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Ana Sayfaya Dön

MiniMax H3：X2 VAEで544x960から1088x1920へ拡大するワークフローにしたら、5秒124fが・生成時間：1分23秒に一気に短縮！（RTX4070）・画質も悪くない 2倍限定のVAEらしいけど、TaoMateより最終的な解像度は大きいのに生成時間は速い。

Kamimoto(かみもと)

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15,119 görüntüleme • 1 ay önce •via X (Twitter)

Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Benzer Videolar

MiniMax H3 Max! 15秒動画生成実測してみました生成そのものとそれ以外の時間があるので期待値これくらいで見るのがよいかと実際は動画生成のところもうちょっと短いほうが多い。アップロードに結構時間かかる。これはすでにあるやつなら省略される。あとはキュー次第かな。各プラットフォームすぐ実装されると思うけどキューが長くて遅いとかのほうがある気がする処理実測時間 CDNアップロード 11.673秒リクエスト送信 0.711秒キュー待ち 0.189秒 fal内部処理 19.968秒 └ 純粋な動画生成 15.973秒結果取得 0.303秒 MiniMax H3 Maxの次はMiniMax H3 Miniかな？🤣

MiniMax H3 Max! 15秒動画生成実測してみました生成そのものとそれ以外の時間があるので期待値これくらいで見るのがよいかと実際は動画生成のところもうちょっと短いほうが多い。アップロードに結構時間かかる。これはすでにあるやつなら省略される。あとはキュー次第かな。各プラットフォームすぐ実装されると思うけどキューが長くて遅いとかのほうがある気がする処理実測時間 CDNアップロード 11.673秒リクエスト送信 0.711秒キュー待ち 0.189秒 fal内部処理 19.968秒 └ 純粋な動画生成 15.973秒結果取得 0.303秒 MiniMax H3 Maxの次はMiniMax H3 Miniかな？🤣

yachimat - AI Short Anime

45,590 görüntüleme • 2 ay önce

Seedance2.5無制限生成を探す旅… Artlistはコスパ良さげ？月に6,500円ぐらい年間78,900円でSeedance2.5が１年間？無制限生成できる。（年間プラン必須）月に900回までは720p30秒を高速生成が可能ってことで試してみたけど確かに早い。ストレスフリー🙌 GPT Image2やNanobanana、Seedream5などの画像生成も無制限生成が可能だけど900回に含まれるので勿体無いかも。なお、画像などのリファレンスは可能なんだけど動画を参照させる場合は無制限は不可能。 Runwayの時に無制限きて嬉しかったけど遅くなったからね、比較的Artlistは利用者がまだ少ないのか高速生成が本当に高速すぎる。アップしてる720p15秒の画像２枚から無制限モードの動画生成で８分ぐらい。あと地味に嬉しいのはプロンプトバーの大きさを自由に変更できるので編集や長文も扱いやすい。

Seedance2.5無制限生成を探す旅… Artlistはコスパ良さげ？月に6,500円ぐらい年間78,900円でSeedance2.5が１年間？無制限生成できる。（年間プラン必須）月に900回までは720p30秒を高速生成が可能ってことで試してみたけど確かに早い。ストレスフリー🙌 GPT Image2やNanobanana、Seedream5などの画像生成も無制限生成が可能だけど900回に含まれるので勿体無いかも。なお、画像などのリファレンスは可能なんだけど動画を参照させる場合は無制限は不可能。 Runwayの時に無制限きて嬉しかったけど遅くなったからね、比較的Artlistは利用者がまだ少ないのか高速生成が本当に高速すぎる。アップしてる720p15秒の画像２枚から無制限モードの動画生成で８分ぐらい。あと地味に嬉しいのはプロンプトバーの大きさを自由に変更できるので編集や長文も扱いやすい。

AI様の下僕

47,467 görüntüleme • 2 ay önce

15秒の動画が、生成も15秒だった。 falに来たMiniMax H3 Max(t2v)を検証。話題のモーショングラフィックスを3本作った実測です。・生成時間: 15秒動画が実測15秒・料金: 1本約90円($0.04/秒。9/1に半額終了) ・音声つき、プロンプトは7000字まで入る待ち時間がほぼゼロなので、「プロンプト直して再生成」が無限に回せる。正直、品質より先にこの回転速度が本命な気がします。ただ、解像度は768pまで(2K/4Kは通常版H3のみ)。アップスケール前提の運用かな。生成はclaude codeからAPIに投げれば量産できます。というわけでまた検証したらポストしますー

15秒の動画が、生成も15秒だった。 falに来たMiniMax H3 Max(t2v)を検証。話題のモーショングラフィックスを3本作った実測です。・生成時間: 15秒動画が実測15秒・料金: 1本約90円($0.04/秒。9/1に半額終了) ・音声つき、プロンプトは7000字まで入る待ち時間がほぼゼロなので、「プロンプト直して再生成」が無限に回せる。正直、品質より先にこの回転速度が本命な気がします。ただ、解像度は768pまで(2K/4Kは通常版H3のみ)。アップスケール前提の運用かな。生成はclaude codeからAPIに投げれば量産できます。というわけでまた検証したらポストしますー

おのふみ| AIクリエーター×個人開発

36,654 görüntüleme • 2 ay önce

初心者が楽しむ動画生成画像を取り込んで動かしてみる Pollo AI 日本公式様のMiniMax H3で今回は画像から動画に生成スピードがとにかく早いですね今回は同じ画像から 1本目がMiniMax H3(2K) 2本目がMiniMax H3 Max(780) やっぱり2Kは綺麗ですが一定のクオリティを担保しながらの Maxの生成速度はやばいです！

初心者が楽しむ動画生成画像を取り込んで動かしてみる Pollo AI 日本公式様のMiniMax H3で今回は画像から動画に生成スピードがとにかく早いですね今回は同じ画像から 1本目がMiniMax H3(2K) 2本目がMiniMax H3 Max(780) やっぱり2Kは綺麗ですが一定のクオリティを担保しながらの Maxの生成速度はやばいです！

『Hiii』 @artbird

40,327 görüntüleme • 1 ay önce

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。

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。

鈴木憂一 | Highdrama

12,169 görüntüleme • 2 ay önce

#MiniMaxH3 ローカル4090 864x480の15秒。生成にかかったのは8分19秒。日本に対しての理解度の深さに驚く。これは他のものでは難しかった。何気ないシーンのよく雰囲気出ている。小さく出して、あとから時間のかかる2k化とかできるかな？

#MiniMaxH3 ローカル4090 864x480の15秒。生成にかかったのは8分19秒。日本に対しての理解度の深さに驚く。これは他のものでは難しかった。何気ないシーンのよく雰囲気出ている。小さく出して、あとから時間のかかる2k化とかできるかな？

新清士@AIコンテンツ開発者

985,881 görüntüleme • 3 ay önce

MiniMax H3 Max とかいう Fal が改造して生成速度激早になったバージョンほんとに早くてカス動画の生成に非常に向いています自称15秒動画が10秒で生成できるって言ってたのは盛りすぎでもなかったでもなんで Magnific 独占なんやろね？

MiniMax H3 Max とかいう Fal が改造して生成速度激早になったバージョンほんとに早くてカス動画の生成に非常に向いています自称15秒動画が10秒で生成できるって言ってたのは盛りすぎでもなかったでもなんで Magnific 独占なんやろね？

ぶるぺん/blue.pen5805

27,406 görüntüleme • 2 ay önce

前回の対魔忍ユキカゼの秋山凛子 in 揺れる電車は後姿でしたが今回は正面からのアングルです。Minimax H3のMemory Optimizationのおかげで15秒0.8Mpxで生成できるようになりました！RTX VSR PRO(×2)も嚙ませているので1.6Mpxで生成時間12分くらいでした。 SFW #RinkoAkiyama #TaimaninYukikaze

前回の対魔忍ユキカゼの秋山凛子 in 揺れる電車は後姿でしたが今回は正面からのアングルです。Minimax H3のMemory Optimizationのおかげで15秒0.8Mpxで生成できるようになりました！RTX VSR PRO(×2)も嚙ませているので1.6Mpxで生成時間12分くらいでした。 SFW #RinkoAkiyama #TaimaninYukikaze

不満福

23,616 görüntüleme • 2 ay önce

Niji V7で画像生成 → Hailuo AI（MiniMax Design (H3)）で動画化。画像に描かれていない部分まで、世界観を崩さず自然に拡張できる。画像から作ることで細部まで設計できるし、今の動画生成AIはプロンプト次第で元画像にない要素も自在に補完できる。このワークフローは、しばらく変わらないと思う。

Niji V7で画像生成 → Hailuo AI（MiniMax Design (H3)）で動画化。画像に描かれていない部分まで、世界観を崩さず自然に拡張できる。画像から作ることで細部まで設計できるし、今の動画生成AIはプロンプト次第で元画像にない要素も自在に補完できる。このワークフローは、しばらく変わらないと思う。

HAL2400 | AI Visual Creator

25,767 görüntüleme • 8 ay önce

あとは無理やり再ライティングするのも粗が気になりにくいかもね。どちらも生成画像があれば元々3Dモデルはあるから一瞬で出来る。品質と整合性的にアニメには使えないけどエフェクトもりもり映像に使うならいけるかも

あとは無理やり再ライティングするのも粗が気になりにくいかもね。どちらも生成画像があれば元々3Dモデルはあるから一瞬で出来る。品質と整合性的にアニメには使えないけどエフェクトもりもり映像に使うならいけるかも

Hirokazu Yokohara

200,672 görüntüleme • 3 yıl önce

5時間くらい寝て起きたらトラブル発生テレビモニターが反応しない充電もできなくなってる CAさん達が何度もリセットかけて復旧作業してるけど笑あと羽田まで6時間くらいあるんですけどファーストクラス満席なので移動もできないしせっかくいい気分だったのに最悪だー

5時間くらい寝て起きたらトラブル発生テレビモニターが反応しない充電もできなくなってる CAさん達が何度もリセットかけて復旧作業してるけど笑あと羽田まで6時間くらいあるんですけどファーストクラス満席なので移動もできないしせっかくいい気分だったのに最悪だー

タクオ

6,013,432 görüntüleme • 2 ay önce

Seedance 2.5 で生成した「480p」の低解像度動画を、Codex に開発させたアップスケーラーで「4K」化したもの（Grok だけ使ってるわけじゃないのよ...） 100%ローカル処理なので、時間はかかるけど電気代以外は完全無料☺️ アップスケーラーを開発するためのプロンプトは⬇️スレッドに書いておきます高解像度化に時間かかってもいいなら Seedance 2.5 をコスパよく使えます👍

Seedance 2.5 で生成した「480p」の低解像度動画を、Codex に開発させたアップスケーラーで「4K」化したもの（Grok だけ使ってるわけじゃないのよ...） 100%ローカル処理なので、時間はかかるけど電気代以外は完全無料☺️ アップスケーラーを開発するためのプロンプトは⬇️スレッドに書いておきます高解像度化に時間かかってもいいなら Seedance 2.5 をコスパよく使えます👍

いにしえ@高信頼AIニュース"NeuralWire.org"運営｜Will Oldgram

20,517 görüntüleme • 2 ay önce

踊りは、1枚画像→AstraがBlenderでパーツ分けベクタードロー→bpm142で左右に揺らしたもの。「パーツ分けして画像生成できないなら、パーツごとにベクタードローすればいいじゃない」というパワーアントワネットなチカラ技。パーツ配置が強引すぎるが、最終的にちゃんと描画できてるのすごい。

踊りは、1枚画像→AstraがBlenderでパーツ分けベクタードロー→bpm142で左右に揺らしたもの。「パーツ分けして画像生成できないなら、パーツごとにベクタードローすればいいじゃない」というパワーアントワネットなチカラ技。パーツ配置が強引すぎるが、最終的にちゃんと描画できてるのすごい。

⚙gear machine@AI

15,510 görüntüleme • 1 ay önce

スキャルピングでも、毎秒チャンスがあるわけではない。むしろ今回伝えたいのは、「短期で優位性が生まれるのはどんな瞬間か」という話。 5分で次が来る時もあれば、30分、3時間待つこともある。知っての通り、値動きがあることと、期待値のある値動きがあることは別だから。特に優位性が生まれるタイミングは、買いと売りの均衡が一気に崩れる瞬間。例えば、水平線を急激に抜けたのにすぐ戻る、強い売りを受けても下がらない、損切りを巻き込んだ直後に逆方向へ戻る。こういう場所では、ただ価格が動いているだけではなく、片方の参加者の前提が崩れ、損切り・買い戻し・新規注文が同じ方向に重なりやすくなる。だから短時間でも値幅が出やすい。スキャルピングは「短い時間で何度も入る手法」ではない。長く待って、需給の均衡が崩れた数十秒〜数分だけを取る。保有時間、利幅が短くたって、その瞬間が来るまでの待ち時間は長くていい。

スキャルピングでも、毎秒チャンスがあるわけではない。むしろ今回伝えたいのは、「短期で優位性が生まれるのはどんな瞬間か」という話。 5分で次が来る時もあれば、30分、3時間待つこともある。知っての通り、値動きがあることと、期待値のある値動きがあることは別だから。特に優位性が生まれるタイミングは、買いと売りの均衡が一気に崩れる瞬間。例えば、水平線を急激に抜けたのにすぐ戻る、強い売りを受けても下がらない、損切りを巻き込んだ直後に逆方向へ戻る。こういう場所では、ただ価格が動いているだけではなく、片方の参加者の前提が崩れ、損切り・買い戻し・新規注文が同じ方向に重なりやすくなる。だから短時間でも値幅が出やすい。スキャルピングは「短い時間で何度も入る手法」ではない。長く待って、需給の均衡が崩れた数十秒〜数分だけを取る。保有時間、利幅が短くたって、その瞬間が来るまでの待ち時間は長くていい。

Scal_Lab

40,193 görüntüleme • 2 ay önce

AI専用2Dリギングソフト StandRig を使ったパーツ分けしていない一枚の立ち絵からのAIによる全自動2Dリギングのテスト🫶 このリギング自体は2時間くらいだけどパーツ分け、素材作成のほうが時間かかる😭 将来的にはLive2Dへのリグデータ読込もできるように作成してます

AI専用2Dリギングソフト StandRig を使ったパーツ分けしていない一枚の立ち絵からのAIによる全自動2Dリギングのテスト🫶 このリギング自体は2時間くらいだけどパーツ分け、素材作成のほうが時間かかる😭 将来的にはLive2Dへのリグデータ読込もできるように作成してます

絵愛さやか🐸AIArtist

25,482 görüntüleme • 4 gün önce

最近話題のMiniMax H3を自分の非力なローカルPC(GTX4060 8GB)に導入してみたら普通に動いたので動作生成してみましたw とりあえず某大手サイトとの比較です。プロンプトは同じ(一方は翻訳した英語経由)。生成時間の差は大きいですがローカルでも作れることに感動ですw

最近話題のMiniMax H3を自分の非力なローカルPC(GTX4060 8GB)に導入してみたら普通に動いたので動作生成してみましたw とりあえず某大手サイトとの比較です。プロンプトは同じ(一方は翻訳した英語経由)。生成時間の差は大きいですがローカルでも作れることに感動ですw

KEITEL

18,597 görüntüleme • 2 ay önce

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 / MiniMax Design (H3) 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 / MiniMax Design (H3) 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

182,204 görüntüleme • 9 ay önce