Neural Framesは、ミュージシャン向けに作られたAI動画プラットフォームです。
いちばん特徴的なのは、単に「動画を生成できる」ことではなく、音楽の構造を見ながら映像を動かせることです。
曲をアップロードすると、ドラム、ベース、ボーカル、メロディなどのパートを自動で分離し、それぞれの音に合わせて映像を変化させられます。
たとえば、キックが鳴った瞬間に画面をフラッシュさせたり、サビに入ったところでカットを切り替えたり、ボーカルが入ったタイミングでエフェクトを強くしたりできます。
普通の「AI動画に音楽を付ける」よりも、映像と音がきちんと連動している感覚に近いです。
細かく設定したくない場合は、Autopilotに任せて自動生成できます。逆に、自分で細部まで詰めたい場合は、フレーム単位で調整できるエディターも用意されています。
テキストからの動画生成にはKling、Seedance、Runwayなどのモデルも利用でき、同じプラットフォーム内で生成エンジンを切り替えられます。
| プラン | 価格 | 説明 |
|---|---|---|
| Neural Newbie（無料版） | $0 | 基本機能を試してみたい人向け。 まず体験してみるのにちょうどいいプランです。 |
| Neural Knight | $26/月（年払い） | 5種類のAIモデルに対応し、最大1080pで出力できます。 |
| Neural Ninja | $66/月（年払い） | より多くのAIモデルに対応。 さらに、楽曲のステム分離や、音に合わせて映像を反応させる機能も利用できます。 |
| Neural Nirvana | $199/月（年払い） | 10種類のAIモデルに対応し、最大4Kで出力可能。 継続的にフル尺のミュージックビデオを制作したい人に向いています。 |
Neural Framesは、サブスクリプション＋Credits制を採用しています。
プランごとの主な違いは、使えるクレジット量、対応するAIモデル、出力品質です。
料金は時期や地域によって変わる可能性があるため、最終的には公式サイトの最新プランを確認したほうが確実です。
まず試してみたいだけなら、Freeで十分です。
音楽にしっかり同期した動画を作りたいなら、Knightから機能がかなり充実してきます。
Ninjaはクレジットが多く、4K出力にも対応しているので、本格的にMVを作りたい人に向いています。
Nirvanaは明らかに、ヘビーユーザーやスタジオ向けのプランです。
登録して、曲をアップロードして、テンプレートを選んで生成する。ここまではかなり速いです。
とりあえず**「公開できるレベルのミュージックビデオを一本作りたい」**だけなら、数分で生成を始められます。
時間がかかるのは、そのあとです。
たとえば、特定のキャラクターをサビだけに登場させたい、キックに合わせて画面を光らせたい、ボーカルが入った瞬間にカットを変えたい、といった調整をするなら、エディターに入って細かく触る必要があります。
純粋なテキスト生成ツールよりは複雑ですが、Premiere Proほど重くはありません。
Neural Framesで本当に必要なのは、「どのボタンを押すか」を覚えることより、音楽と映像をどう結びつけるかを考えることだと感じました。
3分半ほどのエレクトロニック曲で、いくつかのバージョンを試しました。
Autopilotのビート同期はかなり良く、トランジションも大きくズレません。映像の強弱も曲の盛り上がりに合わせて変わるので、音と映像がバラバラに見えることはあまりありませんでした。
ただし、内容そのものはかなりランダムです。
感覚としては、**「この曲に合うかっこいい映像を集めた」**感じで、ストーリーのあるMVというよりはビジュアルモンタージュに近いです。
フレーム単位のエディターに切り替えると、完成度はかなり上がりました。
キャラクターとシーンを固定し、キックに反応するフラッシュの強さや、一部のカット切り替えを調整すると、ようやく**「この曲のために作った映像」**という感じが出てきます。
1つ目は、Creditsの消費が速いこと。
特に長尺動画ではかなり目立ちます。数分のMVを一本フルで生成すると、それなりのクレジットを使いますし、本番の前に何パターンか試すことも多いです。
コストを抑えたいなら、まず低い出力設定でDemoを作り、方向性が固まってから4Kで生成するほうが効率的です。
2つ目は、カスタムキャラクターに十分な素材が必要なこと。
写真が1〜2枚だけだと、キャラクターを安定させるのは難しいです。
最初は自撮り1枚だけで試しましたが、生成された人物はかなり別人に見えました。角度や表情の違う写真を追加すると、かなり安定するようになりました。
3つ目は、プロンプトがまだズレること。
たとえば、
「雨の夜、ネオンの下でギターを弾く男性」
と指定しても、ギターがベースになったり、なぜか昼間のシーンになったりすることがあります。
なので、何度か生成し直したり、プロンプトを書き直したりするのは、まだ普通の作業です。
本格的なMVを撮る予算はないけれど、リリース用の映像は必要、という人に向いています。
ビートに反応するビジュアル、ライブ背景、ループ映像との相性がかなりいいです。
ポッドキャスト、短尺動画、SNS向けに、音楽と連動したスタイライズ映像を素早く作れます。
一般的なText-to-Videoより、あとから手作業で音に合わせる時間を減らせます。
人物の動き、演技、複雑なカメラワークまで正確にコントロールするのは、まだ難しいです。
Autopilotでもすぐ結果は出ますが、クオリティを上げたいなら、結局ある程度は自分で触る必要があります。
動画が長くなり、試行回数が増えるほど、Creditsの消費はかなり重くなります。
Neural Framesが解決しようとしている問題は、とてもわかりやすいです。
曲は完成している。でも、MVを撮る予算も時間もチームもない。
このツールの強みは、単にきれいなAI映像を作ることではありません。
AI動画を音楽のリズムや構成にしっかり連動させられることです。
Autopilotを使えば、まず一本の動画をすばやく形にできます。
一方で、フレーム単位のエディターもあるので、必要なところは自分で細かく調整できます。
もちろん弱点もあります。
Creditsの消費は早めですし、キャラクターやプロンプトの解釈がズレることもあります。複雑なストーリーを長く安定して描くのは、まだ得意とは言えません。
それでも、もしあなたがインディーミュージシャンで、次の曲をリリースするのに**「またジャケット画像1枚で動画を持たせるのはちょっと…」**と思っているなら、Neural Framesはかなり試す価値があります。
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