#AIart #Grok Grokで生成するプロモデルの高速フォトセッション風動画、１５秒で１６ポーズ位が限界っぽい😅 今回はポーズのストーリーボードを追加で参照させてみました。 試す際は添付してある画像を参照用で使ってみてください プロンプトは以下👇️ プロのファッションモデルによる15秒間の超高速フォトセッション。 被写体はカメラに向かって、16回の異なるポーズと表情を電光石火の速さで切り替える。 各ポーズは一瞬でピタッと決まり、約0.９秒ごとに次のポーズへ素早く切り替わる。顔の向き、視線、肩、腕、手の位置、身体の角度が瞬間的に変化する。... 重要：ポーズからポーズへ滑らかに移行するのではなく、瞬発的に「パッ、パッ、パッ」と切り替える。ゆっくりした動作、優雅な身振り、ダンスのような連続動作は行わない。 ポーズが決まる瞬間にカメラのシャッター音が鳴り、撮影用ストロボが鋭く一瞬だけ発光する。シャッター音とフラッシュはポーズ変更に同期する。 テンポの速いプロのファッション撮影現場。カット切り替えなし、15秒間の連続撮影。 ポーズと順番は image2 を忠実に参照。 キャラクターの詳細は @◯◯◯ を忠実に参照。show more

【ポーズの参考動画とは？？】 そのポーズがどのような動きの中で止まったポーズなのかを一例として動画に収めております。 前後の動きが分かるとポーズに奥行きが生まれるかなと思います。 こちらの動画は『武術パック#002』の中からポーズ3の動きになります。 意外と伸びないスーツでも動けるものですね🤓

使えそうなGrokのテク 【スタートフレームを差し替える】 👇🏻の動画のように "画面外や、後から登場させたい時に使えると思います" できた動画から、先頭の不要なフレームは後でカットします。 ✅プロンプト 画像は参照画像としてのみ使用し、スタートフレームにはしないこと。開始直後にカットを変更する。カット切り替えはトランジションなしで瞬時に行う。 開始直後、【○○を削除した/○○の代わりに○○に変更した】カットに切り替える。 (ここから、どんな動画にするか書く)

Opus 5.5にBlenderとPythonを操作させた、AI素材のVFXテスト。 「踊った瞬間が、像になって残る」 ■素材 ・ダンサー：Seedance 2.0 ・音楽：Suno ■Blenderとコードでやらせたこと ・人物の輪郭を解析して、拍ごとのポーズを板を重ねた像にして残す... ・動きが止まっている間は、過去の像が周りを回る ・カメラ、照明、レーザー、床の光を、曲の拍とヒットに合わせる ・柱、霧、ライトの筋まで、空間もすべてBlenderで ■わかったこと ・最初は体の軌跡を1本の塊にしたが、踊りの形が読めず失敗。「一瞬を切り取る」方が伝わる ・動きが止まる場面は、同じ像が並ぶだけで弱い。止まっている間に起きることを別に用意する必要がある ・像が人物より先に出て見えた。原因はタイミングではなく、奥行きのずれ ・演出より、空間と光を作った時が一番カッコよかった。 色々な表現が可能になったからこそ、試行錯誤の回数やアイデアみたいなのが重要になってきている気がしますね。たくさんのインプットも大事ですね。それも楽しんでいきたいです。show more

ありがたいことに、KlingのCPPにも参加させていただくことになりました✨ 早速、KlingのモーションコントロールとV2Vを使用してショート動画を作ってみました！ モーションコントロールは参照動画の動きに合わせて画像のキャラクターを動かせます😄 V2Vはすでにある動画のキャラや服装、背景などを変更できる機能です！ 来週からまたいつも通り楽しく作って、なるべくこれまでよりもツールの良さが伝わるような投稿をしていきたいと思います🙇 Kling AI #klingai

Amadeuszがアタックサージ(进攻提速)について芋氏とは違った検証結果を出していて、これが事実ならとんでもないスキルなので紹介 結論1 このスキルはカーソル下で発動するスキルではない スピード(速度)95同士、瞬発(加速)86同士で掛けっこさせてみても、全く変わらない→動画① 結論2 このスキルはオフザボール下で発動するスキルである オフザボール下の中に、ワンツー入力での走りも含まれるので、オフェンスセンス(进攻意识)と瞬発を揃えた2パターンでこれを検証→動画②,③ すると、102の方ではブースター上限を突破してることが分かり、この差を以前の瞬発検証に照らすと、瞬発は110相当になる また、オフェンスセンス・瞬発が102の選手より、アタックサージ発動下のオフェンスセンス・瞬発が81の選手の方が速いという結果まで出た→動画④... 更に検証を進めると、オフェンスセンス・瞬発を78にしても102相当の速さが出た。 そしてまとめると、アタックサージ下における速さは108に相当するというshow more

Java版の最新テストバージョンでは 「Attribute Swapping」と呼ばれる 不具合を利用したテクニックが使えなくなっているようです。 このテクニックはアイテムを素早く切り替えることで 切り替え前のアイテムの特性を切り替え後のアイテムに適用させるというものです。 主にPVPなどで利用されてきましたが、最新のテストバージョンである26.2 Pre-Release 2では使えなくなっています。

これはヤバい AI動画の作り方が完全に変わった GPT-6でプロンプトを作る それをMiniMax H3に投げるだけ 15秒のファッションMVまで一気に作れる 動画を見ると完成度の意味がわかる 再現方法は👇 まずGPT-6に作りたい映像を伝える... 今回はファッション系のMV 人物を中心に置いて 衣装が次々と切り替わる構成にする 重要なのは動画を直接作らせないこと 先にGPT-6でプロンプトを設計する 映像の構図 人物の動き 衣装の変化 カメラワーク 背景 テンポ 全体の世界観 これらを文章にまとめてもらう そのプロンプトをMiniMax H3に投入 するとH3側が映像として生成する 今回の動画では 同じ人物を軸にしながら 衣装だけが自然に切り替わっていく 単なる画像の切り替えではない 人物の動きと衣装変化がつながっている だからファッションMVとして見せられる 16:9の横動画で 約15秒のルックブックまで作れる これを人間が作るなら 企画を考えて モデルを用意して 衣装を何着も準備して 撮影して カットをつないで トランジションを作る必要がある でもAIなら 「プロンプト設計→生成」まで一気に短縮できる 一番重要なのはここ 動画AIだけ触るより GPT-6を“演出家”として先に使う方が強い 何を映すかをGPT-6で詰めて どう動かすかをH3に任せる この役割分担で完成度が一段上がる 商品PV アパレル広告 SNS用MV ブランドのルックブックにも使える これからは動画編集スキルだけじゃない AIに映像を設計させる力で差がつくshow more

カラスの目が見ているのは、“光”ではなく“意味”。 以前にも触れたように、カラスの視力は人の数倍、 そして紫外線をも見分ける四色の世界に生きています。 だが、そのすごさは「よく見える」ことにとどまりません。 彼らの目は、光や動きの変化から“出来事の因果”を読み取る。 人の足音、ドアの開くタイミング、影の差―― そのすべてを観察し、記憶し、「次に何が起こるか」を予測しているのです。 だからカラスは、ごみ出しの時間を覚え、 信号が赤に変わる瞬間に横断歩道へ降りる。... 彼らにとって世界は、 色と光と時間が重なり合う情報の地図なのです。 黄色い防鳥ネットが効くのも、 その視覚の鋭さを逆手に取った“光の罠”。 カラスの目には、黄色が紫外線を強く反射するまぶしい警告の膜として映ります。 けれど、動かず、変化しないものにはすぐに慣れてしまう―― それもまた、“見抜く知恵”の表れ。 私たちが何気なく過ごす日常も、 カラスには色とリズムと法則の世界として映っている。 彼らは世界を「見る」のではなく、「理解している」。 ――カラスの瞳に映るのは、風でも光でもなく、 今日という時間を生きる、私たちそのものなのです。show more

#Kling Kling AI 【ドローンショットで魅せるスピード演出】 以前投稿した、ドローンが厨房内を駆け巡るシーンの作り方をご紹介します。 このシーンはKling2.6のtext-to-videoで生成しました。AIならではのスピード感とドラマチックさを楽しめる映像になっています。 分かりやすいように使用した日本語プロンプトも下に貼っておきます。煮るなり焼くなり改造はご自由に！ぜひご活用ください。 -------------------------------------- 高級レストランのキッチンが最高潮の忙しさに包まれている。FPVスタイルのドローンは床近くの低い位置からスタートし、狭いキッチン奥へ入るにつれてゆっくり上昇していく。... 一直線ではなく、混沌の中をジグザグに飛び回り、調理中のシェフたちの手元へ一瞬だけ鋭く寄っていく。包丁がレンズの数センチ前で刻まれ、油が勢いよく弾け、鍋の下では炎が一気に立ち上がる。 カメラは、指示を叫ぶシェフの横をすり抜け、激しい掛け声とプリンターから注文伝票が切り落とされる音の渦の中を通過する。揺れるフライパンの下をくぐり抜け、次の瞬間にはまな板の上で刻まれるハーブのすぐそばへと滑り込む。そしてすぐさま加速して離脱する。 シェフたちの腕の間を縫い、盛り付けやフリップの動きの隙間をすり抜ける。左に振れてソースを引くスプーンの軌道を捉え、右へ切り返して高温のスチームポットの横を通過し、レンズが一瞬だけ曇る。 音声はSFXのみ、音楽なし。 SFX: ドローンの高速な風切り音、金属的な刻む音、油のパチパチ音、掛け声、蒸気の破裂音、伝票プリンターの切れる音、フライパンの衝撃音、炎のうなり、至近距離の空気 displacement、レンズが曇るシューッという音、皿の触れ合い、換気ダクトの低いハム音。 ドローンは左右へダイナミックに揺れながらフロントカウンターへ向かう。最後の盛り付け動作の横を目線の高さですり抜け、そのまま前方へ抜けると、ステーキ皿が置かれる瞬間の真上でピタリと静止し、ホバリングして止まる。 カメラスタイル: 手元寄りのクローズショットを多用した高速FPV、ジグザグの動き、マイクロティルト、熱によるわずかな揺れ、障害物を避けながらの高速機動。 照明: 温かくドラマチックなキッチンライトと金属の反射。show more

Springさん(Spring Earth Days)のリクエストで、Sora2用変身プロンプトを整理してみました。日本語で作りましたのでアレンジがしやすいと思います。まずはこれで試しに変身してみてください😆✨ うまく変身出来たら引用とかリプで教えてね😆✨ 設定項目は【】でくくってあります。 ------設定例 【概要】実写系映画風。 日本人の可愛い系女子がガジェットで変身する。 【変身モチーフ】猫... 【変身前衣装】ゴシックパンク 【変身後衣装】金の模様が描かれた全身プロテクター、黒のラバー衣装と金のアクセサリー、黒猫モチーフのバイザー 【エフェクト】美しい光のハレーション効果、レンズフレア、逆光、パーティクル、グリッターのキラキラなどAfter Effect プラグインを駆使した光のエフェクト。 【シーン構成】高速なマルチカット切替 【場所】ビルの屋上で周りはさらに高層ビルに囲まれている 【ポーズ】ダンスターン後コケティッシュなポーズでキメる 【変身セリフ】お任せ 【変身後セリフ】まずはやってみるにゃ！ ------ ■ 各項目の説明 【概要】←アニメ風や実写系などの指定 ←変身する人の特徴と何で変身するかなどの説明 【変身モチーフ】何系に変身をしたいのか（戦隊もの、ライダー系などを参考に。動物や機械などでもOK） 【変身前衣装】←あれば具体的に 【変身後衣装】←全身、パーツ（プロテクター、ガントレット、ブーツ、武器など。常に光るパーツなども指定はここで）、顔周辺（バイザー、マスクなど） 【エフェクト】とりあえずデフォルトでOK！色などの指定もこちら 【シーン構成】とりあえず「高速なマルチカット切替」でOK。「ドローン撮影」などを加えるとよりダイナミックに。自分で指定する場合は秒数で各カットを指定（０～１秒：全景・変身前ポーズ、２～3秒 変身ガジェットのクローズアップガジェット発光・変形・・・といった感じで）または流れ（全景→顔アップ→返信部位のアップ→俯瞰→顔アップから全身までズームアウト・・・など）を指定。 【場所】場所の描写。 【ポーズ】ダンスターン後ポーズをキメる←女子だとだいたいこれできれいにまとまる。変身前と変身後のポーズを具体的に決めたい場合は「変身前：前かがみでうつむいて、変身後：両腕を挙げて雄たけびをあげる」などわける 【変身セリフ】←あれば。 【変身後セリフ】←あれば。 ------ Sora2のおまかせがイイ感じに補完してくれるので、わからなかったらおまかせとデフォルトで楽しめます。show more

ローカルのMiniMax H3のR2Vで、8秒間の1080p級（アップスケール）の動画を8分弱で生成する方法を詰めてみました。 RTX 5090で8秒・1920×1056の動画を480p生成160秒＋アップスケール310秒の合計7分50秒でできました。 ByteDanceのアップスケーラもかなり良いのですが、階調がおかしくなったり、変なトランジションが入ることがあります。 今回のlatent Upscalerによるものは元々の動画生成の際のlatentの段階で拡大しているので、仕組みが違うようです。 元のワークフローだと、拡大後のrefineが生成と同じ25stepsで回るようだったので、そこだけR2V用の蒸留LoRA（minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16）に変えました。4stepsと8stepsで試しましたが、秒数の違い（250秒くらい違う）の割に差が自分にはわかりませんでした。 蒸留LoRA... 4stepsは「一から絵を描かせるのはキツいけど、細部を修正するくらいなら全然できる」という感じです。 もうひとつ大切なのは、アップスケールの時のconditioningを生成時と同じものに付け直すのが効いたという点です。 標準だと480p用の条件を引き伸ばして使うそうで劣化しているらしいです（Claude Codeが言うには）。 そこで同じ参照を目標解像度で付け直すと、ちゃんとリファレンスどおりになります。 例えば、今回の動画ですと、眉毛のところの描写がキャラクターのリファレンス通りになっています。1枚目の比較画像で分かると思います。 ちなみにSeedance 2.5のオムニリファレンスだと、8秒間の動画をリファレンス8枚付きで生成しようとすると936クレジットでした。スタンダードプラン5,200円で5,775クレジットなので、1本あたり約843円という計算になります。 ローカルのH3はさすがにSeedance 2.5と同レベルとは言えませんし、Seedanceが絶対に必要な場面は存在していますが、とはいえ高解像度のものがローカルで手軽に出せるのはいいですね。show more

いつも「形じゃない」とは言っているものの、実は上抜けやすい形が存在する。 正確には、大衆心理まで考慮した上で、結果的に上抜けしやすい形があるということ。 今回の動画のように、あるレンジ帯の下限でエントリーした後、レンジ上限で小刻みにノイズを作る場面。 この時、価格は何度もレンジ上限から下に行く素振りを見せながら、すぐに戻している。 一見すると、上限で揉んでいるだけに見える。 でも中身を見ると少し違う。 下に行きそうに見せる。 でも落ちない。 また下に振る。... でもすぐ戻る。 これを繰り返すことで、売りたい人の力が少しずつ弱くなっていく。 レンジ上限というのは、本来なら売りが入りやすい場所。 「ここで反落するだろう」と考える人も多い。 だから上限付近では、ショートや利確が入りやすい。 でも、そこで何度も下に振っているのに落ちない。これがかなり重要。 なぜなら、売りが入っているのに下がらないということは、その売りを吸収している買いがあるということだから。 さらに、下に行く素振りを見せるたびに、 短期のショート勢は入ってくる。 上限で買っている人も一部は怖くなって逃げる。 でもそれでも価格が戻ってくる。 この時点で、下に行くための材料が少しずつ消費されていく。 つまり、上限でノイズを作っているように見えて、実際は売りを試して、売りが続かないことを確認している状態。 そして、何度も戻されることで、ショート勢の損切りは上に溜まり始める。買いを待っていた人も、上抜けた瞬間に入ってきやすくなる。 だから、最後に上に抜けた時、新規の買いだけではなく、ショートの損切りも重なって、上に走りやすくなる。 この形が上抜けやすい理由は、「綺麗なレンジだから」ではない。 レンジ上限で売りが入っても落ちず、何度も下を試して失敗し、その過程で上に注文が溜まっていくから。 結果的に、上抜けしやすい形になる。 ただし、ここで注意しなきゃいけないのは、 上抜けた後の伸びの予測は難しいということ。(注文の数まで読み取るのは難易度高い) かなり上がり続けることもあるし、一発の上抜けだけで終わることもある。 だから私は、今回のような場面では、上に突き抜けた瞬間にすぐ利確することが多い。 狙っていたのは、上抜け後の大きなトレンドではなく、上限で溜まった注文が一瞬噴き出す部分。 形を使うというより、その形が作られるまでの過程を見る。 どこで売りが入ったのか。 なぜ落ちなかったのか。 どこに損切りが溜まったのか。 上抜けた後、どこまでが自分の狙う値幅なのか。 ここまで見た上で、初めて形に意味が出る。 だから大事なのは、「この形だから上抜ける」と覚えることではない。 なぜその形が作られ、その形の中で誰が苦しくなり、どこで注文が噴き出しやすくなるのか。 ここまで考えること。 形は結果であって、本質は、その形を作った参加者の失敗と注文の溜まり方である。show more

スキャルピングでも、毎秒チャンスがあるわけではない。 むしろ今回伝えたいのは、「短期で優位性が生まれるのはどんな瞬間か」という話。 5分で次が来る時もあれば、30分、3時間待つこともある。 知っての通り、値動きがあることと、期待値のある値動きがあることは別だから。 特に優位性が生まれるタイミングは、買いと売りの均衡が一気に崩れる瞬間。 例えば、水平線を急激に抜けたのにすぐ戻る、強い売りを受けても下がらない、損切りを巻き込んだ直後に逆方向へ戻る。 こういう場所では、ただ価格が動いているだけではなく、片方の参加者の前提が崩れ、損切り・買い戻し・新規注文が同じ方向に重なりやすくなる。 だから短時間でも値幅が出やすい。 スキャルピングは「短い時間で何度も入る手法」ではない。... 長く待って、需給の均衡が崩れた数十秒〜数分だけを取る。 保有時間、利幅が短くたって、その瞬間が来るまでの待ち時間は長くていい。show more

エゾモモンガのオスは、繁殖期になると、メスへの求愛でよく鳴きます。しかしこのエゾモモンガの鳴き声は、いわゆるモスキート音という周波数の高い音になります。 カメラ始めた頃はよく聞こえたんですが、今のボクには聞こえないことが多々あります💦 この動画は50%再生速度を遅くしてあります。こうすることで周波数が低くなるので聞こえやすくなります。こんな風にオスは鳴くことでメスへ求愛しています。

学校の避難訓練などで教わることが多い 「ダンゴムシのポーズ」 落ちてくる物から瞬時に頭を守る方法としては有効ですが、地震の揺れの中では不安定になり、転がってしまう危険があります 覚えておくといいポーズ、自宅でも気軽にできる訓練方法を記事で詳しく紹介しています

変な事しだしました！ スタッフより #このポーズたまにやるけど何ですか #みなさん知ってますか #関西の人はよくやったりしますか #本人はきにいってるようですが

もうmyfansモデルはいらないかもしれない。 AIの発達で人間と変わらないような美女が生成できるようになった。 ダンスなどのノンバーバルの動画も人間と同じ動きを作れるようになった。 話し口調イントネーションも含め、今後3年以内で人間と見分けがつかないようなAIインフルエンサーが大量に出てくると思う。 そうしたときに、myfansやfantiaなどで活動してるモデルの存在意義である。 SNS用、ファンクラブ用の人物動画をAIで作れてしまったらモデルが不要になってしまう。 ファンクラブ側でAIの規制が強化されることが予想されるが、SNS上で競合が人間だけではなくAIモデルも含まれるため、埋もれやすく稼ぎにくくなってしまう可能性がある。 そうしたときにア◯ルトモデルとして生き残ってくにはどうしたらいいか？ 結論、これから価値が上がるのは「美人」ではなく「人間」だと思う。... 顔が可愛い。 スタイルがいい。 ダンスが上手い。 写真がエロい。 こういう「見た目だけの価値」はAIが一番最初に代替してくる。 むしろAIの方が24時間働けるし、老けないし、太らないし、撮影も必要ない。 じゃあ人間のモデルは何で勝つのか。 俺は「ストーリー」と「関係性」だと思う。 どんな人生を送ってきたのか。 何を考えているのか。 何に悩んでいるのか。 何を目指しているのか。 そして、ファン一人ひとりとのコミュニケーション。 AIがどれだけリアルになっても、 「この人を応援したい」という感情まで完全に代替するのは難しい。 だから今後は 「美女を作って売る」 から 「推したくなる人間をプロデュースする」 に変わっていく。 要するにファン化をより大切にするということです。 AI時代に一番危ないのは、 AIモデルではなく「AIでも代替できる人間」なのかもしれない。show more