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Runway Aleph2でグリーンバック処理を検証 上:元動画 下:編集後 カメラワークを動かしたワンショットで、背景置き換えがどこまで維持されるかテスト 広い画では自然 人物の輪郭、家具の位置、床との接地感、背景の奥行きにはまだ破綻 Green Screen Edit / Camera Motion Test / Background Replacement

34,239 views • 25 days ago •via X (Twitter)

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無料公開 ローカルツール「KANA Layer Lab」🐰 機能1:レイヤー分離 画像内の人物やUIなどの簡単な要素を分離して、編集可能なレイヤーとして PNG / PSD で書き出しできます。 機能2:画像や動画の白背景・黒背景・グリーンバック・指定した単色背景を削除して、透過 PNG / WebM / MOV を出力できます。 (動画の42秒あたりから紹介しています) 完全ローカル動作。 料金は一切かかりません。 このエディタは、登山中に Codex に遠隔でお願いしながら作っていたものです。 今日はほぼ一日ずっとテストと調整をしていて、まだそこまで使いやすくはないけど、とりあえず実用にはなった」くらいの状態になりました🤣 ちなみに現在のレイヤー分離機能は、要素の分離だけ対応していて、背景の自動補完にはまだ対応していません。動画の29秒あたりに出てくる綺麗な背景画像は、別途 ChatGPT で生成しています。 使ったプロンプトは:「UIと人物と文字を全部消して、この画像の背景だけをください」みたいな感じです。 これで比較的きれいな背景だけの画像を作って、そのあとレイヤー分離で必要な要素を抜き出して、画像編集や動画編集に使っています。 あと、動画背景除去のときは、「色追加」を押すことで削除したい色を追加できます。ただ、この時点ではプレビューは自動更新されないので、そのあともう一回「プレビュー」を押すと、追加した色が反映された状態を確認できます。 自作ツールなので、商用ソフトほど完成度や精度は高くありません。 でも、 ・今の自分に必要な機能にかなり合わせられる ・サブスクやプラグイン代を少し減らせる というのは結構大きいです😂 今後もたぶん他のツールを作って公開していくと思います。 「こういう機能ほしい」みたいなのがあれば気軽にコメントください。 使っていて不便なところやバグっぽい部分があったら、 あとでまとめて調整・更新していく予定です🐰🫶

KANA|東京AI映像

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座って作業していると、 いつの間にか足元で靴紐がほどけている。 見下ろすと、犯人はあーちゃん。 ハシボソガラスだ。 一見すると「イタズラ」に見えるこの行動。 けれど、動物行動学の視点で見ると、ここで起きているのは悪ふざけではありません。 ハシボソガラスが向けている関心は、物そのものではなく、 それによって何が起きるか。 靴を突いたら反応はどう変わるか。 靴紐を引いたら状況は変化するか。 ほどけたあと、人は何をするのか。 これは感情の発散ではなく、 因果関係を確かめるための検証行動に近い。 注目すべきはタイミングです。 立っているときではなく、 こちらが座って動きの少ない状態のときに限って近づいてくる。 逃げない。 追い払わない。 反応が急に変わらない。 そうした条件がそろった、 安全で再現性のある状況だと理解しているからです。 靴紐は、 動く。形が変わる。力加減で結果が変わる。 ハシボソガラスにとって、因果を試すには最適な“教材”。 ほどけたあと、もう一度引くのか。 少し距離を取って様子を見るのか。 そこに目的達成はありません。 あるのは、結果の違いを確かめる過程だけ。 この行動が成立していること自体が、関係性を示しています。 近づける。触れられる。試せる。 それは警戒心が消えたからではなく、 相手の反応を予測できる存在だと理解しているということ。 あーちゃんの靴紐行動は、甘えでも悪さでもない。 「この世界は、どう動くのか」 それを確かめ続ける、静かで知的な行動。 ハシボソガラスらしい、 慎重で合理的な“遊び方”です。 ※この文章は、行動を美談や感情で断定するものではありません。 観察された行動と、そこから読み取れる行動学的背景の記録です。

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交流ロボコンで技術賞をいただきました! 茨城高専Bチーム たまたま完熟金柑(タマタマカンジュクキンカン)です 安定完全自動を目指して技術開発をメインでやってました 本番でも98%を自動で競技を終わらせることができました! またRealSense画像認識でアヒルの自動回収をしたり、LiDARx3の最強自己位置推定をやりました 自律移動 mermaidを使った状態遷移図をもとに自律移動をし、競技をすべてこなすことができます 非線形最適化で事前に経路を引いたり、A*で動的に生成したりできます 自動の停止精度は1.2cmでした 6m/s 8m/s2で自動ができましたが、安全面やカーブ時の安定性の問題から3m/sに制限していました(動画は手動時のものです) 画像認識 担当:HK YOLOv8を使いアヒルを検出、Depthから位置を推定しています (アノテーション5k枚) 検出結果から経路を引きPurePursuitで追従することで正確にアヒルを回収できます ✞最強の自己位置推定✞ 事前にホイールオドメトリのバイアスなどをマルチIMUを使い測定し、オドメトリの精度を向上させていました MCLで位置推定をしていました 400hzで動作しましたがLiDARが40Hz x2 + 30Hzだったので100Hzで動かしていました 8m/sで動かした時も安定して位置推定ができており、大会期間中に3回しか自己位置がずれませんでした 物理シミュレーター 担当: HK ros2 for unity を使って物理シミュレーションをしていましたが、実機が思ったより早く完成したので途中から使わなくなってしまいました ボトル検出 LiDAR点群からペットボトルの位置を推定し自動で回収します yaw角と横方向を先に揃えて最後に後ろにまっすぐ下がることで安定して回収ができました コントローラー 担当: HK いつも通りros2 for unity androidでアプリを作成し直接通信しています こたっく 様によりjazzyに対応させることができたのですべてjazzyに移行しました map path goal current poseの表示やinitial poseのpublishができるので試合中rviz2をみることなく終わることができました またコントローラーの角度を取得し、操縦者の向いている方を前として操縦できるようになってます (手動操縦ほぼしなかったけど) #交ロボ #ROS2

橋本 千聡@kazu321

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