのプラットフォームで画像を生成し、それを別の場所に移動してビデオに移動し、別のモデルを試したいときに異なるツール間でジャンプするのではなく、Yunan はプロセスのさまざまな部分を 1 か所で移動できました。
彼はすでに生成したものを再度プロンプトできました。同じプロンプトを使用して再生成できました。そして AKOOL のアセットフォルダーは彼が前の世代を見つけるのではなく失う方法を与えてくれました。
複数の反復を通じて複雑なシーンを製作しているクリエイターにとって、これらの小さなワークフロー改善が加わります。実際に重要な部分にはより多くの時間が残ります：ストーリー。
その後、人々は見始めました
Yunan が完成した Bloody Roar 2 プロジェクトを公開したとき、反応は彼さえも驚かせました。
フィルムは 28,000 以上のインタラクション を生成しました：
- 20,600 いいね
- 3,800 シェア
- 2,400 保存
しかし最も興味深い数字はビュー数ではありませんでした。プロジェクトのリーチの 91% は彼をまだフォローしていない人から来ました。
フィルムは Yunan の既存の視聴者の境界を逃げていました。人々はそれを発見し、共有し、渡していました — 彼らが既に UNXIN STUDIO を知っていたからではなく、仕事自体が彼らの注意をキャプチャしたからです。
Yunan にとって、それはその実験が何かより大きくなったという証拠でした。
より大きなストーリーは本当に AI についてではない
それは Bloody Roar 2 のようなプロジェクトを見やすく、テクノロジーに焦点を当てています。しかし、より興味深いストーリーはテクノロジーが 1 人を行うことを許可したものです。
つい最近、獣に変身する キャラクター間のシネマティックな戦闘を想像する独立したクリエイターは、製作のリアリティにほぼ即座に対面する必要がありました。VFX のコストはいくらですか？スタント奏者はどこで見つけますか？変身はどのように作成しますか？何人が必要ですか？
Yunan はその問題に異なる方法で取り組みました。彼はアイデアで始めました。その後彼はどのようにそれを作るかを理解しました。
それは AI が始める創造的なシフトです。製作をより速くするだけではありません。製作が開始される前に放棄される可能性があるストーリーをクリエイターが試みることを許可しています。
“実験を止めないでください。”
AI での彼のすべての実験の後、UNXIN STUDIO の Yunan のアドバイスは簡単に驚くほど：
“実験を止めないでください。すべての結果を投稿してください。良い悪い — それがあなたの旅と成長が時間をかけて見える方法です。”
それは UNXIN STUDIO に適した哲学です。すべての新しいモデルは以前は不可能だったものを試す別の機会を作成します。すべての不完全な世代は次のものについて何かをあなたに教えます。
そして時々、1 人のクリエイターが 実際にこれを作成できますか？ と思っている実験は 228,000 人が答えを見ているところで終わります。