Mobbi Canvas が登場：AI 画像・動画生成のためのノードベース無限キャンバス

Mobbi Canvas とは？

Mobbi Canvas は AI 画像・動画生成のためのノードベース無限キャンバスで、mobbi.ai/canvas で公開されました。直線的なフィードで 1 枚の画像や 1 本のクリップを 1 つずつ生成するのではなく、開かれたズーム可能なボード上で作業します。どこでもダブルクリックしてノードを置き、プロンプトを入力し、モデルを選び、あるノードの出力を次のノードの入力へ接続。こうして生まれるのが、プロンプトから画像、動画、オーディオへと至るビジュアルクリエイティブパイプラインです。全体を端から端まで見渡し、組み替え、再利用できます。

プロダクトのキャッチコピーがその発想を端的に表しています — 自由に作り、視覚的に自動化。主要な AI モデルがすべて同じボード上に揃っており、Sora 2、Google Veo 3.1、Kling 3.0、HappyHorse 1.0、Seedance 2.0、Nano Banana 2、Seedream 5.0、Flux 2、GPT Image 2 を含む 40 以上の画像・動画モデルバージョンを利用できます。だから、静止フレームから音声付きの完成したアニメーションショットへ進むのに、ツールやタブを切り替える必要は一切ありません。

Mobbi Canvas の仕組み：ダブルクリックで作成、ドラッグで接続

Mobbi Canvas は、単一のプロンプトボックスを空間的なワークスペースに置き換えます。操作モデルはあえてシンプルに設計されています。ボード上のどこでもダブルクリックまたは右クリックしてノードを作成し、あるノードの出力ポートから別のノードの入力へドラッグしてノード同士を配線します。プロンプトが画像ジェネレーターに供給され、その画像が動画ジェネレーターに供給され、動画はオーディオ処理へと流れます。かつては 3 つの独立したツールだったものが、ひと目で読み取れる 1 つの連結されたフローになります。

キャンバスは無限かつ永続的なので、プロジェクト全体が 1 か所にまとまります。数十のノードを横断してパンやズームを行い、作業に合わせてビューをフィットさせ、ボード上に直接描き込んで注釈を付け、どの操作も元に戻したりやり直したりできます。すべてのキャンバスは自動保存されるため、クリエイティブな探求がセッション間で失われることはありません。しかもすべてブラウザ内で動作し、インストール、GPU、セットアップは不要です。

• どこでもダブルクリックまたは右クリックしてノードを作成し、生成を開始
• 出力ポートから入力ポートへドラッグしてノードをパイプラインに接続
• プロジェクト全体を収める無限のボードをパン、ズーム、フィット表示
• レンダリング前にフローを視覚的に計画するため、ボード上で描画・注釈・矢印を追加
• 元に戻す・やり直し・自動保存で、あらゆる反復を復元可能に
• あらゆるブラウザで動作 — インストール、ローカル GPU、環境構築は不要

ノードの種類：プロンプト、画像、動画、オーディオ、アップロード、描画

キャンバスは型付けされたノードから構成され、それぞれがクリエイティブプロセスの 1 ステップを担います。ノードパレットはアイデアから完成アセットまでの全工程をカバーし、どのノードの出力も別のノードの入力になります — これこそが、ノードの集まりを自動化されたパイプラインへと変える要です。

• プロンプトノード — 下流のジェネレーターを駆動する、再利用可能なテキストプロンプトを書いて保存
• 画像ノード — 画像モデルで静止画を生成し、調整・編集・拡張
• 動画ノード — プロンプトや画像にモーションを与え、オーディオ対応モデルでアニメーション化
• オーディオノード — 生成したサウンドトラックやオーディオレイヤーをクリップに追加
• アップロードノード — 自分の画像を開始フレームや参照としてキャンバスに取り込む
• 描画ノード — ボード上で直接スケッチ・マスク・注釈を行い、生成をガイド

あらゆる主要 AI モデルを 1 つのキャンバスに

ほとんどの AI ツールは単一のモデルに縛られます。Mobbi Canvas はその逆です。40 以上のモデルバージョンを同じボード上に揃え、ノードごとに最適なモデルを選び、ワークスペースを離れることなく出力を並べて比較できます。あるフレームを 1 つの画像モデルから取り出して 2 つの競合する動画モデルに入れ、数秒で隣り合わせに評価できます。

画像のラインナップは Nano Banana 2 と Nano Banana Pro、Seedream 4.0 から 5.0 Lite まで、Flux 2 ファミリー一式（Flex、Pro、Kontext）、GPT Image 2、Grok Imagine に及びます。動画のラインナップは Sora 2 と Sora 2 Pro、Google Veo 3.1、v3.0 Pro までの Kling、HappyHorse 1.0、Seedance 2.0、Hailuo 2.3、Wan 2.7、Grok Imagine Video をカバーし、その多くがネイティブオーディオに対応しています。

• 画像モデル — Nano Banana 2 / Pro、Seedream 5.0、Flux 2（Flex / Pro / Kontext）、GPT Image 2、Grok Imagine
• 動画モデル — Sora 2 / Pro、Google Veo 3.1、Kling v3.0 Pro、HappyHorse 1.0、Seedance 2.0、Hailuo 2.3、Wan 2.7
• 合計 40 以上のモデルバージョンを、ノードごとに選択可能
• 1 つの入力を複数のジェネレーターノードに分岐させ、モデルを並べて比較

ノードを連結してパイプラインに：1 つのプロンプトから完成したシーンへ

Mobbi Canvas の真の力は構成にあります。1 つのプロンプトノードを複数の画像モデルへ展開し、勝ち残った静止画を複数の動画モデルへ分岐させ、選んだクリップをオーディオノードに通してサウンドトラックを付けられます。すべての接続が見えるので、クリエイティブな意思決定ツリー全体が履歴フィードに埋もれることなく、目の前に広がります。

このビジュアルな構造によって、反復は速く、かつ非破壊的になります。プロンプトを一度変えれば、下流のすべてのノードが新しい入力から再生成できます。3 つの競合する方向性を同じボード上に同時に生かし、文脈の中で比較し、仕上げたい分岐にだけクレジットを投じる — このワークフローは探求を罰するのではなく、むしろ後押しします。

• プロンプトから画像、動画、オーディオへ — 1 つの連結されたフローとして完成したシーンを構築
• 1 枚の画像を複数の動画モデルの入力として再利用し、モーションと品質を比較
• 1 つのアイデアを並行する方向性に分岐させ、すべて 1 つのボード上に保持
• 上流のノードを編集し、最初からやり直さずに下流のノードを再生成

テンプレートとワンクリックのリミックス

白紙のボードから始める必要はありません。Mobbi Canvas には、商品ローンチ、キャラクターシーン、シネマティッククリップといった一般的な成果物向けにあらかじめ組まれたノードグラフ — すぐ使えるテンプレートが付属しています。動作するパイプラインを開いて、自分のプロンプトや画像に差し替えるだけ。テンプレートは、実証済みのワークフローを、リバースエンジニアリングが必要なものではなく出発点に変えてくれます。

どのテンプレートや共有キャンバスもワンクリックでリミックスできます。開いて、入力を差し替え、自分のコンセプトで再生成するだけ。効果的なパイプラインの配線方法を学びながら、同時に自分自身の成果物を生み出せる、最速の方法です。

リンクでキャンバスを共有・再利用

キャンバスはあなたのアカウントに閉じ込められていません。ボードを保存して共有リンクを生成すれば、誰でもノードグラフ全体の読み取り専用ビュー — プロンプト、モデル、接続、出力を含む — を開けます。受け取った人は共有キャンバスを自分のワークスペースにインポートしてリミックスできるため、Mobbi Canvas は完成ファイルだけでなく、再利用可能なワークフローを配布する手段にもなります。

チームやクリエイターにとって、これはインスピレーションと制作の間のループを閉じます。優れた成果を生むパイプラインは、チーム全体で共有・複製・適応でき、一人のブレイクスルーを全員が繰り返し使えるアセットへと変えます。

• どのボードも保存し、すべてのノードをそのままに、離れたときの状態で再び開ける
• ノードグラフ全体の読み取り専用ビューへの共有リンクを生成
• 共有キャンバスを自分のワークスペースにインポートし、自分の入力でリミックス
• 使い捨ての出力ファイルではなく、再利用可能なパイプラインをチーム全体に配布

クリエイターが Mobbi Canvas を使う 6 つの方法

Mobbi Canvas は、1 回の生成がゴールではないあらゆるワークフローのために作られています。プロジェクトが複数のステップ、複数のモデル、複数のバリエーションを必要とした瞬間、ノードベースのボードは直線的なプロンプトボックスを上回ります — 作業の構造が可視化され、再利用可能になるからです。

• 商品・広告クリエイティブ — 商品画像を複数の動画フックに連結し、ペイドソーシャル向けに
• キャラクター・ストーリーシーン — 連結された一連のショット全体で一貫したキャラクターを維持
• モデル比較 — 同じプロンプトを 1 つのボード上で競合する画像・動画モデルに通す
• ストーリーボード・プリプロダクション — 最終レンダリングに踏み切る前に、複数ショットのシーケンスを視覚的に配置
• 音楽・サウンド主導のクリップ — 生成した動画をオーディオノードと組み合わせ、完結したショートを制作
• 再利用可能なチームワークフロー — パイプラインを一度作って共有リンクを配り、全員にリミックスしてもらう

料金とクレジット — 生成コストの仕組み

Mobbi Canvas は Mobbi の他の機能と同じクレジットシステムを使用します。すべてのアカウントに無料のデイリークレジットが付属するので、クレジットカードなしで今すぐボードを構築して生成できます。画像生成は動画生成のごく一部のコストで済み、動画コストはクリップの長さ、解像度、選んだモデルに応じて変動します — Sora 2 Pro や Veo 3.1 のようなプレミアムモデルは、高速で軽量なモデルよりも多くのクレジットを使います。

キャンバスは実際に実行したノードにのみ課金するため、探求は安く、仕上げは意図的です。判断する間は複数の分岐を生かしておき、コミットする方向だけをレンダリングするためにクレジットを使いましょう。Pro プランは、大量に生成するクリエイターやチーム向けに、クレジット単価を抑えた月間クレジット枠を追加します。

• すべての Mobbi アカウントに無料のデイリークレジットが付属 — 開始にクレジットカード不要
• 画像生成は動画生成のごく一部のコスト
• 動画コストは長さ、解像度、選択したモデルに応じて変動
• 実行したノードにのみクレジットを消費 — 分岐や計画は安いまま
• Pro プランはクレジット単価を抑えた月間クレジット枠を追加

Mobbi Canvas と直線的な AI ツール・ComfyUI のようなノードエディタの比較

直線的なプロンプトボックスのツールと比べると、Mobbi Canvas はスクロールする履歴を空間的なマップに置き換えます — どのアセットがどう作られたかが見え、ゼロからプロンプトを打ち直す代わりに構造を再利用できます。ComfyUI のようなパワーユーザー向けノードエディタと比べると、Mobbi Canvas はビジュアルで組み立て可能なワークフローを保ちつつ、セットアップを取り除きます。ローカルインストールも、管理すべき GPU も、維持すべき依存関係グラフもなく、40 以上のホスト型モデルが各ノードの中でワンクリックの距離にあります。

実際の違いは、そのツールが誰のためのものかという点です。ComfyUI は、セルフホスト型パイプラインを最大限に制御したいエンジニアに報います。直線的なフィードは、素早い使い捨ての生成に報います。Mobbi Canvas が狙うのは、ほとんどのクリエイターが実際に生きている中間地帯 — ビジュアルで、複数ステップ、複数モデルのクリエイティブ作業を、インフラのプロジェクトにすることなく、速く、共有可能で、再利用可能にしたいというニーズです。

• 直線的なツールとの比較 — 使い捨てのプロンプト履歴ではなく、可視化された再利用可能なパイプライン
• ComfyUI との比較 — 同じノードベースの組み立てやすさを、インストール不要・GPU 不要・ホスト型モデルで
• 画像と動画の両方を 1 つのボードで、ノードごとに 40 以上のモデルを選択可能
• ブラウザベースで共有可能 — ワークフローファイルをエクスポートする代わりにリンクを送る

60 秒未満で始める Mobbi Canvas

Mobbi Canvas は今すぐ mobbi.ai/canvas で利用できます。Google またはメールでサインイン — 無料のデイリークレジット付き — すると、テキストから画像、画像、動画の出発点を提供するクイックスタートパネルとともにボードが開きます。そこから先のワークフローはすべて、ダブルクリック、プロンプト、接続、生成です。

キャンバスを開き、ダブルクリックしてプロンプトノードを置き、見たいものを入力し、モデルを選びます。そのノードを画像ジェネレーターに接続し、続いて画像を動画ジェネレーターに接続し、仕上げたい分岐で生成をクリック。ボードは自動保存され、パイプラインを誰かに渡したいときは共有リンクがワンクリックの距離にあります。

• あらゆるブラウザで mobbi.ai/canvas を開く — インストール不要
• Google またはメールでサインイン — 登録時に無料のデイリークレジット付き
• ボードをダブルクリックしてプロンプトノードを作成し、モデルを選択
• プロンプトから画像、動画へと接続し、視覚的にパイプラインを構築
• 仕上げたい分岐で生成をクリックし、リンクでキャンバスを共有