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【画像から高品質な動画を実現】 I2V-Adapterは、高品質なimg2videoを実現するVideo Diffusion Models。AnimateDiffとも互換性があり、ControlNetにも対応している。 OpnePoseと組み合わせれば、ダンス動画なども自前で作成可能。先行で論文が出る→一般化までの動きがとてつもなく速い。 続く>>

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田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative

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ありがたいことに、KlingのCPPにも参加させていただくことになりました✨ 早速、KlingのモーションコントロールとV2Vを使用してショート動画を作ってみました！ モーションコントロールは参照動画の動きに合わせて画像のキャラクターを動かせます😄 V2Vはすでにある動画のキャラや服装、背景などを変更できる機能です！ 来週からまたいつも通り楽しく作って、なるべくこれまでよりもツールの良さが伝わるような投稿をしていきたいと思います🙇 Kling AI #klingai
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Pollo AIの新機能 Pollo Mimic を試してみましたー！ 用意したメイドギャル画像1枚と参考動画だけで動きを再現できる機能です。 実際に自分の画像を使って作ってみたら、かなり自然簡単に高品質なダンス動画が作れて便利でしたね！ 元の画像と作成した動画を添付するので見比べてみてください。
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動画は綺麗な品質でアップロードしているので、画質悪いなってときは2〜3周見てもらえると綺麗なのが読み込まれるので、ぜひそれまで待ってください✨ 最後まで見るといいことあるかも
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kasu-mi

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【AIでマスクしてみた】 マスクとは人、物、背景などオブジェクトごとに見えたり見えなくしたりする技術みたいです。（私はオブジェクトの切り取りみたいなイメージでいます） これができると1つの動画素材から色んなものを切り分けることができ、 ・特定のオブジェクトだけにエフェクトをかける ・別の動画素材のオブジェクトを組み合わせる ・特定のオブジェクトの追従（モザイクとかに使用） が可能になるみたいです✨️（他にもたくさんある） マスク自体は簡単にできましたが、結局どんな表現をするためにマスクするのかが大事なので、映像表現を知らなすぎる私には宝の持ち腐れ感があります😇笑 ただ、一回やっておくと今度やりたい表現を見つけたときに「マスク使えばできるかも？」となるので、私みたいに言葉すら知らなかったよって人も挑戦してみると良いかもしれません☺️ ちなみにめちゃくちゃ楽しいです笑
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Mankyu | AI動画生成

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カット一つ一つは全然難しくない。しかし、編集のテンポとセリフと音が自然なので高品質に見える。これがSoraのすごいところ。 と同時に、動画作りのヒントがここにある。 ショット内でよく動くことと、良い動画作品になることはイコールではない。
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NOBU

92,765 просмотров • 9 месяцев назад

(※ChatGPT + 動画生成AI + 画像生成AI + AE) 【ご報告】 勇気を出して、憧れのとある制作チームに志願してみたところ、なんと快く受け入れてもらえました。 今までマネタイズもせず、ただただAI動画の認知度を上げるためだけに投稿してきましたが、ようやく自分の活動ができそうです。 オンラインで面談をして頂き、まずはお試しで仕事をさせてもらう形になれたと思うので結果を出して正式に採用されたら報告ができるかもです。 一部の人は目にすることになるかもしれない期待のプロジェクトにさっそく参加させてもらえるようです。 練習を兼ねたいので、Xでの制作内容や投稿内容が少し変わるかもしれませんが、引き続きツール紹介などはかかさず投稿するつもりです。 フルコミットしだしたらXの投稿が遅れることもあるかもしれないですが、既に多くの方が同じようにツール紹介をしてくれているので引用やリポストも多様します。 これからも別の角度からAI動画を盛り上げる役割を果たすつもりですので、引き続き宜しくお願いします。 ※ ちなみにこの動画は、ChatGPT 4oでタイトルを作って、Runway Gen3で動かして、Midjourney V7で作ったイラスト合成して、AfterEffectsで編集した動画です。 こういう動画を含め、ソシャゲ系とかキャラ動作、フラットアニメ風とかも増えると思います。 今までは仕事が別だったのでＳＮＳは５０％くらいでしかやってませんでしたが、仕事の練習になるなら全力でできる機会も増えるので、おそらく投稿作品のクオリティーはあがります。 AI動画界隈の人達みんなの活動がいずれ、クリエイターとして仕事になるようにサポートできればいいなと思っていますので、これからは指標になれるような存在を目指します！ 応援してくれた方々に良い報告ができるよう頑張るぞ！ いつも見てくれてありがとう！！！🙏🙏🙏
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SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

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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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NOBU

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常にエサを与えられたヒナ鳥は「口を開ければ自動的にエサが入ってくる」と考えるようになり”自分でエサを取る”という行為ができなくなる。この動画を見て妻の『これは子供も一緒。なんでも親が手助けすると自分で何もできなくなってしまう。”過度な愛情”って実は残酷なもの』という言葉が深かった
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つっきー

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この1枚を載せる時は証拠として動画も載せるようにしてる(自分でも非現実的だと思う🤣)ので、例に漏れずiPhone動画も置いておきます🗻❄️✨️ iPhoneだと遠くてピント合わないので、写真程くっきり見えないですが😭
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スカーレット@Photo

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✨動画制作で「表現」をコントロールできるように！今回はWanVideo Fun_controlで表情だけ変えた動画比較👀 プロンプトで動画を操作しながら別の絵に変換できる新技術を検証。これは実務的には「収録後の演技変更」など動画コントロールの可能性が広がる🎬 kijaiさんのワークフローを使ったのですが、2つの異なる生成方法が含まれています（もっとあるかもだけど）： 1️⃣ ビデオからdepthを抽出→プロンプトで画像変更 2️⃣ depthと画像を組み合わせて生成 引用リプしている去年試したViggleAI+animatediff+コントロールネットより一段上の表現が可能に。最大の違いは「プロンプトが効く」ことです！ #AIVideo #WanVideo #ComfyUI #動画生成 #AI制作ワークフロー この動画は単純に人物の変更です😊リプに続く👇
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LUTA＠AI

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Vidu待望の高画質モデルQ1！！ （結果としてRunwayは解約しました） アニメが得意なVidu。アクションも演技も上手。しかしその弱点はちょっと画像がぶれやすいこと。。僕としてはここがずっとネックでした。 そんな弱点を克服しにきたモデルが登場！ なんと1080p限定。 なんと言えば良いのでしょうか・・・。とりあえずアニメ作る方は絶対おすすめ。演技のニュアンスを汲み取ってくれてるのでプロンプトのしがいがあります。 Viduによくあったあの「ブレ」はほぼありません。絵柄にもよると思いますが、アニメっぽいフレームレート少なめの動きもしてくれて、ほんと良いです。 一応欠点も言っておくと・・・動きは控えめ。アクションとかをさせるとちょっと弱い。これはViduの既存の画質高いモデルにも言えたんですが、あまり大きい動きを指定してもそうは動いてくれません。カメラワークも同様。 でも、それを踏まえても余るほどのアニメ絵の安定感。これもうすぐリファレンスも出るみたいなので余計に期待値高いですね！！ というわけで現在の僕の個人的なフォーメーションは - 動きの少ないカット→ViduQ1 - 動きの大きいカット->Ray2 - 動きが大きくて正確性が欲しいカット->Kling2.0 という感じです。 なのでRunwayは解約しましたw まあこの戦国時代いつ再開させるかもわかりませんが。
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63,865 просмотров • 1 год назад

前回で最後のつもりが…というわけでSora 2です。 1日経つと凄い凄いと言い続けるのにも、ネット上に流れる動画にも飽きが来ますが、 こういう動画が生成されると、やはり大いなる可能性は感じてしまいます（技術的には）。 時代に合わせて画面が4:3なのも芸が細かいｗ #Sora2 #催眠
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hvplan

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Blender5.1以降に出たレイキャストノードで、なんとなくわかってきたことをメモ！ ・異なるオブジェクト同士が重なっても、輪郭を自動で形成してくれる。これが画期的かもしれない。 ・カメラ視点に追従するエッジ検出ができる。どのアングルから見ても輪郭線が崩れず、アニメーションにも自動で対応する。これも凄いかもしれない。 ・3種のエッジを独立して制御できる。シワ・ハードエッジ・シルエット輪郭線をそれぞれ別の太さや色にカスタマイズできる。輪郭のカスタマイズ性が高そう。 ・カメラとの距離に応じてエッジの見え方を自動補正できる。遠くでもエッジが消えず、近すぎても太くなりすぎないよう自動で調整される。従来のソリッド化を使った輪郭線によりも美しい！！ ・エッジ情報を使って、ベースのシェーディングそのものを制御できる。ディフューズBSDFのカラーに繋ぐかどうかで、スケッチ風かハードコントラスト風かを切り替えられる。影の色をすぐにコントロールできそう。 ・既存のAOやディフューズ BSDFと組み合わせることで、カスタムNPRシェーダーの質が上がる。 結論、NPR表現を非常に高めるツールでありそうという感じです！！ まだまだ理解が追いつきませんが、色々試してみようと思います。 #blender #b3d
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#Niji_動画モデル先行体験 いつものコックピット動画を生成してみました。 動画編集アプリの関係で繋がりがスムーズではありませんが、これうまく繋げば4つの動画でできていると思わないんじゃないかな…。原画は「1枚」で、最初の生成にしか使ってません。すごいですよ、nijijourneyの動画モデル。 原画：midjourney 動画：nijijourney Video Edition
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てんねん

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すみません。 今回 これらの動画を上げさせて頂いたのは Gemini Grok Chat GPT 3つのAIで動画が怪しい フェイクだろう と感じたので検証してもらいました。 そして驚く事に３つとも答えは同じで ⬇️ 『この動画に登場する人物やその動きが「AIによって生成されたものか？」というご質問であれば、結論から言うと、この動画自体はAI（人工知能）ではありません。 動画の内容は、人間が実際に撮影した映像（実写）であると考えられます。 なぜ「AIではない」と言えるのか 物理法則の正確さ: 髪の揺れ、服のしわ、周囲の光の反射などが、現在のAI生成動画（SoraやLuma AIなど）で見られる特有の不自然さ（ピクセルが溶けるような現象や、物体が突然消えるなど）がなく、極めて自然です。 投稿の性質: このアカウントは、日常的なシーンや特定の人物の映像を投稿する傾向があり、AI生成を目的としたアカウントではありません。 もし「AIに見える」と感じた場合 最近のスマホのカメラには、撮影時にAIによる自動補正（美肌、輪郭補正、色味調整）が強くかかるものがあります。そのため、肌の質感がつるつるしすぎていたり、非現実的なほど綺麗に見えたりすることで、「AIっぽさ」を感じることがありますが、それは実写を加工した結果です。』 という結果でした。 これでAIも学術論文も正誤を問われると意外とエビデンスに乏しく曖昧なんだな と感じました。 やはり人間の直感などが1番当たっているとも言えるかもしれません。 次回からは更に自分の感覚を信じて投稿をしたいと思う次第です。 長文失礼しました🙏✨
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藤🎧ふじ🥷🔥

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Wan2.2のフレーム指定（First＆Last）を使った ループ動画生成成功しました！🍀 コレほんとに精度高いですね！有料サービスの品質に 追いつくどころか超えているかもしれません👀 カラーバックにした画像をループ画像として 動画化すればカラーキーなどのフィルターで 動画編集ソフトなどで抜きやすくなります🎬 #Wan22 #ComfyUI
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ざすこ（道草 雑草子）

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よくmibotを「ガソリン車にしてほしい」と言われるのですが、原付ミニカーで快適な走行を実現するには、EVが最適だと考えています。 原付ミニカー規格では法規により動力の出力が小さく制限されています。 ガソリンエンジンは高回転にならないとピークトルクが出ませんが、モーターはゼロ（動き出し）からピークトルクを発生できるため、小さい出力でもスムーズに車体を動かすことができます。つまり、原付ミニカーはモーターを使うことで滑らかな走行が可能になるので、EVが最適解になるということです。
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横山文洋｜わいざん #mibot

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【Kling(Kling AI)】がv2.1にアップデートしたんですが、更に一段と質が向上しました💡 添付動画は 『彼女は怒った後に、あきれた顔をして、その後笑う』 という複雑な指示をしたものです。 にもかかわらず、かなり正確に指示通りに動いてくれるので、更に微細な表現できるようになりました。 ここまで狙い通りに動いてくれると相当楽しいですね。 ※Midjourney(Midjourney)で画像生成して、その後Kling2.1で動画化しています
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