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icon 年末年始の営業について (2023-12-15 8:53:04)

feed

坂東市商工会では 令和5年12月29日?令和6年1月4日 までお休みを頂戴いたします。

つきましては商品券の換金業務についても上記期間はお休みとなりますので予めご了承ください。

 

なお年始につきましては 令和6年1月5日 から営業開始となります。

何卒宜しくお願い致します。

28日 29日 30日 31日 1日 2日 3日 4日 5日
曜日


icon JAまつり 令和5年12月9日/10日 in JA岩井 (2023-12-9 18:28:22)

feed
sound ポッドキャスト : video/mp4

はじめに

JAまつりに行ってきた。

令和5年12月9日/10日 in JA岩井

JAまつり



icon ChatGPT×VOICEVOX×Python ずんだもんと音声で会話したい (2023-12-9 16:58:57)

feed

はじめに

インターネットを見ていると、ChatGPTとずんだもんが音声で会話している動画を見かける時がある。

今回は、Pythonを使用して、ずんだもんと音声会話ができるプログラムを考案してみる。

ずんだもん

参考サイト

[python] ChatGPT APIを使ってレスポンスが高速な音声アシスタントを作る

[python] ChatGPT APIを使ってレスポンスが高速な音声アシスタントを作る - Qiita
ChatGPT APIを使って音声アシスタントを作ります。前回の記事 ( でも、ChatG…
qiita.com

VOICEVOXをpythonから遊ぶメモ

VOICEVOXをpythonから遊ぶメモ|おれっち
このメモを読むと ・VOICEVOXのエンジンを導入できる ・音声データを生成できる ・GPUを使って高速に処理できる 検証環境 ・Windows11 ・VRAM24GB ・ローカル(Anaconda) ・2023/6/M時点 事前準備 Anacondaを使うメモ|おれっち (note.com) VOIC...
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準備

VOICEVOXをインストール

VOICEVOX | 無料のテキスト読み上げソフトウェア
無料で使える中品質なテキスト読み上げソフトウェア。商用・非商用問わず無料で、誰でも簡単にお使いいただけます。イントネーションを詳細に調整することも可能です。
voicevox.hiroshiba.jp

VOICEVOX ENGINEをインストール

VOICEVOXをpythonから遊ぶメモ|おれっち
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各自、必要なパッケージを各々インストールします。(※必要に合わせて各自インストールしてください)

  pip install requests simpleaudio
など 

プログラム(Python)

1. talk_to_chatGPT.py

※参考サイトのプログラムをまとめたプログラムとなっています。

  import speech_recognition as sr
import os
import openai
import pyttsx3
import re

import requests
import json
import time
import simpleaudio

import settings

host = "127.0.0.1"  # "localhost"でも可能だが、処理が遅くなる
port = 50021
sleep_time = 0.5    # 文節毎の間隔

def audio_query(text, speaker, max_retry):
    # 音声合成用のクエリを作成する
    query_payload = {"text": text, "speaker": speaker}
    for query_i in range(max_retry):
        r = requests.post(f"http://{host}:{port}/audio_query", 
                        params=query_payload, timeout=(10.0, 300.0))
        if r.status_code == 200:
            query_data = r.json()
            break
        time.sleep(1)
    else:
        raise ConnectionError("リトライ回数が上限に到達しました。 audio_query : ", "/", text[:30], r.text)
    return query_data
def synthesis(speaker, query_data,max_retry):
    synth_payload = {"speaker": speaker}
    for synth_i in range(max_retry):
        r = requests.post(f"http://{host}:{port}/synthesis", params=synth_payload, 
                          data=json.dumps(query_data), timeout=(10.0, 300.0))
        if r.status_code == 200:
            #音声ファイルを返す
            return r.content
        time.sleep(1)
    else:
        raise ConnectionError("音声エラー:リトライ回数が上限に到達しました。 synthesis : ", r)

def text_to_speech(texts, speaker=7, max_retry=20):
    if texts==False:
        texts="ちょっと、通信状態悪いかも?"
    texts=re.split("(?<=!|。|?)",texts)
    play_obj=None
    for i, text in enumerate(texts):
        # audio_query
        query_data = audio_query(text,speaker,max_retry)
        # synthesis
        voice_data=synthesis(speaker,query_data,max_retry)
        #音声の再生
        if play_obj != None and play_obj.is_playing():
            play_obj.wait_done()
        wave_obj=simpleaudio.WaveObject(voice_data,1,2,24000)
        if i != 0:
            time.sleep(sleep_time)
        play_obj=wave_obj.play()

##############
# 音声認識関数 #
##############
def recognize_speech():

    recognizer = sr.Recognizer()    
    # Set timeout settings.
    recognizer.dynamic_energy_threshold = False

    
    with sr.Microphone() as source:
        recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
    
        while(True):
            print("> >  マイクでお話しください...")
            audio = recognizer.listen(source, timeout=1000.0)

            try:
                # Google Web Speech API を使って音声をテキストに変換
                text = recognizer.recognize_google(audio, language="ja-JP")
                print("[あなた]")
                print(text)
                return text
            except sr.UnknownValueError:
                print("すみません。もう一度お話しをしてください。")
                #return ""
            except sr.RequestError as e:
                print(f"Could not request results; {e}")
                #return ""

#################################
# Pyttsx3でレスポンス内容を読み上げ #
#################################
#def text_to_speech(text):
#    # テキストを読み上げる
#    engine.say(text)
#    engine.runAndWait()

def chat(conversationHistory):
    # APIリクエストを作成する
    response = openai.ChatCompletion.create(
        messages=conversationHistory,
        max_tokens=512,
        n=1,
        stream=True,
        temperature=0.5,
        stop=None,
        presence_penalty=0.5,
        frequency_penalty=0.5,
        model="gpt-3.5-turbo"
    )

    # ストリーミングされたテキストを処理する
    fullResponse = ""
    RealTimeResponce = ""   
    for chunk in response:
        text = chunk['choices'][0]['delta'].get('content')

        if(text==None):
            pass
        else:
            fullResponse += text
            RealTimeResponce += text
            print(text, end='', flush=True) # 部分的なレスポンスを随時表示していく

            target_char = ["。", "!", "?", "\n"]
            for index, char in enumerate(RealTimeResponce):
                if char in target_char:
                    pos = index + 2        # 区切り位置
                    sentence = RealTimeResponce[:pos]           # 1文の区切り
                    RealTimeResponce = RealTimeResponce[pos:]   # 残りの部分
                    # 1文完成ごとにテキストを読み上げる(遅延時間短縮のため)
                    #engine.say(sentence)
                    text_to_speech(sentence)
                    engine.runAndWait()
                    break
                else:
                    pass

    # APIからの完全なレスポンスを返す
    return fullResponse


##############
# メインの関数 #
##############
if __name__ == '__main__':

    ##################
    # ChatGPTの初期化 #
    ##################
    openai.api_key="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"
    # UserとChatGPTとの会話履歴を格納するリスト
    conversationHistory = []
    #setting = {"role": "system", "content":
"句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。"}
    
    ##################
    # Pyttsx3を初期化 #
    ##################
    engine = pyttsx3.init()
    ## 読み上げの速度を設定する
    #rate = engine.getProperty('rate')
    #engine.setProperty('rate', rate-50)
    ## Kyokoさんに喋ってもらう(日本語)
    #engine.setProperty('voice', "com.apple.ttsbundle.Kyoko-premium")

    # Ctrl-Cで中断されるまでChatGPT音声アシスタントを起動
    while True:
        # 音声認識関数の呼び出し
        text = recognize_speech()

        if text:
            print(" > >  チャットGPTからの応答を待っています...")
            # ユーザーからの発話内容を会話履歴に追加
            user_action = {"role": "user", "content": text}
            conversationHistory.append(user_action)
            system_action = {"role": "system", "content": settings.CHAT_SYSTEM_SETTING}
            conversationHistory.append(system_action)
            
            print("[チャットGPT]") #応答内容をコンソール出力
            res = chat(conversationHistory)
            
            # ChatGPTからの応答内容を会話履歴に追加
            chatGPT_responce = {"role": "assistant", "content": res}
            conversationHistory.append(chatGPT_responce) 
            #print(conversationHistory)
            print("\n")

 

2. settings.py

  # ChatGPTのシステム設定(ずんだもん)
# CHAT_SYSTEM_SETTING = """
# You are a girl named "ずんだもん".
# She is 10 years old and from Tohoku, Japan.
# She calls herself "ボク" and has an energetic and lively personality.
# She speaks with "なのだー" at the end of each word.
# All replies will be returned in Japanese.
# """

CHAT_SYSTEM_SETTING = """
あなたはチャットボットとして、優しくてかわいいずんだもちの妖精であるずんだもんとして振る舞います。
以下の条件に((厳密に))従ってください。

条件:
* チャットボットの一人称は「ぼく」です。
* チャットボットの名前は「ずんだもん」です。
* ずんだもんはフレンドリーな口調で話します。
* 「ぼく」を一人称に使ってください。
* (超重要)できる限り「〜のだ」「〜なのだ」を文末に自然な形で使ってください。
* (超重要)文末に「です」「ます」は使わず、「のだ」や「なのだ」で文章を締めて下さい。
* どんなジャンルや難易度の内容についても答えてください。
* ずんだもんはフレンドリーです。
* ユーザーに興味を示し、個人的な質問を心がけてください。
* 一文は日本語で60単語以下に収めてください。
* 日本語で応答してください。

ずんだもんの話し方の例:
* ぼくの名前はずんだもんなのだ!
* ずんだの精霊なのだ!
* ぼくはずんだもちの妖精なのだ!
* こんにちはなのだ
* 遊びに行ったのだ
* ご飯を食べたのだ

ずんだもんの行動方針:
* ユーザーを励ましてください。
* アドバイスや情報を提供してください。
* セクシャルなトピックについても適切に対応してください。
* 不適切なテキストがあれば注意してください。
* ユーザーが閲覧しているサイトの内容を考慮してください。

(超重要)できる限り言葉尻は「のだ」を使ってください。

全て日本語で返します。
句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。
"""

# ChatGPTのシステム設定(ずんだもん)
# CHAT_SYSTEM_SETTING = """
# You are a girl named "ずんだもん".
# She is 10 years old and from Tohoku, Japan.
# She calls herself "ボク" and has an energetic and lively personality.
# She speaks with "なのだー" at the end of each word.
# All replies will be returned in Japanese.
# """

CHAT_SYSTEM_SETTING = """
あなたはチャットボットとして、優しくてかわいいずんだもちの妖精であるずんだもんとして振る舞います。
以下の条件に((厳密に))従ってください。

(超重要)相手を尊重する丁寧な言葉遣いを使ってください。
(超重要)回答は、短めにしてください。

条件:
* チャットボットの一人称は「ぼく」です。
* チャットボットの名前は「ずんだもん」です。
* ずんだもんはフレンドリーな口調で話します。
* 「ぼく」を一人称に使ってください。
* (超重要)できる限り「〜のだ」「〜なのだ」を文末に自然な形で使ってください。
* (超重要)文末に「です」「ます」は使わず、「のだ」や「なのだ」で文章を締めて下さい。
* どんなジャンルや難易度の内容についても答えてください。
* ずんだもんはフレンドリーです。
* ユーザーに興味を示し、個人的な質問を心がけてください。
* 一文は日本語で60単語以下に収めてください。
* 日本語で応答してください。

ずんだもんの話し方の例:
* ぼくの名前はずんだもんなのだ!
* ずんだの精霊なのだ!
* ぼくはずんだもちの妖精なのだ!
* こんにちはなのだ
* 遊びに行ったのだ
* ご飯を食べたのだ

ずんだもんの行動方針:
* アドバイスや情報を提供してください。

(超重要)できる限り言葉尻は「のだ」を使ってください。

全て日本語で返します。
句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。
"""
# ChatGPTのシステム設定(ずんだもん)
# CHAT_SYSTEM_SETTING = """
# You are a girl named "ずんだもん".
# She is 10 years old and from Tohoku, Japan.
# She calls herself "ボク" and has an energetic and lively personality.
# She speaks with "なのだー" at the end of each word.
# All replies will be returned in Japanese.
# """

CHAT_SYSTEM_SETTING = """
あなたはチャットボットとして、優しくてかわいいずんだもちの妖精であるずんだもんとして振る舞います。
以下の条件に((厳密に))従ってください。

条件:
* チャットボットの一人称は「ぼく」です。
* チャットボットの名前は「ずんだもん」です。
* ずんだもんはフレンドリーな口調で話します。
* 「ぼく」を一人称に使ってください。
* (超重要)できる限り「〜のだ」「〜なのだ」を文末に自然な形で使ってください。
* (超重要)文末に「です」「ます」は使わず、「のだ」や「なのだ」で文章を締めて下さい。
* どんなジャンルや難易度の内容についても答えてください。
* ずんだもんはフレンドリーです。
* ユーザーに興味を示し、個人的な質問を心がけてください。
* 一文は日本語で60単語以下に収めてください。
* 日本語で応答してください。

ずんだもんの話し方の例:
* ぼくの名前はずんだもんなのだ!
* ずんだの精霊なのだ!
* ぼくはずんだもちの妖精なのだ!
* こんにちはなのだ
* 遊びに行ったのだ
* ご飯を食べたのだ

ずんだもんの行動方針:
* ユーザーを励ましてください。
* アドバイスや情報を提供してください。
* セクシャルなトピックについても適切に対応してください。
* 不適切なテキストがあれば注意してください。
* ユーザーが閲覧しているサイトの内容を考慮してください。

(超重要)できる限り言葉尻は「のだ」を使ってください。

全て日本語で返します。
句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。
"""

 

talk_to_chatGPT.py 」と「 settings.py 」を同じフォルダに配置

・VOICEVOXアプリを起動する

コマンドプロンプトで「 talk_to_chatGPT.py 」を起動する

  python talk_to_chatGPT.py 

結果

考察

ずんだもんと音声で会話できるようになった。

女性にモテル方法なども的確に返答してくれました。

音声も現実に近いと思います。

今後、表情などが表現できるようになればいいかなと思う。



icon Alexa×ChatGPT アレクサと会話を実現 (2023-12-8 20:38:37)

feed

はじめに

ChatGPTと音声で会話をしたいと思った。

アレクサとChatGPTを介して、会話ができることがわかった。

参考サイト

(プログラミング不要)AlexaのChatGPTスキルを作成する方法

(プログラミング不要)AlexaのChatGPTスキルを作成する方法|Eito Hijikata
概要 プログラミングなしでAlexaのChatGPTスキルを最速で作成する方法についてまとめました。 事前準備を除き、約10?20分で作成することができます。 Alexa × ChatGPT 会話の流れを踏まえて会話できるChatGPTのアレクサスキルがなかったので自作してみた。#Alexa pic.twitt...
note.com

準備

Echo Show 5を準備

Amazon Developer アカウント

アレクサにスキル(今回であればChatGPTとの会話アプリ)を登録するために必要なアカウントです。
Alexaを利用しているAmazonアカウントで登録して下さい。
https://developer.amazon.com/ja/

Open AI アカウント

Chat GPTを利用するために必要です。
https://platform.openai.com/signup?launch

参考サイトにしたがって、Alexa×ChatGPTの音声会話を実現した。

結果

考察

ChatGPTと会話ができるようになった。

「Alexa」と呼ばなくても、会話が継続できるようになった。

「ずんだもん」などのキャラクターで返答できるようになったら、より楽しくなると思う。



icon WiFiネット環境の改善(10Mbps→最大1Gbps) (2023-12-8 17:47:18)

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はじめに

ネット環境が遅いので、改善してほしいと依頼された。

はじめにご訪問した際には、パソコンでスピードテストを試したところ、 10Mbpsしか出ていなかった

※インターネット回線の速度テスト

インターネット回線の速度テスト
ダウンロードスピードはどのくらいですか? FAST.comはお客様のISPスピードを数秒で測定いたします。
fast.com

WiFi環境を改善

ONUとモデムを Cat8のLANケーブル で接続

モデムとハブを Cat8のLANケーブル で接続

TP-Link スイッチングハブ 5ポート PoE+ (4ポートPoE+、各30Wまで) 合計40W対応 TL-SG1005LP

0.5m-2本 KASIMO CAT8 LANケーブル カテゴリー8 フラット 40Gbps 2000MHz SFTP RJ45

ハブとWiFi 無線LANルーターを Cat8のLANケーブル で接続

TP-Link メッシュ WiFi 6 ルーター dual band 【 PS5 / ipad/Nintendo Switch/iPhone シリーズ メーカー動作確認済み 】 Alexa 認定製品 スマートテレビ 対応 メッシュWi-Fi無線LANルーター スマートホーム AX3000 (2402+574Mbps) Deco X60 2ユニット

10m KASIMO CAT8 LANケーブル カテゴリー8

Decoをブリッジモードに設定(※モデムにプロバイダー設定済み)

Decoをブリッジモードに設定をしてアクセスポイントとして使用するためにはどうすればいいですか? | TP-Link 日本
Decoをブリッジモードに設定をしてアクセスポイントとして使用するためにはどうすればいいですか?
www.tp-link.com

インターネット回線の速度テスト を無線LANで実施したところ、200Mbpsだった。

ハブとローカルPCを Cat8のLANケーブル で接続

インターネット回線の速度テストで1Gbpsが出ました

まとめ

ローカルPCで10Mbpsの回線速度が、WiFi環境を改善することにより、最大1Gbpsまで改善された。

・すべて、 Cat8のLANケーブル で接続

・WiFi無線ルーター WiFi 6規格 メッシュを使用



icon 小規模企業景気動向調査「2023年10月期調査結果」について (2023-12-4 16:20:54)

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全国商工会連合会 産業政策部 産業政策課より、小規模企業景気動向調査「2023年10月期調査結果」につきましてご報告がございましたので、下記の通り公開いたします。

2023年10月期景気動向調査PDFダウンロード(631KB)

このページのお問い合わせ先

全国商工会連合会 産業政策部 産業政策課

〒100-0006 東京都千代田区有楽町1-7-1 有楽町電気ビル北館19F

TEL:03-6268-0085



icon dtab d-01k タブレット バッテリー交換 (2023-11-21 15:55:55)

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はじめに

dtab d-01k タブレットのバッテリー交換を依頼された

dtab d-01k

バッテリー交換

新しいバッテリーの用意
MediaPad M3 Lite 10 Battery

画面を外す

ピックやマイナスドライバなどで、少しずつ?がしていく。

両面テープで密着しているため、ドライヤーなどで温めながら、ゆっくりと剥がしていった。

モニターの分離

バッテリーケーブルを外す

モニターケーブルを外す

バッテリーを外す

両面テープにて強力に付着しています。

はじめは、ゆっくりと着実に剥がしていく。

ある程度剥がせて来たら、指で剥がせるようになった。

バッテリー交換終了

新しいバッテリーに交換し、ケーブルを付け直した。



icon 令和5年度坂東市子育て応援商品券事業のご案内 (2023-11-20 11:59:33)

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令和5年度坂東市子育て応援商品券の配布に合わせて、加盟店の募集を行っています。
事業概要及び加盟店申込につきましては、ページ下部の関連ファイルをご確認ください。

対 象

店 舗

坂東市内に事業所・店舗を有し、市内の店舗等に限り商品券を利用可能とすることのできる事業所
発 行

概 要

商品券額面発行見込み総額 44,400千円

1セット10,000円の商品券を原則2セット対象者へ配布する。

配布開始日:令和5年度12月20日(水)?

※今年度【Wプレミアム商品券】及び【地域応援商品券】の販売はありません。 今年度は【子育て応援商品券】の配布のみ行います。

配 布

対象者

?坂東市内の未就学児 1,920人 原則商品券2セットずつ配布

?坂東市外に通学の小中学生等 300人 原則商品券2セットずつ配布

特 徴 〇店舗が換金する時には、換金額へさらに5%を上乗せして換金(大規模店舗を除く)

〇加盟店舗を業種などによって2つに区分(飲食・小型店/加盟店共通)

区分ごとに商品券の利用可能金額を設けます。

(商品券1冊の内訳 飲食・小型店 7,000円 / 加盟店共通 3,000円)

使 用

期 間

令和5年12月20日(水)?令和6年2月29日(木)

※換金は坂東市商工会にて

換 金

期 間

令和5年12月12日(水)?令和6年3月8日(金)

※換金期限を過ぎての換金には応じられませんのでご注意ください。

申込先 〇坂東市商工会 坂東市岩井3230-1 

 TEL 0297-35-3317 FAX 0297-35-3321 

※商品券加盟店関連のお問い合わせは上記連絡先までお願いいたします。

 なお、商品券事業自体のお問い合わせにつきましては下記連絡先までお願いいたします。

〇坂東市役所商工観光課 市役所2階 坂東市岩井4365 

 TEL 0297-35-2121/0280-88-0111(代) 0297-20-8666(直通)

関 連

資 料

? 取扱店募集通知 (PDFファイル:101KB)  

? 取扱店留意事項 (PDFファイル:110KB)  

? 取扱店申込書  (PDFファイル:142KB)  

  取扱店申込書 (Wordファイル:34KB)  

? 換金振込先指定口座登録届 (PDFファイル:196KB)

  換金振込先指定口座登録届 (Excelファイル:33KB)  

? 換金振込先指定口座登録届(記入例) (PDFファイル:234KB)

 

(通知文訂正について)

商工会員様並びに昨年度商品券事業加盟店様につきましては、上記関連資料を11/10(金)にご郵送にて通知しておりますが、関連資料?取扱店留意事項の「商品券の換金について」の4行目、換金可能な期日に誤りがございました。お詫び申し上げますとともに、訂正内容は下記の通りとなりますのでよろしくお願いいたします。

令和5年3月8日(金) 令和6年3月8日(金)

 



icon 森山愛子 (2023-11-15 18:10:00)

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11月11日小山グランドホテル主催森山愛子さん20周年記念ディナーショーでした。今回はグランドさんでは確か9回目(^^♪全国各地から大勢のお客様に来ていただき会場満席の中、アンコールでは「愛子のソーラン節」で終演、ファンクラブの皆さんが法被姿、タオルを振りながら熱烈な応援をいただき無事終了しました。ありがとうございました...


icon AnimateDiff AI動画 (yayoiMix使用) (2023-10-31 15:36:05)

feed

はじめに

yayoiMixの生成画像を試してみると、日本人の人物を綺麗に表現できた。

今回は、yayoiMixにて、sd-webui-AnimateDiff AI動画にチャレンジしてみました。

→  CIVIT AI (yayoi_Mix) ?から、ダウンロード可能

AnimateDiff (txt2img)

設定内容

※今回は、かわいらしい小さい女の子を表現できたらと思います

モデル:yayoiMix

プロンプト:

  1loli, ((10yo)), face, hair flower, grin, realistic, 
0: close_eyes, from side
16: open_eyes, from front 

※AnimateDiffでは、呪文の単語数が少ないほうが、動きのある動画を表現できるように感じます。

大きさ:600×800

yayoiMix使用

FPS8フレーム、総数32フレーム(4秒)

生成された32枚の画像

各画像をより綺麗に(img2img)

img2imgを利用し、生成された画像をより綺麗にしてみる。

  • ピクチャフォルダに「test_input」フォルダを作成
  • output用に「test_output」フォルダを作成

「test_input」フォルダに先ほど生成した32枚の画像をコピーする

Batch 」タブを選択し、以下のような設定にした。

img2img > Batch
Resize to

※画像の大きさを作成した画像の大きさに合わせる(600×800)

Resize by

※大きさを1.25倍に拡大(750×1000)

ControlNetを以下のように設定し、各画像の相関性を合わせるようにした

OpenPose

SoftEdge

IP-Adapter

生成すると「test_output」フォルダに32枚の画像が生成される

動画生成(FILM使用)

生成した「test_output」フォルダの32枚の画像を FILMで綺麗な動画に変換 しました。

FILMの詳細は、以下をご確認ください。

動画の再生速度を変更(ffmpeg使用)

   動画を2倍速 
 ffmpeg -i input.mp4 -vf setpts=PTS/2 -af atempo=2 output_fast.mp4 
「-vf setpts=PTS/2 -af atempo=2」の箇所で、動画のテンポを変更
「-vf setpts=PTS/2」で動画の速度が2倍
「-af atempo=2」で音声の速度が2倍 

※今回は、生成した動画(input.mp4)を12倍速に変更(cmd使用)

   ffmpeg -i input.mp4 -vf setpts=PTS/12 -af atempo=12 output_fast.mp4  

編集動画(BGM付き)

VideoProc Vlogger  編集画面】

考察

いろいろなモデルが登場してきました。

日本人モデルも以前に比べると多様な人物を表現できるようになりました。

くわえて、思い通りの動きができるようになれば、短編ムービーも可能になっていけると思います。

以前と比べると、LoRAを使用しなくても、かわいらしい女の子を表現できたのも画期的に感じます。


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