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@snamo-suzuki(鈴木 信弘)

【驚きの結果】Runway Gen-4で動画を連鎖生成しても画質が落ちにくい！長尺動画を作る実用的な手法を検証

Last updated at Posted at 2025-09-30

この記事の著者について：フルスタックエンジニア/AI統合開発専門家として、AI動画生成技術の研究開発を行っています。
ポートフォリオサイト：https://snamo.jp/

はじめに

Runway Gen-4 Turboは画像から高品質な動画を生成できる素晴らしいAIモデルですが、最大10秒（または5秒）までしか生成できないという制限があります。

「もっと長い動画を作りたい...」

そんな時、ふと思いつきました。

「動画の最終フレームをキャプチャして、それを次の動画の入力画像として使えば、連鎖的に長い動画が作れるのでは？」

ただし、通常の動画エンコードでは圧縮を繰り返すと品質劣化が蓄積します。懸念していたのは：

  • 🤔 3回も繰り返したら画質がボロボロになるのでは？
  • 🤔 ノイズが増えて見られたものじゃなくなるのでは？

実際に試してみたところ、予想を完全に覆す結果となりました。

TL;DR（結論）

  • ✅ Gen-4 Turboで5秒×3回の連鎖生成を実施
  • ✅ 品質劣化は全く見られなかった（驚き！）
  • ✅ 画質、色彩、エッジの鮮明さ、全て維持
  • 💰 Google Veoシリーズの1/3〜1/8の価格（コスパ最強！）
  • ⚠️ コストは回数分かかる（5秒×3回 = $0.75）
  • 💡 実用的な手法として十分使える

実装内容

アーキテクチャ

  • フロントエンド: Next.js 15 (App Router)
  • API: Runway API (Gen-4 Turbo)
  • 主要機能:
    • 画像アップロード
    • 動画生成（ポーリング）
    • 最終フレームのPNGキャプチャ ← 今回のキーポイント

主要コード

1. 最終フレームキャプチャ機能

src/app/page.tsx
// 動画の最後のフレームをキャプチャ
function captureLastFrame() {
  const video = document.querySelector("video");
  if (!video) return;

  // 動画を最後まで移動
  video.currentTime = video.duration;
  
  // 少し待ってからキャプチャ（シークが完了するまで）
  video.onseeked = () => {
    const canvas = document.createElement("canvas");
    canvas.width = video.videoWidth;
    canvas.height = video.videoHeight;
    
    const ctx = canvas.getContext("2d");
    if (!ctx) return;
    
    // ビデオの現在のフレームをcanvasに描画
    ctx.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
    
    // PNGとしてデータURLを生成
    const imageDataUrl = canvas.toDataURL("image/png");
    setCapturedImage(imageDataUrl);
    
    // 自動ダウンロード
    const link = document.createElement("a");
    link.href = imageDataUrl;
    link.download = `last-frame-${taskId || "capture"}.png`;
    link.click();
  };
}

2. Runway API呼び出し（Image to Video）

src/app/api/generate/image-to-video/route.ts
export async function POST(request: Request) {
  const apiKey = process.env.RUNWAY_API_KEY;
  const form = await request.formData();

  const image = form.get("image");
  const duration = Number(form.get("duration") || "5");
  const ratio = form.get("resolution") || "1280:720";
  const prompt = form.get("prompt") || "";

  // 画像をBase64に変換
  const arrayBuffer = await (image as Blob).arrayBuffer();
  const base64 = Buffer.from(arrayBuffer).toString("base64");
  const dataUrl = `data:image/png;base64,${base64}`;

  const payload = {
    model: "gen4_turbo",
    promptImage: dataUrl,
    ratio,
    duration,
    ...(prompt ? { promptText: prompt } : {}),
  };

  const resp = await fetch("https://api.dev.runwayml.com/v1/image_to_video", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
      "Content-Type": "application/json",
      "X-Runway-Version": "2024-11-06",
    },
    body: JSON.stringify(payload),
  });

  const data = await resp.json();
  return Response.json({ taskId: data.id });
}

3. UI（動画プレビューとキャプチャボタン）

src/app/page.tsx
{videoUrl && (
  <div className="mt-6">
    <video src={videoUrl} controls className="w-full" crossOrigin="anonymous" />
    <div className="mt-3 flex gap-3 flex-wrap">
      <a href={videoUrl} download className="text-blue-600 underline text-sm">
        動画をダウンロード
      </a>
      <button 
        onClick={captureLastFrame}
        className="bg-green-600 text-white px-4 py-1.5 rounded text-sm hover:bg-green-700"
      >
        📸 最後のフレームをPNG保存
      </button>
    </div>
    {capturedImage && (
      <div className="mt-4 p-3 bg-green-50 border border-green-200 rounded">
        <p className="text-sm font-semibold text-green-700 mb-2">
          最後のフレームをキャプチャしました：
        </p>
        <img src={capturedImage} alt="最後のフレーム" className="w-full border rounded" />
      </div>
    )}
  </div>
)}

セットアップ方法

# 環境変数の設定
echo "RUNWAY_API_KEY=your_api_key_here" > .env.local

# 依存関係のインストール
npm install

# 開発サーバー起動
npm run dev

実験：5秒×3回の連鎖生成

実験手順

  1. 1回目: 初期画像（キャラクターのイラスト）→ 5秒動画生成
  2. 最終フレームキャプチャ: 1回目の動画の最後のフレームをPNG保存
  3. 2回目: キャプチャした画像 → 5秒動画生成
  4. 最終フレームキャプチャ: 2回目の動画の最後のフレームをPNG保存
  5. 3回目: キャプチャした画像 → 5秒動画生成
  6. 結合: 3本の動画を動画編集ソフトで結合（計15秒）

使用設定

  • モデル: Gen-4 Turbo
  • 時間: 5秒 × 3回
  • 解像度: 1280:720
  • プロンプト: あり（各回で調整）
  • 総コスト: 5秒 × 3回 × $0.01 × 25 = $0.75

結果：品質劣化は全く見られなかった！

実際の動画（5秒×3回 = 15秒）

▶️ 完成した動画を見る (heart.mp4)

キャラクターの登場 → 光の柱の出現 → ハート形のエフェクト

動画をクリックすると、ブラウザで再生またはダウンロードできます。
動きが滑らかで品質劣化は全く見られません！

各段階のフレーム比較

以下は、1回目、2回目、3回目の動画からそれぞれ抽出したフレームです：

1回目の動画から
frame1.png

キャラクターと夜景の描写が非常に鮮明

2回目の動画から
frame2.png

光の柱が追加され、背景のディテールも保持

3回目の動画から
frame3.png

ハート形のエフェクト、グラデーションも美しく描写

品質分析

各項目を詳しく確認しました：

項目 評価 詳細
画質の鮮明さ ⭐⭐⭐⭐⭐ キャラクターの髪の毛の細かいディテールまで保持
色彩の豊かさ ⭐⭐⭐⭐⭐ 青い夜空のグラデーション、月の白、光の青、全て鮮やか
エッジの鮮明さ ⭐⭐⭐⭐⭐ 輪郭がシャープ、ぼやけやにじみなし
ノイズ ⭐⭐⭐⭐⭐ ブロックノイズ、圧縮アーティファクトなし
背景のディテール ⭐⭐⭐⭐⭐ 建物の窓、星、雪のパーティクルも鮮明
光のエフェクト ⭐⭐⭐⭐⭐ グローエフェクト、グラデーションに破綻なし

結論: 3回の連鎖でも品質劣化は全く見られませんでした！

なぜ品質が落ちないのか？（考察）

従来の動画エンコードでは、繰り返すごとに品質が劣化していきます。しかし、今回の手法では劣化が見られませんでした。その理由を考察します：

1. PNG保存が鍵

動画1(MP4) → 最終フレーム → PNG保存（可逆圧縮）→ 動画2の入力
  • MP4からPNGへの変換時点で非圧縮または可逆圧縮
  • 次の生成時には高品質な静止画として入力
  • 動画→動画の変換（トランスコード）ではないため、劣化の蓄積が起きない

2. 各生成が独立している

  • 従来の動画エンコード: 前のフレームの情報を参照（差分圧縮）
  • AI生成: 毎回静止画から新規に生成
  • エラーや劣化が蓄積しない構造

3. Runwayの高品質なエンコード

  • Gen-4 Turboでも非常に高品質
  • 十分なビットレート
  • 最新のエンコード技術

4. AIのノイズ除去能力？

  • AI生成時に入力画像のノイズを自動的にクリーンアップしている可能性
  • 劣化するどころか、むしろ改善されている可能性も？

コストと実用性

コスト計算

Gen-4 Turboの料金体系：

  • 5秒: $0.01 × 25 credits = $0.25
  • 10秒: $0.01 × 50 credits = $0.50

今回の実験（5秒×3回）：

  • $0.25 × 3 = $0.75

参考：10秒動画を3本繋げた場合（30秒）：

  • $0.50 × 3 = $1.50

💡 他のAI動画生成モデルとのコスパ比較

Runway Gen-4 Turbo vs Google Gemini Veo シリーズ

モデル 価格（10秒動画） 1秒あたり コスト比較
Runway Gen-4 Turbo $0.50 $0.05/秒 基準
Google Veo 3 Fast $1.50 $0.15/秒 Runwayの3倍
Google Veo 3 $4.00 $0.40/秒 Runwayの8倍
Google Veo 2 $3.50 $0.35/秒 Runwayの7倍

Runway Gen-4 Turboの圧倒的な優位性:

  • 🎯 コストパフォーマンスが圧倒的（Veo 3 Fastの1/3、Veo 3の1/8の価格！）
  • ✅ APIがシンプルで実装しやすい
  • ✅ 生成速度が速い
  • ✅ 品質も十分高い（今回の実験で証明）
  • ✅ 短時間動画なら最もコスト効率が良い

コスト計算例（30秒動画の場合）:

  • Runway Gen-4 Turbo（10秒×3）: $1.50
  • Veo 3 Fast（30秒）: $4.50（3倍）
  • Veo 3（30秒）: $12.00（8倍）

結論: AI動画生成でコストを重視するなら、Runway Gen-4 Turboが圧倒的に最適な選択肢です！

⚠️ 注意: 価格は2025年9月時点の情報です。最新の価格は各サービスの公式サイトをご確認ください。

実用性の評価

✅ この手法が有効なケース

  1. ストーリー性のある動画を作りたい

    • 各生成でプロンプトを変えて展開を変えられる
    • 例: キャラクター登場 → 何かが起こる → クライマックス

  2. 長めのループ動画を作りたい

    • 15秒〜30秒のループ動画

  3. プロトタイプ作成

    • アニメーションの試作
    • MVのイメージボード

⚠️ 注意すべき点

  1. コストは回数分かかる

    • 単純に動画を繋げたいだけなら、動画編集ソフトで結合する方が経済的

  2. 手動操作が必要

    • 自動化も可能だが、実装が必要

  3. より多くの回数での検証は今後の課題

    • 10回、20回と増やした場合の品質は未検証
    • どこかで劣化が始まる可能性はある

より良い代替手段との比較

動画編集ソフトで結合する場合

メリット:

  • コストがかからない
  • 高速
  • 品質劣化なし

デメリット:

  • 既存の動画を繋げるだけ
  • 途中で展開を変えられない

今回の連鎖生成手法

メリット:

  • 途中でストーリーを変えられる（プロンプト変更）
  • AIが自然な繋がりを生成
  • 創造的な表現が可能

デメリット:

  • コストがかかる
  • 生成時間がかかる

利用規約について

Runway APIの利用規約の確認

この手法は以下の点で適切です：

  • ✅ 各API呼び出しに正当に料金を支払っている
  • ✅ APIを正規の方法で使用
  • ✅ 「制限回避」ではなく「APIの組み合わせ活用」
  • ✅ 生成されたコンテンツの商用利用も可能

⚠️ 重要：必須のクレジット表記

Runway APIを使用したアプリには必ず以下の表記が必要です：

  • ✅ 「Powered by Runway」の表記
  • ✅ runwayml.comへのリンク（クリック可能）
  • ✅ エンドユーザーへの利用規約の適用

今回のデモアプリには、この要件に従ってクレジット表記を実装しています。

公式ドキュメント: Runway API利用規約

今後の展望・検証したいこと

  1. より多くの回数での連鎖

    • 10回、20回でも品質は保たれるか？
    • 劣化が始まる閾値はどこか？

  2. 異なる解像度での検証

    • 高解像度の方が劣化しにくい？
    • 低解像度では劣化が目立つ？

  3. 動きの激しいシーンでの検証

    • アクションシーンでも品質は保たれるか？

  4. 自動化スクリプトの作成

    • 複数回の生成を自動化
    • 自動結合機能

まとめ

実験結果のまとめ

  • 🎉 Gen-4 Turboで3回の連鎖生成を行っても品質劣化なし
  • 🎉 予想を完全に覆す結果
  • 🎉 実用的な手法として十分使える
  • ⚠️ コスト面での検討は必要

この手法の意義

  1. 技術的な発見

    • AI生成動画の品質の高さを実証
    • 「劣化する」という先入観を覆した

  2. 創造的な可能性

    • 長尺動画の新しい作り方
    • ストーリーテリングの新しい手法

  3. APIの賢い使い方

    • 制限内で創造的に活用
    • コストパフォーマンスを考えた運用

最後に

この実験を通じて、AIによる動画生成技術の成熟度の高さを実感しました。

「10秒制限」という制約も、工夫次第で乗り越えられることが分かりました。

皆さんもぜひ試してみてください！

参考リンク

GitHubリポジトリ

完全なコードはこちら：

https://github.com/nobu-suzuki345/runway-video-chaining-demo

👤 著者について

SNAMO - フルスタックエンジニア / AI統合開発専門家

Google AI・ChatGPT・Claude統合システムの設計・開発を専門としています。企業のDX推進やAI技術導入のコンサルティングも行っています。

🌐 ポートフォリオサイト

https://snamo.jp/

最新のプロジェクト実績や技術記事を公開しています。

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    • Runway API等のAI動画生成技術
    • Google AI・ChatGPT・Claude統合開発
    • Next.js/React フルスタック開発
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