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
Action Segmentation Evaluation

Reference Action Segmentation Evaluation Code This repository contains the reference code for action segmentation evaluation. If you have a bug-fix/im

5 May 22, 2022
Kaggle G2Net Gravitational Wave Detection : 2nd place solution

Kaggle G2Net Gravitational Wave Detection : 2nd place solution

Hiroshechka Y 33 Dec 26, 2022
Official PyTorch code for CVPR 2020 paper "Deep Active Learning for Biased Datasets via Fisher Kernel Self-Supervision"

Deep Active Learning for Biased Datasets via Fisher Kernel Self-Supervision https://arxiv.org/abs/2003.00393 Abstract Active learning (AL) aims to min

Denis 29 Nov 21, 2022
Meta Learning for Semi-Supervised Few-Shot Classification

few-shot-ssl-public Code for paper Meta-Learning for Semi-Supervised Few-Shot Classification. [arxiv] Dependencies cv2 numpy pandas python 2.7 / 3.5+

Mengye Ren 501 Jan 08, 2023
Rohit Ingole 2 Mar 24, 2022
Learning to Reconstruct 3D Manhattan Wireframes from a Single Image

Learning to Reconstruct 3D Manhattan Wireframes From a Single Image This repository contains the PyTorch implementation of the paper: Yichao Zhou, Hao

Yichao Zhou 50 Dec 27, 2022
A GOOD REPRESENTATION DETECTS NOISY LABELS

A GOOD REPRESENTATION DETECTS NOISY LABELS This code is a PyTorch implementation of the paper: Prerequisites Python 3.6.9 PyTorch 1.7.1 Torchvision 0.

<a href=[email protected]"> 64 Jan 04, 2023
Pytorch implementation of RED-SDS (NeurIPS 2021).

Recurrent Explicit Duration Switching Dynamical Systems (RED-SDS) This repository contains a reference implementation of RED-SDS, a non-linear state s

Abdul Fatir 10 Dec 02, 2022
A PyTorch implementation of Mugs proposed by our paper "Mugs: A Multi-Granular Self-Supervised Learning Framework".

Mugs: A Multi-Granular Self-Supervised Learning Framework This is a PyTorch implementation of Mugs proposed by our paper "Mugs: A Multi-Granular Self-

Sea AI Lab 62 Nov 08, 2022
[NeurIPS 2021] SSUL: Semantic Segmentation with Unknown Label for Exemplar-based Class-Incremental Learning

SSUL - Official Pytorch Implementation (NeurIPS 2021) SSUL: Semantic Segmentation with Unknown Label for Exemplar-based Class-Incremental Learning Sun

Clova AI Research 44 Dec 27, 2022
Wider-Yolo Kütüphanesi ile Yüz Tespit Uygulamanı Yap

WIDER-YOLO : Yüz Tespit Uygulaması Yap Wider-Yolo Kütüphanesinin Kullanımı 1. Wider Face Veri Setini İndir Train Dataset Val Dataset Test Dataset Not:

Kadir Nar 6 Aug 22, 2022
The UI as a mobile display for OP25

OP25 Mobile Control Head A 'remote' control head that interfaces with an OP25 instance. We take advantage of some data end-points left exposed for the

Sarah Rose Giddings 13 Dec 28, 2022
Official code of the paper "Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection" (CVPR 2022)

OpenDet Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection (CVPR2022) Jiaming Han, Yuqiang Ren, Jian Ding, Xingjia Pan, Ke Yan, Gui-So

csuhan 64 Jan 07, 2023
The materials used in the SaxonJS tutorial presented at Declarative Amsterdam, 2021

SaxonJS-Tutorial-2021, version 1.0.4 Last updated on 4 November, 2021. Table of contents Background Prerequisites Starting a web server Running a Java

Saxonica 11 Oct 23, 2022
Specificity-preserving RGB-D Saliency Detection

Specificity-preserving RGB-D Saliency Detection Authors: Tao Zhou, Huazhu Fu, Geng Chen, Yi Zhou, Deng-Ping Fan, and Ling Shao. 1. Preface This reposi

Tao Zhou 35 Jan 08, 2023
Neural Dynamic Policies for End-to-End Sensorimotor Learning

This is a PyTorch based implementation for our NeurIPS 2020 paper on Neural Dynamic Policies for end-to-end sensorimotor learning.

Shikhar Bahl 47 Dec 11, 2022
No Code AI/ML platform

NoCodeAIML No Code AI/ML platform - Community Edition Video credits: Uday Kiran Typical No Code AI/ML Platform will have features like drag and drop,

Bhagvan Kommadi 5 Jan 28, 2022
Code of the paper "Deep Human Dynamics Prior" in ACM MM 2021.

Code of the paper "Deep Human Dynamics Prior" in ACM MM 2021. Figure 1: In the process of motion capture (mocap), some joints or even the whole human

Shinny cui 3 Oct 31, 2022
implement of SwiftNet:Real-time Video Object Segmentation

SwiftNet The official PyTorch implementation of SwiftNet:Real-time Video Object Segmentation, which has been accepted by CVPR2021. Requirements Python

haochen wang 64 Dec 14, 2022
Code for our NeurIPS 2021 paper 'Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation'

Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation (NeurIPS 2021) Code for our NeurIPS 2021 paper 'Exploiting the Intri

Shiqi Yang 53 Dec 25, 2022