エロ話を垂れ流すブログ。18歳未満閲覧禁止。
当サイトの記事にはアフィリエイト広告のリンクが含まれる場合があります

痴女児トレイン

Animaを使い始めたことで、男女の表情や服装の描き分け、電車内のシチュなども作りやすくなったので、痴女っぽい女の子を作りたくなりました。具体的な作品は覚えてないけど、これもたぶんえっちなMMDの影響な気がする。

しかし、今回はテストだけのつもりで解像度を512x768pxまで落としていたのをすっかり忘れて、ちんぽ出す差分絵作るときの解像度を間違えてしまい、シーンの繋ぎ目で絵が変わるという失態を犯してしまいました。

そのうち作り直すかもだけど、反省のメモ代りにアップしておきます。

痴女児トレイン

音声なし

Prompt (I2V):

満員電車の中で、少女が男性の膨らんだ股間を上下に擦っているシーン。
少女はジト目で半目でドヤ顔で少し楽しそうな表情をしている。
彼は焦っている。
煽情的な映像。

Prompt (FLF2V):

少女は男性の股間からペニスを取り出して握る。
少女はジト目で半目でドヤ顔で少し楽しそうな表情をしている。
彼は驚いている。
満員電車。

ここでペニス出した差分を高解像度で作ってしまったのが失敗。

Prompt (I2V):

満員電車の中で、少女が男性のペニスを上下に擦っているシーン。
少女はジト目で半目でドヤ顔で少し楽しそうな表情をしている。
彼は焦っている。
煽情的な映像。

毎度のことながら、ペニスが後から画面上に現れる場合、いつものZuntan氏のモザイクワークフローが使えないのが辛いです。

無理やりやろうと思えば、ペニス出した瞬間から別クリップにして、そこだけモザイクワークフローかけて、あとでがっちゃんこすれば良いっちゃ良いですけど、手動とどちらが早いのか微妙なラインなので、今回はShotcutのキーフレームで手動モザイクかけました。

元絵

Wai-Anima

Prompt

masterpiece, best quality, score_9, score_8, score_7, anime style, anime screencap, newest, explicit.
A female child (loli) with school uniform and backpack.
She is standing and leaning against to the man in a suit.
She is touching his bulging crotch.
She gazes at his face with a naughty face. jitome smug.
Hi is carrying a business bag.
A crowded train. train interior.
The crowd is faceless and looking away.
(worst quality, low quality, lowres, photorealistic, censored:-1)

謝辞/技術スタック

オープンソースおよび生成モデルの制作者の皆さまに感謝します。

元絵生成
ComfyUI
Workflow: anima公式ワークフロー
Model: WAI-ANIMA v1.0
動画生成
Workflow: ComfyUI 公式テンプレート (Wan 2.2 I2V/FLF2V)
Model: Smooth Mix Wan 2.2 14B
動画編集
Shotcut
ffmpeg

PR

関連記事

Thanks for pixiv 47,000 followers!

前回の感謝動画から1か月、pixivのフォロワー数が47,000人超えていたので相互オナニー動画を作成しました。 相互オナニー口内射精 音声あり。再生注意。 動画プロンプト 少年と

AnimaとWan2.2とAceStepでパンチラダンス

Civitaiで、IWARA HENTAI MMD DANCEという素敵なLoRAを見つけてしまったので、パンチラダンスを作りたくなりました。 パンチラダンス ACE-Step 1.5で生

壁尻の味比べ

Pixivのコメント欄で、複数男性との絡みは気分悪くなるのでやめてくれとのコメントを頂き、そのコメントのほうが気分悪くなるけどな?と思いつつも、女性複数という題材自体は面白いのでちょっと試したくなりま

コメント

  • ジジさん!新しい動画生成モデル「MINIMax H3」がオープンソース化されました!
    しかも、量子化されたバージョンなら、比較的性能の低いハードウェアでも動作します!

    現時点で私がテストしたところ、このモデルはWAN2.2やLTX2.3よりもはるかに優れています!
    1. LTX2.3と同様に、映像と音声の同時生成に対応しています
    2. WAN2.2のように映像の色が崩れるといった問題がありません
    3. 人物の特徴の一貫性が非常に高く、この点ではLTX2.3を完全に凌駕しています
    4. プロンプトへの順守度が極めて高く、ショットの切り替え数、切り替えタイミング、カメラワークの調整などをネイティブに直接制御できます…など
    https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md

    5. さらに、SeedDance2のように、複数の人物やオブジェクトを参考として指定し、動画を生成することも可能です(ワークフローの参考:https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3)

    現在、私自身がローカルでテストを行っていますが、736x736、24FPS、10秒の動画で、INT8バージョンのモデルを使用し、10Steps + Euler + EasyCache + SageAttentionを設定した場合、RTX5090上で125秒かかりました。
    基本的なモデルですでに「uncensored」であり、LORAのサポートがないにもかかわらず非常に強力です。このモデルの将来は期待大ですね!
    [返信]

新しいコメントを投稿する

[新規投稿]
 
TOP