否定的なプロンプトは、多くの場合、よりきれいな最終クリップによって判断されます。つまり、不要なオブジェクトが消えたので、指示が「機能した」ということです。それは巻き添え被害を無視します。削除すると、アイデンティティが変化したり、モーションが平坦になったり、コンテキストが消去されたり、音声が乱れたりする可能性があります。公正な Veo 3.1 ネガティブ プロンプト テストでは、障害シーンと保護されたシーンが別々にスコア付けされます。

APOBで保護項目付きの動画ブリーフをテストする

この記事は、捏造された結果ではなく、4 つのシーンのテスト憲章と白紙の台帳を提供します。 Runway は、サポートされている Veo エンドポイントの negativePrompt フィールドを文書化しました。 Google では、ポジティブなプロンプトの要素とパラメータについて説明しています。 APOB は同等の概要を試す場所であり、Runway の API フィールドを公開する証拠ではありません。情報源は 2026 年 9 月 11 日に確認されました。

プロンプトを変える前に失敗を定義する

「改善する」ことから始めないでください。不要な要素と残さなければならない詳細に名前を付けます。テストによって成功の意味が変わり続ける場合、クリップは成功を証明できません。

不要要素の分類

ターゲットを 4 つのタイプ (解剖学的欠陥、不要なテキストまたはロゴ、背景の乱雑さ、または剛体ジオメトリ エラー) のいずれかに分類します。場所と観察ルールを与えます。 「フレーム 18 と 31 の間の右手の余分な指」はテスト可能です。 「悪い手」ではありません。

ペアの実行ごとに 1 つの障害を使用します。除外リストが長いと、どの用語が改善や新たな欠陥の原因となったのかを知ることができなくなります。より広範なクリーンアップを後のテストのために保存します。

保護項目の契約

変更できない可能性があるものをリストします: フェイスアンカー、ワードローブの色、製品ラベル、カメラの位置、アクション、持続時間、照明の方向、予想される音声。契約書は、ソース フレームの横にある 1 枚のカードに収まる必要があります。

APOB AI Video Generator を使用する場合は、表示されたモデル、モード、アスペクト比、再生時間、参照画像、プロンプトを記録します。コントロールが使用できない場合は、非表示の値を推測するのではなく、その制限を記載します。

合格ルール

2 部構成のパスを設定します。不要な要素は指定された可視性のしきい値を下回り、保護されたすべての詳細は独自のしきい値内に留まります。除去スコア 5 は、アイデンティティ スコア 1 を補うことはできません。

ルールの例: 通常の再生または 4 つのサンプリングされたフレームで余分な数字が表示されず、顔、袖の色、カップのラベル、手のパス、およびセリフが認識可能で同じ場所にある場合にのみ受け入れられます。

中止ルール

計画されたベースライン、陰性フィールドの実行、および 1 回の記述的制約の再テストの後に停止します。安全フィルターがソースをブロックしている場合、または資産の権利が不明瞭な場合は、すぐに停止してください。目標は、どの制御パスが障害に適合するかを学習することであり、1 人の生存者の背後に 100 回の失敗した試行を隠すことではありません。

4つのシーンをペア実行として固定する

ベースライン プロンプトとシーンごとに 1 つの参照フレームを準備します。肯定的なプロンプトをそのペアの実行に正確にコピーし、テスト対象のインターフェイスを介して否定的な命令のみを追加します。利用可能なシードがない場合は、ペアに「一致した入力、非決定的な出力」というラベルを付けます。

手と人体

一人が右手でカップを持ち上げるなどの単純な動作を使用します。 「完璧な解剖学的構造」ではなく、1 つの望ましくない解剖学的欠陥をターゲットにします。フェース、ハンドカウント、スリーブ、カップ、コンタクトポイント、動作方向を保護します。

ベースライン テンプレート: 「大人 1 人が右手でテーブルからセラミック カップを持ち上げているミディアムショット、安定したカメラ、自然な室内光。」ネガティブフィールドの例: 「余分な指、重複した手」。これらはテスト入力であり、報告された結果ではありません。

テキストとロゴ

必須ラベルが 1 つ付いている所有製品を使用し、表示されてはならない無関係なマークを 1 つ指定します。必要なラベル、パッケージの色、シルエット、カメラの角度、手の配置を保護します。必要なラベルが変更されると、不要なマークが消えても実行は失敗します。

Runway の API 変更ログ には、フィールドとサポートされるエンドポイントの動作が文書化されています。インターフェイスは変更される可能性があるため、テストする前に再確認してください。

混雑した背景

忙しいながらも所有されている背景の前で、明確な主題を 1 つ提示します。奥行き、部屋のレイアウト、被写体の輪郭、カメラの動きを保護しながら、単一の取り外し可能なクラス (野良看板など) に名前を付けます。モデルに「邪魔なものすべて」を取り除くように頼まないでください。このフレーズは安定した観察規則を提供しません。

このシーンでは、AI ビデオ プロンプト制御が名前付きの気を散らすものを取り除くのか、それとも環境全体を簡素化するのかを明らかにします。すべての出力で同じタイムコードをサンプリングします。

剛体形状

自転車の車輪、テーブルの端、電話、または認識可能な軸と角のあるパッケージを使用します。寸法、ロゴの位置、接触点、動きを保護しながら、1 つの一般的な変形をターゲットにします。剛体オブジェクトは、柔らかい背景によって隠される可能性がある付随的な変更を露出させます。

最初のフレーム、中間のアクション フレーム、最後のフレームを保存します。モーション中にジオメトリが曲がると、クリーンな最初のフレームは通過しません。

見栄えを加点せず除去性能を測る

「ネガティブ」や「コントロール」などのラベルのないクリップをレビューします。査読者はどのランが勝つと予想されるかを知ってはいけません。まずターゲットの障害にスコアを付けてから、保護されたコントラクトを検査します。

除去スコア

5 段階のスケールを使用します。1 は、障害が明らかで永続的であることを意味します。 3 は縮小されているがまだ表示されていることを意味します。 5 は、通常の再生またはサンプリングされたフレームでは表示されないことを意味します。タイムコードを追加します。 「見た目がきれい」だけでは十分な証拠とは言えません。

テスト実行の横にベースライン スコアを保管します。この違いは、単独の数値よりも重要ですが、種子管理が利用できない場合には、それでも因果関係は確立されません。

本人性のずれ

顔のプロポーション、髪の生え際、特徴的なマーク、ワードローブ、製品のアイデンティティを比較します。除去とは独立したスコアドリフト。除外が追加された後でのみ ID が変更される場合は、フィールドが普遍的に原因であると主張せずに、関連付けを記録します。

再利用可能なプロンプト作業の場合は、正確なソースとモデル コンテキストを含む証拠を AI ビデオ プロンプト ライブラリに保存してください。失敗した出力から分離されたフレーズは民間伝承になります。

構図の損失

クロップ、被写体の位置、カメラの高さ、奥行き、ネガティブスペース、必要な小道具を確認します。問題を視界から外して再構成することで、除去が成功する場合があります。これは、作曲契約で許可されている場合にのみ許容されます。

「切り抜きによって隠されたターゲット」を「削除されたターゲット」とは別にマークします。 1 つ目は回避策です。 2 つ目はテストされる動作です。

動きや音声への副作用

動きを一度見て、見ずに一度聞いてください。手の軌跡、カメラの動き、オブジェクトの接触、テンポ、セリフ、周囲の音、音声が存在する場合の同期をスコアします。 Google の公式 Veo ドキュメント では、プロンプトの成分、パラメーター、制限事項、安全性に関するコンテキストについて説明しています。これは、観察された結果をでっち上げるためではなく、ポジティブ コントロールを定義するために使用します。

失敗を制約条件として書き直す

ネガティブな命令によってターゲットは削除されるが、保護されたディテールが損傷する場合、または削除に失敗する場合は、シーンをポジティブに書き換えます。一文だけを変更して、同じ証拠プロトコルを再実行します。

説明型の代替文

不在時の言語を望ましい表示状態に置き換えます。 「余分な指を入れない」代わりに、「右手でカップのハンドルを持ち、左手は枠の外に置いておく」ようにしてください。 「テキストなし」の代わりに、「マークのないきれいな背景の標識 1 つ。パッケージのラベルを正確に保存する」と定義します。

Google の Veo ガイドでは、主題、アクション、スタイル、カメラ、構成、音声などの説明的なプロンプト要素に重点を置いています。これは、ポジティブな表現が常に優れていることを証明するものではなく、ポジティブなコントロールの参考として適切なものとなります。

1回に1項目だけ変えて再テスト

ベースラインをコピーし、対象となる文章のみを変更します。ソース画像、再生時間、アスペクト比、その他の表示設定を再利用します。シードが利用できない場合は、元帳に制限を保存します。

失敗の再テスト中に洗練された用語を追加しないでください。 「映画的」、「美しい」、または「ダイナミック」はクリップ全体を変更し、新しい制約が問題に対処したかどうかを曖昧にする可能性があります。

制約の衝突

すべてが満足できない指示を探してください。広い視野を保ちながら、混雑した部屋を隠します。ロゴは保持しますが、テキストはすべて削除します。外枠1枚をキープしたまま両手を見せる。発電機を責める前に契約を書き換えてください。

どの指示が緩和されたのか、またその理由を記録します。衝突は一時的な欠陥であり、モデルの証拠ではありません。

不採用例

拒否されたクリップを少なくとも 1 つ保持し、正確なフレームで失敗に注釈を付けます。拒否されたサンプルのメモとして役立つのは、「不要なウォール テキストはありませんが、必要なパッケージ ラベルも 00:02.4 に消えます。保護されたテキストが失われたため拒否します。」というものです。

この文は、成功した成果物のギャラリー以上のものを教えてくれます。また、将来の編集者がそのトレードオフを知らずに同じ文言を再利用することを防ぎます。

失敗制御カードを発行する

観察された各パターンを日付付きの決定カードに変換します。実際にテストした 4 つのシーン、インターフェイス、設定を超えて一般化しないでください。

ネガティブ欄を使う

テストされたエンドポイントがサポートしており、ターゲットが狭く、保護された契約が合格し、ペアの証拠が代替案よりも巻き添え被害が少ないことを示している場合は、ネガティブ フィールドを選択します。正確なフィールド値と API またはインターフェイスのバージョンを保存します。

このガイダンスは、テストされたRunwayの経路に適用されます。これは、APOB が negativePrompt API パラメーターを公開することを意味するものではありません。

ポジティブ制約を使う

望ましい状態を明確に記述でき、1 回の変更で再テストすることでシーンの大部分が保持される場合は、ポジティブ制約を選択します。文をソースと結果とともに保存します。それを普遍的な魔法のフレーズとして公開しないでください。

APOB では、サーフェスに通常のプロンプトのみが表示される場合でも、同じ protected-detail コントラクトを使用します。レビュー方法は移行します。基礎となるコントロールの実装はそうではないかもしれません。

参照画像を変える

不要な要素がすでにソースに埋め込まれている場合、ジオメトリがあいまいな場合、保護された詳細が競合している場合、または両方のプロンプト パスが失敗した場合は、ソースを交換または修復します。よりクリーンな承認された参照は、多くの場合、弱いフレームに除外を積み上げるよりも正直です。

元のケースはアーカイブに保管してください。ソースを変更すると、新しいテストが開始されます。古いペアは修復されません。

再テスト条件

Veo エンドポイント、文書化されたフィールド、モデル バージョン、安全動作、APOB モデル サーフェス、または受け入れポリシーが変更された場合は、4 つのシーンのプロンプト障害テストを繰り返します。すべてのカードに日付を付け、所有者の名前を付けます。

最終的なカードには、シーン ID、障害、保護された詳細、ベースライン プロンプト、否定的な指示、記述代替、表示された設定、3 つのスコア、拒否されたフレーム、選択したコントロール、制限、および次のテスト日が含まれます。これは、証拠が文言とともに伝わるため、再利用可能な AI ビデオ プロンプト コントロール アセット です。

情報源

• Runway Dev — API 変更ログと Veo ネガティブ プロンプト

• 開発者向け Google AI — Veo 3.1 で動画を生成

• APOB AI — AI ビデオ ジェネレーター

• APOB AI — AI ビデオ プロンプト