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Jev × GPT-6 Astraで、起動ワードなしに会話の文脈を読み取り、必要なときだけ応答するAIアシスタントのデモを作ってもらいました シナリオの作成から動作確認まで、AIにおまかせしてます 音声にはVOICEVOXを使用 ・そらみ:春歌ナナ ・AI:Voidoll

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RIMA|De:AI 世界のAI情報を最速でvor 1 Monat

VOICEVOXのVoidollでAIアシスタントの声を再現する発想が秀逸。特に会話の文脈を読んで自然に介入する仕組み、実際に触ってみるともっと違和感なく使えそう

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KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳 〈動画訳〉 皆さん、こんにちは 分かりやすい説明で、混乱する点も全くありません メッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できます そうです、これは長年そうでした ずっとそうでした だからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのです そうです メッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのです メッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのです もしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれません ポータルを作っているのかもしれません レプリケーターを作っているのかもしれません レプリケーターは、メッドベッドと同じ技術です あるいは、反重力装置を作っているのかもしれません メッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われます なぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからです しかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなります いいですか?洗濯機を例に考えてみましょう 洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができます これで芝刈り機になります 同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのです それが今度は芝刈り機も動かしているのです メッドベッドだけは、最小振動周波数を持っています しかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなります つまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです 難しいことではありません ロケット科学のような難解な話でもありません 混乱するようなことでもありません あらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです 重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです 例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます 実際に彼らは既にそうしています 秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか? 指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか? そうでしょう? メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありです いいですか?混乱するようなことでもありません 複雑なことでもありません 偽情報でもありません 何も変わっていません ただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけです すべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれません でも、そうではありません パズルのピースが増え、情報が増えただけです 進化するとはそういうことです 私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました 何も変わっていません ただ、より多くの情報を提供しているだけです 今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありません あなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

KAORI🍉

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✨AI音声で一貫した声を作り会話させるチャレンジ 前に音声を使ってLLMの文章を読ませることには成功していたけど、今回はオリジナルの声を作成してみました。 やったこと: ①まずQwen3-TTSで声を1個作る ②その声で171個量産(台詞バリエーション) ③Style-Bert-VITS2で学習 → 50分でカスタム音声モデル完成 ④UIに接続 → リアルタイムで喋る やばい!自分で作った声だと楽しい😊 苦労したところ: ・最初はブラウザ内TTS(Chatterbox)を試した → 1文30秒&英語のみでまだ難しいしそもそもこの用途が厳しいかも💦 ・SBV2に切り替えたら環境構築に手間取ったけどうまくいった ・ただライセンスは要注意。やる場合は先にライセンス確認を。用途によっては制限があるものもある📝 まだまだ色々あるけど、今後のことを考えるとNVIDIAからも良い音声AIが出てるし、対応できるようにしておきたい。 今回は前回と同じくモデルはGPT-OSS 20Bだけど、Ollamaから読んでるので早い。 WebGPUでこれぐらい出たら嬉しいけどなー🥰 とはいえローカルでここまでできるようになったのは嬉しい。データは一切外に出ないしね。 声の元はAI生成だから、「存在しない人の声」をAIが学習して、AIキャラが喋る。 #AI #TTS

LUTA@AI

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GPT-6 Astraで、Codex内に自分専用の「動画制作スタジオ」を作りました! これまで、モデルごとのプロンプトの書き方や、脚本・絵コンテ・動画生成など、制作工程ごとにたくさんのスキルを作ってきました。 ✅ただ増えてくると「今これを使いたい」「前に作ったあのスキル、何だっけ?」と、自分でも把握しきれなくなる。 そこで、蓄積したスキルや制作ノウハウを、画面で見ながら選んで使える形にしました。 ・過去に作った短尺動画や、Xで見つけた作例・プロンプトを一覧化 ・アクション/アニメ/MV/モーショングラフィックなど、カテゴリー別に整理 ・「前に作ったこれ、いいな」を動画で確認し、そのままアレンジの出発点に ・モデルごとに整理したプロンプトや制作ルールを、Codexが参照 ・絵コンテから作るか、Reference to Videoで作るかなど、制作ルートも選べる ・長尺制作では、今どの工程で何を作っているのか、進み具合も画面で確認できる 裏側にあるのは、これまで自分で積み上げてきたスキル。 それを「思い出して呼び出す」だけじゃなく、作例や制作画面から使えるようにした感じです。 需要ありそうならzipで渡そうかな。とはいえ2〜3分くらいで作れるはず。

おのふみ| 3D×動画生成×個人開発

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ローカルMiniMax H3で、声つきの約7秒動画をリアルタイムに連続生成してみました。RTX 5090+DGX Spark互換機3台を使いました。 動画の完成間隔は平均約6.9秒。RTX 5090が動画を生成している間に事前・事後の処理をDGX Sparkが行い、途切れずに再生します。 RTX 5090単体でやったときは15秒単位でしたが、7秒単位になったことで、返事・話題・動作・衣装を次々に切り替えられるようになりました。解像度も320×576から384×704(画素数約1.5倍)に上げられたので画像の崩れが減り、体験がかなり良くなりました。 PDMD 2step LoRAは音声に問題があるため、先にIrodoriで音声を作り、H3の音声VAEで「音声latent」に変換して生成時のガイドとして渡し、口の動きを合わせています。最終的な音は、Irodoriの音声をそのまま動画に重ねています。 動画生成モデルなので、従来のVTuberのように衣装ごとにモデルを作り込まなくていいのは楽ですが、何が起きるかわからない怖さもあります。 なお、コメントに7秒で返せるわけではありません。1つの返事を作る処理には約14.4秒、今回のデモでは再生待ちを含めて約16秒かかります。応答の待ち時間はまだ課題です。 ※コメントと返答文は事前に用意したデモです。実際にAITuberをやるならもう一つモデルを動かすPCが必要になりそうです。冒頭2本の挨拶は事前生成、ドット絵化は後処理です。

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本当にAIだけで3Dゲームは作れるのか? いまAIを使って、故郷の五島列島を舞台にしたスローライフゲーム「島ぐらし」を開発しています。 学生時代からゲームを作りたかったけど、何度も挫折してきた僕が、今はAIを使ってかなり本格的な3Dゲームを作れるようになりました。 実際に作ってみてわかったことをまとめます。 ① 最初に完成イメージを作るのがめちゃくちゃ大事 - 最初はAIに指示して、いきなり3Dを作っていたけど、なかなか思ったものにならなかった -そこでGPT Imageで島全体や建物、道路などの見本画像を100枚ほど作成 -その画像をAIに渡して、Blenderで3Dモデルを作ってもらう -「この見た目になるまで調整して」と指示すると、かなり精度が上がった ② 3Dモデルはひとつのツールで全部作ろうとしない -GPT Image:完成イメージ、デザインの見本 -Blender+AI:建物や小物などの3D制作 -Tripo:複雑な形を画像から3D化 -Mixamo:キャラクターの基本アニメーション -Godot:ゲーム本体の実装 例えば灯台は、GPT Imageで見本を作って、Tripoで3D化して、Blenderで調整してゲームに入れています。 ③ AIは作れるけど、最初から完成品は出てこない -3Dの形がよくても、ゲームに入れると違和感がある -キャラクターの動きも、そのままだと不自然なことが多い -見本の動画とAIが作った動きを比較して、何度も修正する -僕は基本的に出来上がった画像や動画を見て、修正指示を出す これを何度も繰り返しています。地道だけど、ちゃんとよくなっていくのが面白い。 ④ AIで何でも作れるからこそ、作りすぎてしまう これは意外な落とし穴でした。 -物を自由に持つ、投げる、好きな場所に置く -穴を掘って水を入れる -家を細かく自由に建築する 思いついたことをどんどん実装していたら、操作が複雑になって、動作も重くなってしまいました。 現実では簡単なことでも、ゲームのコントローラーで操作できるようにするのは難しい。 結局、かなりの機能を削りました。 ⑤ AIには専用の作業環境を与えると便利 -Mac miniをゲーム開発専用にして、Godot、Blender、Claudeなどを動かす -Claudeに監督役を任せ、作業を別スレッドに分担 寝ている間も、確認なしで進めていい作業は任せる -ChatGPTのdotsにはクラウドPCで3D素材を作ってもらう -外出先からスマホで指示を出すこともある AIが自分のパソコンを操作していると、その間自分が使いにくくなります。 作業環境を分けると、自分の仕事をしながら、別のPCやクラウド上でAIに作業してもらえるのがいい。 ⑥ AIに任せても、費用と時間はそれなりにかかる 現在、ClaudeとChatGPTはそれぞれ月200ドルのプランを契約しています。 それでも、ゲーム開発をずっと続けていると利用量はかなり多く、制限を気にしながら使っています。 作業をAIに任せられるようになったけど、何度も修正するので時間もかかります。 ⑦ 一番難しいのは、どこで完成にするか AIで作れることが増えたので、次から次にアイデアが出てきます。 あれもできそう、これも入れたい。でも、それを全部やっていたら、いつまでも完成しない。 今は何を作るか以上に、何を作らないかを考えることが増えました。 結論、AIだけでもかなり本格的な3Dゲームは作れます。 ただ、AIに丸投げして一発で完成するわけではなく、作りたいものを考えて、見本を用意して、出来上がったものを確認して直していく。その繰り返しです。 僕自身、ゲーム制作には何度も挫折してきました。 それが今、子どもの頃に遊んだ島の風景をゲームの中に再現して、軽トラで走ったり、自販機でジュースを買ったり、空き缶を積んで石を投げたり。 そんなゲームを作れているのが、めちゃくちゃ楽しいです。 記事では実際のゲーム画面や制作過程、失敗した例なども画像付きで詳しく紹介しています。 これからAIでゲームを作ってみたい人の参考になれば嬉しいです。

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