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プロンプト一つ → 縦型のAIダンスリール

GPT Image 2でラベル付きのダンスムーブ・グリッドを生成し、それをリファレンスとしてSeedance 2 Proに渡すことで振り付けが実際のムーブに忠実に従い、さらに音楽に同期した縦型リールへと仕上げます。

AIダンス動画の多くが安っぽく見えるのは、モデルがフレームごとにムーブを推測しているからです。解決策は、GPT Image 2で動きのグリッドを事前に作り込み、それをリファレンス画像としてSeedance 2 Proに渡すこと。これで従うべき絵コンテができます。このレシピは、グリッド、ダンス、そしてマッチする音楽ベッドを一つのリールへと連結します。

#cli#claude-code#pipelines#dance#seedance#gpt-image-2#reel#automation
Run it

Two ways, same result

Either paste the prompt into your AI agent, or run a single command in your terminal: both invoke the same recipe.

est. cost ≈ 14.2 credits needs PIPE2_TOKEN runs 6 pipelines
prompt · paste into agent
Claude Code, Codex, any shell-agent: conventions in AGENT.md
Run the pipe2 dance-reel recipe via the pipe2 CLI. Defaults produce a K-pop breakdancer reel with a vocal-led Eleven Music bed: pass --subject, --style, --moves, --music to customize, or --persona / --watermark-url for branded output. Report the final video URL when done.
The agent reports the final hosted video URL when the chain completes.
command · run in shell
Needs pipe2 CLI + PIPE2_TOKEN; fetches the recipe from GitHub
pipe2 recipe run dance-reel
Prints the hosted video URL to stdout when the chain finishes.

仕組み

グリッドは絵コンテです。image-generator が16のラベル付きダンス ポーズを4×4レイアウトでレンダリングし、Seedanceがそれをリファレンス画像として読み取り — モーションをフレームごとに推測する代わりに、セルを順番に 追っていきます。名前を付けたムーブを入れれば、同じムーブが出てきます。

音楽はダンスのに作曲され、後からではありません。Seedanceは 完成したトラックにクリップをビート同期させるため、後から重ねたベッドに 対してズレることなく、振り付けがリズムに乗ります。

効いてくるツマミ

  • moves — 品質に対して最もコスパの良いレバー。名前付きのムーブ(「ムーンウォーク、 ボディロール、ドンキーキック」)は汎用的な形容詞に勝ります。各名前が ラベル付きのグリッドセルになり、Seedanceがそのラベルを読み取ります。
  • dance_style — グリッドとダンスの両方の雰囲気を決めます (「K-popソロ振り付け」「クラシックバレエ」)。具体的に保つこと。 「ダンス」はスタイルではありません。
  • subject / personasubject は誰が踊り、何を 着ているか。persona は繰り返し登場するアイデンティティを固定し、同じ 顔と衣装がクリップ全体で保たれるようにします。具体的な服装や設定のほうが 汎用的なボディよりも良く映えます。

尺、音楽のムード、ウォーターマーク、アスペクト比にはすべて妥当な デフォルトがあります — フルセットはマニフェストを参照してください。

注意

持ち込み入力はペアで提供されます。テキストフラグがアセットを 生成し、-url バリアントが自前のものを供給します。persona / persona-url、 音楽ムード / music-url、ウォーターマークプロンプト / watermark-url — 生成するなら プロンプト、持ち込むならURLです。固定ロゴを持つブランドや厳選された トラックには -url 側を使います。

Walkthrough

6 pipelines transform one input into one output

What each step takes in, and what it spits out. The artifact glyph on the right shows the output kind.

total ≈ 14.2 credits steps 6 pipelines flow

Estimated at recipe defaults. Final cost may vary: metered models bill by actual token usage, and optional steps add to the total when their inputs are supplied.

  1. GPT Image 2 renders a 16-panel dance move reference grid: one labeled pose per cell.

    image
  2. Eleven Music composes a vocal-led K-pop dance bed. Generated FIRST so the dance can be choreographed to its rhythm.

    audio
  3. image-motion 0.5 cr

    Claude designs a ken-burns pan over the grid so it reads on screen before the dance starts.

    video
  4. Seedance 2 Pro generates the dance clip. The grid tags as @image1 for choreography, the music tags as @audio1 for beat-conditioning: choreography is synced to the actual track.

    video
  5. video-reel 1 cr

    Claude stitches grid-reveal + dance with a snappy crossfade and the music bed.

    video
  6. watermark 0.5 cr

    Overlays the Pipe2 logo (or your own --watermark-url) at the top-left corner so the clip carries attribution across reposts. Pass --no-watermark to skip.

    video

Click any slug to see full pipeline pricing tiers.

See also

Stuck on a chain that won't compose? Drop into our Discord and paste the JSON output of the failing step.