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髪モデリング。普段の倍くらい細かい髪束にしてみた 髪はスプラインで流れを作る → メッシュ化 → ルックや最適化度合いに応じてつなげてく って作ることが多いです。 この作り方だと、後から手軽にねじりやウェーブ等を追加できるのがメリット

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Tripoでキャラクターモデルを綺麗に作るには頭・髪の毛・体にわけてつくるといいんですが、それだと頭と髪の毛のバランスが合わない時があります。 Blenderでメッシュ調整できるなら全く問題ないですが、それだと敷居高すぎるのでTripoだけでなんとかするやり方。 髪の毛と頭は合体させて、髪の毛込みと体の2パーツに分けて生成します。 そうするとテクスチャが汚くなるので、 四角面でモデル生成 ↓ GLBでいったん書き出し(四角面を三角面にする) ↓ Tripoに再アップロードして「粗め」でセグメンテーション ↓ Blenderに読み込んで髪の毛と頭にオブジェクト分割 ↓ それぞれTripoに再アップロード ↓ SmartUVでUVを再展開 ↓ テクスチャ再生成 とやる。Blenderでの処理はAstraやOpus 5.5がやってくれます。機械的な作業なのでめっちゃ得意。 これで頭と髪の毛を分けてた時とほぼ同じことになる、かつバランス調整の必要が無いので、かなり楽です! ポリ数が頭と髪の毛合計で25,000上限にはなってしまうので、超ロングヘアとか、髪の毛にいっぱいアクセサリーとかついてるキャラだと厳しいかも ただ、分けるにしても頭に使うポリ数は5,000ぐらいなのでそこまで差はないような気もする。 ポリ数よりもテクスチャが綺麗かのが大事だと思ってます。 SmartUVの登場によって再アップロードの価値が爆増してておもろい!

Nano(ナノ)

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いつも「形じゃない」とは言っているものの、実は上抜けやすい形が存在する。 正確には、大衆心理まで考慮した上で、結果的に上抜けしやすい形があるということ。 今回の動画のように、あるレンジ帯の下限でエントリーした後、レンジ上限で小刻みにノイズを作る場面。 この時、価格は何度もレンジ上限から下に行く素振りを見せながら、すぐに戻している。 一見すると、上限で揉んでいるだけに見える。 でも中身を見ると少し違う。 下に行きそうに見せる。 でも落ちない。 また下に振る。 でもすぐ戻る。 これを繰り返すことで、売りたい人の力が少しずつ弱くなっていく。 レンジ上限というのは、本来なら売りが入りやすい場所。 「ここで反落するだろう」と考える人も多い。 だから上限付近では、ショートや利確が入りやすい。 でも、そこで何度も下に振っているのに落ちない。これがかなり重要。 なぜなら、売りが入っているのに下がらないということは、その売りを吸収している買いがあるということだから。 さらに、下に行く素振りを見せるたびに、 短期のショート勢は入ってくる。 上限で買っている人も一部は怖くなって逃げる。 でもそれでも価格が戻ってくる。 この時点で、下に行くための材料が少しずつ消費されていく。 つまり、上限でノイズを作っているように見えて、実際は売りを試して、売りが続かないことを確認している状態。 そして、何度も戻されることで、ショート勢の損切りは上に溜まり始める。買いを待っていた人も、上抜けた瞬間に入ってきやすくなる。 だから、最後に上に抜けた時、新規の買いだけではなく、ショートの損切りも重なって、上に走りやすくなる。 この形が上抜けやすい理由は、「綺麗なレンジだから」ではない。 レンジ上限で売りが入っても落ちず、何度も下を試して失敗し、その過程で上に注文が溜まっていくから。 結果的に、上抜けしやすい形になる。 ただし、ここで注意しなきゃいけないのは、 上抜けた後の伸びの予測は難しいということ。(注文の数まで読み取るのは難易度高い) かなり上がり続けることもあるし、一発の上抜けだけで終わることもある。 だから私は、今回のような場面では、上に突き抜けた瞬間にすぐ利確することが多い。 狙っていたのは、上抜け後の大きなトレンドではなく、上限で溜まった注文が一瞬噴き出す部分。 形を使うというより、その形が作られるまでの過程を見る。 どこで売りが入ったのか。 なぜ落ちなかったのか。 どこに損切りが溜まったのか。 上抜けた後、どこまでが自分の狙う値幅なのか。 ここまで見た上で、初めて形に意味が出る。 だから大事なのは、「この形だから上抜ける」と覚えることではない。 なぜその形が作られ、その形の中で誰が苦しくなり、どこで注文が噴き出しやすくなるのか。 ここまで考えること。 形は結果であって、本質は、その形を作った参加者の失敗と注文の溜まり方である。

Scal_Lab

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GPT-6 Astraを使ってUEで世界構築。 ✅ただしこれはプリビズではない 今後アニメや映像を作るときに「背景を作る」んじゃなくて、「その物語が実際にどんな空間で起きているのか」まで考えるのが面白いと思ってる。 普通は1カットごとに背景を作るけど、実際にはその場所の奥に何があるのか、ドアの先はどこにつながっているのか、キャラクターはどこから来てどこへ向かうのか、そこまで含めて1つの空間として設計できる。 そうすると背景がただの絵じゃなくて、物語の一部になる。 狭い通路、広い広場、長い階段、袋小路。 空間そのものがキャラクターの感情や演出にも影響する。 AIで1カットを作るのはどんどん簡単になるからこそ、これからは「どんな絵を作るか」より「どんな世界・空間で物語が起きているのか」を設計する力のほうが重要になってくる気がする。 3DやUnreal Engineを学びたいと思ってるのも、物語の舞台を“背景”ではなく“実際に存在する空間”として作ってみたいから。 これがIPに繋がり、この世界から映像やゲームが生まれる。決められた世界観の中で。 💡わかりやすく言うとモンハンの世界で映像制作する感じ。伝わらないかもw

おのふみ| 3D×動画生成×個人開発

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【EASYGAME are VERYHARD】 ClaudeやChatGPTでツールを操作できるようになり、作業は効率化され、創作の幅も格段に広がりました。 その一方で、一人が把握しておくべき知識やタスクは、むしろ増えている気がします。 「どのツールでどんなことができるのか」 それを先に知っているかどうかで、企画の段階で選べる方向性も変わってきます。 クライアントワークでも、これまでは「言われた通りにつくる」ことで成立する仕事がたくさんありました。でも、それだけでは「AIに頼めばいいじゃない」となりかねません。 これからのクリエイターには、クライアントよりも多くの表現の引き出しを持ち、目的に応じて表現や構成を提案する力が、さらに求められるのだと思います。 AIに尋ねれば何でも解決するように見えても、何を尋ね、どう指示するかには知識と経験が必要です。これは、どの分野にも共通することではないでしょうか。 自分の場合、3DCGの知識は学生時代に触ったMAYAで止まっていました。今はどんな表現ができるのか、どんなトレンドがあるのか。まだまだ知らないことばかりです。 ラッキーなことに、相互フォローの方にBlenderを扱っている方も多く、投稿を参考にさせていただいています。 今回、参考にさせていただいた方の投稿はリプ欄に貼っていますので、ぜひご覧ください。 各分野で、自分の目指す方向に近い「師匠」を見つけておくのはおすすめです♪ ---------- [使用したツール] Claude Opus 5.5 Suno Higgsfield Blender After Effects ---------- ……ん? あれ? そういえば、ChatGPTの「dots」について調べていたはずなのに、ドットがテーマの動画が気になって、いつの間にかめちゃくちゃ道それとるやん。笑 AI情報は把握しておきたいことがどんどん増える🤮

SEIIIRU😈AIを使う映像クリエイター

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Sora2のオプトアウト戦略、これほんまにめっちゃヤバい。WSJやReutersが報じてるけど、仕組みは「著作権者がオプトアウトを申請しない限り、自分の作品がAIの生成に含まれる可能性がある」というものやね。今までの常識やと「勝手に使ったら侵害」って考えるやん? でもSora2の構造やと「勝手に使っていい、嫌なら申請して外してね」って逆転してる。これは時代のルールがごっそり入れ替わるレベルの変化やと思う。 しかも一番めんどくさいのは、生成ごとに申請しないとオプトアウトできない可能性があるって点やな。まとめて「自分の作品は全部対象外にしてくれ」っていう包括的なオプトアウトは認めない方向だと報道されてる。これが実装されたら、大手スタジオや出版社は法務部で対応できるとしても、個人クリエイターや中小規模の会社はとても追いつかん。つまり「やろうと思えばできるけど、現実的には無理」っていう地形をわざと設計してるわけや。 で、この構造がさらにヤバいのは、現行法のグレーさとうまく噛み合ってるところ。アメリカの著作権局も言ってるけど、AIの学習行為そのものが著作権侵害になるかどうかはまだ決着がついてない。実際の裁判例でも「学習はフェアユースとして認められる」って判断が出てるケースがある。要は、学習段階では訴えても勝ちにくい。だから権利者が戦えるのは、AIが作品を生成した後からになる。 ただし、生成段階で争うのも簡単やない。証拠を集めて「自分の作品とどれくらい似ているか」「市場でどう競合するか」を一件ごとに立証しないといけない。これはめっちゃ労力かかるし、そもそも小さな権利者には不可能に近い。結果として、多くの人は「めんどくさいから諦める」って選択をすることになる。その沈黙をOpenAIは「同意」として扱える。これが戦略的な“ディフェンス設計”やな。 ここまで整理すると、オプトアウト戦略のヤバさは二重構造になってるのが見えてくる。まず「学習段階では争いにくい」という現行法の抜けを突いてる。そして「生成段階で争うためには膨大な手間を要求する」という運用上のハードルを設計している。この二つが組み合わさることで、AI側はほとんどノーリスクで大量の著作物を利用できる一方、権利者は疲弊して諦めざるを得なくなる。 これ、めっちゃ時代の変わり目やと思う。今までは「コピーされたら侵害」ってのが著作権の常識やった。でもこのままやと「生成されなければ侵害じゃない」って新しい常識が社会に定着してしまうかもしれん。つまり、ルールを法律で決めるんじゃなくて、先に事実を積み上げて、それに法律を追従させるってやり方やな。 この筋書き、完全にYouTube初期と同じや。YouTubeも最初は著作権侵害でボコボコに訴えられた。でも裁判をやりながらContent IDを導入して、それを業界の新しい常識として定着させていった。今は「動画共有サービスはコンテンツIDがあるのが当たり前」になってるやん? まさにそのルートをAIでもやろうとしてるんよ。 結局のところ、Sora2のオプトアウト戦略はただの仕様変更やない。著作権の世界観そのものを塗り替えるポテンシャルを持ってる。これはほんまにすげぇ時代のスイッチやと思う。ワシらは今、その転換点の真ん中に立たされてるんや。

榊正宗🫛ずんだもん発案者

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