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Magnific aiのRelight機能が使えるようになってたから試した。ライティング変更したい画像とリライト用の参照画像読み込んでライティングに合わせてくれる機能。ローカルとかで難しいことなしでアプリで誰でもリライトができるのは良いかも

Hirokazu Yokohara

123,012 subscribers

59,456 просмотров • 2 лет назад •via X (Twitter)

Наука и технологии

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 4

Фото профиля Eman vallejos

Eman vallejos2 лет назад

🤔 Interesting

Фото профиля Classy Dog

Classy Dog2 лет назад

That's incredible! I don't understand how it can achieve such a believable result from a single image. It doesn't require a normal map or anything extra?

Фото профиля Hirokazu Yokohara

Hirokazu Yokohara2 лет назад

No need for normal maps, etc. Images only. I feel this technology is used as a base.

Фото профиля Alex

Alex2 лет назад

Esse é um uso bem legal com a A.I! Me pergunto como posso tornar meis projetos mais memoráveis, como esse vídeo!

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SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

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【Kling O1】たぶんこれがメイン📢 この機能はViduを使っていた方にはお馴染みかもしれませんが、キャラクターや場所や道具やエフェクトなど、それぞれ最大４枚の画像をひとつにまとめてタグでプロンプトから参照できる機能です。キャラクターであれば、クローズアップと三面図をそれぞれ登録すれば、写っていなかった箇所が変わってしまうことを防げるので、一貫性を保ちやすくなりました。画像１枚のみで参照するよりも、忠実に再現できます。タグでキャラクターや場所などを参照して、プロンプトでカメラワークを入力すると使いやすいです。 Kling AI #klingO1 #klingai

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KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

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かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

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