PLATEAUとBlenderで那覇の上空動画をMuseに作らせてみた｜テクスチャで白く戻る失敗は直ったが、完成品には届かず

Xで、地球の俯瞰から街へ降りていく動画を、Museに指示するだけで作ったという投稿を見ました（投稿の文は「指示したのはMuseのみ」。MuseにBlenderとGoogle Earthを使わせたものです）。その投稿が参考にしたのが、PLATEAU（国土交通省の3D都市モデル）の実データとBlenderで基準の画像を作り、その間を動画生成AIで実写らしくする、という@29meat_aiさんの方法です。この方法を、Museの中で、PLATEAUの那覇のデータとBlender、Higgsfieldで再現できるか試しました。Museは Meta の AI エージェント（自分の作業環境で道具を動かして作業する AI）で、Higgsfield は動画や画像を作る AI のサービスです。

結論を先に書くと、20秒の動画は作れましたが、元の投稿のような完成品にはなりませんでした。上空の区間は実写の空撮に近い見え方になった一方、地上すれすれの終わり方は3Dモデルの質感が残り、街の形も本物とは違うところがあります。

• 役割: データの取り込みからBlenderでの描画、動画の生成とつなぎ合わせまで、作業はすべてMuseが行いました。人がしたのは、最初の依頼、元の投稿との比較と使われた道具の調査の依頼、動画のモデルの指定、Museが出す次の進め方の案からの選択、生成のたびのクレジットの承認です
• 費用: 動画の生成の60クレジット（約270〜710円の目安）。生成以外の作業（データ・Blender）は無料でした

この情報は2026年11月9日時点のものです。

この実験で確かめたこと

• @29meat_aiさんの方法（PLATEAUとBlenderで基準の画像を作り、動画生成AIで実写らしくする。@DentalAkimotoさんの投稿〔2026年11月8日〕が参考にしたもの）で、那覇・国際通りの上空動画が作れるか
• 基準の画像の作り方（色なし・テクスチャあり・色付け改善）で、動画の見え方がどれだけ変わるか
• できた動画が、元の投稿の動画（@DentalAkimotoさんの約40秒の動画）と比べてどこまで近づけたか

試した条件

かかったもの: 動画の生成6回で計60クレジット（1回10クレジット、生成は約4分）。基準フレームの描画は1枚約70〜110秒でした。Blender と PLATEAU のデータは無料です。

60クレジットの約270〜710円は、Higgsfield の料金ページ（2026年11月9日に確認）で値段とクレジット数を確かめた2つのプラン（1クレジット約3.0〜7.9セント）から、1ドル150円で計算した目安です。実際に払った額ではなく、使った Creator プランの値段は確かめていません。

MuseからHiggsfieldを使う準備は、この実験の前（2026年11月6日）に済ませていました。MuseがHiggsfieldの公式のコマンドラインの道具（CLI）を自分の環境に入れ、ログインは、Museが示した認証のURLを人が自分のMacのブラウザで開き、Higgsfieldのアカウントでサインインして承認しました（Museの環境のブラウザではログインを拒否されたため、承認後のURLをMuseに貼りました）。パスワードやAPIキーは渡していません。

Blenderそのものの始め方は、解説記事「Blender（ブレンダー）をAIで使う方法｜操作をほとんど覚えずに、言葉で頼んで3DCGを作る始め方」にあります。

試したこと

実験はすべてMuseのLinux環境の中で行いました（Muse自体については、解説記事「Meta の Muse とは｜できること・始め方・料金と、実際に使って分かった注意点」にまとめています）。PLATEAUの那覇のデータ（建物2,341棟）を取り込み、上空から国際通りへ降りる5枚の基準フレームをBlenderで描き、動画は5秒ずつ、隣り合う基準フレームを開始と終了に指定して作って、最後につないでいます。「基準フレーム」は、動画の最初と最後に置く静止画のことで、この記事ではBlenderで描いた画像を指します。

Museへの頼み方は、次のとおりです（Museが会話の記録から原文のまま抜き出した文です）。最初は、Xの投稿のURLを貼って「Museではこれが可能なのでしょうか？」と聞きました。

そのあと「まずは一旦試してみましょうか」と送り、続けて次のように頼みました。

進めてほしい。ただ、動画を作る際は、コストが発生するので私に確認をしてほしい。

試す場所（那覇・国際通り）は、Museとの会話の中で決めました。PLATEAUのデータを探して取り込むこと、Blenderの用意、カメラの位置、動画のプロンプトの文面、テクスチャや色の付け方は、Museが自分で決めて進めました。人が決めたのは、動画のモデル（Museが最初に出した案ではなく、MiniMax H3 にするよう頼みました）と、各回の終わりにMuseが出す次の進め方の案から1つを選ぶことです。選んだ案は、各回の「次に変えたこと」に書いています。

1回目：色も模様もない「粘土」の基準フレームで作る

最初の基準フレームは、形だけで色も壁の模様もない白い「粘土」の状態でした。まず最初の区間（上空から街の手前まで）だけを試しました。

プロンプト:

Photorealistic drone aerial footage over Naha, Okinawa, Japan, matching the start and end frames exactly. Smooth forward flight descending toward Kokusai-dori, the city's main street. Bright sunny day, clear blue sky, realistic white and beige concrete buildings with windows and balconies, palm trees along the street, cars and pedestrians below, crisp natural shadows, cinematic look, stable gimbal movement, no text overlays, no watermark. Beginning high above the city with the whole district in view.

（日本語の意味: 那覇上空の実写ドローン映像。開始と終了のフレームに合わせ、国際通りへ降りていく。晴れた青空、窓とベランダのある白とベージュのビル、ヤシの木、車と人。文字や透かしは入れない）

結果: 5秒の動画ができました。中ほどでは建物に色が付き、窓やベランダまで描かれて、実写らしく見えます。

うまくいかなかったところ: 開始と終了のフレームに近づくと色が抜けて、白い粘土に戻ってしまいます。基準フレームが白いので、動画の両端が白に引き戻されたと考えられます。

次に変えたこと: 基準フレームに壁の模様（テクスチャ）を付けることにしました。PLATEAUのデータには、建物ごとの壁の画像が入っていました。

2回目：テクスチャ付きの基準フレームで、同じ区間を作り直す

テクスチャを付けられたのは、屋根や壁の形まであるデータ（PLATEAUでいう LOD2）の1,599棟（全体の約7割）でした。残り742棟は、高さだけを持つ簡易な箱のデータ（LOD1）しかなく、粘土のままです。プロンプトは1回目とまったく同じ文で、変えたのは基準フレームだけです。

結果: 終了フレームまで色と模様が残るようになり、白く戻る問題は解消しました。

うまくいかなかったところ: 動画生成AIが足していた実写らしさが減り（基準が正確になったためと考えられます）、「テクスチャを貼った3Dモデルが動いている」印象になりました。手前の白い塊も目立ちます。

次に変えたこと: 粘土のままの建物に色を付け、地面と空も整えた基準フレームに作り直すことにしました。プロンプトも、「基準の形と色を守ること」と「間を実写らしくすること」を分けて書くことにしました。

3回目：色付けした基準フレームと、書き直したプロンプト

粘土のままだった建物には、周りの建物の色合いから選んだ灰色からベージュの色を付けました。プロンプトは次のとおりです。

プロンプト:

Photorealistic drone aerial footage over Naha, Okinawa, Japan. The start and end frames are exact anchors: keep every building's shape, position and facade colours faithful to them from the first frame to the last, and land precisely on the end frame. Between the anchors, bring the city to life: warm golden sunlight with soft natural shadows, gentle atmospheric haze in the distance, lush greenery and palm trees lining the streets, small cars moving on the roads, and a natural blue sky with faint wisps of cloud. Smooth forward flight descending toward Kokusai-dori, the city's main street. Bright sunny day, cinematic aerial photography, rich photographic detail, stable gimbal movement, no text overlays, no watermark. Beginning high above the city with the whole district in view.

（変えたところ: 「開始と終了のフレームを正確な基準として、建物の形・位置・壁の色を保つ」と「間では、暖かい光と影・遠くの霞・緑とヤシの木・走る車・雲のある青空で街に命を吹き込む」を分けて書きました。ほかは1回目とほぼ同じです）

結果: これまでで一番よい出来でした。基準フレームへの一致を保ったまま、中ほどに暖かい光や緑、道路が戻ってきました。

うまくいかなかったところ: 区間の終わりに近づくと、暖かい色調が冷たい色調に寄っていく変化が残りました（この記事では「色の呼吸」と呼びます。5秒の区間ごとに、色味が暖色から寒色へ揺れます）。空も、この角度では平らな灰色の帯に見えます。画像の奥に見える灰色の平らな面と角は、データの範囲（東西約1.3km・南北約0.9km）の外にBlenderで置いた地面で、街の建物はありません。

次に変えたこと: この組み合わせのまま、残りの3区間を作って20秒につなぐことにしました。

4回目：残りの区間を作って、20秒につなぐ

プロンプトは3回目と同じ文で、最後の1文だけを区間ごとに差し替えました。差し替えた文は次の3つです。

Descending steadily, buildings growing larger as the main street approaches.

Low over the rooftops, the main street canyon opening ahead.

Descending to near street level, ending at eye level looking along the shopping street lined with hotels and stores.

（日本語の意味は順に、「着実に降下してメインストリートに近づく」「屋根の上を低く、前方に通りの谷間が開ける」「通りの高さまで降り、商店街を目線の高さで見て終わる」）

結果: 3区間とも1回で生成でき、継ぎ目は目立ちませんでした（隣の区間と基準フレームを共有しているためと考えられます）。4区間をつないだ20秒の動画（2560×1440、無音）ができ、上空の区間は、暖かい光や細かい模様が出て、実写の空撮に近く見えます。

うまくいかなかったところ: 区間ごとに、暖色から寒色への「色の呼吸」が繰り返されます。最後の区間が一番弱く、路面は灰色のままで、路面の標示・ヤシの木・車・人は出てきませんでした（基準フレームに無かったものです）。近くの壁はにじみます。元の投稿の動画（約40秒、地球の俯瞰から始まる）とは、長さ・始まり方・終わり方のどれも及びません。ただし元の投稿は、地球の部分などに Google Earth の映像を使っていて（投稿の文による）、作り方の条件が同じではありません。

4区間をつないだ20秒の動画は、記事の冒頭に載せています。

分かったこと

• 開始と終了の画像を指定する作り方では、基準フレームの質がそのまま動画の質になります。白い粘土を基準にすると、動画も白に引き戻されました
• PLATEAUのデータには建物ごとのテクスチャが入っていて、使うかどうかで見え方が大きく変わります。ただし那覇は2020年度版で、詳しいデータは1,599棟、残り742棟は簡易な箱です。今の街と違うところがあるのは、データ側の理由と考えられます
• 動画生成AIは基準フレームの間を「それらしく」発明します。窓や看板などの細部は本物とは限らず、特に地上近くでは形の崩れやにじみが目立ちました。こちらは生成側の理由と考えられます
• 区間をつなぐ方法（基準フレームを共有する）自体はうまくいき、継ぎ目は目立ちません。一方で色調の変化は区間ごとに繰り返されます
• できたのは「作り方の再現」までで、元の投稿のような完成品ではありません。開きの地球の俯瞰は作っておらず（元の投稿は Google Earth の映像を使っています）、地上の終わり方も3Dモデルの質感が残ります

Higgsfieldで動画を丸ごとAIに作らせた実験は「Higgsfield MCPで恐竜ドキュメンタリーをAIに全部作らせた｜公式の10分版を40秒で試した結果と費用」にまとめています。

この記事の基準フレームと動画は、PLATEAU のデータを Blender で描き、Higgsfield の MiniMax H3 で動画にしたものです。

出典：国土交通省 PLATEAU 3D都市モデル（那覇市、2020年度）（G空間情報センターのデータのページ）を加工して作成

参考にしたページ

• DentalAkimoto の投稿（X、2026年11月8日）（2026年11月9日に確認）
• 29meat_ai の投稿（X、2026年11月5日）（2026年11月9日に確認）
• 29meat_ai の軍艦島の投稿（X、2026年11月7日）（2026年11月9日に確認）
• PLATEAU 公式サイト（国土交通省）（2026年11月9日に確認）
• PLATEAU サイトポリシー（国土交通省）（2026年11月9日に確認）
• 3D都市モデル（Project PLATEAU）那覇市（2020年度）（G空間情報センター）（2026年11月9日に確認）
• Higgsfield 公式サイト（2026年11月9日に確認）
• Higgsfield の料金ページ（2026年11月9日に確認）
• Higgsfield Terms of Use（2026年10月23日更新の版を、2026年11月9日に確認）