
GUIで変換!「Moli」の使い方
FaceRigで作成したアニメーション(rpl)データをキー情報に変換するツール「Moli」の使い方の紹介です。
作成者はときなしさん(@KalsaKey)です。
まずはFaceRigで動かしたいアバターの動きをキャプチャします。
上部メニューの「パフォーマンスの録音」を選択します。

録音後に「〇〇.rpl」という拡張子のデータが保存されます。
下記のSteamサイトから「MoliModel」のサブスクライブ(登録)ボタンを押します。
https://steamcommunity.com/sharedfiles/filedetails/?id=1826949337

FaceRigのAvatar一覧を確認し、「MoliModel」が追加されていることを確認します。

「MoliModel」を選択し、「ムービーとしてパフォーマンスをエクスポート」を実行します。

これでパラメーターをキーフレームに変換するための動画が出力されます。
出力した動画から「Moli」を使ってキー情報を出力します。
FANBOXから「Moli」をダウンロードします。
今回は「Moli ver2.00」を使用します。
・ダウンロードしたフォルダ内の「Moli.exe」を起動します。
・録画した動画をドラッグ&ドロップします。

・モザイク部分をドラッグして赤枠で囲みます。
・最後に「モーション出力」ボタンをクリックします。

「○○.motion3.json」というモーションデータが書き出されます。
最後にLive2D Cubism Animatorを起動し、モデルを表示させます。
右クリックメニューから「モーションを読み込み」を選び、書き出した「○○.motion3.json」を読み込みます。


GUIで変換!「Moli」の使い方まとめ
やってみると超簡単ですね! FaceRigのモーションをLive2Dで調整できるので無限にクオリティUPできます!是非ためしてみてください。
ちなみにプログラムが扱える人は下記の方法もおすすめです。
コマンドで変換! FaceRigRplToLive2DMotio3Jsonの使い方まとめ
ガネーシャさん(@Ganeesya)の作成されたFaceRigRplToLive2DMotio3JsonでFaceRigのモーションデータをLive2Dへ持っていってみました! そのやり方の紹介です。
話題のFaceRigRplToLive2DMotio3Json(@Ganeesya)を試してみました。
— 睡井眠子@CGメソッド (@cg_method) 2018年9月12日
おおよそのアニメーション情報が取得されている感じです!
(目線が反れぎみだったのでViewerで少しオフセット)#睡井眠子 #facerig #Live2D #VTuber pic.twitter.com/OMz0w99HIR
※FaceRigを使うのでWindows想定です。
FaceRigのモーションデータを用意
- FaceRigでLive2Dに持っていきたいアニメーションデータをいくつか保存します。(※かならず複数個作成すること、5個以上は用意!)

Pythonのインストール
- まずPythonのインストールをします。下記のURLからダウンロード
https://www.python.org/downloads/
- インストールはカスタム(Customize installation)を選択します

- インストール先をC:Pythonに ※デフォルトだと深い階層になってコマンドが指定しにくいので

FaceRigRplToLive2DMotio3Jsonのダウンロードと設定
- 下記のULRからデータをダウンロード
https://github.com/Ganeesya/FaceRigRplToLive2DMotio3Json
- FaceRigRPL.pyを適当なエディタで開きます
- folderPath = “Set Your rpl files folder path.”と書かれている記述を探して下記の様に先のrplの格納されているフォルダのパスを入力します
folderPath = "C:Users<ユーザー名>Desktop/test"
※パスのバックスラッシュは()は2つにしておくこと

plotlyエラーがでる場合
ModuleNotFoundError: No module named 'plotly'
とかエラーが出る場合は
#import plotly.offline as po
#import plotly.graph_objs as go
を#をつけてコメントアウトする
スクリプトの実行
- Windowsの検索から「cmd」とうち、コマンドプロンプトを起動します。
- Pythonのディレクトリへ移動
cd C:Python
- FaceRigRPL.pyを実行
python C:Users\ユーザー名\Desktop\\FaceRigRplToLive2DMotio3Json-master\FaceRigRPL\FaceRigRPL.py
とか
‘python’ は、内部コマンドまたは外部コマンド、
操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。
と出る場合はパスを全部書く
C:Users<ユーザー名>DesktopFaceRigRplToLive2DMotio3Json-masterFaceRigRPL>C:Users\ユーザー名\Desktop\\FaceRigRplToLive2DMotio3Json-master\FaceRigRPL\FaceRigRPL.py

- 変換後のデータを確認します

Live2D Viewerで確認
mocを入れてモデルを表示した後、01.rplID2.motion3.jsonもドラッグ&ドロップします。
話題のFaceRigRplToLive2DMotio3Json(@Ganeesya)を試してみました。
— 睡井眠子@CGメソッド (@cg_method) 2018年9月12日
おおよそのアニメーション情報が取得されている感じです!
(目線が反れぎみだったのでViewerで少しオフセット)#睡井眠子 #facerig #Live2D #VTuber pic.twitter.com/OMz0w99HIR
Live2D Animatorでアニメーションをインポート
- Live2Dを立ち上げAnimatorに切り替えて、モデルをいれます。
- タイムラインのモデル名を右クリックしてモーションを読み込みを選択します



mtnに変換する方法
ちなみに2系で使いたい場合は ファイル>組込み用ファイル書き出し>モーションファイルの書き出しから 2.1形式(mtn)として書き出しを選択すればmtnに変換して出力できます。

備考
バイナリを解析することはデザイナーにとっては難しいので、このツールは非常に助かります! これでFaceRigのアニメーションを手作業で修正できるので、よりクオリティの高い表現ができる可能性があります。
ちなみに複数の.rplを用意したのは、なかの余計な記述を削除するために差分をみてるようなので、かならず複数個入れた状態でコンバートするとより精度の高いコンバートができます。
FaceRigアニメーションをLive2Dへ移行した動画
上記の技術を生かした動画を作成してみました。
体の動きだけFaceRigでつけて、アニメーション情報をLive2Dアニメーターで移行して目パチと口パクを付けてています。
FaceRigアニメーションをLive2Dへ移行した動画2
追記(2019/5/3)です、PV作成してみました。
ちなみに髪などの物理演算のアニメーションは アニメーション>トラック>物理演算をアニメーションベイクでキーが生成されます。
作成するべきFaceRig用Live2Dのパラメーターをまとめました!

モデルのクオリティアップする方法を書きました!

Live2Dでのモデル制作は、ほかにも書いています。




