Vrcwatch - Supply the local time to VRChat as Avatar Parameters through OSC

Overview

English: README-EN.md

VRCWatch

VRCWatch は、VRChat 内のアバター向けに現在時刻を送信するためのプログラムです。

使い方

VRChat 起動前、もしくは起動中に run.bat を実行してください。 または VRCWatch ディレクトリをカレントディレクトリにした状態で python3 -m vrcwatch を実行してください。

// TODO: 加筆する

Avatar Parameter

このプログラムでは VRChat の OSC (OpenSound Control) 機能を利用して、 以下のパラメータを Avatar Parameter として送信します。 全てのパラメータは必ず DateTime から始まります。

  • DateTimeYear
    • 型: 整数 (int)
    • グレゴリオ暦での年数です。
    • 2022 年であれば、2022 となります。
  • DateTimeMonth
    • 型: 整数 (int)
    • グレゴリオ暦での月です。1 以上 12 以下の整数を取ります。
    • 1 月あれば、1 を、2 月であれば 2 を、12 月であれば 12 を取ります。
  • DateTimeDay
    • 型: 整数 (int)
    • 当月内での日数です。1 以上 31 以下の整数を取ります。
    • 1 月 23 日であれば 23 を、2 月 29 日であれば、29 を、11 月 30 日であれば 30 を取ります。
  • DateTimeWeekDay
    • 型: 整数 (int)
    • 1 週間内での曜日です。0 以上 6 以下の整数を取ります。
    • 月曜日は 0 を、火曜日は 1 を、水曜日は 2 を、土曜日は 5 を、日曜日は 6 を取ります。
  • DateTimeHour
    • 型: 整数 (int)
    • 1 日を 24 分割している、時 (じ) です。0 以上 23 以下の整数を取ります。
    • 午前 0 時 12 分 (0:12) であれば 0 を、午後 3 時 45 分 (15:45) であれば 15 を、午後 11 時 59 分 (23:59) であれば 23 を取ります。
  • DateTimeMinute
    • 型: 整数 (int)
    • 1 時間を 60 分割している、分です。0 以上 59 以下の整数を取ります。
    • 午前 1 時 00 分 (1:00) であれば 0 を、午後 2 時 34 分 (14:34) であれば 34 を、午後 11 時 59 分 (23:59) であれば 59 を取ります。
  • DateTimeSecond
    • 型: 整数 (int)
    • 1 分間を 60 分割している、秒です。0 以上 59 以下の整数を取ります。
    • 午前 3 時 21 分 0 秒 (3:21:00) であれば 0 を、午後 1 時 23 分 45 秒 (13:23:45) であれば 45 を、午後 11 時 59 分 59 秒 (23:59:59) であれば 59 を取ります。
  • DateTimeHourF
    • 型: 実数 (float)
    • DateTimeHour を 24 で割った、1/24 刻みの実数です。0 以上 1 未満を取ります。
    • 午前 1 時 23 分 (1:23) であれば約 0.04167 (= 1.0 / 24) を、午後 11 時 59 分 (23:59) であれば約 0.95833 (= 23.0 / 24) を取ります。
  • DateTimeMinuteF
    • 型: 実数 (float)
    • DateTimeMinute を 60 で割った、1/60 刻みの実数です。0 以上 1 未満を取ります。
    • 午前 1 時 23 分 (1:23) であれば約 0.38333 (= 23.0 / 60) を、午後 11 時 59 分 (23:59) であれば約 0.98333 (= 59.0 / 60) を取ります。
  • DateTimeSecondF
    • 型: 実数 (float)
    • DateTimeSecond を 60 で割った、1/60 刻みの実数です。0 以上 1 未満を取ります。
    • 午前 4 時 32 分 1 秒 (3:21:01) であれば約 0.01667 (= 1.0 / 60) を、午後 2 時 34 分 59 秒 (14:24:59) であれば約 0.98333 (= 59.0 / 60) を取ります。
  • DateTimeDayTime
    • 型: 実数 (float)
    • 1 日の何割だけ時間が進んだかを表す実数です。0 以上 1 未満を取ります。
    • 午前 0 時 0 分 0 秒 (0:00:00) であれば 0.0 を、午後 12 時 59 分 59 秒 (23:59:59) を約 0.99999 を取ります。

Copyright / License

Copyright (c) 2022 Kosaki Mezumona

MIT License, see LICENSE.

Owner
Kosaki Mezumona
I'm Japanese programmer. I've studied about information technology and researched the aspect-oriented programming at a university.
Kosaki Mezumona
TransZero++: Cross Attribute-guided Transformer for Zero-Shot Learning

TransZero++ This repository contains the testing code for the paper "TransZero++: Cross Attribute-guided Transformer for Zero-Shot Learning" submitted

Shiming Chen 6 Aug 16, 2022
Background-Click Supervision for Temporal Action Localization

Background-Click Supervision for Temporal Action Localization This repository is the official implementation of BackTAL. In this work, we study the te

LeYang 221 Oct 09, 2022
Official Keras Implementation for UNet++ in IEEE Transactions on Medical Imaging and DLMIA 2018

UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation UNet++ is a new general purpose image segmentation architecture for more accurate i

Zongwei Zhou 1.8k Dec 27, 2022
GPOEO is a micro-intrusive GPU online energy optimization framework for iterative applications

GPOEO GPOEO is a micro-intrusive GPU online energy optimization framework for iterative applications. We also implement ODPP [1] as a comparison. [1]

瑞雪轻飏 8 Sep 10, 2022
The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning Implementation of soft embeddings from https://arxiv.org/abs/2104.08691v1 using Pytorch and H

Kip Parker 208 Dec 30, 2022
Pseudo-Visual Speech Denoising

Pseudo-Visual Speech Denoising This code is for our paper titled: Visual Speech Enhancement Without A Real Visual Stream published at WACV 2021. Autho

Sindhu 94 Oct 22, 2022
Implementations of polygamma, lgamma, and beta functions for PyTorch

lgamma Implementations of polygamma, lgamma, and beta functions for PyTorch. It's very hacky, but that's usually ok for research use. To build, run: .

Rachit Singh 24 Nov 09, 2021
Overview of architecture and implementation of TEDS-Net, as described in MICCAI 2021: "TEDS-Net: Enforcing Diffeomorphisms in Spatial Transformers to Guarantee TopologyPreservation in Segmentations"

TEDS-Net Overview of architecture and implementation of TEDS-Net, as described in MICCAI 2021: "TEDS-Net: Enforcing Diffeomorphisms in Spatial Transfo

Madeleine K Wyburd 14 Jan 04, 2023
a curated list of docker-compose files prepared for testing data engineering tools, databases and open source libraries.

data-services A repository for storing various Data Engineering docker-compose files in one place. How to use it ? Set the required settings in .env f

BigData.IR 525 Dec 03, 2022
「PyTorch Implementation of AnimeGANv2」を用いて、生成した顔画像を元の画像に上書きするデモ

AnimeGANv2-Face-Overlay-Demo PyTorch Implementation of AnimeGANv2を用いて、生成した顔画像を元の画像に上書きするデモです。

KazuhitoTakahashi 21 Oct 18, 2022
BOVText: A Large-Scale, Multidimensional Multilingual Dataset for Video Text Spotting

BOVText: A Large-Scale, Bilingual Open World Dataset for Video Text Spotting Updated on December 10, 2021 (Release all dataset(2021 videos)) Updated o

weijiawu 47 Dec 26, 2022
Learning nonlinear operators via DeepONet

DeepONet: Learning nonlinear operators The source code for the paper Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation th

Lu Lu 239 Jan 02, 2023
CIFAR-10_train-test - training and testing codes for dataset CIFAR-10

CIFAR-10_train-test - training and testing codes for dataset CIFAR-10

Frederick Wang 3 Apr 26, 2022
DeconvNet : Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

DeconvNet: Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation Created by Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong and Bohyung Han at POSTECH Acknowledgement

Hyeonwoo Noh 325 Oct 20, 2022
Prml - Repository of notes, code and notebooks in Python for the book Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher Bishop

Pattern Recognition and Machine Learning (PRML) This project contains Jupyter notebooks of many the algorithms presented in Christopher Bishop's Patte

Gerardo Durán-Martín 1k Jan 07, 2023
Predicting path with preference based on user demonstration using Maximum Entropy Deep Inverse Reinforcement Learning in a continuous environment

Preference-Planning-Deep-IRL Introduction Check my portfolio post Dependencies Gym stable-baselines3 PyTorch Usage Take Demonstration python3 record.

Tianyu Li 9 Oct 26, 2022
Code for the ICML 2021 paper "Bridging Multi-Task Learning and Meta-Learning: Towards Efficient Training and Effective Adaptation", Haoxiang Wang, Han Zhao, Bo Li.

Bridging Multi-Task Learning and Meta-Learning Code for the ICML 2021 paper "Bridging Multi-Task Learning and Meta-Learning: Towards Efficient Trainin

AI Secure 57 Dec 15, 2022
基于DouZero定制AI实战欢乐斗地主

DouZero_For_Happy_DouDiZhu: 将DouZero用于欢乐斗地主实战 本项目基于DouZero 环境配置请移步项目DouZero 模型默认为WP,更换模型请修改start.py中的模型路径 运行main.py即可 SL (baselines/sl/): 基于人类数据进行深度学习

1.5k Jan 08, 2023
Neurons Dataset API - The official dataloader and visualization tools for Neurons Datasets.

Neurons Dataset API - The official dataloader and visualization tools for Neurons Datasets. Introduction We propose our dataloader API for loading and

1 Nov 19, 2021
Portfolio asset allocation strategies: from Markowitz to RNNs

Portfolio asset allocation strategies: from Markowitz to RNNs Research project to explore different approaches for optimal portfolio allocation starti

Luigi Filippo Chiara 1 Feb 05, 2022