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平日とJTBプランがおすすめです
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【実写プレビズで作る、実写アニメ合成】
今回のMVではminimax h3で生成したプレビズ動画を使用しました。
🎬ワークフロー
①minimax h3-max-turboで動画生成(text to video)
②生成したプレビズをDepth mapに変換
③プレビズを元にseedanceで動画化
💡この方法のいいところ
・minimax h3-max-turboが安くてめちゃ生成が早い
・めちゃ早いからプレビズでどんどんVコンを組める
・プレビズが実写だから、自然な動きとカメラワークになる
・Depth mapを使うことで実写背景も綺麗に再構成できる
minimax h3-max-turboのT2V、めちゃいいですよ!
プロンプトに対する出力が安定してるので、やりたいことを狙ってできます。
(T2Vなのにキャラの服装ほぼ一貫してるのとか見るとわかりやすい)
顔がのっぺらぼうの球体なのは、人間の顔にするとアニメキャラの輪郭に影響しちゃって可愛くなくなったからです。
Seedanceを普通に回してたら前半でクレジットがほぼ無くなったので、この方法でだいぶ救われました🙌
もしよければお試しを!
🤖 Made with AI
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AIアニメ→漫画 その2
Opus 5.5でAfter EffectsとPythonを操作。
絵柄はPythonで、コマ割りと描き文字、カメラはAE。ページめくりはBlenderで。
「甘くない戦い」
一部カラーにしてみました。
アニメではちょいちょいミスが気になりますが、漫画になると意外に気にならなくなるのは新しい発見かもしれません。次はフルカラーで作ってみようかな。
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Opus 5.5でどうやって作られたのか聞いてみました
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生成AIは一切使っておらず、すべてPythonのプログラムで1コマずつ絵を計算して作っています。After Effectsでやるような作業を、全部コードで書いたイメージです。私の作業環境(Linuxのコンテナ)で動かしていて、GPUも使っていません。
使った道具は4つです。
NumPy:画像を数値の配列として扱い、レイヤーの合成などの計算をする
OpenCV:拡大・回転・移動の変形や、フチ取りのための膨張処理
Pillow:文字の描画(フォントはNoto Sans CJK Black)
ffmpeg:動画の読み込み、書き出し、音声の合成
作業の流れは次の通りです。
1. キーイング
元動画の各コマについて、ピクセルごとに「緑が赤や青よりどれだけ強いか」を計算して透明度を決めました。縁に残る緑は、緑の値を赤・青の最大値に抑えて消しています(デスピル)。361コマ分の切り抜き結果はディスクに保存し、何度でも使い回せるようにしました。
2. テンポの推定
音を聴けないので、音声を周波数に分解して音が鳴り始める瞬間を検出し、その周期性から約129 BPMとビートの位置を割り出しました。すべての演出のタイミングはこのビート表から決めています。
3. 1コマずつ合成
1コマごとに「背景 → 文字 → 残像や影 → キャラ → 仕上げの効果」の順でレイヤーを重ねています。
カメラワーク:キャラの切り抜きに拡大・回転・移動の変換をかけて、ビートごとの寄りや揺れを表現。寄りは拍の瞬間に跳ね上がって減衰する曲線で作っています。
ステッカー風のフチと、ずらし影:切り抜きの形を太らせたものを白や色で塗り、少しずらして下に敷いています。
3色の残像:3コマ前、6コマ前、9コマ前のキャラの形を、それぞれ別の色で塗って後ろに重ねています。
文字の動き:オーバーシュート付きのイージングで、大きい状態から叩きつけるように縮めています。
斜めワイプやアイリス:図形のマスクで2つの場面を切り替えています。
グリッチ:画面を横の帯に切って、それぞれランダムにずらしています。
色収差:赤と青のチャンネルだけを左右に数ピクセルずらしています。
4. 書き出し
完成したコマをffmpegに流し込んでH.264のMP4にし、元の音声を合わせています。1CPUで約3分のレンダリングでした。
AIに自律開発させるときは、こういうHTMLダッシュボードをVibe-Codedでもいいから毎回簡単に用意するべき定期
向こうから非同期で質問投げつつ、こっちはSlackとかDiscordとかTelegramで回答するみたいなのが良さげ
(成果物は常に最新を追うようにしといて、成果物に対してテキトウなレビューをスマホかなんかで投げれるとさらに良き。こういうダッシュボード系は開発ごとに表示したい情報が異なるので、テンプレとかは作らずに毎回0から軽く作っている)
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昨日セミナーで使用した「ハーネス設計入門」のスライドを公開しました。
speakerdeck.com/kinopeee/han…
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1枚の画像から4DGSを作る試み
Ahmad Emranian氏による4DGSの実験。
🔹生成AIで画像から動画・360度視点を生成
🔹RealityScanとPostshotで4DGS化
🔹AI動画の形状ブレによる位置合わせが課題
1枚の画像から4D空間を作る制作フローの実験。
詳細はリプ欄。
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MiniMax Fast H3 の ComfyUI 量化版がさっそくKijaiさんが公開されたので試してみた。5秒のビデオの生成が4090で49秒。いつも使っているLightX2V+Sage 8-step T2Vより約3.8倍生成速度が速い。プロンプトは適当にCodexに作らせたものを10本結合。
A new technique with Seedance 2.5.
Used Arcane style for this one, generated entirely with text-to-video. A kinetic montage built around one continuous conversation.
Created with Seedance 2.5 on @astorie_ai
Prompt in the replies.
🤝 Paid partnership
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サンフランシスコで、人型ロボットに家の掃除を頼めるサービスが始まっているそうです。
料金は1時間30ドル(約4800円)。
掃除機がけ、ベッドメイキング、浴室掃除、ゴミ出しなどをやってくれるとか。
人とロボットが一緒に暮らす世界がもうそこまで来ていますね。





























