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📢WEBカメラVSiPhoneVSiPhone＋vbridgerで検証今回はvbridgerのパラメータを一つも入れてないモデルで、それぞれのトラッキング精度を検証してみました💡 全体的にvbridger有の方が目の動きが自然になっている印象…！

彩瀬川カトレア🎗✒️ご依頼受付中

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Anya Rossi• Live Now

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Dreamina AI(Dreamina AI)【Seedance1.0】世界１位に躍り出た動画生成AIの実力を検証中！！アニメのテストをしていますが、なかなか性能が良さそうです。スローモーションになりがちなので、速度調整のプロンプトとか入れて検証してみようかな。この動画は、キャラクターの動作がどの程度できるか初回の検証です。プロンプトは、『髪を揺らし心地よさそうに風を感じている女性がこちらに気が付いて手を振ってくれ、その後両手でハートのハンドサインをしてニコっと微笑む。』にしてみましたが、順序だててしっかりプロンプトに従ってくれています。バク転や変な体制からのランニングなど失敗した検証もありましたが、引き続き特徴がわかり次第報告します！ #DreaminaAI #AI動画 #動画生成AI

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Seedance2.0 皆さんお待たせしました。次の検証を行いました。アニメの表現規制検証シリーズです。真面目な検証ですよ。今回は昔のアニメでよくあった"健康的な"お色気表現です。（まぁ今もありますが！）色んなプラットフォームが結構規制を強めてるので、結構出すのキツイんだろうなぁと思いました。こういった表現もアニメには付きもので、やはり表現規制があるとよくないなぁと思いまして。こんなドストレートに出すゥ！？！？え？？真面目な検証ですけど！？？！！（本当）流石に私のアカウントでXでこれを現物そのままアップロード出来ないんですが、AIアニメクリエイターの観点からどうしても、どんな風に作画が為されているかなどの検証結果を知りたい等の方がいれば、こっそり教えてくだされば対応します。

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プラットフォームによって絵柄が全然違う！ Seedance2.0 TapNow / Zopia / Higgsfield / Sjinn / CapCut プラットフォームによる絵柄の違いを検証同じSeedance2.0だと思っても、プラットフォームによってかなり出力される絵柄や雰囲気が異なる事がわかりました。プラットフォーム選びは慎重に行った方が良さそうですね。各社、Yachimatさんのプロンプトで一回だけ生成しています。（一回しか検証していないので、あくまでもご参考程度に） TapNow（左上）絵柄は綺麗だがクセあり（個人的には、かなり好きな絵柄）プロンプトでは水彩画を指定されているが効いていない Zopia（右上）プロンプトで指定されている水彩画風の絵柄で動きも良かったです。ただし、Zopiaはエージェント機能専門なのでYachimatさんのプロンプトをそのまま反映させるのがかなり大変でした。なんとか強引にYachimatさんのプロンプトを入力できましたが音声は入りませんでした。エージェント機能は勝手に色々とやられてしまうので扱いが難しいです。 Higgsfield（左下）絵柄は一番綺麗だがクセが強いプロンプトでは水彩画を指定されているが効いていないこの絵柄が好きな人にはいいが、そうで無い場合はお勧めできない Sjinn プロンプトで指定されている水彩画風の絵柄もキッチリと反映されているその他の絵柄でもSjinnは基本的に満足感の高い出力をしてくれる個人的にはSjinnのSeedance2.0が一番、いいような気がしている CapCut（引用元）絵柄が独特で線の細いアニメっぽい？感じの絵柄絵柄にクセがあるので好きな人にはいいが、そうで無い場合はお勧めできないまた、CapCutだけ勝手にセリフが入っていた（ちなみに、今回のセリフはかなりいい感じで、個人的にはありだと思いました） CapCutは、おそらく中でエージェントのようなものが勝手に走っているのでセリフが勝手に変わってしまうことも多く使いづらい個人的な総評私が実際に使ったことのあるSeedance2.0の印象では絵柄や指示の通り、動きなどを加味しても Sjinnが一番、使い勝手がいいと思いました。どれがいいかと聞かれたら、まず、Sjinnが一番お勧めできます。ただ、私が普段、最もよく使っているのはHiggsfieldです。絵柄の癖は強いのですが、その分、毎回安定して同じような絵柄で出力してくれます。これは長編のアニメを制作する際にプラスになると思っています。また、出力される絵柄が私の個人的な好みに合致しています。今回、Seedance2.0のプラトフォームによる違いを検証してみてプラットフォーム選びは、出力される絵柄も加味して考えた方がいいと思いました。リプ欄に Yachimatさんの投稿と、私がこの検証に使ったキャラクター画像を置いておきます。他のプラットフォームで同じ検証をしたい方はご自由にどうぞ

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今更ながらlive2Dのパラメーターコントローラを真面目に検証。対象物をキッチリ接地させるのは難しいのかもしれないのと、アニメーションモードでの挙動なのでモデル制作時に動きをイメージし辛い。「Ａの唇とＢの唇の間にかかる謎の橋」みたいなのを再現するのは楽になりますな。

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あぶぶ＠健全

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【Suno V5.5検証】自分の声で歌わせてみた ―――――― ⭐元の声：０秒～ ⭐Suno5.5：5秒～ボイス登録のやり方はリプに書いたので参考にしてね！ ―――――― 元の声をそのままVoiceとして登録したんだけど… われながら自分の声が印象を保ったまま歌えてる✨ しかもアレンジが結構おしゃれ！ ―――――― ※分かりやすく比較したかったのでパブリックドメインの曲を歌って検証しました。

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普通のWi-Fiがレーダー化カメラなしで人を検知心拍まで読む設計が出た GitHubで爆伸びしてる防犯カメラ業界に激震これは無視したら置いていかれるこれはただのガジェットニュースじゃない。防犯カメラ、見守りセンサー、スマートホーム。この3つの常識が壊れる話。 RuViewの説明では、 Wi-Fiの電波が人の動きで乱れる。その乱れをAIが読み、「誰かいる」「動いている」「座っている」「倒れている」「呼吸している」まで推定する。映像はない。顔も撮らない。レンズもない。なのに部屋の状態が分かる。ここが怖いし、強い。防犯カメラは見える場所しか守れない。赤外線カメラは暗闇に強いが、壁は無理。人感センサーは静止した人に弱い。でもWi-Fiセンシングは、人が止まっていても呼吸で拾える可能性がある。この差はデカい。介護施設なら転倒検知。ホテルなら在室確認。工場なら危険エリア検知。家庭なら高齢者の見守り。しかもESP32のような安い部品で検証できる世界に入ってきた。重要なのは、「監視カメラを売る」じゃない。映像を撮らない安全インフラを作ること。これから伸びるのは、顔認証AIではなく、プライバシーを残した空間AI。カメラにこだわる人間から負ける。次は電波を読む人間が勝つ。

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