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MiniMax H3のアリババLoRA（alibaba-paiのPDD 8-Step）をRTX 5090のComfyUIで試してみました。これはすごいかも。動画時間8秒,768p,i2vで同一シード・同一プロンプトの比較で標準25step：398.7秒アリババLoRA：145.8秒（63%減）もう少し試行したいとは思いますが、いまのところ自分の目では品質の差がわからなかったのでこちらに乗り換えを検討しています。アリババLoRAで作った768pのlatentを2Kへアップスケールしても合計391.3秒で、標準25stepで768p1本作る時間で2K完成品が出る計算でした。後半のモーショングラフィックスは480pで105.1秒→45.1秒（57%減）です。

鈴木憂一 | Highdrama

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6 Kommentare

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鈴木憂一 | Highdramavor 1 Monat

使ったのはこちらです。 LoRA本体（Apache-2.0）: ComfyUI用の専用ローダー（通常のLoRAローダーでは読めません）:

Profilbild von Nezko2026🍊

Nezko2026🍊vor 1 Monat

No way!! Is this a video made by running MiniMax H3 locally?? I'm not really sure ^^

Profilbild von あら

あらvor 1 Monat

もしよろしければ何のアップスケーラーを使ってるか教えていただけますか？

Profilbild von 鈴木憂一 | Highdrama

鈴木憂一 | Highdramavor 1 Monat

H3専用のlatent Upscalerを使っています。以前まとめたこちらの方法です。

Profilbild von あら

あらvor 1 Monat

ありがとうございます！

Profilbild von STORK｜AIでFIRE目指す

STORK｜AIでFIRE目指すvor 1 Monat

MiniMax H3のPDD 8-Stepを、同一シード・同一プロンプトの8秒・768p・i2vで比較し、398.7秒から145.8秒まで示しているので、63%減の根拠が追いやすいですね。

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ローカルのMiniMax H3で、約9分で15秒の2K超え動画を生成する話(RTX 5090)。 Alibabaの蒸留LoRAで480pの当たりを引いて、同じlatentを1344×768に拡大して4ステップのrefine、最後にRTX Video Super Resolutionで2倍の2688×1536にアップスケール、という分担です。 RTX VSRは、拡散モデルのように描き直すのではなくフレームを1回通すだけなので、2688×1536へのアップスケールでも1フレーム0.1〜0.2秒くらいで済みます。ただし、再生成ではないので元の絵がダメならダメなまま大きくなります。今回もrefineで絵を綺麗にしてから解像度を上げていますが、やはり2Kといっても寝ぼけた感じにはなってしまっています。数値は今日の実測(362フレームで約85秒、モデル読み込み含む)を丸めたものです。 480p生成が約2分55秒、refineが約4分40秒、VSRが約1分25秒。画質だけなら非蒸留の25ステップや、Alibabaの蒸留LoRAで最初から768pで回したほうがいいのかもしれないです。ただ、480pなら1本3分弱で回して、当たりだけ、保存しておいたlatentでアップスケールすればいいので、こちらのほうが気楽に生成できます。

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鈴木憂一 | Highdrama

27,836 Aufrufe • vor 1 Monat

万博跡地計画を CapcutでSee dance2.5が使える様になったので 30秒生成で試してみましたこれを一回でできるのは中々に凄い! けど、指定してはいるもものこみゃくの目が2個になったりするのでプロンプト作りをもっと細かくやらないとですね capcutseedance25 capcutcpp CapCut.Japan CapCut

万博跡地計画を CapcutでSee dance2.5が使える様になったので 30秒生成で試してみましたこれを一回でできるのは中々に凄い! けど、指定してはいるもものこみゃくの目が2個になったりするのでプロンプト作りをもっと細かくやらないとですね capcutseedance25 capcutcpp CapCut.Japan CapCut

万博楽しむ人

21,953 Aufrufe • vor 2 Monaten

ローカルMiniMax H3、RTX 5090単体でリアルタイム生成してみました。実用性は皆無です。 PDMDの2step LoRAが出たので、ちょっと試しにやってみました。 15.55秒の動画を14秒台で作れるので、再生が終わる前に次の動画ができあがります。ただ、そのためにかなり無理をしています。出力サイズを320×576まで落としましたが、どうしても生成時間が間に合わないので20fpsにしています。画質は厳しいし、変な物体が出てくることも多く、日本語ではなくなることも多々あります。崩れるのがわかりやすいキャラ動画には向いていないので、水槽を定点観測しているような設定の動画とかのほうがいいと思います。結局、QwenとH3のモデル切替などが残るのでキツいです。今回は「やってみただけ」という感じです。詳しいやり方はリプに書きました。解説動画の画面デザインは実測ログから後で作ったものです。初回待ちだけ3倍速にしています。キャラの動画自体は連続してリアルタイムに生成したものです。ドット絵っぽくしているのは画質の厳しさを誤魔化すための後処理です。

ローカルMiniMax H3、RTX 5090単体でリアルタイム生成してみました。実用性は皆無です。 PDMDの2step LoRAが出たので、ちょっと試しにやってみました。 15.55秒の動画を14秒台で作れるので、再生が終わる前に次の動画ができあがります。ただ、そのためにかなり無理をしています。出力サイズを320×576まで落としましたが、どうしても生成時間が間に合わないので20fpsにしています。画質は厳しいし、変な物体が出てくることも多く、日本語ではなくなることも多々あります。崩れるのがわかりやすいキャラ動画には向いていないので、水槽を定点観測しているような設定の動画とかのほうがいいと思います。結局、QwenとH3のモデル切替などが残るのでキツいです。今回は「やってみただけ」という感じです。詳しいやり方はリプに書きました。解説動画の画面デザインは実測ログから後で作ったものです。初回待ちだけ3倍速にしています。キャラの動画自体は連続してリアルタイムに生成したものです。ドット絵っぽくしているのは画質の厳しさを誤魔化すための後処理です。

鈴木憂一 | Highdrama

21,260 Aufrufe • vor 12 Tagen

✨MiniMax H3の4ステップLoRA、Xで見かけたので試してみました！ 1280x736・14秒が 15分57秒 → 4分3秒になりました（3.9倍）同じシード・同じ参照画像・同じプロンプトでの比較です。使ったのはlightx2vの蒸留LoRAを、KijaiさんがComfyUI用に変換してくれているもので、少し深めに調査してみました😊 ファイル名がFL2V用になってたけど、Ref2VA（参照から動画）に挿してみたら普通に動きました🤔 絵は20ステップ版と並べてみて、明らかに落ちる感じはしなかったです。細部もそんなに変わらない。ただ4ステップの方が動きが小さめでした🤔 3本回しても同じだったので、シードではなくステップ数の影響だと思います。少ないステップで決めきる必要があるぶん、無難な方に寄るんじゃないかなととはいえ20ステップの方は動きが激しいぶんキャラが反転したりしていたので、どっちが良いとも言い切れないですあと生成速度は5倍にはなりませんでした💦 ステップは20→4で1/5になるんですが、VAEデコードとmp4書き出しの時間は変わらないので、そこが全体の4分の1くらいを占めます。どれだけステップを減らしてもこの1分弱は残るので、頭打ちがあるぽいですそして前にSageとEasyCacheは同時に使えて速さも重なると書きましたが、EasyCacheとこのLoRAは重なりませんでした🤔 ログを見ると1ステップも飛ばしてなくて、監視の分だけ5〜6%遅くなるだけでした。同じシードで比べたら絵も音も完全に同じです理由は「何を削っているか」が同じだからだと思います。EasyCacheは前のステップと似ていたら計算を省く仕組みなんですが、4ステップだと1歩の変化が大きすぎて似ていない。ステップ間の余りをLoRAが先に全部使ってしまった感じです Sageは計算のやり方を変える手法なのでステップ数と関係なく、こちらは重なりますなのでEasyCacheが悪いわけではなくて、20ステップなら普通に効きます（前に測った時は5/20飛ばして1.34倍でした）。今回のは4ステップの話ですあと前回「15秒だけ通らない」と書いた件、4ステップでも同じところで落ちました。ステップ数ではなく1回の計算に渡る量で決まっているみたいですなので15秒の中で激しいカット割りをやりたい時は、今はまだこのLoRAじゃないかもしれません。作者さんもv0.1のプレビュー版で「改良版を開発中」と書いているので、そこは待ちかなと思っていますとはいえ4分なら試せる回数が全然違うので、しばらくこれで回してみます😊 リプにリンクと導入手順👇 #ai #comfyui

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LUTA＠AI

40,722 Aufrufe • vor 2 Monaten

AIで生成したアニメ動画に、あとから光と影を足すAfter Effectsプラグインを作ってみました。AEプラグインのOptical Flaresのように、画面の上で光をドラッグして動かす感覚で使えます。照明の計算はTypeGPUの作例（Monocular Light Injection）をC++／CUDAに移植したもので、AEの中で1コマ1〜3ms（RTX 5090・1376×768）。深度マップを作るとき以外はリアルタイムで動きます。深度マップはVideo Depth Anythingで作っていて、8秒の動画で約20秒です。既存のリライト系は、静止画ではきれいでも動画にするとかなりちらつきました。今回は深度を時間方向にならして、動画でもちらつかないように作っています。人物の後ろから低く光を当てたときの揺れが約3分の1減りました。苦手なのは、リムライトや光が輪郭から漏れたり、汚く見えたりするところです。ここはまだ詰め切れていません。リプライに作り方へのリンクを貼っています。

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鈴木憂一 | Highdrama

121,934 Aufrufe • vor 5 Tagen

ローカルMiniMax H3は25 stepsを下限とすべき、というスレッドがredditにあったので、昨日のマルチショット（同一シード・同一プロンプト・参照3枚）で解像度とステップ数を変えて試してみました。 15は破綻した絵になり使えない。20でも全然いいのですが、床の映り込みやリファレンスの背景の色への忠実さでは確かに25以降がよかったです。スレッドにはアニメでは32がいいと書いてあったけども、25と32の差は自分にはわからない……。こういうのを見ると本番は25 stepsかなと。「H3のAPI公式既定は50 stepsだ」みたいな話（真偽不明ですが）もスレッドでは出ています。 20 steps 生成時間775秒 / 25 steps 945秒 / 32steps 1225秒（1280×704・14秒・RTX 5090）

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鈴木憂一 | Highdrama

22,669 Aufrufe • vor 2 Monaten

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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鈴木憂一 | Highdrama

76,122 Aufrufe • vor 9 Tagen

Sora2でカット割り -> Grokで動画化今回のMVは自作の「Sora2のカット割りツール」を使ったらどれだけ時短できるかの検証をしてみました。下記を満たすのを品質条件にした前提で作業自体は約１時間で終わりました ◇品質条件 --- ゆるいストーリー（気まずい二人のデート）をもった２分半の動画。同一人物の一貫性、彼らの背景など様々なカットを出して「喧嘩してる」「でも二人とも心の中ではそんな小さなことにとらわれてちゃいけないよな」と気づいてはいる、というところまで映像で曲をサポートできている ---- なのでこれをnano-bananaでひとつずつやってくと結構大変です。全体で４０カットあるのでその生成と選定で結構時間かかります。 Sora2では「高速なカット割り」とプロンプトすると結構カットを切り替えてくれます。このカット割りがとても優秀なのでこれをフレーム抽出して使う人も増えています。しかし微妙に時間かかります。４０カットをポチポチ選んでいく必要があります。今回はSora2で１２秒動画を３つだし、４０カットほどのフレーム抽出をしました。このフレーム抽出リプ欄で紹介しているツールを使うとほんとに数秒で終わります。（今回一番時短したかったポイント！）さて、今回はかなり怠惰な生成アプローチをしたいのでGrokにノープロンプトで投げ続けました。あとはそれをつないだだけです。もっとこだわれるところはめちゃくちゃありますが、今回は上記の品質さえ満たせばOKって感じなのでこの辺は妥協してます Sora2を待っている時間が多分一番長かったのです。Grokは早いですね。途中から僕はただのコピペマシンでしたｗてかGrokこれだけじゃんじゃん生成できてクオリティ高いの普通にバグってるわこのSora2のフレーム抽出ツール、需要がありそうなのでちょっと体裁を整えて明日ごろに公開します。別にSora2の動画じゃなくても使えます。一気にフレーム抽出できるのは楽しいですよ！

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注意喚起として公開しますが、ブルプロは回復薬系のCTをPCの時計基準で管理してます(なぜ？) PCの時刻が1分遅れていると回復薬のCTは15秒+60秒で75秒になってしまいます。時計が1日遅れてたら回復薬のCTは86400秒になりますし、1年遅れてたら31536000秒です。CTおかしい方は時計確認して！基本15秒！

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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Tsubame

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✨MiniMax H3、Sage Attentionを入れると生成時間が約2倍速くなりました！ 8秒 / 1280x736 で 14分07秒 → 7分18秒（1.93倍）同じシードで見比べて画質の差はそこまで大きくない気がします。EasyCacheのようにステップを飛ばさず、計算のやり方を変えるだけなので、画質には影響しにくいんだと思います🤔 面白いのは解像度が高いほど効くこと。・864x480 … 1.70倍・1280x736 … 2.06倍解像度を上げるとアテンションの計算量が急に増えるので、そこを速くするSageの効き幅も大きくなるみたいです。おかげで「解像度を上げると何倍時間がかかるか」自体が 4.01倍 → 3.24倍に下がりました✨ ただ上限があります💦 15秒 × 1280x736（0.9メガピクセル)潜在39.4万トークンで CUDA illegal memory access が出て落ちる。14秒 x 1280x736（0.9メガピクセル)潜在37.5万トークンまでは通りました。微妙に1秒通らない💦 VRAM不足ではなかったです。リプに試したこと書きました👇 #ai #comfyui

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LUTA＠AI

84,908 Aufrufe • vor 2 Monaten

ストックしている古い計測器の中から出てきた懐中のストップウォッチ。一周が15秒なのですが、これは何を計るためのものなのでしょうか？詳しい方がいましたら教えてください。機械は精工舎の93です。

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Fukushima Watch Co.

46,816 Aufrufe • vor 4 Monaten

Vidu Q4 「視点の移動に合わせて背景が動いてる感」はSeedance2.0より好きです。もしかしたら、それに関しては全モデルで一番かもしれません✨😳 前回はi2vでしたが、今回はr2vを試してみました。明らかに絵柄がアニメ寄りになっています。これは他の作品で試したときも、r2vの方が絵柄が変わりやすかったです。 r2vは便利ですが、元絵を再現したいときはi2vの方が良いかもしれません🤔 ちなみに動画自体はこっちの方が気に入っています( ´ᵕ`* )

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ほしみこ

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KimiK3でAIの作った世界の中に入れるようにしました。これは新しい体験で360°見回せて音があり、世界そのものが動いてます。作り方は、画像1枚 → 15秒の動画化 → Kimi K3に作ってもらったアプリに放り込むだけ。 ✅2年近く動画を生成してきましたが、「生成した動画の中で、あとから自分でカメラを動かす」のは初めての感覚でした。マジでめっちゃ面白かった。動画生成はこれから、こういう3Dの体験にどんどんつながっていく気がします。この感覚は文章だと伝わらないので、ぜひ触ってみてほしいです。作り方と体験はkimiK3で公開してるのでぜひ↓ 【こちらはKimiから依頼を受けてK3を試しています。】

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おのふみ| AIクリエーター×個人開発

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【速報】イスラム・オマロフがACAを離脱し、UFCを目指すと明言。ビブラトフと会談し、UFCを目指す意向を伝え、ビブラトフもこれに理解を示し、円満に話し合いは終わったとの事。オマロフ「こんにちは。今は自分のトレーニングの予定がないので、セコンドとしてここに来ました。会談については、私が予想していた通りというか、基本的にはそうなるだろうと考えていた方向で話がまとまりました。今後の計画があります。海外で自分の実力を証明したいという考えがあり、会談ではまさにそのことについて話し合いました。彼らはとても理解を示してくれました。マゴメドも、ACAのチーム全体もです。彼らとはこれまで一度もトラブルになったことがないので、とても感謝しています。これからは、私たちがそこで何ができるのか、状況を見ながら進めていくつもりです。ですが、私たちの目標は他の皆と同じように高く、もし可能であればUFCで自分を証明したいと思っています。そのために、私はあらゆる努力をしていく決意です。」

【速報】イスラム・オマロフがACAを離脱し、UFCを目指すと明言。ビブラトフと会談し、UFCを目指す意向を伝え、ビブラトフもこれに理解を示し、円満に話し合いは終わったとの事。オマロフ「こんにちは。今は自分のトレーニングの予定がないので、セコンドとしてここに来ました。会談については、私が予想していた通りというか、基本的にはそうなるだろうと考えていた方向で話がまとまりました。今後の計画があります。海外で自分の実力を証明したいという考えがあり、会談ではまさにそのことについて話し合いました。彼らはとても理解を示してくれました。マゴメドも、ACAのチーム全体もです。彼らとはこれまで一度もトラブルになったことがないので、とても感謝しています。これからは、私たちがそこで何ができるのか、状況を見ながら進めていくつもりです。ですが、私たちの目標は他の皆と同じように高く、もし可能であればUFCで自分を証明したいと思っています。そのために、私はあらゆる努力をしていく決意です。」

ISSA

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「NewJeansが言いたいこと」日本語訳全文こんにちは、NewJeansです。このような突然の席に驚かれたBunniesの方もいらっしゃると思いますが、今回のことに関してメンバーの考えや意見を述べたいと思い、このような場を設けました。まず、この配信をしようと思った理由のひとつとして、代表が解任されて間もないにも関わらず、私たちとずっと一緒にやってきた多くの方々が不当な要求やプレッシャーの中で苦しんでいる姿を見るのがとても辛かったんです。そして、それを見守るしかないのがとても悔しかったし、私たち5人の将来がとても心配でした。正直ライブを準備しながら、ライブをしたらどんな反応があるのか当然心配でした。そして、ミンヒジン代表が指示したのではというような言葉が出るかもしれないのでその点も心配です。ですが、この部分についてははっきり言っておきたいと思います。これは私たち5人が本当に言いたいことがあり準備したライブです。準備できない部分は、私たちが信頼している監督さんたちに助けてもらっています。Bunniesの方までみんなが行動してくださるのに、私たちだけ後ろに隠れているのは違うのではないかと思いました。

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「NewJeansが言いたいこと」日本語訳全文こんにちは、NewJeansです。このような突然の席に驚かれたBunniesの方もいらっしゃると思いますが、今回のことに関してメンバーの考えや意見を述べたいと思い、このような場を設けました。まず、この配信をしようと思った理由のひとつとして、代表が解任されて間もないにも関わらず、私たちとずっと一緒にやってきた多くの方々が不当な要求やプレッシャーの中で苦しんでいる姿を見るのがとても辛かったんです。そして、それを見守るしかないのがとても悔しかったし、私たち5人の将来がとても心配でした。正直ライブを準備しながら、ライブをしたらどんな反応があるのか当然心配でした。そして、ミンヒジン代表が指示したのではというような言葉が出るかもしれないのでその点も心配です。ですが、この部分についてははっきり言っておきたいと思います。これは私たち5人が本当に言いたいことがあり準備したライブです。準備できない部分は、私たちが信頼している監督さんたちに助けてもらっています。Bunniesの方までみんなが行動してくださるのに、私たちだけ後ろに隠れているのは違うのではないかと思いました。

ビタ

14,649,807 Aufrufe • vor 2 Jahren

THE PROTEIN【ザプロ】公式ザプロさんに入った時から、「いつか絶対にこの商品を作りたい」とずっと思っていました。それが、今回のエッグプロテインです。構想からここまで、何度も試作を重ねて、味はもちろん、毎日続けて飲むものだからこそ、人工甘味料不使用など細かい部分まで妥協せずにこだわりました。正直、完成までかなり時間がかかりました。でも、中途半端なものを出すくらいなら、時間をかけてでも自分が本当に納得できるものを作りたかった。そしてようやく、ずっと作りたかったエッグプロテインを形にすることができました。長い時間をかけて作ってきた分、こうして皆さんに発表できることが本当に嬉しいです。なぜエッグプロテインなのかなぜこの商品を作りたかったのかその理由も含めて、ぜひ動画を見てもらえたら嬉しいです。自信を持って届けられるものができました。エッグプロテイン詳細は発売日公開予定🔥 #ポパイ関根 #みんなポパイにしちゃうよ #プロテイン #エッグプロテイン #ifbbpro

THE PROTEIN【ザプロ】公式ザプロさんに入った時から、「いつか絶対にこの商品を作りたい」とずっと思っていました。それが、今回のエッグプロテインです。構想からここまで、何度も試作を重ねて、味はもちろん、毎日続けて飲むものだからこそ、人工甘味料不使用など細かい部分まで妥協せずにこだわりました。正直、完成までかなり時間がかかりました。でも、中途半端なものを出すくらいなら、時間をかけてでも自分が本当に納得できるものを作りたかった。そしてようやく、ずっと作りたかったエッグプロテインを形にすることができました。長い時間をかけて作ってきた分、こうして皆さんに発表できることが本当に嬉しいです。なぜエッグプロテインなのかなぜこの商品を作りたかったのかその理由も含めて、ぜひ動画を見てもらえたら嬉しいです。自信を持って届けられるものができました。エッグプロテイン詳細は発売日公開予定🔥 #ポパイ関根 #みんなポパイにしちゃうよ #プロテイン #エッグプロテイン #ifbbpro

ポパイ関根　IFBB PRO Joji Sekine

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現在APIのみで利用できるMiniMaxH3 Regeneration、実際に使ってみたところ、これ待ち望んでいたものでした💡💡💡 ざっくり言えば動画を高解像化するものなのでアップスケーラーと何が違うの？と思うかも知れません。とても重要な違いはリファレンスが入力できる点です。 MiniMaxH3 Regenerationは低解像の動画を作成した時のリファレンスをそのまま入力して再生成します。これは小顔の品質に絶大な効果があり、単なるアップスケーラーは崩れた顔を修復できないかできたとしても本来の顔と別人になることが多いのに対し、Regenerationではリファレンス通りの顔にアップスケールされます。 🎦動画の前半は顔の部分のアップの比較、後半は個別の結果を載せています ☑️480Pだと顔はかなり崩れていて、リップシンクがよくわからない部分もあります ☑️Topazでアップスケールをかけてもそのあたりの改善は見られません ☑️Regenerationではリファレンス通りの顔でリップシンクも正しく復元されています✨ ローカルで480Pを短時間で生成して思う存分試行錯誤したあとで、これと決まったクリップだけをRegenerationで高解像度化するというのは、時間的にもコスト的にも理想的なワークフローだと思います💡 MiniMax Design (H3) MiniMax (official)

現在APIのみで利用できるMiniMaxH3 Regeneration、実際に使ってみたところ、これ待ち望んでいたものでした💡💡💡 ざっくり言えば動画を高解像化するものなのでアップスケーラーと何が違うの？と思うかも知れません。とても重要な違いはリファレンスが入力できる点です。 MiniMaxH3 Regenerationは低解像の動画を作成した時のリファレンスをそのまま入力して再生成します。これは小顔の品質に絶大な効果があり、単なるアップスケーラーは崩れた顔を修復できないかできたとしても本来の顔と別人になることが多いのに対し、Regenerationではリファレンス通りの顔にアップスケールされます。 🎦動画の前半は顔の部分のアップの比較、後半は個別の結果を載せています ☑️480Pだと顔はかなり崩れていて、リップシンクがよくわからない部分もあります ☑️Topazでアップスケールをかけてもそのあたりの改善は見られません ☑️Regenerationではリファレンス通りの顔でリップシンクも正しく復元されています✨ ローカルで480Pを短時間で生成して思う存分試行錯誤したあとで、これと決まったクリップだけをRegenerationで高解像度化するというのは、時間的にもコスト的にも理想的なワークフローだと思います💡 MiniMax Design (H3) MiniMax (official)

Artoid XYZ

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