【WAN2.2】JKがコケる動画の作り方【ローカルAI】

はじめに

多くが生成ブロックされるVeo3に比べて、現状では（ローンチ宣伝・話題の意味もあるのでしょうが）規制の緩いGrokやSora2であれば、ただJKが転ける動画なら生成できると思います。しかし初期宣伝が終われば、”責任あるAI”の名の下で難しくなるでしょう。

※ 筆者も規制は必要だと思いますが、営利目的のために大企業がブロックを恣意的にコントロール（最初緩く・後は厳しい）するのはどうかと思います。Y○uTubeも黎明期は著作物動画で溢れユーザーを増やし、ライバルを全て駆逐した後で、社会正義の名の下にガチガチのルールを決め、後続の動画配信企業の台頭を阻みました

一方で、ローカルAIを利用すれば、手間は必要ですが、自由な動画製作が可能になります。ただし、音声生成（V2S）は、ローカルではまだ難しいようです。

静止画像の生成

ローカルで最も簡単に日本JK（の正しい制服）を生成するには、Qwen-Imageが最も優秀です。 ※ 生成後のポスト処理あり画像です

この画像をベースに動画を生成します。

WAN2.2（14B）でI2V

まずは、ただ「転ける」表現を確認するためにいくつか生成してみます。

※ WAN2.2ワークフローは下記のものを利用しています

悪くありませんが、もっと盛大に転けてほしいのです。

FLF用の終状態画像を作る

WAN2.2にはFLF（Fist Last Frame）機能があるため、転けた状態の（終状態の）静止画像を作れば、目的の動画が生成できます。

Qwen-Image Editでがんばってみましたが、AIでは難しいようです。

原始的ですが、最も確実な手法を利用します。

3Dモデルで転けた状態を作ります。

次に、背景を作ります。テスト動画で、画角・構図の良いものが生成できているので、背景だけにします。

次に、Qwen-Image-Editで合成可能か確認します。

Image1に最初のJK画像、image2に背景、image3にポーズ３Dを利用します。

やはり、原始的な手法を利用します。

後は、手動でクソコラ感を調整（Kritaインペイント）します

WAN2.2 FLF（14B）でI2V

これらの画像を、始状態と終状態で利用します。

アップスケール処理後に完成です。

付録

支援者様（メンバーシップ）向けに、本記事で利用した始状態と終状態のオリジナル解像度の画像を添付します。参考程度にご利用ください。

※ 画像の大きさが異なるのでご注意ください。FLFで利用するときは、1024x640等の大きさに揃えるのがトラブルが無くなります。