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Lida Avatar Workflow

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lida-avatar-workflow

画像から作る3Dキャラクターの素材設計、メッシュ・リグ・表情修正、部位統合、AI指示と制作メモを支援する。Supports Japanese and English image-to-3D avatar planning, corrections, visual review, and handoff.

Overview

PublisherLida-V
Repository3DCharaMakeSkills-Lida
Skill namelida-avatar-workflow
Stars
56
Forks
3
Bundled files
133
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 133 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by Lida-V on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Lida Avatar Workflow AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Lida-V/3DCharaMakeSkills-Lida/tree/main/skills/lida-avatar-workflow
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Lida-V/3DCharaMakeSkills-Lida.git /tmp/3DCharaMakeSkills-Lida
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/3DCharaMakeSkills-Lida/skills/lida-avatar-workflow .claude/skills/lida-avatar-workflow
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Lida Avatar Workflow in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Lida Avatar Workflow on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Lida Avatar Workflow is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Lida Avatar Workflow

日本語 · English

Use the language requested by the user. For English, read SKILL.en.md and the needed English references; do not load both language trees in full. 日本語では以下と必要な日本語資料を使い、言語切替だけで制作範囲や許可を変えない。

Lida制作の試行錯誤から、再利用できる判断と具体的な指示を選んで使う。初心者には「素材・行う順・調整方法・つまずき」を短く説明する。Lida固有の外観選択と技術的な問題を分ける。

このスキルは知識と依頼方法、制作補助スクリプト、制作参照モデルをまとめたパック。画像から新規に作る基本工程は、Tripoなどの3Dモデル生成サービスでベースや部位別の参考モデルを作り、Blenderなどで修正・仕上げる流れを前提とする。既存モデルの修正だけなら再生成は不要。公式の完成配布ZIPには参照モデルr35を同梱する。モデリングソフト、3D生成サービス、画像生成API、接続ツール、資格情報、編集用の元Blendは同梱しない。実作業には現在の環境で使える手段を確認し、ユーザーの指定を優先する。

利用と出典を引き継ぐ

このSkillsの資料は商用・非商用を問わず利用できる。手順を使ったモデルの販売・受託制作・商用アプリやSkillsへの組込みも制限しない。生成サービスや第三者素材の条件は別途確認する。同梱の参照モデルにはモデル独自の条件がある。

モデル・画像・動画を制作するだけなら、その成果物のクレジットは不要。アプリや新Skillsを公開する制作では、この資料を参考・組込みした出典として名称・Lida・元URL・利用/改変内容をREADME、AboutまたはNOTICEへ実際に記載し、保存先を報告する。一般的な手法の独占や、利用先全体へのライセンス変更を主張しない。

利用区分・表記例・補助ツールと同梱LICENSE・NOTICEを使う。読むだけで別プロジェクトへ自動書込みせず、公開物を作る依頼の範囲で出典を保持する。参考ダンスFBXや変換参考モーションは配布物へ含めない。

シェーダーが必要な時だけ別配布のLidaAngelToonを確認する。Skillsの利用に必須化せず、未実装のUnity/UE対応を約束しない。

完成モデルの参照手順に従い、同梱のチャイナ和服新キャラr35を、形・骨・ウェイト・材質・表情・揺れの関係を読む構成要素として使う。保存場所はassets/model-reference/china-wafuku/ChinaWafuku-Reference-r35.vrm。必要な部位の制作依頼で構造を観察し、読むだけでモデル処理や環境変更を始めない。モデル本体の再配布・改変による販売は禁止なので、モデルを含む一式ZIPは再配布しない。資料・コードだけを分けた利用・配布は従来の各条件に従う。モデル専用条件を確認する。

必要な説明だけ読む

制作を依頼されたら、最初に制作計画を作る。用途・品質・入力版・工程順と依存・変更/固定範囲・各終了条件・提出物を短くまとめ、メッシュ補正、貫通補正、材質補正、手指の動き補正、眼球モデリング/調整を必ず診断計画へ入れる。状態は未確認/必要/不要(理由)/保留(理由)/済で管理し、必要な補正を個別の再指示待ちにしない。全項目の作り直しを強制せず、部位限定の依頼は範囲を限定する。

表情を使う制作では、表情シートと単体画像の生成を初回の素材準備へ入れる。採用通常顔から必要な口型・普通瞬き・左右ウインク・感情の一覧を決め、足りない画像の生成・比較まで計画する。既存の良い資料やキーは使い、必要な個別画像だけを3D参考生成へ渡す。一覧シートを一つの頭部の生成入力にしない。

新規の動く人型モデルでは、通常形と関節の網目を確認した後、Tripoのオートリグを挟む。150MB以内のアップロード用FBXでVRM 1.0骨格を導入し、原本との保持照合から骨・ウェイト・依存部品の調整へ進む。使える既存リグの再生成は不要。

材質は対象の部品・面・実材質・共有先・画像/UV・ノードと値について変更可能範囲を確認する。既存の指示で確定していれば再承認不要。未確定の意匠・配色・画像・共有先を変える必要があれば具体案と影響を示し、その変更だけ確認し、独立した作業は続ける。

制作の初回と各工程の着手前には品質目標と工程のゴールを読む。初回は用途・見る距離・必須動作・使用先から具体的な品質案と推奨理由を示す。各工程では到達状態、比較/終了条件、変更/固定範囲、提出物と後工程の残件を短く提示して記録する。

既に決まった品質・用途・原画は引き継ぎ、通常の着手ごとに再承認を要求しない。最終品質と局所の引継ぎゴールを分け、未達を隠すために品質や必要な動作を下げない。

工程が広い場合は工程索引から選ぶ。全資料を一度に読み込まない。

方向・変更範囲・接続を説明するときは図解索引から必要な図だけ使う。実画像と図番号を対応させ、模式図と以前の実メッシュ診断を区別する。PNGは表示・添付用、SVGは拡大用。

今の作業読む資料
制作初回・補正漏れを防ぐ計画・工程順制作計画と5項目の診断、品質の提案とゴール設定
完成例の顔・手指・関節・袖・材質・揺れ・表情を観察同梱モデルr35の参照方法と条件
新規制作で発生した手指・口内・FBX往復・袖の問題別の新規制作からのフィードバック
最新制作の口角・UV/材質境界・リグ・揺れ・保存/出力でのつまずき最新制作の実践知見
原画・素体・服・部品の準備入力素材、複数角度から三面図
FBXから初期骨格を導入、150MBの容量対策TripoオートリグとVRM 1.0骨格
網目・関節・スキンウェイトメッシュと重み、膝の具体例なら線の配置
形・陰影・追従の原因診断具体的な調整方法
アクセサリーの反射・宝石・装飾線、画像か材質かの判断装飾の材質補正
欠け・誤接続・面張り・境界接続・欠落部位の補完メッシュ修復と補完
エンジン間・ショット間の外観差、口内の暗さ、羽の暗い縁使用先ごとの外観調整
機械検査を通っても見た目・動作が不自然、確認範囲と採否機械・画像・動作の判定
網目・UV・ウェイト・キーの実行検査、保存版の差分比較自作制作補助ツール
眼球・虹彩・白目・視線眼球の制作
目・口・表情表情の調整、口型
表情の参考が未生成・通常顔から必要パターンを作る表情シートと個別画像の生成
通常の瞬きと笑った閉じ目、左右ウインクウインクの閉じ方
手の初期形状・指の網目/骨/重み・爪・短縮後の段手の制作と調整
髪の素材・毛束の構造・生え際・質感・揺れ髪を作る工程
多層衣装・隠れた身体・貫通スカートと補完
翼の設計・支持体・羽列・根元・ウェイト・開閉翼を作る工程
翼全体の羽の場所・用語・上下面・重なり羽の配置と用語
髪・羽の揺れ、出力用リグと使用先の確認二次揺れと出力
画像付きの依頼・採否・失敗を残す画像の引き渡し、試行錯誤、AIへの指示

入力と変更範囲を決める

  • 採用する通常形、現在の候補、原画の版、用途・使用動作・基準姿勢をそろえる。最新番号だけで採用形を決めない。
  • 素体→服→上着は段階を分け、同じキャラの体型・縮尺・姿勢を保持する。顔の立体感は複数角度を確認してから三面図へまとめる。
  • 頭部の初回三面図は髪あり/髪なしを両方作り、同じ顔・頭蓋・縮尺で3D生成する。髪なしの顔・頭部と、髪あり由来の髪・根元を選んで合成し、二重の頭や融合部を整理する。素材と合成の手順を使う。髪単体入力の顔なし条件とは区別し、既に良いモデルの再生成は不要。
  • 参照画像には役割を付ける:目標・了承形、問題箇所、候補、設計の説明。失敗図を完成目標にしない。
  • 正面・横・斜め、必要な拡大を同条件で用意し、通常形を先に確認する。通常形にもある段・くぼみは、骨やウェイトだけで直そうとしない。
  • 対象、固定部分、許容する変更、接続境界、終了条件を具体化する。了承済みの良い形へ戻れる差分を作り、保護原本を上書きしない。

制作補助ツールを必要な工程で使う

Blenderが使える制作では同梱ツールを確認し、粗い3Dの受領後・網目/UV/ウェイト/キーの修正前後にaudit、固定項目の照合にsnapshotとcompareを使う。毎回同じ検査コードを生成し直す前に同梱機能を選ぶ。

対象メッシュ・リグ・入力版・出力先を明示し、初回は別セッションで診断する。総和の修正が必要な場合だけnormalize-copyを使い、原本を保持する。骨の受領/変更後はrig-auditで明示リグ・人型対応・指定メッシュを検査し、FBX送信前はlida_file_check.pyで形式と実容量を調べる。JSONの未検査範囲を読み、同じ保存版の画像・動作確認へ進む。CLIの0や数値改善だけで造形・変形・使用先を合格にせず、不自然な見た目なら未達として再診断する。実行できない時は未実施と記録する。スキルの読込みだけでモデル処理や環境変更を始めない。

メッシュと動きを対応させる

  • 単位・モデルの左右前後、骨の中心・長軸・回転軸、使用先の基準姿勢を確認する。画面の上下だけで指示しない。
  • 実際に曲がる帯を通常・途中・最大姿勢で特定し、圧縮側・伸長側、面の流れ、重みの切替を画像上で対応させる。
  • 膝・肘・指では、長軸を横切る閉じた輪と、それらを結ぶ縦の辺を設計する。中心一本へ曲げを集中させない。
  • 既存の輪を選び・移して間隔を整え、足りない所だけ追加する。本数、水平輪、作例のmm値を共通の正解にしない。
  • 肩・股は多方向の流れと分岐を設計する。一方向の円筒図をそのまま適用しない。極・密度変更・細長い面は強い変形帯との位置関係で判断する。
  • 四角面や三角面の種類だけで合否を決めない。穴、重複面、内部面、切れた境界、反転、段を調べ、良い輪郭と接続を保つ。
  • 新規の人型リグはFBX→Tripoオートリグ→VRM 1.0骨格を初期値にし、骨とウェイトを早く動かして調整する。既存の良いリグは引き継ぐ。列の配置と重みの切替を別々に記録し、途中の曲げ・ねじり・左右・複合動作、体積と貫通を確認する。
  • 表情は一つの基準顔へ対象部位の差分を作る。口だけを変える条件なら顎・顔輪郭・口外を固定し、単独・途中値・組合せを確認する。

原因に合う修正を選ぶ

  • 形、網目、骨位置、ウェイト、法線、画像・材質を分けて診断する。数値が良くても同条件画像で不自然なら未達とする。
  • 局所変更は周囲へなだらかに戻し、固定境界へ新しい段を作らない。手を短くする場合は厚み・親指〜水かき〜指の連続性も確認する。
  • 可視の大きい貫通・裂け・潰れを先に直す。小さい輪郭線の改善を主要問題の解決と数えない。隠れた重なりは実際の見え方と用途で評価する。
  • 同原因の係数調整で見え方が改善しなければ、失敗方式を繰り返さず、接続・布の余裕・支持・形の基準を再診断する。
  • 部分成功、有限姿勢の接触検査、保存確認、物理、使用先での再現を別々に扱う。検査範囲外まで成功を広げない。

部位を合流し、再確認する

  • 入力版・関節とウェイト・法線と制御依存は一組で照合する。具体的な手順は統合と保存版の照合を使う。
  • 採用差分・入力版・関節表・重み規則・爪や服や飾りの版を一組にする。変更した手へ古い指骨や爪を混ぜない。
  • 形の差分→必要な骨生成・ウェイト更新→依存部位の追従→部品整理・改名の順を、実際の依存に合わせて決める。差分の二重適用を避ける。
  • 網目変更では頂点番号に依存する表情キー、UV、支持面、装飾、検査情報を再照合する。変更済み形へ旧対応を無検証で流用しない。
  • 全身が見える候補画像でも、最新の各部品が入っているとは限らない。合流後の実メッシュ・骨・部品を入力と照合する。
  • 最終UV・材質は変更部位の形と基本追従が固まってから行う。書き出し依存は仕上げ前に小さく試し、最終解像度・距離で線と継ぎ目を確認する。

画像と制作メモを引き渡す

  • 図番号、列の意味、モデルの向き・姿勢、見る場所、固定部分、終了条件を画像と短い文に添える。数値と模式図だけで実結果を断定しない。
  • 実エッジ、検討用ガイド、模式図、保存モデルから描いた検収画像を区別する。生成画像で検証画像を描き直さない。
  • 状態を分ける:案、実装、局所確認、ユーザー採用、全身合流、保存再読込、書き出し・使用先検証。未完と採否を残す。
  • 数値の完全一致と許容差以内を分け、画像・動画が使った保存モデルの版を確認する。同名で再保存した後の旧動画を最新版の検収資料にしない。
  • 初回指示へ後から追加した条件を統合し、実際の入力・原因・変更範囲・保持結果・比較・残件を記録する。作例の数値を共通初期値にしない。
  • 担当選択はユーザーの指定を優先する。Astra/Opusへの評価は個別制作の観測として扱い、万能なモデル順位や未確認の担当実績にしない。
  • 人型54骨・補助骨なし・最大2KなどはLida制作の使用条件。別用途へ自動適用せず、その使用先の条件を確認する。
  • 配布・記事用の画像は自分の制作モデルと自作図解に限定する。外部モデルの画像・名称・混在比較図を転載しない。外観の好みは短い注記へ分ける。
  • 再利用できる改善は、そのプロジェクトが指定する正本と知見ログへ残す。私的な絶対パス・資格情報・未整理の制作ログを配布資料へコピーしない。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

and 73 more files.

Frequently asked questions

What does the Lida Avatar Workflow AI skill do?

画像から作る3Dキャラクターの素材設計、メッシュ・リグ・表情修正、部位統合、AI指示と制作メモを支援する。Supports Japanese and English image-to-3D avatar planning, corrections, visual review, and handoff.

Why use Lida Avatar Workflow on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Lida Avatar Workflow is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Lida Avatar Workflow in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Lida-V/3DCharaMakeSkills-Lida/tree/main/skills/lida-avatar-workflow. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Lida Avatar Workflow?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Lida Avatar Workflow?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Lida Avatar Workflow with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Lida Avatar Workflow AI skill free?

It is published on GitHub by Lida-V. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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