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AIでスプライトアニメを作るツール、正直ここ数日かなり不安定でした。でも v0.1.2 で、アニメーション生成まわりの堅牢性をかなり上げました。特に大きいのは、1回のアニメーション生成で最大3ジョブを走らせて、成功候補を比較・採用するようにしたことです。そのぶん生成完了まで数分のびますが、「失敗扱いになる」「途中生成物が混ざる」「UIに戻らない」を減らす方向に寄せています。直近検証では 10/10 delivery成功まで改善しています。 #Codex #AI開発 #個人開発

旅猫。AI

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Anya Rossi• Live Now

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みつい

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Image2『キャラクター設定一発生成！』ストーリーアニメをつくるとき一貫した基準を作る必要があります。それがキャラクターシートですが、使い道で違うシートが必要になったりします。たとえば、全身を写すときに三面図はベターですが、目のアップなどは顔メインのシートのほうがいいとか👀 とはいえ、いちいち作るのも、、、という方向けのノウハウです！ Image2ではこのように同時生成の画像でしたらテキストのみでも一貫性を保ってくれます。複数回にわたる生成ですと、たまにとても細かいところの一貫性が保たれず、その修正で時間をとられてしまうこともありますが、同時生成ですとその時間も節約できます！試してみるのはいかがでしょうか✨

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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。

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seedance2.0来るまでは実写アニメ合成のMV作るのストップしてたんです。こうなるから、、w viduもだいぶ良かったんですが次元が違いますね！制作を再開しよう。（ちなみにRunwayにもseedance2.0来てます。まさかのUnlimitedで生成できる）

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GPT Image2のおかげで昔から何度も作っているLiquid Dressもだいぶリアル度高く生成できるようになりましたが、これを動画にした場合、かっこよくするのがまた難しい。センスなんでしょうね。まず引き出しが少ないので、GPTに自動でPromptを作成してもらったのですが、昔のMVのような仕上がり😇 #capcut生成ai CapCut.Japan

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この軽快なダンス、実はCodex 5.6で作りました。上級者は「Mixamoを使った？」と思うかもしれませんが、アニメーションアセットは一切使っていません。テキストで動きを指定しただけです。使ったのは、オープンソースのテキストモーション生成。 Codexと組み合わせることで、ここまで自然に動かせました。これをゲームのアニメーションに使ったり、動画生成AIに読ませたり・・夢が広がりますね。また詳しいやり方は後日紹介します。

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ハヤシモン｜AI × 個人開発

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CapCutのGPTImage2でも生成できました。 i2vとOmni Referenceで生成した画像をつなげてみたのですが、どっちがいいんだろうか。単発生成の場合はそんなに差はないのかな。いずれの方式でもseedance特有の顔に近づように感じます。 #capcut生成ai CapCut.Japan

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AIでスポーツアニメ作る人は全員、Kling1.5Proのモーションブラシ使うべき（いる・・か・・？） Klingのモーションブラシ、複数のオブジェクトを意図する方向に動かせるんですが、その実力を発揮してもらおうとバスケさせてみました。まずは試しにプロンプトで他の動画生成のやつで出力したものを。「ノールックパスして」と言ったんですが、なかなかカオスな状況になりがちでした。満を持してモーションブラシを使ってみたら・・・成功！これはかなり良い！ちょっと３D化してるけど、Kling使う時は大体こうなると想定して作品をつくれば良いかなと。 #klingai

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【このリクエスト、かなりレベルが高い！】本日の甲子園『阪神 vs. 広島』で、2塁の空過に関するリクエストがありました。このリクエストには、正直かなり感心しました！これは単に『セーフかアウトか』ではなく、『走者が2塁を通過したのか』『戻る時に2塁を踏み直す必要があったのか』ここを理解していないと、なかなか出てこないリクエストです。 ■ まず結論映像を見る限り、佐藤輝明選手が最後まで2塁に触れていたかどうかは、正確には断定できません。正直かなり微妙なプレイです。このプレイで大事なのは、『2塁を通過したのか』『最後まで2塁に触れていたか』という点です。 ■ ルール上の整理飛球が捕られた場合、走者は元の塁へ戻る必要があります。その時、もし次の塁を完全に通過していた場合は、戻る時にその塁も踏み直さなければいけません。今回でいえば、1塁走者が2塁を通過していたのであれば、1塁へ戻る前に2塁を踏み直す必要があります。踏み直さずに戻った場合、守備側のアピールがあればアウトになります。 ■ 画像で見ると分かりやすい分かりやすいように画像を作成しました。 ①のように、走者が2塁を通過したと見られる位置（両足が完全に赤い箇所）まで進んでいれば、戻る時に2塁を踏み直す必要があります。 ②のように、2塁を少しでも踏んでいれば、踏み直す必要はありません。今回でいえば、映像を見る限り帰塁の際に『右足の踵』がどこにあったかが重要になります！ ■ 判定が難しい理由この判定は、映像で止めて見ると簡単そうに感じるかもしれません。でも、グラウンド上では正直かなり難しいです！走者は全力で走っています。ベース付近では土も上がります。守備者、走者、ベースが一瞬重なります。審判員は、その一瞬を『肉眼』で確認しなければいけません。今回の映像でも、土の上がり方を見ると、もし触れていたとしても、踵がついているかどうか？くらいのかなり細かいレベルに見えます。だからこそ、ここを見てリクエストにつなげた広島の二塁手の勝田選手の視点は、かなりレベルが高いと感じました！ ■ 審判員が見ているポイントそして、もう一つ注目してほしいのが審判員の動きです。 1塁の長川審判は、佐藤選手の離塁、2塁付近での動き、そして帰塁の流れをしっかり確認しています！その為、おそらく佐藤選手は最後まで2塁に触れていたと思われます。このような直接的に判定と関わらないプレイは、意外と見落とされがちです。ただ、NPBの審判員はこうした走者の『離塁方法』『到達位置』『帰塁の仕方』を必ず確認するようにしています！派手なアウト・セーフの判定ばかりがどうしても目立ちますが、こういう確認がとても重要であり、NPBの審判の査定としてチェックされています。 ■ 今回のリクエストのもう一つのポイントちなみに、今回のリクエストは『アピールプレイ』に対するリクエストです。そして今回のアピールプレイは『フォースプレイ』ではありません。そのため、仮にリクエストが成功して3アウトになったとしても、『リクエスト前のアピールプレイより先に、三塁走者がホームインしていたか』ここが得点に関わるポイントになります。今回のケースでは、仮にアピールが認められて3アウトになっていたとしても、三塁走者のホームインが先なので『得点は認められます』 ■ さいごにこのプレイは、野球のルールの中でもかなり難しい部類に入ると思います！アマチュアで審判をされている方でも、混乱しやすいルールです。ただ、こういうルールを知ると、走塁やリクエストの見方が大きく変わります！守備側が何を見ていたのか。審判員が何を確認していたのか。走者はどこまで進んでいたのか。皆さんはリアルタイムで、このポイントに気づきましたか？ ※この映像は、ある方がDMで送ってきてくれ許諾をいただき使用しています。

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坂井遼太郎

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先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在の人)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。私は思いました。「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。【今までの目標ビンゴ】・手打ちでマスの内容を入力・マスの内容は文字のみで無機質・達成時の変更は手修正・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】・AIによる自動生成で時間短縮・マスの内容を絵や画像にできる・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる・デザインも自分の思うがままこれにより：誰でも簡単に、タイムリーに目標管理可能で、壁紙にしてもおしゃれな、「ビジョンボードビンゴ」が完成します。これを私はMY VISION BINGOと名付けました。これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む：「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。私の目標は以下です。・英語をネイティブレベルで話せるようになる・情報工学の勉強を週2時間確保する・42.195km走り切る・南米3カ国に旅行に行く・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる・noteのフォロワーを1,000人に到達させる・年間50冊の本を読む・アプリを12個完成させるビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む：「MY VISION BINGOを画像化してください。壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。さあ、ついに2026年が始まりました。今年の抱負を考えた方も多いと思います。ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。目標はいつも手のひらの上に。楽しく達成しちゃいましょう。皆さんの目標管理に役立ちますように。

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BenBen｜時間狂人

101,107 次观看 • 7 个月前

引き続きSeedance 2.0。自分がNoteで公開している各種の画像付き小説には動画が付いているものがありますが、一部を除いて、当時の技術で生成可能だったレベルの動画を、チョロっとだけ試しに生成する程度でした。技術が成熟してきたら、いずれは動画でのリメイクに取り組みたいという思いは常に持っていて、Sora2やSeedance 2.0のような技術レベル向上が見られた際に、試すようにしています。「【MC Heroine】潜入捜査 - レッドの場合」ということで、添付はレッドの物語の1シーンを、パイロット的にSeedance 2.0で生成してみたわけですが・・・ヤバいなと思うのは、ちょっと試してみようか、と気軽に生成してこのクオリティが出てしまうと、「この次のシーンを」「前のシーンを」「ディテールをもっと改善したい」と、次々生成したくなるという中毒にハマるということですね。案の定、これを生成したあと、前後のシーンを引き続き付け加えたりしていますｗこのまま長い動画を作り始めてしまうと、いろいろ余裕がなくなりますので、適当なところで止めるつもりですが・・・（Seedanceだけで作るのはコスト的にとても無理なので、動きの少ない場面はKling等を併用するようにしています）しかしSeedance 2.0は相変わらず顔参照のOK/NG判定基準がよくわからず、思わぬところでひっかかったりしますね。

引き続きSeedance 2.0。自分がNoteで公開している各種の画像付き小説には動画が付いているものがありますが、一部を除いて、当時の技術で生成可能だったレベルの動画を、チョロっとだけ試しに生成する程度でした。技術が成熟してきたら、いずれは動画でのリメイクに取り組みたいという思いは常に持っていて、Sora2やSeedance 2.0のような技術レベル向上が見られた際に、試すようにしています。「【MC Heroine】潜入捜査 - レッドの場合」ということで、添付はレッドの物語の1シーンを、パイロット的にSeedance 2.0で生成してみたわけですが・・・ヤバいなと思うのは、ちょっと試してみようか、と気軽に生成してこのクオリティが出てしまうと、「この次のシーンを」「前のシーンを」「ディテールをもっと改善したい」と、次々生成したくなるという中毒にハマるということですね。案の定、これを生成したあと、前後のシーンを引き続き付け加えたりしていますｗこのまま長い動画を作り始めてしまうと、いろいろ余裕がなくなりますので、適当なところで止めるつもりですが・・・（Seedanceだけで作るのはコスト的にとても無理なので、動きの少ない場面はKling等を併用するようにしています）しかしSeedance 2.0は相変わらず顔参照のOK/NG判定基準がよくわからず、思わぬところでひっかかったりしますね。

hvplan

15,915 次观看 • 3 个月前

【PR】元画像の生成から動画化まで、すべてPollo AI内で作ってみました。まずPollo AIのGPT Image 2で、ウォータースライダーのスタート地点にいる女性の画像を生成。その画像を開始フレームに設定し、Seedance 2.0で、「スライダーを滑走する」「最後は夢オチ」という15秒の動画にしました。別の画像生成ツールを使わず、1つのサービス内で画像から動画まで完結できるのが便利です。なお、Seedance 2.5も近日中にリリース予定とのこと。機会があれば試してみたいです。 #PolloAI Pollo AI 日本公式

【PR】元画像の生成から動画化まで、すべてPollo AI内で作ってみました。まずPollo AIのGPT Image 2で、ウォータースライダーのスタート地点にいる女性の画像を生成。その画像を開始フレームに設定し、Seedance 2.0で、「スライダーを滑走する」「最後は夢オチ」という15秒の動画にしました。別の画像生成ツールを使わず、1つのサービス内で画像から動画まで完結できるのが便利です。なお、Seedance 2.5も近日中にリリース予定とのこと。機会があれば試してみたいです。 #PolloAI Pollo AI 日本公式

藍沢あいせ Aise｜妄想写真家

16,918 次观看 • 4 天前

Seedance2.0 を SJinn Agent 経由で使用してアニメを作っています。性能は素晴らしいです。・日本語のイントネーション過去イチ・話者を100%反映・720Pでもキレイ・プロンプト追従バチイケ 💧大きなネックは規制で生成エラーが頻発すること。オリキャラのほんわかアニメでも生成成功率は体感20%くらい😇 助っ人外国人ならクビになる打率⚾️ seedanceの内部規制なのかSJinn側の規制なのかは分かりません。他のサービスもヤバいものが生成されないようにするフィルターはつけるでしょうから、解禁後は規制で作れないという悲鳴が続出しそう。 SJinnAIには生成できなかった場合にプロンプトのどこが違反したか分析して新プロンプトを提案してくれる「Prompt Detector」という専用ツールが用意されています。 ※プロンプトを中国語で記述すると成功率が大幅に上がる説があるそうです。SJinnにヒントとして書いてありました。また、seedanceの究極プロンプトガイドという資料も公開されているのでリプ欄に貼ります！ SJinnの公式リンク▼ #Seedance2 #SJinnAICPP

Seedance2.0 を SJinn Agent 経由で使用してアニメを作っています。性能は素晴らしいです。・日本語のイントネーション過去イチ・話者を100%反映・720Pでもキレイ・プロンプト追従バチイケ 💧大きなネックは規制で生成エラーが頻発すること。オリキャラのほんわかアニメでも生成成功率は体感20%くらい😇 助っ人外国人ならクビになる打率⚾️ seedanceの内部規制なのかSJinn側の規制なのかは分かりません。他のサービスもヤバいものが生成されないようにするフィルターはつけるでしょうから、解禁後は規制で作れないという悲鳴が続出しそう。 SJinnAIには生成できなかった場合にプロンプトのどこが違反したか分析して新プロンプトを提案してくれる「Prompt Detector」という専用ツールが用意されています。 ※プロンプトを中国語で記述すると成功率が大幅に上がる説があるそうです。SJinnにヒントとして書いてありました。また、seedanceの究極プロンプトガイドという資料も公開されているのでリプ欄に貼ります！ SJinnの公式リンク▼ #Seedance2 #SJinnAICPP

絵空事テレビ / AIカワウソ

27,935 次观看 • 5 个月前

メイキング的なやつです。今回は、基本的なアニメーションの作り方である『pose to pose』をAIでやったらどうなるか？という試みでした🥹 結論から先に言うと「まぁまぁ大変だし、AI時代のスピード感にはそぐわないだろうな」です。ある程度、予想もしてましたが🤣 今回は、コンテ、ラフ原を描いて(あるいは3Dで)、絵や動きを「ある程度」コントロールしたい人向けのフローなのかなと思います。そういった方で、AIにまだ馴染みが無い方向けに、今度、もう少し詳細な、記事かnote書こうと思います。 ---------------------------------------------- ※pose to poseというは、動きのキーとなるポーズ、主に動きの変化点などの絵を複数枚、先に用意して、後から、間の絵をうめていってアニメーションにする手法です。キーとなるポーズや絵を、「キーフレーム」とか「原画」。間を埋めていく絵や作業などを「中割り」「動画」と言います。 ---------------------------------------------- 以下は、AI界隈の方向け、メイキングの簡易的な説明です。端的にいうと、先にラフ絵で動きのプランをつくり、その絵を使って、キーフレームの絵を生成して、あとはひたすらスタートエンドで生成。です🥹 --------------- ①コンテ撮をつくるいわゆるアニメの原画よりは枚数少ないですが、ラフな絵で、動きのキーとなる一連の絵を用意して、先に動きの流れをつくります。 --------------- ②キーフレームの作成コンテ絵と、事前につくったキャラ絵をリファレンスにして、NanoBananaPro等で、各キーフレームの絵を生成＆加工します。私の拙いラフ絵なので、結構ガチャりましたが、もう少し丁寧に描いた、アニメーターさんのラフ原とかだと、もう少し絵のコントロールが、できるんじゃないかなと思います。タッチ線を入れたり、変身後の衣装に変えたりなどは、さらに２段階、３段階の生成が必要でした。 --------------- ③中割りの作成キーフレームを順番に並べて、それぞれの間を、スタートエンドで、動画生成します。今回使用したのは、 DomoAI official / Kling AI / Hailuo AI (MiniMax) の３つです。主力はDomoAIで、3秒尺の生成ができるのと、割と単純な中割りになるのが良かったです。逆に単純に割ってほしくない場合(例えば回転していて別のアングルが途中で入るとか)は、KlingやHailuoを使いました。 --------------- ④フレームの選定(コマ抜き) 生成された各動画をつないで、元々つくっていたコンテ撮のタイミングに合わせて、大胆に絵を抜いてきます。極端なものだと、3秒(約72枚)生成して、その間の１枚しか使わない。みたいな感じですｗあとはいわゆるタメツメの調整など --------------- ⑤撮影＆編集別途用意した、イメージ流背のBGやエフェクト素材などと合わせてコンポジット。処理かけて、SEとBGM入れて完成です。 --------------- つまり、①と④の工程で、思いっきり、アニメーター的技能を使うことで、動きのキモはAIではなく、自分でやるということですね。 ◆メリットとしては - 動きや演技をあるていど自分でコントロールできる - ある程度積み上げながらの作業なので、部分的な修正が可能 - 溶けにくいなど ◆一方デメリットは - 他のAIの手法に比べて、相当時間がかかる - クレジット消費も激しい - 色やキャラが、１カット内で安定しない（髪の毛の本数がかわったりなど、カットまたぐ分にはきにならないものでも、動きの途中で変わっちゃうので、結構目立つ） - 実景の空間でのカメラワークとかが混ざると、多分さらに難易度が上がる - コントロールに結局限界が(まだ)あるなどなど、、、、時間と手間がかかるけど、商業レベルの「品質」まで対応できるわけではない。しかも手描きアニメーターの上手い人なら、下手したら同じくらいの時間でできちゃうかもしれない。。。ゆえに冒頭の結論に至るわけです🤣 -----------------------------------------

メイキング的なやつです。今回は、基本的なアニメーションの作り方である『pose to pose』をAIでやったらどうなるか？という試みでした🥹 結論から先に言うと「まぁまぁ大変だし、AI時代のスピード感にはそぐわないだろうな」です。ある程度、予想もしてましたが🤣 今回は、コンテ、ラフ原を描いて(あるいは3Dで)、絵や動きを「ある程度」コントロールしたい人向けのフローなのかなと思います。そういった方で、AIにまだ馴染みが無い方向けに、今度、もう少し詳細な、記事かnote書こうと思います。 ---------------------------------------------- ※pose to poseというは、動きのキーとなるポーズ、主に動きの変化点などの絵を複数枚、先に用意して、後から、間の絵をうめていってアニメーションにする手法です。キーとなるポーズや絵を、「キーフレーム」とか「原画」。間を埋めていく絵や作業などを「中割り」「動画」と言います。 ---------------------------------------------- 以下は、AI界隈の方向け、メイキングの簡易的な説明です。端的にいうと、先にラフ絵で動きのプランをつくり、その絵を使って、キーフレームの絵を生成して、あとはひたすらスタートエンドで生成。です🥹 --------------- ①コンテ撮をつくるいわゆるアニメの原画よりは枚数少ないですが、ラフな絵で、動きのキーとなる一連の絵を用意して、先に動きの流れをつくります。 --------------- ②キーフレームの作成コンテ絵と、事前につくったキャラ絵をリファレンスにして、NanoBananaPro等で、各キーフレームの絵を生成＆加工します。私の拙いラフ絵なので、結構ガチャりましたが、もう少し丁寧に描いた、アニメーターさんのラフ原とかだと、もう少し絵のコントロールが、できるんじゃないかなと思います。タッチ線を入れたり、変身後の衣装に変えたりなどは、さらに２段階、３段階の生成が必要でした。 --------------- ③中割りの作成キーフレームを順番に並べて、それぞれの間を、スタートエンドで、動画生成します。今回使用したのは、 DomoAI official / Kling AI / Hailuo AI (MiniMax) の３つです。主力はDomoAIで、3秒尺の生成ができるのと、割と単純な中割りになるのが良かったです。逆に単純に割ってほしくない場合(例えば回転していて別のアングルが途中で入るとか)は、KlingやHailuoを使いました。 --------------- ④フレームの選定(コマ抜き) 生成された各動画をつないで、元々つくっていたコンテ撮のタイミングに合わせて、大胆に絵を抜いてきます。極端なものだと、3秒(約72枚)生成して、その間の１枚しか使わない。みたいな感じですｗあとはいわゆるタメツメの調整など --------------- ⑤撮影＆編集別途用意した、イメージ流背のBGやエフェクト素材などと合わせてコンポジット。処理かけて、SEとBGM入れて完成です。 --------------- つまり、①と④の工程で、思いっきり、アニメーター的技能を使うことで、動きのキモはAIではなく、自分でやるということですね。 ◆メリットとしては - 動きや演技をあるていど自分でコントロールできる - ある程度積み上げながらの作業なので、部分的な修正が可能 - 溶けにくいなど ◆一方デメリットは - 他のAIの手法に比べて、相当時間がかかる - クレジット消費も激しい - 色やキャラが、１カット内で安定しない（髪の毛の本数がかわったりなど、カットまたぐ分にはきにならないものでも、動きの途中で変わっちゃうので、結構目立つ） - 実景の空間でのカメラワークとかが混ざると、多分さらに難易度が上がる - コントロールに結局限界が(まだ)あるなどなど、、、、時間と手間がかかるけど、商業レベルの「品質」まで対応できるわけではない。しかも手描きアニメーターの上手い人なら、下手したら同じくらいの時間でできちゃうかもしれない。。。ゆえに冒頭の結論に至るわけです🤣 -----------------------------------------

ててつろう

180,847 次观看 • 6 个月前

Claude Fable 5がWebデザイナーを潰した次世代LPを15分であっさり生成してしまったw 👇 これ外注費20万円くらいの品質を安定して生成可能にするには前提として「AIでLPを作る」だけなら誰でもできる。でも、外注で20万円クラスと言われるような品質を安定して出すには生成後の改善ループが重要。・競合LPをリサーチして構成を比較・ファーストビューを複数パターン生成・CTAの文言をABテスト前提で作成・ユーザー導線を分析して改善・スマホ表示・表示速度・SEOまで最適化・改善内容を次回のLPへ反映このサイクルをClaude Fable 5に回すだけで、 LPは作るたびに進化していく。ただ、AI初心者がこの改善ループをゼロから構築するのは意外と難しい。プロンプトを何度も試行錯誤したりツールを組み合わせたり、安定した品質になるまで時間もコストもかかるだからこそ、最初からSkillsを導入してその仕組みごと使うのが一番早い。僕が実際に使っているLP制作/改善用のSkillsも近日公開予定です。公開したら、誰でも同じワークフローを再現できるようになります。見逃したくない人は、この投稿を今のうちにブックマークしておいてください

Claude Fable 5がWebデザイナーを潰した次世代LPを15分であっさり生成してしまったw 👇 これ外注費20万円くらいの品質を安定して生成可能にするには前提として「AIでLPを作る」だけなら誰でもできる。でも、外注で20万円クラスと言われるような品質を安定して出すには生成後の改善ループが重要。・競合LPをリサーチして構成を比較・ファーストビューを複数パターン生成・CTAの文言をABテスト前提で作成・ユーザー導線を分析して改善・スマホ表示・表示速度・SEOまで最適化・改善内容を次回のLPへ反映このサイクルをClaude Fable 5に回すだけで、 LPは作るたびに進化していく。ただ、AI初心者がこの改善ループをゼロから構築するのは意外と難しい。プロンプトを何度も試行錯誤したりツールを組み合わせたり、安定した品質になるまで時間もコストもかかるだからこそ、最初からSkillsを導入してその仕組みごと使うのが一番早い。僕が実際に使っているLP制作/改善用のSkillsも近日公開予定です。公開したら、誰でも同じワークフローを再現できるようになります。見逃したくない人は、この投稿を今のうちにブックマークしておいてください

ガガロット

62,491 次观看 • 5 天前

369可視の背後に隠されたキー物質を構成する数字と、より微妙なレベルで動く数字があります。 3、6、9は異なるパターンとして繰り返され、現実のより深い層から操作されています。シーケンス1、2、4、8、7、5を見ると、成長し複製するすべてのものを形作る無限ループが見えます。それが自然が作り出す数値構造です。 3、6、9は別のエネルギー面に属しています。だから私たちは魔法の数字について話すのです。なぜなら、それらはより微妙なレベルから秩序を保ち、引き寄せ、調和するからです。画像にはパターンが現れ、数字が111、222、33ろと繰り返されると、数字は減少し、常にろ、6、または9に戻ります。そして、追加、削減、観察を続けることですべてが9に戻ることになりますクロージングインテグレーション全体がそれ自体に含まれているサーキット上で最大の数それは、見えるものと見えないものがどのように絡み合っているかを理解する方法です。詳細については「369」とコメントしてください。これが私の人生です。コミュニティ「Weaving the network」に参加してください。これが私の人生です。

369可視の背後に隠されたキー物質を構成する数字と、より微妙なレベルで動く数字があります。 3、6、9は異なるパターンとして繰り返され、現実のより深い層から操作されています。シーケンス1、2、4、8、7、5を見ると、成長し複製するすべてのものを形作る無限ループが見えます。それが自然が作り出す数値構造です。 3、6、9は別のエネルギー面に属しています。だから私たちは魔法の数字について話すのです。なぜなら、それらはより微妙なレベルから秩序を保ち、引き寄せ、調和するからです。画像にはパターンが現れ、数字が111、222、33ろと繰り返されると、数字は減少し、常にろ、6、または9に戻ります。そして、追加、削減、観察を続けることですべてが9に戻ることになりますクロージングインテグレーション全体がそれ自体に含まれているサーキット上で最大の数それは、見えるものと見えないものがどのように絡み合っているかを理解する方法です。詳細については「369」とコメントしてください。これが私の人生です。コミュニティ「Weaving the network」に参加してください。これが私の人生です。

😺かずみん😺

20,482 次观看 • 1 个月前