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Blender × Astra 3Dキャラ制作パイプライン、本格構築へ。これまでの検証で、AIに任せられるところと、素材を用意した方がよいところが見えてきました。まず作るのは、表情や動きまで設定したチビキャラの「素体」。この素体を基準に、髪・衣装・装飾をTripoで生成。Astraが調整し、オリジナルキャラへ仕上げる流れを検証します。目指すのは、Blender未経験者でも、自分のAstraと相談しながら3Dキャラを完成させられるパイプライン。権利面も整理した配布用素体を新たに準備していきます。

baku ｜AI×3Dキャラ制作

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Nano(ナノ)

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(※ChatGPT + 動画生成AI + 画像生成AI + AE) 【ご報告】勇気を出して、憧れのとある制作チームに志願してみたところ、なんと快く受け入れてもらえました。今までマネタイズもせず、ただただAI動画の認知度を上げるためだけに投稿してきましたが、ようやく自分の活動ができそうです。オンラインで面談をして頂き、まずはお試しで仕事をさせてもらう形になれたと思うので結果を出して正式に採用されたら報告ができるかもです。一部の人は目にすることになるかもしれない期待のプロジェクトにさっそく参加させてもらえるようです。練習を兼ねたいので、Xでの制作内容や投稿内容が少し変わるかもしれませんが、引き続きツール紹介などはかかさず投稿するつもりです。フルコミットしだしたらXの投稿が遅れることもあるかもしれないですが、既に多くの方が同じようにツール紹介をしてくれているので引用やリポストも多様します。これからも別の角度からAI動画を盛り上げる役割を果たすつもりですので、引き続き宜しくお願いします。 ※ ちなみにこの動画は、ChatGPT 4oでタイトルを作って、Runway Gen3で動かして、Midjourney V7で作ったイラスト合成して、AfterEffectsで編集した動画です。こういう動画を含め、ソシャゲ系とかキャラ動作、フラットアニメ風とかも増えると思います。今までは仕事が別だったのでＳＮＳは５０％くらいでしかやってませんでしたが、仕事の練習になるなら全力でできる機会も増えるので、おそらく投稿作品のクオリティーはあがります。 AI動画界隈の人達みんなの活動がいずれ、クリエイターとして仕事になるようにサポートできればいいなと思っていますので、これからは指標になれるような存在を目指します！応援してくれた方々に良い報告ができるよう頑張るぞ！いつも見てくれてありがとう！！！🙏🙏🙏

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NOBUさんのGemini Omniを使った手法が気になって仕方なかったので、ギター演奏でどのくらいの精度が出せるか試してみました🎸 これはいい、失敗をかなり減らせると思います！手順は引用元とほぼ同じです 1.演奏シーン撮影 2.Gemini Omniで運指とストロークをマネキン化 3.その動画と一緒に他素材をリファレンスさせてSeedance2.0で生成再現度がかなり高いんじゃないでしょうか✨ ここで、実写なのにわざわざマネキン化を挟む必要があるのかという疑問があると思います。私も疑問です😅 リプ欄に今度のフェス用に、撮影素材をリファレンスさせて、直Kling3.0 Omni生成、直Seedance2.0生成した動画も載せていますが、プロンプトを改良しながらまぁまぁガチャして作りました。一方で、マネキン化を挟んだものは一発でできました🙌まだこのケースしか試していないので、他の素材でも可能か、どのくらいカメラワークや画角変更が可能かなど、検証したい部分はたくさんありますが、かなり期待できる気がします。3D素体みたいな視認しやすいものを挟むことで、リファレンスする際にAIが動きだけに集中できるのかもしれません。ちなみにGemini Omniで、撮影素材と他画像を参照させて直でできないか生成したものもリプ欄に載せておきます。Geminiは契約していなくて、マネキン化とこの実験で尽きてしまったので、他に試せていないですが、これは失敗しました。また実験したいと思います！

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はさまるスタジオ (Hasamaru Studio)

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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。

💡 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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