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小学生の制服吊りスカートに赤ランドセルを背負っているときの動画です。全編

すちうる

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28,842 次观看 • 7 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Raspberry Piにサーボ用HAT、スピーカー、各種センサーを組み合わせることで、動物のような動きをするロボットを作ることも可能です🐶 例えば犬型ロボットの場合、サーボモーターで脚や首を制御し、距離センサーで人を検知、スピーカーで鳴き声を再生するといった連携ができます。HATを使えばPWM制御（サーボ角度を安定して制御する仕組み）を安全かつ簡単に扱えるのが利点です。 Pythonで「歩く」「振り向く」「反応する」といった動作を組み合わせることで、まるで生き物のような挙動になります。私はこうした仕組みはロボット制御の入門として非常に良い題材だと感じています。安全面に配慮しつつ、低電圧・小型構成で試すのがおすすめです🤖 動画はSunFounderの犬型ロボットPiDogです。背中に搭載したRaspberry Pi で制御しています。 #RaspberryPi #Python学習 #ロボット制作 #電子工作

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💡 動画生成AIは余白で動きを決める 🎥 左右の動画を見比べてみましょう。右のこぢんまりとした動きに対して、左のキャラは身体全体を使った動きをしてます。実はこの二つの動画「同一プロンプト・同一素材」で生成してます。なら違いは何か？左の素材画像に対して余白を追加しているのです。余白の分だけ、キャラクターの動く余地が生まれます。同じプロンプトなのに、より大きい動きが可能になります。逆に動きが大きい場合は、対象キャラクターをフレームギリギリまで近づけることで動きを抑制できます。もちろんプロンプトでも動きを調整できます。しかし、動きのポテンシャルは余白の有無で決まっているように感じるのです。以下は優先度の仮説です 1. 動かすだけの余白があるか（フレームとキャラクターの比率=提供画像） 2. その中でどれだけ動かすか（プロンプト）個人的にはかなり本質的な発見です。最終的なショットと生成に相応しいショットが異なることを示すからです。このギャップを認識していないと、動画生成AIから十分な性能を引き出せないことになります。あくまでも生成用にショットサイズを調整して出力、その結果を後でトリミング＆アップスケールで編集に回す、という工夫が必要かもしれません。生成AIは実写やアニメと異なり、アクター/モデルとフレームの関係が逆転しています。フレームが先で、その中で初めて演技もキャラクターも生成されるのです。この違いを認識することが重要なのではないかと思いました。

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動画制作の時代が変わりました‼️ Antigravity×Remotion Skillで動画編集を自動化できます！・顔出し不要のAIアバター・自動でナレーション生成・動画編集もチャットで自由自在この動画も全てAIで作れます。この作り方をまとめたので欲しい人はいいねとリプで好きな絵文字で配ります。

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