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10秒以内に異変を見抜け! スピードラン型ホラー『P0: Byte-Sized Brilliance』がSteamでリリース 過去の記憶と目の前のフロアを照合し、異常の有無を10秒の制限時間内に判断。登場する異常はランダム生成、不気味なものからコミカルなものまでさまざま。

139,666 просмотров • 8 месяцев назад •via X (Twitter)

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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。

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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。

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💡 動画生成AIは余白で動きを決める 🎥 左右の動画を見比べてみましょう。 右のこぢんまりとした動きに対して、左のキャラは身体全体を使った動きをしてます。 実はこの二つの動画「同一プロンプト・同一素材」で生成してます。 なら違いは何か?左の素材画像に対して余白を追加しているのです。 余白の分だけ、キャラクターの動く余地が生まれます。同じプロンプトなのに、より大きい動きが可能になります。逆に動きが大きい場合は、対象キャラクターをフレームギリギリまで近づけることで動きを抑制できます。 もちろんプロンプトでも動きを調整できます。しかし、動きのポテンシャルは余白の有無で決まっているように感じるのです。 以下は優先度の仮説です 1. 動かすだけの余白があるか(フレームとキャラクターの比率=提供画像) 2. その中でどれだけ動かすか(プロンプト) 個人的にはかなり本質的な発見です。 最終的なショットと生成に相応しいショットが異なることを示すからです。このギャップを認識していないと、動画生成AIから十分な性能を引き出せないことになります。 あくまでも生成用にショットサイズを調整して出力、その結果を後でトリミング&アップスケールで編集に回す、という工夫が必要かもしれません。 生成AIは実写やアニメと異なり、アクター/モデルとフレームの関係が逆転しています。フレームが先で、その中で初めて演技もキャラクターも生成されるのです。この違いを認識することが重要なのではないかと思いました。

NOBU

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非クリエイターこそ、Claude Codeに動画生成のプロンプトを書いてもらいましょう😃 げんざい最強の動画生成AIといっても過言ではない「Seedance 2.5」。 長尺の動画を作れる一方で、プロンプトも長くなりがちです。 しかも、Seedance 2.0とはプロンプトの書き方が異なる部分もあるので、自分で毎回最適なプロンプトを作るのは結構大変。 テンプレートを用意してコピペする方法もありますが、それでも毎回調整するのは面倒です。 そこで便利なのが、Claude Codeの「Skill」。 まず、以下のSeedance 2.5のプロンプトガイドをClaude Codeの入力欄に貼ります。 ・ ・ ・ いずれもDreaminaやByteDanceが公開している資料なので、Seedance 2.5のプロンプト作成に使う情報としてかなり有用です。 そしてClaude Codeに、 「これらのURLの内容を読み込み、Skillにして。Seedance 2.5のプロンプト生成を依頼する時は、毎回このSkillを使って」 と指示。 以後は動画の内容を伝えるだけで、ガイドに沿ったSeedance 2.5用のプロンプトを自動生成してもらえるようになります。 いまは動画クリエイターだけでなく、 ・企業の広告宣伝担当者 ・企業のPR・広報担当者 ・広告代理店 などでも、AIで動画を作る人が増えています。 すべてを自分の頭と手で担当したら、負担は増える一方。 AIに任せられる部分は、Claude Codeのようなツールにどんどん任せましょう❗️ ※Codexでも同じようなことは可能です そして、人間にしかできない仕事に集中する。 これからのAI活用では、こういう考え方がますます重要になりそうです😃 添付の動画はClaude Codeにプロンプトを書いてもらい、t2vで生成したものです。 Claude Codeに依頼した時のプロンプトはこちら↓ ※Seedance 2.5のプロンプトはリプ欄で紹介 ------------------------------- Seedance 2.5で、15秒の夏らしい清涼飲料水のCMを作りたい。 清涼飲料水の名称は「AOI WATER(アオイ・ウォーター)」 アスペクト比は16:9。 CMに登場するのは架空の日本人若手女優。 さわやかで好感度抜群な若手女優、という設定。 飲めば夏に負けない、フレッシュな美味しさを表現できる、見た人が元気になるような動きのあるCMのプロンプトを書いて。

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