ジェネレーティブ・シネマ

01 · 定義

定義

[ 01a / ツール認識 ]

ジェネレーティブ・シネマを支える主要な AI 動画ツール

ジェネレーティブ・シネマの応募作は、複数の主要 AI 動画ツールと各チームの自社パイプラインの組み合わせで作られるのが一般的です。映画祭は特定ツールに拘束されません——評価対象はツールのブランドではなく証拠ドキュメントです。以下は 2026 年時点で広く参照されるツールの中立的・非網羅的なスナップショットで、応募者と審査員が共通の語彙を持つためのリストです。チュートリアルでも比較表でもありません。

• Sora

  OpenAI のテキスト → 動画拡散モデル。長尺シーンの整合性を志向。

• Veo

  Google DeepMind による高忠実度のテキスト / 画像 → 動画パイプライン。

• Runway

  プロダクション向けの生成型動画エディター。Motion Brush などマルチモーダル制御を備える。

• Kling

  Kuaishou による高解像度テキスト → 動画モデル。物理リアリズムに強み。

• Pika

  軽量な「アイデア → 動画」ツール。反復速度が速く、映画作家のプロトタイピングに適する。

• Luma

  Dream Machine — シネマティックなカメラワークに最適化されたマルチモーダル生成器。

• Seedance

  ByteDance による高スループット型の生成動画スタック。短尺ナラティブ向け。

ツールの機能は四半期ごとに変化します。HKAIIFF は単一ツールをランキングするのではなく、51% AI 参加度基準で成果物を評価します。

02 · 技術的特性

技術的特性

• ▸創造優位は通常 51–70％に収まり（6 軸合成で算出／単一指標ではありません）。
• ▸線形物語構造は保持しつつ、視覚・音声・文本は生成モデルによって主に駆動する。
• ▸監督／主体チームが美的判断と部門横断の統合を担う。
• ▸ツールチェーン、版管理、パイプライン文書を提出し、生成物を追跡可能にする。

03 · 審査の焦点

審査の焦点

審査で見る項目

• ·人間の美的感覚を反復しうるプロンプトとモデル戦略への翻訳。
• ·生成要素がリズムと感情曲線へ溶け込んでいるか。
• ·技術的冒険と芸術表現の均衡、並びに開示されている倫理姿勢。

さらに加点される兆候

• ★複数モデルを跨いだ協奏が新しい映像語彙を生む。
• ★探索ログを公開し、収束過程そのものが作品となる。

04 · 出品条件

出品条件

• ■長編 30 分以上／短篇 5–30 分（特別規定がある部門はそちらを優先）。
• ■AI ツール利用証明書とワークフロー記録を提出。
• ■演出・劇構成・パフォーマンス指導など人間によるオリジナル寄与を示す。
• ■hkaiiff.com の規定どおりマスターを納入（1080p 以上、推奨 4K と高品位音）。

05 · 関連アワード

関連アワード

生成式映画／インタラクティブ／プロシージャル／デジタル・ビーイングの各ストランドはティア 2 の専用賞に一対一で接続されます。