Grok AI動画生成器

主要な機能

Grok Imagine動画の使い方

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   動画 prompt を書く

   subject motion、camera behavior、scene atmosphere、pacing を主入力として書きます。Grok Imagine Video は、短い first pass のために movement と energy が明確に書かれているときに最も機能します。

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   アスペクト比、duration、resolution を決める

   現在の FreeGPT2 workbench では、Grok Imagine text-to-video は aspect ratio、duration、resolution を主要な output control として公開しています。最初にこれを決めることで、clip を狙った配信形に近づけられます。

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   clip を生成し、movement を確認する

   結果が返ったら style だけでなく、timing、framing、movement intensity が concept に近いかを見ます。次に prompt を締めるべきか、方向を変えるべきかを最も早く判断できます。

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   次のパスを prompt で refine する

   最初の結果がまだ足りなければ、prompt と output spec を調整して次のランに進みます。Grok Imagine Video は一発の final render より、短尺 video loop として使うと強みが出ます。

使用例

xAI の公式動画 docs から見ると、Grok Imagine Video は複雑な switch の多さよりも、prompt 主導の短尺 movement generation と output spec control で定義されるモデルです。重い production surface より、柔軟な short-video loop として使うほうが向いています。

• 01

  コンセプト動画の草稿

  書かれた concept を短い motion result に変え、scene direction がより重い production path に値するかを素早く確かめるのに向いています。

• 02

  スタイルの強い short-form clip

  長尺 narrative continuity よりも、visual attitude、energy、stylization が重要な短いアイデアに向いています。

• 03

  social と content の実験

  同じ idea を複数の frame 形、短い duration、resolution で試し、どの version を publish すべきか比較するのに使えます。

• 04

  反復型の video refinement

  同じ idea を複数の prompt パスで詰め、movement、framing、pacing をより使える状態まで持っていくタスクに向いています。

出力と品質

料金とクレジット

Grok Imagine の各世代は、FreeGPT2 内のクレジットを消費します。

よくある質問