xuiltul

bustup-frame-gen

音声ポップアップの疑似Live2Dアニメーション用フレームセット(表情×5フレーム)を、 grokのimage_editで既存bustupから生成しPIL合成で揃える手順。Animaのボイスチャットで 口パク・瞬きを動かしたい、新しいanimaにアニメーションフレームを追加したい、 「bustupをLive2D風に動かして」「口パクフレームを作って」と言われたときに使う。 リギング・Live2D SDKは使わない(AIアバター用途は別途ライセンス契約対象になり得るため不採用)。

xuiltul 254 45 Updated 2w ago

Resources

1
GitHub

Install

npx skillscat add xuiltul/animaworks/bustup-frame-gen

Install via the SkillsCat registry.

SKILL.md

Bustupアニメーションフレーム生成 — 疑似Live2D方式

音声ポップアップ(animaタブ長押し)のbustupを、静止画フレーム切替+CSS/JSで動かすための
アセット生成手順。2026-08-20にmeiで確立(セッションa5e708b0、動作サンプル:
https://trserveru.a1str.net/mei-motion-lab.html)。

方式: リギングなし。口3段階×瞬きのフレーム切替 + CSS呼吸/揺れ + lerp視線追従 +
TTS音量(RMS)口パク。AI VTuberのデファクト(感情タグ→プリセット切替、Neuro-samaも同方式)。

成果物の契約(フロントエンドが期待する形)

配置先 <data_dir>/animas/<name>/assets/(通常 ~/.animaworks/animas/<name>/assets/):

avatar_bustup_<expr>_frame_base.png       # 目開き+口閉じ(その表情の口)
avatar_bustup_<expr>_frame_blink.png      # 目閉じ
avatar_bustup_<expr>_frame_half.png       # 口半開き
avatar_bustup_<expr>_frame_open.png       # 口開き
avatar_bustup_<expr>_frame_blinkhalf.png  # 目閉じ+口半開き
  • <expr> は voice-popup.js の VALID_EXPRESSIONS と同じ7種:
    neutral / smile / laugh / troubled / surprised / thinking / embarrassed。
    neutralも明示的に _neutral_ を含む(既存 avatar_bustup.png の命名特例は適用しない)
  • 5枚×7表情=35枚。フロントは _frame_base.png へのHEAD 1発で存在判定するので
    表情単位で5枚揃えて置く(中途半端に置かない)
  • フレームが無いanima/表情は自動で静的bustupへフォールバック(mei以外は当面フレーム無しでよい)
  • 描画側の実装は server/static/pages/chat/bustup-animator.js(変更不要)。
    仕様の正本は docs/issues/20260820_mei-pseudo-live2d-popup.md

手順

1. 作業ディレクトリ準備

scratchpadに表情ごとのサブディレクトリを作り、既存bustupを src.png としてコピーする。

W=<scratchpad>/bustup-frames; A=~/.animaworks/animas/<name>/assets
for e in neutral smile laugh troubled surprised thinking embarrassed; do
  mkdir -p $W/$e
  cp $A/avatar_bustup_${e}.png $W/$e/src.png   # neutralは avatar_bustup.png の場合あり
done

2. grok image_editで差分3枚を生成(表情ごと)

scripts/gen_one.sh <expr_dir> を直列実行する(grokのheadlessに image_edit ツールがある。
プロンプト全文はスクリプト内。要点: src.png と完全同一を保ち、指定の1変化だけ加える)。

for e in neutral smile laugh troubled surprised thinking embarrassed; do
  bash .claude/skills/bustup-frame-gen/scripts/gen_one.sh $W/$e
done

各dirに eyes_closed.png / mouth_half.png / mouth_open.png ができる。
1表情10分程度(timeout 600)。

3. PIL合成で残り2枚を作る — ここが最大の罠

grok image_editは元画像と解像度・フレーミングが変わる(実測: 1024×1365→864×1152)。
ただし同一呼び出しで生成された差分3枚同士はピクセル一致する。したがって:

  • src.png(元bustup)とはいかなる合成もしない。frame_base すら src からは作れない
  • base(目開き+口閉じ)と blinkhalf(目閉じ+口半開き)は差分同士の口領域pasteで合成する
python3 .claude/skills/bustup-frame-gen/scripts/compose_frames.py $W/neutral $W/smile ...

口領域は mouth_halfeyes_closed の差分の行分布から自動検出(最下クラスタ=口、
マージン18px)。スクリプトがサイズ一致assertと検出失敗assertを持つ。

smile/laughの注意: 元絵が笑い目+開口の表情では「rest状態=元表情の見た目」になるよう
合成結果を目視確認する(口閉じフレームが不自然に真顔化していないか)。

4. 目視検証

配置前に必ず各表情5枚を実際に開いて確認する:

  • 差分が目・口以外に漏れていないか(髪・服・背景が変わっていたらその表情を再生成)
  • 5枚の間でフレーミングが揃っているか(1枚だけズレていると切替時にガタつく)

5. 配置

A=~/.animaworks/animas/<name>/assets
for e in neutral smile laugh troubled surprised thinking embarrassed; do
  cp $W/$e/frame_base.png      $A/avatar_bustup_${e}_frame_base.png
  cp $W/$e/eyes_closed.png     $A/avatar_bustup_${e}_frame_blink.png
  cp $W/$e/mouth_half.png      $A/avatar_bustup_${e}_frame_half.png
  cp $W/$e/mouth_open.png      $A/avatar_bustup_${e}_frame_open.png
  cp $W/$e/frame_blinkhalf.png $A/avatar_bustup_${e}_frame_blinkhalf.png
done
ls $A/*_frame_*.png | wc -l   # 35 になること

静的JSもアセットもサーバー再起動不要で即反映される。

6. 実機E2E確認

nginx経由は認証で503になるので localhost:18500 直結 + agent-browser を使う:

curl -s "http://127.0.0.1:18500/api/animas/<name>/assets/avatar_bustup_neutral_frame_base.png" \
  -o /dev/null -w "%{http_code}\n"   # 200

# agent-browserでチャットページを開き、ポップアップを直接呼ぶ
agent-browser eval "openVoicePopup('<name>')"
agent-browser eval "document.querySelector('.bustup-animator-set.active') ? 'active-set' : 'no-active'"

確認項目: 常時の呼吸・揺れ・ランダム瞬き / TTS再生中の音量連動口パク /
感情タグでの表情クロスフェード / フレーム無しanimaが静的bustupのままであること。

罠まとめ

対処
image_editの解像度・フレーミング変化 差分同士だけで合成。src.pngとは絶対に混ぜない
Live2D Cubism SDK AIアバター用途は規模問わず別途ライセンス契約対象になり得る。使わない
nginx経由のE2Eが503 localhost:18500直結 + agent-browser eval
表情フレームの部分配置 _frame_base.png の存在=5枚全部あるとみなされる。5枚単位で置く
笑い目表情のbase合成 rest状態が元表情の見た目になっているか目視必須

Categories