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動画生成モデル「MiniMax H3」高速版の生成手法が話題。 RTX4060Ti等で5秒の動画を約1分で出力できる速度に注目が集まる。 低画質を補うため、処理時間を追加せずノイズを減らすRTXアップスケーラーの併用手法が共有され好評。 #MiniMaxH3 #ComfyUI URLはリプ⬇️

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話題の「MiniMax H3」で、MiniMax-H3-Multishot-Workflowを使用し 1枚の画像から10秒ごとの動画をつないで40秒のセルフィー動画を生成してみた✨ 30秒あたりまではかなり自然。40秒になると顔のID保持に崩れが出る印象🙂 #MiniMaxH3 #ComfyUI
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LTX 2.3とComfyUIによる高品質なローカル動画生成事例。 Flux 2生成画像をKlein等で調整後、RuneXXのワークフローで動画化。 画質向上と音声同期改善に2種のLoRAを併用。 RTX 4070 Ti Super環境にて約7分で出力完了。 #ComfyUI #AI動画 URLはリプ⬇️
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▼話題 MiniMax H3の動画生成機能（T2VA・R2VA）を利用した、一貫性のあるキャラクターシート作成ワークフローが話題。少ない参照画像から同一人物の多視点動画を高品質に生成できる手法として注目を集めている。 ▼主な反応 ・MiniMax H3の機能や動画品質の高さを評価する声 ・生成された女性の顔立ちが特定の有名人に似ているという指摘 ・「70年代風」という設定に対し、当時の体型やスタイルとは異なると時代考証への異論 ▼受け止め ツールの高い性能については概ね好意的に受け止められているが、生成されたキャラクターの時代設定やスタイルについては一部でツッコミが入るなど反応が交錯している。 #MiniMaxH3 #動画生成 URLはリプ⬇️
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R@aiaicreate

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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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【AI動画生成が爆速＆映画級に！？🎬✨】 「動画生成って時間がかかるし、パソコンが重くなる⋯」と悩んでいませんか？ 実は最新技術「MiniMax H3 Fused Turbo SLA」を使えば、たった4ステップで超綺麗な動画が作れちゃうんです！ 👇️ このスレッドで解説していきます！ #ComfyUI #MiniMax
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ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI

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▼話題 MiniMax H3向けの動画生成手法「refmod」を活用したComfyUIワークフローが話題。複数の参照画像を事前処理して条件付けに用いることで、キャラの混ざりを防ぎ処理効率を上げるアプローチが注目を集めている。 ▼主な反応 ・複数キャラの一貫性を保ち、通常の上限を超える多数の画像を参照できる点への高い評価 ・直接参照するよりトークン数が減少し、生成時間も短縮できるとの実証報告 ・少数の画像を直接参照する従来手法の方が品質が良いとする一部の否定的な意見 ・肌の不自然さへの批判に対し、低解像度設定ゆえであり技術的進歩は素晴らしいとする擁護 ▼受け止め 複数キャラクターの確実な制御と効率化を両立する画期的な手法として概ね歓迎されているが、最終的な出力品質に関しては従来手法との比較や設定面の妥協など、一部で賛否が分かれている。 #MiniMaxH3 #ComfyUI URLはリプ⬇️
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R@aiaicreate

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KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。 元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。 いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。 画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan
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AI Girl's Photo Studio

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▼話題 ComfyUIでDiffusionGemma等を使用し、静止画キャラクターに別動画の動きを移植するモーション転送ワークフロー。簡潔な指示で見た目を維持したまま動かせる技術として注目されている。 ▼主な反応 ・ワークフローの共有を熱望する多数の声 ・不自然なモーフィングを起こさずに見た目を綺麗に入れ替えられている点への高評価 ・ポーズやデプスの制御維持と、1行のプロンプトで動作する簡潔さへの賛同 ・高速な動きに対する追従性への懸念 ▼受け止め 検証結果に対して称賛が集まり、共有を求める声が相次ぐなど、コミュニティ内では極めて好意的に歓迎されている。 #ComfyUI #DiffusionGemma URLはリプ⬇️
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R@aiaicreate

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R@aiaicreate

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