本日小品分享~~~

Tutat X Twoface | Freestyle Tutting Video

到這裡，Tutting模擬器的基礎功能已經差不多有雛形了，
今天嘗試用ChatGPT來「協助生成 Tutting combo」，看看 AI 如何幫忙激發靈感。

請ChatGPT🤖 幫我生成 Tutting Combo !!!

給ChatGPT一個prompt：

請根據以下的動作階段資料格式，為我生成一組 Tutting combo 的動作階段（stages）清單，請注意以下要求：

📐資料格式：
stages {
    no               //編號
    kinematics       // 動作運動學（包含 velocity、acceleration）
    state            // 動作狀態（如 start、continue、end）
    part             // 身體部位（如 left_wrist、right_elbow）
    startTime        // 動作開始時間（秒）
    endTime          // 動作結束時間（秒）
    from             // 起始位置（可用角度或座標表示）
    to               // 結束位置（可用角度或座標表示）
    easing           // 緩動曲線（如 linear、ease-in、ease-out、ease-in-out）
}


📐身體部位：
Head
Neck
center
Waist
Hip
leftShoulder
rightShoulder
leftElbow
leftWrist
leftPalm
rightElbow
rightWrist
rightPalm
leftknee
leftAnkle
leftToe
rightknee
rightAnkle
rightToe

📐運動規則：
- 每個動作階段的旋轉角度最小為 45 度，不能低於此值。
- 動作連續且時間銜接合理，避免瞬間跳動。
- 動作部位請包含手腕、手肘、手指等典型 Tutting 部位。
- 起訖位置可用角度（degree）表示，角度變化符合旋轉規則。


📐請用 JSON 格式輸出，範例如下：

[
  {
    "no":
    "kinematics": {"velocity": 0.5, "acceleration": 0},
    "state": "start",
    "part": "right_wrist",
    "startTime": 0,
    "endTime": 1.5,
    "from": {"angle": 0},
    "to": {"angle": 45},
    "easing": "ease-in-out"
  },
  ...
]

📐請生成一組包含至少{4} 個動作階段的 Tutting combo。

結論

今天算是一次生成式AI應用於Tutting模擬器的初步實驗，
這種「AI x Tutting combo」的結合，未來輔助舞者提供靈感來源。