使用例

出力サンプル

種類	ファイル
入力動画	assets/onizuka_idle_motion.mp4
アニメーション WebP	example/output_animated.webp
GIF	output/output.gif
MatAnyone WebP 2 FPS / 300 px	output/matanyone_full_2fps_300.webp
MatAnyone WebP 5 FPS / 300 px	output/matanyone_full_5fps_300.webp
MatAnyone WebP 10 FPS / 300 px	output/matanyone_full_10fps_300.webp
MatAnyone GIF 10 FPS / 300 px	output/matanyone_full_10fps_300.gif
比較用 GIF	example/onizuka_walk_motion.gif
比較用 WebP	example/onizuka_walk_motion.webp
透過フレーム	output_frames_webp/

MatAnyone2 Tile WebUI サンプル

Tile ワークフローの UI と分割後の animated 出力をまとめて確認できるように、MatAnyone2 Tile タブのスクリーンショットと 3x3 の sample assets を docs に含めています。

既存の Tile run から再開

分割後の preview grid

3x3 tile の sample outputs

Animated WebP tile	Animated GIF tile

アセットの保存場所:

• /media/matanyone2_tile/webui-resume-en.png
• /media/matanyone2_tile/webui-preview-en.png
• /media/matanyone2_tile/tiles_3x3/tile_01_animated.webp
• /media/matanyone2_tile/tiles_3x3/tile_01_animated.gif

MatAnyone レシピ

前景動画 + マスク動画から透過 WebP を作る

python main.py assets/MatAnyone --matanyone output/matanyone.webp

軽量プレビュー: 5 FPS / 300 px

python main.py assets/MatAnyone --matanyone output/matanyone_5fps_300.webp --webp-fps 5 --size 300x300

さらに軽いプレビュー: 2 FPS / 300 px

python main.py assets/MatAnyone --matanyone output/matanyone_2fps_300.webp --webp-fps 2 --size 300x300

より滑らかなプレビュー: 10 FPS / 300 px

python main.py assets/MatAnyone --matanyone output/matanyone_10fps_300.webp --webp-fps 10 --size 300x300

10 FPS の GIF を作る

python main.py assets/MatAnyone --matanyone output/matanyone_10fps_300.gif --animated gif --webp-fps 10 --size 300x300

白背景の MP4 にフラット化する

python main.py assets/MatAnyone --matanyone output/matanyone.mp4 --bg-color white

MatAnyone 入力に関するメモ

• マスク動画の白い部分は残り、黒い部分は透明になります。
• 半透明エッジでは、焼き付いた緑背景を軽減する補正を行っています。
• プレビュー用途では 300x300 と 5fps の組み合わせがバランス良好です。

緑フリンジ補正の比較

この比較画像は assets/MatAnyone_cat3 に対して soft / balanced / strong / trim の4段階で補正した例です。soft は輪郭を残しやすく、strong と trim はヒゲやしっぽの緑縁をより強く抑えます。

残留マップでは、補正後も G > max(R, B) になっている輪郭ピクセルを強調しています。見た目だけでは判断しづらい細い緑縁の確認に使えます。

• 比較用の出力は MatAnyone_cat3_trim_sm0_gb4_rb60_as180_am120_md255.webp のように補正内容をファイル名へ入れると追跡しやすくなります。
• 略称は sm=spill margin、gb=green bias、rb=red boost、as=alpha spill、am=alpha matte、md=max drop です。

実験: 炎エフェクト付きクリップ

検証クリップ: assets/onizuka_fire_motion.mp4

使用した設定:

python main.py assets/onizuka_fire_motion.mp4 output/model.webp --animated webp --webp-fps 8 --model <model>

まとめ

• このクリップでは silueta が最もバランス良く仕上がりました。
• u2net はシルエットの安定性は高いですが、炎のオーラがかなり消えます。
• u2net_human_seg はこのスタイルの強い映像には向いていません。

モデル比較

Model	Preview	Runtime	Notes
isnet-general-use		114.44s	効果表現を少し残す一方で、輪郭周辺にノイズが残ります。
u2net		76.42s	シルエットは安定しますが、炎のオーラはかなり消えます。
u2netp		30.11s	最速ですが、難しいフレームでは品質が落ちます。
u2net_human_seg		69.97s	このスタイルでは人物の保持が不十分です。
silueta		69.27s	形状保持とノイズ除去のバランスが最も良好でした。

比較シート

マスク比較

実験の再実行

実験設定は experiments/onizuka_fire_motion/ にあります。

• スクリプト: experiments/onizuka_fire_motion/run_experiment.py
• 設定: experiments/onizuka_fire_motion/experiment_config.json
• メモ: experiments/onizuka_fire_motion/README.md
• 出力先: output/model_experiments/onizuka_fire_motion/

リポジトリルートで次を実行します。

python experiments/onizuka_fire_motion/run_experiment.py

追加モデルを試す場合は、experiments/onizuka_fire_motion/experiment_config.json の models 配列に追加してから再実行してください。