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╔══🈲═╗ 🎞️动画连载 ╚══🔞═╝ 図書室ノ彼女～清楚ナ君ガ堕チルマデ～ THE ANIMATION 第2巻 #动画 #女友 #图书馆

哔咔漫画

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NSFW #动画 #女友 #图书馆

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松果先森

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$˗ˏˋ 🌟彩羽のウザかわ！予告動画公開🌟 ˊˎ˗ 彩羽がウザかわいく！？次回予告をしてくれています✰ /／第9話「告白の返事にニセ彼女が手強い」ごきげんよう！今日も完璧に清楚系！ \＼ ▶YouTube #友達の妹が俺にだけウザい #いもウザ$

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「友達の妹が俺にだけウザい」公式

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近日，一则清华大学实验室电气安全科普动画被指涉嫌“物化女性”。动画将“地线”拟人化为身着兔女郎服饰的女性形象，台词标注为机器的“私人保姆”；而“防护电闸”则被设计为男性保镖形象，贵重设备拟人男性坐享女性服务。有网友说：“把安全防护功能直接等同于女性的贴身服务，用性感女性形象做趣味噱头、还带有性暗示，本质就是赤裸裸的物化女性。” 有网友评论：兔女郎服饰本身带有低俗性化符号属性，在面向广大学生、社会公众的严肃科普内容里，把安全防护功能绑定性感女性形象，将女性简化为依附、服侍他人的观赏符号，属于典型物化女性，强化“女性天然负责伺候、取悦他人”的落后性别观念。也有网友觉得，清华大学从制作、审核到最终动画公开传播进行安全教育，均未对相关设计提出异议，“最高学府”的性别平权意识何在？

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SEEDANCE prompt: 以未经处理的iPhone手持拍摄的真实视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的手持轻微抖动和操作者呼吸感，自动对焦偶尔出现搜索、延迟和短暂失焦，自动白平衡随教室窗户自然光与日光灯混合而在冷暖色调间自然切换。图像整体平坦，保留真实的边缘色差（紫绿 fringes）、轻微过曝或欠曝、运动模糊等光学瑕疵。仅使用画内自然环境音效，无背景音乐，麦克风在强声时可能出现轻微失真。采用学生坐在前排课桌后偷偷第一人称POV中近景仰拍视角，镜头运动为自然反应式而非专业平滑运镜，偶尔因紧张而出现明显抖动和快速调整。中近景构图，女教师上半身在画面中占比极大，胸部以上占据画面大部分空间，脸部和手势细节清晰可见。接延长15秒，一位女教师穿着 hf_20260512_140658_485f11b2-38b1-4076-a9a3-9d38e71616ad 站在讲台上讲心理学课程。她身材丰满，胸部较为丰满突出，气质温和专业，按照用户提供的参考图的发型和服装，无眼镜。表情专注而温和，偶尔微笑，手势自然。她身后是白板和投影屏幕，屏幕上显示着“心理学导论 - 认知偏差”相关内容。教室为普通大学阶梯教室，前排座位上坐着2-3位同学（一位女生低头认真记笔记，一位男生偶尔抬头看老师），他们的头顶和肩膀仅在画面最下方边缘微微可见，形成自然的前景层次。 0秒时，镜头已从中近景位置抬起，女教师胸部以上清晰占据画面大部分空间，按照参考图的发型和服装线条明显，自动对焦稳定在她脸上但仍有轻微手持呼吸抖动，前排同学的头顶仅在画面最下方边缘可见。1秒时，女教师开始讲解，声音清晰富有节奏，镜头因学生轻微调整姿势而出现小幅度晃动，自动对焦在她脸部和手势之间自然切换。2秒时，女教师用手势比划“confirmation bias”，中近景构图让她按照参考图的胸部线条和手部动作都非常清晰，镜头跟随手势轻微上移，带有自然呼吸感。3秒时，女教师转身走向白板写关键词，行走时胸部随着步伐有明显而持续的弹跳，按照参考图的发型和服装在转身后依然自然，镜头反应略慢。4秒时，女教师转回面向学生继续讲解，按照参考图的服装线条在转身后依然明显，镜头保持中近景稳定构图但仍有轻微抖动。5秒时，女教师笑着举例说明，镜头中她的笑容、眼神和按照参考图的丰满胸部线条都非常清晰，自动对焦偶尔因旁边同学轻微移动而短暂失焦又快速恢复。6秒时，女教师的目光突然扫到第一人称的手机镜头，表情从温和转为惊讶，随即浮现出玩味的微笑，镜头因学生紧张而出现明显抖动和快速下沉。7秒时，女教师停止讲解，眼神锁定镜头，带着一丝笑意慢慢走向第一人称，行走时胸部弹跳明显且持续，路过前排同学时，她用眼神淡淡扫过他们，前排同学立刻僵住身体、迅速低下头不敢看她，一位同学手中的笔轻轻掉落，镜头随着她靠近而逐渐拉近，学生紧张的呼吸声明显传入麦克风。8秒时，女教师已经走到第一人称面前，身体微微前倾，近景构图下她的脸和丰满胸部线条清晰可见，她低头用低沉的声音对着镜头说道：“你在拍我？小帅哥，课后到我办公室来一下。”镜头因学生紧张而出现明显抖动，自动对焦短暂失焦后重新拉回。9秒时，女教师保持眼神看着第一人称镜头，嘴角带着一丝玩味的微笑，学生紧张的呼吸声清晰可闻，镜头出现轻微晃动。10秒时，女教师直起身子，嘴角带着一丝笑意看着镜头，镜头仍保持近景。11秒时，女教师转过身慢慢走回讲台，路过前排同学时，他们全部低着头不敢抬头，行走时胸部弹跳依然明显，镜头随着她离开而略微后移，自动对焦跟随她的背影。12秒时，女教师回到讲台继续之前的讲解，表情恢复温和，但嘴角仍带着一丝不易察觉的笑意，镜头保持中近景，学生紧张的呼吸声逐渐平复，自动对焦稳定在她身上。画面呈现出真实的未经处理手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合iPhone自动拍摄的物理特性，带有偷偷拍摄被发现后的紧张感和中近景逐渐拉近的真实比例。

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John

107,340 просмотров • 3 месяцев назад

baoyu-design skill 可以在本地生成动画视频，导出 mp4 格式，就像附件视频这个。 Claude Design 网页版可以用提示词创建动画视频，但你需要在网页上才能看到视频，无法下载。也有人基于第三方插件录屏软件实现过，不过很麻烦，效果也不是很好。在这套 Skill 基础上，我已经实现了直接把动画导出成 mp4 视频的能力。生成动画和导出视频，其实原理差不多，就是每一帧画面，都是根据所在时间坐标算出来的，就像一个函数 f(t)，你传入给动画引擎任意一个时间点 t，它能直接算出那一瞬间屏幕上每个元素的位置、透明度、大小，所有视觉状态完全由 t 决定。不需要从头播放到那个时刻，也不需要记住之前发生了什么。传统写动画的方式是命令式的：到了某个时刻，去改某个元素的位置，把透明度调一下。状态散落在各处，时间一乱画面就乱。这套引擎反过来，用的是声明式思路：你不去驱动元素运动，只描述在第 t 秒，每个元素应该长什么样。打个比方，传统动画像看电影，你必须从头看才知道第 30 分钟画面是什么。这套引擎更像一本特殊的书，翻到任意一页，画面都是完整的、确定的。这个设计带来了三个能力： 1. 拖动播放条跳到任意位置可以，因为 f(t) 随时能算； 2. 反复调试同一个画面可以，因为同一个 t 永远产出同一帧； 3. 把动画导出成视频也可以，而且方式很巧妙。那么导出视频是怎么实现的呢？直觉上，把浏览器里的动画变成 MP4，录个屏不就行了？录屏是实时的。机器稍微一卡就掉帧，拍出来的视频不可复现。而且播放条、黑色背景、圆角阴影这些"播放器外壳"会一起被录进去。 baoyu-design 用的方法更像定格动画的拍摄：启动一个无头浏览器（没有界面的 Chromium），加载动画页面，通过引擎预留的一个控制接口精确操控时间轴。每设定一个时间点，等浏览器把画面渲染完成，截一张图，通过管道直接喂给 ffmpeg 编码。一段 95 秒、30fps 的动画就是 2850 次"摆好时间，拍照"的循环。慢，但每一帧都是精确的，绝不掉帧。这里有个容易忽略的细节：设定时间后，工具会等两帧 requestAnimationFrame 再截图。因为修改时间只是改了 React 状态，浏览器还需要一到两帧才能把新画面真正画到屏幕上。等少了，截到的可能是上一帧的残影。为了让画面更锐利，截图时用 2 倍设备像素比渲染，实际按 3840×2160 出图，最后由 ffmpeg 缩回 1080p。原理和高分辨率印刷一样：先在更大的画布上精细绘制，再高质量缩小，文字边缘和细线会明显更清晰。 baoyu-design 在 GitHub 开源（MIT 协议），目前 1.2K star。感兴趣的可以去看看它的 skills/baoyu-design 目录，动画引擎的完整实现都在里面。

baoyu-design skill 可以在本地生成动画视频，导出 mp4 格式，就像附件视频这个。 Claude Design 网页版可以用提示词创建动画视频，但你需要在网页上才能看到视频，无法下载。也有人基于第三方插件录屏软件实现过，不过很麻烦，效果也不是很好。在这套 Skill 基础上，我已经实现了直接把动画导出成 mp4 视频的能力。生成动画和导出视频，其实原理差不多，就是每一帧画面，都是根据所在时间坐标算出来的，就像一个函数 f(t)，你传入给动画引擎任意一个时间点 t，它能直接算出那一瞬间屏幕上每个元素的位置、透明度、大小，所有视觉状态完全由 t 决定。不需要从头播放到那个时刻，也不需要记住之前发生了什么。传统写动画的方式是命令式的：到了某个时刻，去改某个元素的位置，把透明度调一下。状态散落在各处，时间一乱画面就乱。这套引擎反过来，用的是声明式思路：你不去驱动元素运动，只描述在第 t 秒，每个元素应该长什么样。打个比方，传统动画像看电影，你必须从头看才知道第 30 分钟画面是什么。这套引擎更像一本特殊的书，翻到任意一页，画面都是完整的、确定的。这个设计带来了三个能力： 1. 拖动播放条跳到任意位置可以，因为 f(t) 随时能算； 2. 反复调试同一个画面可以，因为同一个 t 永远产出同一帧； 3. 把动画导出成视频也可以，而且方式很巧妙。那么导出视频是怎么实现的呢？直觉上，把浏览器里的动画变成 MP4，录个屏不就行了？录屏是实时的。机器稍微一卡就掉帧，拍出来的视频不可复现。而且播放条、黑色背景、圆角阴影这些"播放器外壳"会一起被录进去。 baoyu-design 用的方法更像定格动画的拍摄：启动一个无头浏览器（没有界面的 Chromium），加载动画页面，通过引擎预留的一个控制接口精确操控时间轴。每设定一个时间点，等浏览器把画面渲染完成，截一张图，通过管道直接喂给 ffmpeg 编码。一段 95 秒、30fps 的动画就是 2850 次"摆好时间，拍照"的循环。慢，但每一帧都是精确的，绝不掉帧。这里有个容易忽略的细节：设定时间后，工具会等两帧 requestAnimationFrame 再截图。因为修改时间只是改了 React 状态，浏览器还需要一到两帧才能把新画面真正画到屏幕上。等少了，截到的可能是上一帧的残影。为了让画面更锐利，截图时用 2 倍设备像素比渲染，实际按 3840×2160 出图，最后由 ffmpeg 缩回 1080p。原理和高分辨率印刷一样：先在更大的画布上精细绘制，再高质量缩小，文字边缘和细线会明显更清晰。 baoyu-design 在 GitHub 开源（MIT 协议），目前 1.2K star。感兴趣的可以去看看它的 skills/baoyu-design 目录，动画引擎的完整实现都在里面。

宝玉

178,696 просмотров • 2 месяцев назад

发现海外的人真牛逼，AI真的可以做游戏啦❗️❗️ 这是 AI 做整套游戏角色目前唯一能跑通的工作流 99% 的人卡在 walk cycle（走路循环动画，左右腿交替的连续动作）上，是因为他们一直试图用 GPT Image 2.0（OpenAI 最新的图像生成模型）/ Nano Banana 2（Google Gemini 的图像生成模型代号）解决无论怎么 prompt（给 AI 的文字指令）、怎么传参考图，图像模型就是做不出对的走路循环左右腿对不上、人物飘出画框、scaling（缩放比例）会乱 🌟 视频模型在这一步反而无敌 Seedance 2.0 image-to-video（字节跳动的视频生成模型，输入一张静态图，输出一段动态视频） 4 秒长度，吐出 80-120 帧（一帧 = 一张画面）关键 prompt：让角色「原地跑」，不能跑出画框绝对不要传任何画布或网格（图像模型那一套在这里全失效，视频模型会把网格融进画面）然后从这 100 多帧里挑 8-12 帧拼成 sprite sheet（精灵图：把所有动画帧拼在一张图里的格式，游戏引擎按帧切片使用） 🧵 完整工作流 ↓ 1️⃣ 先做 anchor（锚定图：后续所有素材都基于这一张衍生的基准图）必须南向，必须中性姿势（不要让它拿武器或法球，否则走路动画里它会一直跟着你）让 GPT Image 2.0 出真像素风有个偏方：除了 prompt，再传一张黑白格子图当第二参考，强制它按格子纪律出图 2️⃣ 从 anchor 扩 4 方向（南 / 北 / 东 / 西，2D 游戏里角色面朝的四个方向）南向 → 让模型生成西向 → 再生成北向东向直接把西向水平翻转，省一次生成的钱翻转时背包 / 武器位置可能错乱，prompt 里加一句「不要让效果出现在背后」 3️⃣ idle 和 attack 用图像模型 + 网格画布传 anchor + 一张 1280×512 的 5×2 像素网格画布按 frame sequence（帧序列：一个完整动作里的连续画面顺序）出动画出来后再让 AI 重新提取每一帧居中（模型自己排版的间距经常是错的） 4️⃣ walk cycle 用视频模型（上面那一段） 5️⃣ 背景统一用 chroma（色键：统一颜色的背景，方便后期一键抠掉）紫色 GPT Image 2.0 和 Nano Banana 2 都不支持透明背景所以全程用亮紫色，后期 fal（ AI 模型 API 的平台，相当于 AI 模型的 1688）上的 birefnet（开源的智能抠图模型）一键去背 6️⃣ sprite normalization（精灵图规范化：把所有帧统一对齐和裁剪的清洗步骤）所有帧统一裁剪、脚底对齐、高度校正、锚点、补边不对齐脚底的后果：角色会在游戏里跳来跳去 📕 整套跑完，一个不会画画的人，能做出 4 方向 × 4 动作的完整 RPG（Role Playing Game：角色扮演游戏）角色现在不会画画的人，也能 1:1 还原他脑子里那个游戏

发现海外的人真牛逼，AI真的可以做游戏啦❗️❗️ 这是 AI 做整套游戏角色目前唯一能跑通的工作流 99% 的人卡在 walk cycle（走路循环动画，左右腿交替的连续动作）上，是因为他们一直试图用 GPT Image 2.0（OpenAI 最新的图像生成模型）/ Nano Banana 2（Google Gemini 的图像生成模型代号）解决无论怎么 prompt（给 AI 的文字指令）、怎么传参考图，图像模型就是做不出对的走路循环左右腿对不上、人物飘出画框、scaling（缩放比例）会乱 🌟 视频模型在这一步反而无敌 Seedance 2.0 image-to-video（字节跳动的视频生成模型，输入一张静态图，输出一段动态视频） 4 秒长度，吐出 80-120 帧（一帧 = 一张画面）关键 prompt：让角色「原地跑」，不能跑出画框绝对不要传任何画布或网格（图像模型那一套在这里全失效，视频模型会把网格融进画面）然后从这 100 多帧里挑 8-12 帧拼成 sprite sheet（精灵图：把所有动画帧拼在一张图里的格式，游戏引擎按帧切片使用） 🧵 完整工作流 ↓ 1️⃣ 先做 anchor（锚定图：后续所有素材都基于这一张衍生的基准图）必须南向，必须中性姿势（不要让它拿武器或法球，否则走路动画里它会一直跟着你）让 GPT Image 2.0 出真像素风有个偏方：除了 prompt，再传一张黑白格子图当第二参考，强制它按格子纪律出图 2️⃣ 从 anchor 扩 4 方向（南 / 北 / 东 / 西，2D 游戏里角色面朝的四个方向）南向 → 让模型生成西向 → 再生成北向东向直接把西向水平翻转，省一次生成的钱翻转时背包 / 武器位置可能错乱，prompt 里加一句「不要让效果出现在背后」 3️⃣ idle 和 attack 用图像模型 + 网格画布传 anchor + 一张 1280×512 的 5×2 像素网格画布按 frame sequence（帧序列：一个完整动作里的连续画面顺序）出动画出来后再让 AI 重新提取每一帧居中（模型自己排版的间距经常是错的） 4️⃣ walk cycle 用视频模型（上面那一段） 5️⃣ 背景统一用 chroma（色键：统一颜色的背景，方便后期一键抠掉）紫色 GPT Image 2.0 和 Nano Banana 2 都不支持透明背景所以全程用亮紫色，后期 fal（ AI 模型 API 的平台，相当于 AI 模型的 1688）上的 birefnet（开源的智能抠图模型）一键去背 6️⃣ sprite normalization（精灵图规范化：把所有帧统一对齐和裁剪的清洗步骤）所有帧统一裁剪、脚底对齐、高度校正、锚点、补边不对齐脚底的后果：角色会在游戏里跳来跳去 📕 整套跑完，一个不会画画的人，能做出 4 方向 × 4 动作的完整 RPG（Role Playing Game：角色扮演游戏）角色现在不会画画的人，也能 1:1 还原他脑子里那个游戏

Jason Zhu

132,696 просмотров • 3 месяцев назад