025：ChatGPTに動画プロンプトを考えてもらう
FramePack公式 Prompting Guideline
https://github.com/lllyasviel/FramePack?tab=readme-ov-file#prompting-guideline
動画化したい元画像をChatGPTに渡して、以下のようなお願いをすると、プロンプト案を出力してくれるとのこと（ここは例として日本語訳を載せておきますが、実際には公式サイトにある英語を渡す方が精度は良いらしいです）。
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あなたは、画像をアニメーション化するための、動きに重点を置いた短いプロンプトを作成するアシスタントです。
ユーザーが画像を送信したら、視覚的な動き（人間の動作、動く物体、カメラの動きなど）を説明する簡潔なプロンプトを1つだけ返します。短いフレーズを用いて、シーンがどのように生き生きと躍動感を増すかに焦点を当ててください。
小さく繊細な動き（静止、座るなど）よりも、大きくダイナミックな動き（ダンス、ジャンプ、走るなど）が好まれます。
対象、動き、その他の順に説明してください。例：「少女は優雅に、はっきりとした動きで、魅力にあふれて踊っています。」
男性、少女、ロボットなど、踊ることができるものがある場合は、それを「ダンス」と表現するようにしてください。
画像1枚に対して、モーションプロンプト1つというループを維持してください。説明したり、質問したり、複数の選択肢を生成したりしないでください。
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２枚目の画像について、上記を試してみた結果出力されたのが以下のプロンプトです。
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A colossal planet rises behind jagged peaks as the camera sweeps over the mirrored lake, sending ripples through the water and clouds racing across the sky.
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上記のプロンプトをFramePackのF1モードに適用して、出力した動画が１枚目、というわけです。
なるほど、いい感じな気がしますね。
※ChatGPTだとアニメな美少女キャラでNGもらうこともあるので、今回は風景にしました。
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036：Qwen Image Edit の使い方
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今回は、元画像からテキスト指示で画像を編集できるQwen Image Editを試してみました。 例によって、差分の画像をStart-Endにフレーム指定して動画を作るのに便利、という動機からです。 まずは元画像としていつものようにAnim4gineで画像を用意します（2枚目）。 これを3枚目の画像のようにしてQwen Image Editのワークフローにセットします。 プロンプトとしては、「背景だけをフォトリアルな森の画像に差し替えてください」みたいな自然文をgoogle翻訳で英語にしたものを使ってみました（4枚目）。 今度は4枚目の画像を元にして、「キャラクターを削除して背景だけにしてください」とすると、5枚目のような森の風景だけの画像になりました。消しゴムマジックみたいなことができますね。 さらに「キャラクターを削除するけど、線画だけは残してくれ」としてみたのが6枚目で、そこから「背景を夜にして、線画を光らせてくれ」としたのが1枚目、といった感じです。 nano bananaほど指示がきれいに反映されるというわけではなく、融通が利かないところもあるんですが、これをローカルのPCで使い放題というのは結構楽しいです。 いろいろ試してみたくなりますね。
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035：Anytestの使い方
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Wan2.2で動画を作るときにはポーズ差分の画像があるとStart-Endでフレーム指定で安定した動画が生成できるので、最近はポーズ差分画像をどう作るかをいろいろ試しています。 nano bananaは強力なのですが、制約があったり絵柄がnano banana絵柄に寄ったりするので他の手段も試している、というか。 私がメインで使っている画像生成モデルはAnimagine4なので、Controlnetでポーズ指定するという手が使えます。 SDXL系のControlnetとしてはAnytestという強力なブツがあるので、それを試してみました。 まずは2枚目のような、大雑把な構図指定画像を手描きします。これはClip Studio Paintでマウスでちょいちょいと5分程度で描いた代物で、「まあなんとなく言いたいことは分かる」レベルのものかな、と思います。 この構図指定画像を参照画像として設定しているのが3枚目の画像で、Anytestを使うためのComfyUIワークフローです。このワークフローで画像を生成したのが1枚目です。なんとなくそれっぽくはなっている気がしますね。 ↓プロンプトはこんな感じにしています。 1girl, _, from _, blonde long hair, blue eyes tareme, forehead, pointy ears large breast, groin tendon slim bod, single-shoulder long magical black robe, bra strap, mini skirt under robe frill skirt, contrapposto, water wave background, smile, (glitter magic circle effect:1.2) from hand, blue water effect, pure clear realistic water, splash water around wind blowing さて、Anytestですが、結構いろいろなことができる「万能Controlnet」と言われていて、例えば4枚目の画像の真ん中の部分を黒塗りでつぶして（5枚目）これを参照画像として渡すと、1枚目の画像のポーズを変更することができたりもします（6枚目）。 1枚目の画像と6枚目の画像を動画のStart-Endフレームに指定すれば、なんとなく水魔法を使っているエルフ姉さんの動画ができるような気がしますね！ とまあこんな感じに便利なControlnet「Anytest」ですが、月須和さんがHuggingFaceで公開してくれています。ありがたいですね。 https://huggingface.co/2vXpSwA7
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034：InfiniteTalkで読み上げ動画を作る
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前回はWan2.2のS2Vモデルを使って、セリフ音声と画像から、読み上げ動画を作りましたが、今回はセリフ音声と動画から、読み上げ動画を作ってみます。 前回のはWan2.2 S2Vで1枚の画像から動画を生成したのですが、口元以外の箇所はあまり動かないというか、ほぼ口パク動画、みたいな感じでした。 今回は人物がなにか動いている動画をもとに、口元をセリフに合わせて口パクさせるというもので、動きのある読み上げ動画を作る場合はこちらの方が良いようです。 こういった手法はVideo to Video（V2V）と呼ばれているようですね。 読み上げのためのV2VにはInfiniteTalkを用いてみました。 InfiniteTalkはまだWan2.2には対応していないので、Wan2.1と組み合わせて使ってみています。 2枚目の画像がInfiniteTalkを使うためのComfyUIのワークフローで、画面下の方で元となる動画（1枚目）を指定しています。 セリフ音声は上の方（音声を読み込む、のところ）に指定してみています。 3枚目もワークフローの一部で、真ん中のあたりにプロンプトを指定しています。この手法の場合、キャラクターの見た目も動きも動画で指定しているので、プロンプトは簡単に「The woman turns to me, stretches her body, and speaks with a smile.」（その女性は私の方を向き、体を伸ばして、笑顔で話します）としました。 あとは実行すると、セリフ音声に合わせて口元の動きが調整されます。
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033：Wan22 S2Vで読み上げ動画を作る
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今回はWan2.2のS2Vモデルを使って、セリフ音声と画像から、読み上げ動画を作ってみました。 S2Vは、音声からそれに合った動画を生成するものですが、元画像を指定するとそれをもとにI2Vのように画像に沿った動画を生成してくれます。 前回使った魔法少女画像の顔アップ（2枚目）を元画像に指定し、音声として「魔法少女Muacca、いつもみんなと楽しく、ですです」という読み上げ音声を指定してできたのが1枚目の動画です。 残念ながらちちぷいには音声付の動画は投稿できないので、口パクだけになってしまいますが、元画像のキャラがなにかしゃべっている感じになっているのは分かるかと思います。 Wan2.2 S2Vですが、UIとしては公式から配布されているComfyUIワークフローを用いて実行しました（3枚目）。 基本的にはデフォルト値のままで使うのがいいようです。 ちなみに16fpsが指定されているのですが、これを30fpsとかにすると音声と口パクがズレるので、変えないほうが良いようです。fpsを変更したい場合は、生成した動画を別のツールでフレーム補間すればよいと思います。 あと、公式の情報では生成される動画は77フレーム分と書いてあって、これは変更しないほうが良いとのことでした。16fpsだと4秒くらいの動画になるはずなのですが、結果として生成されたのは14秒くらいのものだったので、それがなぜなのかはよくわかりません。投入した音声は4秒くらいだったので、ここに投稿しているものは後ろの無音声部分をカットしてあります。
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うっとこのこ
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ComfyUIでOpen Pose Editorを使う２
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以前にもOpenposeを使う方法を書きました↓が、少し制限が多かったのが難点でした。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/294ef988-d63b-495d-8ccd-60e0c418a066/ 今回は１ノードでOpenpose Editerが使えるノードです。 ・OpenPose Studio URL： https://github.com/andreszs/comfyui-openpose-studio OpenPose Studio 画像１、画像２の茶色のノードです。 ※私の環境では、ComfyUI Managerからインストールできなかったので、サイトの説明にあった「Option 2: Manual installation」でインストールしています。 使い方 １．ノードの右下にあるペンのアイコンをクリックするとEditerが開きます（画像３）。 ２．左上の「プリセット」から元になるポーズを選択して、中央の枠内にドラッグ＆ドロップします。 ３．ドロップしたポーズを編集します（画像４）。 ４．編集が終われば、左下の「適用」ボタンをクリックしてワークフローに戻ります（画像５）。 上手く出来たポーズは「保存」ボタンで保存する事が出来るので、再利用可能です。 また、背景に画像をロードする事が出来るので画像を元にポーズを決める事も可能です。 プリセットには沢山のポーズが登録されていますので、色々試してみるのも良いですね（画像６）。 プリセットのポーズを試した例（画像７、画像８）。 ※「ギャラリー」タブでポーズの一覧が見られます。 Editer画面のサイズが固定なので、操作し難い場面もありますが、１ノードでこれだけ出来るのは有難いですね。
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