ComfyUI「Video Stabilizer」に"わざと手ブレを加える"新機能――AI動画のCG感を消す実践ガイド
本記事の対象
主な対象者：ComfyUIで動画生成・動画編集を行っており、「AI動画がなめらかすぎてCGっぽく見える」という悩みを持つ読者を想定しています。
技術レベル：初級／中級／上級のうち、主に初級〜中級を想定しています。
前提知識：ComfyUIの基本操作（ノードの接続、ComfyUI Managerでのカスタムノード導入）と、fpsやフレームといった動画の基礎用語を理解していることを前提とします。
この記事で得られるもの：手ブレを「消す」「戻す」「わざと足す」という3つの操作を使い分けられるようになり、自分の映像に合ったパラメータを選ぶ判断材料を得られます。
要約
本記事では、ComfyUIのカスタムノード「Video Stabilizer」を、公式のワークフロー画像とデモ動画つきで解説します。手ブレ補正・復元という基本機能に加え、2026年7月2日に追加されたばかりの「人工的に手ブレを加える」新機能まで扱います。前半で機能の全体像とパラメータの意味を押さえ、後半で「どの設定を選ぶべきか」という実務的な判断軸を示します。読了後は、自分の動画に合わせて手ブレを操作できるようになるはずです。
AIで動画を書き出してみて、「なんとなくCGっぽいな」と感じたことはないだろうか。カメラワークがなめらかすぎて、逆に嘘くさく見える現象だ。人間が手に持ったカメラは多かれ少なかれ揺れるし、その揺れこそが映像に"生っぽさ"を与えている。
ComfyUIのカスタムノード「Video Stabilizer」は、もともと逆の目的――手ブレを消すためのツールだった。ところが2026年7月2日、そこに「わざと手ブレを加える」機能が追加された。手ブレを消す道具が、手ブレを作る道具にもなったわけだ。この記事では、開発者nomadoor氏の公式ドキュメントとGitHub上の実装をもとに、3つの機能を順番に見ていく。
まず、全体像を図で押さえておきたい。このノード群は5つのノードで構成されているが、実際にやっていることは大きく2系統に分かれ、両者はmotion_metaという共通のデータ形式でつながっている。
Video Stabilizerとは何か
「ComfyUI Video Stabilizer」は、nomadoor氏が公開しているMITライセンスのカスタムノードだ。執筆時点（2026年7月4日）でGitHub上のスター数は70、開発は今も活発に続いている。インストールはComfyUI Managerで検索するだけで完了する。
開発元は、ComfyUIの日本語ドキュメントサイト「Comfyに使う ComfyUI」も運営している人物で、Flux.1やWan、Qwen-Imageなど幅広いモデルの解説を継続的に公開している。今回のノードも、その一部としてかなり丁寧にドキュメント化されている。
地味に嬉しいのが、依存ライブラリがOpenCVだけという点だ。動画生成モデルのようにVRAMを奪い合うことがないので、生成用のモデルをロードしたままでも気にせず使える。
主な機能は次の3つ。
動画の手ブレを補正する
手ブレ補正した動画から、元の手ブレを復元する
人工的な手ブレを加える
このうち3つ目が、2026年7月2日のアップデート（v1.3.0）で加わった最新機能だ。裏側では、補正時に取り除いたカメラの動きを表すmetaと、人工的に生成したmotion_metaが、まったく同じ形式のデータとして扱われている。だからこそ「補正で得た動きの記録」と「生成した揺れの記録」を、同じVideo Stabilizer Motion Applyノードに流し込める。個人的には、ここがこのツールでいちばん面白い設計だと思う。
手ブレを補正する：Classic / Flow
手ブレ補正を担当するのはVideo Stabilizer ClassicとVideo Stabilizer Flowの2ノードだ。機能は同じで、内部の計算方法が違う。
Classicは特徴点トラッキング（Lucas-Kanade法）を使う軽量な方式、Flowはdense optical flow（DIS Optical Flow）を使う高精度な方式である。ざっくり言えば、Classicは映像の中の「目印になりそうな点」だけを追いかけて動きを推定する方式、Flowは画面全体のピクセルの動きをまるごと計算する方式だ。当然、後者のほうが手間はかかるが、細かい動きまで正確に捉えやすい。GitHubのREADMEによれば、Flowのほうが計算コストは高いが精度で勝るとされていて、処理速度に大きな不満がないならFlowを選んでおけばまず間違いない。
パラメータで特に迷いやすいのがframing_modeだ。手ブレを取り除くと、画面の端に映像が存在しないコマが生まれる。それをどう処理するかを決めるのがこのパラメータで、3つの選択肢がある。
crop：はみ出た部分が見えないようズーム・クロップする。揺れが大きいほど画角が狭くなる。
crop_and_pad：ズームは最小限に抑え、足りない部分をパディングで埋める。
expand：一切クロップせず、必要な分だけキャンバスを広げる。
文章だけでは違いが伝わりにくいので、実際の映像を見比べてほしい。まず、補正前の元映像はこちら。
▶ 元動画（手ブレのある入力）を見る 動画1. 補正前の入力映像。手ブレが乗っている状態。出典: 同上
crop_and_padで補正すると、こうなる。
▶ crop_and_padモードの補正結果を見る 動画2. 画角をできるだけ保ちながら、足りない部分をパディングで埋めている。出典: 同上
expandまで振り切ると、キャンバス自体が広がる。
▶ expandモードの補正結果を見る 動画3. クロップを一切せず、揺れの分だけキャンバスが拡張されている。出典: 同上
正直なところ、crop_and_padやexpandで生まれるパディング部分は、それ単体では灰色の余白でしかない。ただしここに面白い使い道があって、このパディングはpadding_maskとしてマスク出力される。つまりWan2.1やWan2.2のVACEのような、outpainting（はみ出た領域を生成AIで描き足す処理）に対応した動画生成モデルへ渡せば、余白を"描き足す"ことで画角を犠牲にせず手ブレ補正ができる。GitHubのサンプルworkflowにも、この組み合わせがそのまま用意されている。
消した手ブレを"戻す"：Motion Apply
手ブレを消してから動画生成AIで編集し、最後に元のカメラワークを戻したい――という場面は意外とある。手ブレを消した状態のほうが生成AIの出力は安定しやすいが、そのままだと最初の臨場感が失われてしまうからだ。
Video Stabilizer Motion Applyは、ClassicかFlowが出力したmetaを受け取り、いったん取り除いたカメラの動きを再現する。
注意点が一つある。cropやcrop_and_padで補正した場合、すでに切り落とした画素は復元できない。復元まで見据えているなら、最初の補正段階でexpandを選んでおくのが安全だ。
【新機能】わざと手ブレを加える：Shake Generator
ここからが本題だ。冒頭で触れた通り、v1.3.0でこのノード群に加わったのがVideo Stabilizer Shake Generatorである。名前の通り、手ブレの"生成"を担当するノードだ。
役割はシンプルで、フレームには一切手を加えず、揺れの情報だけをmotion_metaとして作り出す。これをVideo Stabilizer Motion Applyに渡せば、静止した映像にも揺れを乗せられる。
パラメータは5つ。GitHub上のソースコードを確認すると、公式ドキュメントには書かれていない数値範囲まで分かったので、あわせて載せておく。
frame_rate：入力側にfps情報がないときのフォールバック値。
style：揺れの種類。5種類のプリセットから選ぶ。
amount（0.0〜3.0、デフォルト1.0）：揺れの強さ。
speed（0.1〜3.0、デフォルト1.0）：揺れの速さ。
seed：揺れ方の乱数シード。同じ値なら毎回同じ揺れになる。
肝心のstyleは、実際に見比べるのが一番早い。まずは基準となるhandheldから。
▶ handheldスタイルの揺れを見る 動画4. 自然な手持ち感の揺れ。迷ったらまずこれを試すといい。出典: 同上
歩きながら撮った雰囲気を出したいならwalking。
▶ walkingスタイルの揺れを見る 動画5. 上下方向の周期的な揺れが加わり、足取りの気配が出る。出典: 同上
もっと荒々しくしたいならactionだ。
▶ actionスタイルの揺れを見る 動画6. 大きく荒い動き。緊迫したシーンに向く。出典: 同上
実は、GitHubに公開されているソースコードを覗くと、5つのスタイルはpan（左右の首振り）・tilt（上下の首振り）・roll（傾き）・tremor（細かい微振動）など十数個の数値パラメータの組み合わせに過ぎないと分かる。actionだけが大きなpan/tilt/rollに加えてjitter_rate（不規則な小刻みの揺れ）を持ち、逆にvibrationは首振り自体は控えめなのにtremorの値が全プリセット中もっとも大きい。walkingだけがstepという値を持っていて、これはおそらく歩行時の上下バウンドの表現だろう。プリセットの中身が単純な数値レシピだと分かれば、Shake Generator Manualで自分好みに調整するときの見通しも立てやすくなる。
5つのスタイルをまとめると、こうなる。
$$
\begin{array}{|l|l|l|}
\hline
\textbf{style} & \textbf{揺れの質感} & \textbf{向いている場面} \\
\hline
\text{tripod} & \text{ごく弱い、ほぼ固定} & \text{三脚に寄せたい静的なカット} \\
\hline
\text{handheld} & \text{自然な手持ち感} & \text{迷ったらまずこれ、汎用的な"生っぽさ"} \\
\hline
\text{walking} & \text{上下左右の周期的な揺れ} & \text{歩きながら撮った主観ショット} \\
\hline
\text{action} & \text{荒く大きい動き} & \text{アクションや緊迫感の演出} \\
\hline
\text{vibration} & \text{細かい機械的振動} & \text{車内や乗り物越しの映像} \\
\hline
\end{array}
$$
さらにVideo Stabilizer Motion Applyには、モーションブラーを足すオプションもある。パラメータ名はmotion_blurで、シャッターが開いている時間の割合を意味し、0で無効になる。ほんの少し足すだけで、映像がぐっとカメラらしくなるので侮れない。
▶ motion_blur = 0の場合を見る 動画7. ブラーなし。揺れてはいるが、映像自体はくっきりしたまま。出典: Comfyに使う ComfyUI
▶ motion_blur = 1.00の場合を見る 動画8. ブラーを最大にすると、動いた瞬間に自然な滲みが出る。出典: 同上
実務でどう使うか
ここまでの内容を、実際の判断に落とし込んでおきたい。
Wan2.2やLTX-2のようにカメラワークを指定できる動画生成モデルを使っていて、出力が"完璧すぎる"と感じるなら、まずhandheldをamount低めで試すのがいい。上げすぎると普通に酔う映像になるので、そこだけは注意したい。逆に実写素材の手ブレがひどくて見るに耐えないなら、Flowでframing_mode=crop_and_padから始め、画角の犠牲が気になったらexpandに切り替える、という順番が無難だろう。
すでに手ブレ補正した映像を動画生成AIで編集し直す予定があるなら、metaの保存を忘れないでほしい。あとからMotion Applyで元のカメラワークに戻せるかどうかは、このmetaを保持しているかどうかで決まる。
もう一つ、地味に刺さりそうな使い方がある。商品紹介やVlog風の動画をAIで一括生成すると、カット全部のカメラワークが均質になりがちだ。そこでカットごとにstyleやseedを変えてShake Generatorを通しておくと、まるで別のカメラマンが撮ったかのようなばらつきが出る。全カット同じ設定を使い回さない、というのがコツだ。
まとめ
「Video Stabilizer」は、もう手ブレを消すだけのツールではない。補正・復元・生成という3つの操作がmotion_metaという共通のデータ形式でつながっている設計は、ノードベースのComfyUIらしい発想だと感じる。
とくに今回加わったShake Generatorは、AI動画のクオリティを底上げする実用的な機能だ。書き出した映像が"なめらかすぎる"と感じたことがあるなら、一度触ってみる価値はある。ComfyUI Managerで検索すればすぐに導入できる。
参考資料・使用素材
GitHubリポジトリ：nomadoor/ComfyUI-Video-Stabilizer（MIT License）
アップデート時期の確認：GitHub上のコミット履歴（2026年7月2日 PR #13 、7月3日 v1.3.0リリース準備コミット）
本文中のワークフロー画像・デモ動画は、いずれも上記公式ドキュメントに掲載されている一次情報です。
この記事が役に立ったら、ぜひスキ❤️やコメントをお願いします！質問があれば、コメント欄でお気軽にどうぞ。
テクノロジーで、あなたのビジネスに革新を
この記事をお読みいただき、ありがとうございます。「システムを作りたいけど、初期投資が高すぎる」「IoT製品を開発したいが、技術とコストの両面で不安」とお悩みではありませんか?
✨ 初期費用0円でSaaSを開発。ポノテクのマイクロSaaSサービス
私たちポノテク株式会社は、お客様専用のSaaSを初期費用0円で開発します。
マイクロSaaS開発の特徴
初期費用0円: Webアプリ、モバイルアプリ、デスクトップアプリを無料で開発
月額サブスクで提供: 必要な機能に応じた月額料金で利用開始
買取オプション: サブスク利用中に、システムを自社所有物として買い取ることも可能
「自社専用のSaaSが欲しいけど、数百万円の初期投資は厳しい」そんな企業様に最適なソリューションです。
🔧 IoT受託開発 × 補助金活用で、ものづくりを支援
ハードウェアからソフトウェアまで一貫して開発可能。IoTシステムの構築を、補助金を活用して最大66%のコスト削減で実現します。
補助金活用でシステム開発コスト削減
経済産業省認定のIT導入支援事業者として、以下のサービスをワンストップで提供。
補助金診断・申請サポート: 採択率82.8%の実績で、最適な補助金をご提案
要件定義から開発まで一貫支援: 補助金要件に100%準拠した開発体制
省力化補助金・ものづくり補助金など: 最大8,000万円の補助金活用をサポート
📚 最新刊『ComfyUIマスターガイド』5月9日発売！
AI技術に関する深い知見を持つ私たちの代表・早野康寛が共著者として参加した画像生成AI書籍『ComfyUIマスターガイド』が、2025年5月9日にSBクリエイティブ社より発売されました。AI画像生成の最前線を理解したい方は、ぜひご覧ください。
📈 こんな課題をお持ちの企業様に最適です
「専用SaaSが欲しいが、初期投資を抑えたい」
「IoT製品を開発したいが、ハードとソフト両方の知見が必要」
「補助金を活用したいが、申請方法がわからない」
「サブスクで始めて、必要なら買い取りたい」
🌟 三つの強みで、確かな未来を共に創る
マイクロSaaS開発: 初期費用0円で専用システムを構築
IoT受託開発: ハードウェアからソフトウェアまで一貫対応
補助金活用: 開発コストを最大66%削減
ぜひ初回無料相談をご利用ください。技術と経営の両面から、貴社の成長戦略を共に考えましょう。
ポノテク株式会社へのお問い合わせはこちらから！
― 技術で未来を創る。ポノテク株式会社
