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VMware-Workstation-Full-25H2-24995812.x86_64.bundle を、ダウンロード sudo apt update sudo apt install -y build-essential gcc make perl dkms \ linux-headers-$(uname -r) mokutil cd ~/ダウンロード ls -l VMware* chmod +x VMware-Workstation-*.bundle ls -l VMware* sudo ./VMware-Workstation-*.bundle cd ~/ダウンロード ls -l VMware* chmod +x VMware-Workstation-Full-25H2-24995812.x86_64.bundle ls -l VMware* sudo ./VMware-Workstation-Full-25H2-24995812.x86_64.bundle |
Ubuntu24.04にVirtualBoxをインストール
VirtualBoxのダウンロードページからdebファイルをダウンロード
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1 2 |
https://www.oracle.com/jp/virtualization/technologies/vm/downloads/virtualbox-downloads.html |
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ダウンロードしたdebファイルをインストール sudo apt install /home/ubuntu/ダウンロード/virtualbox-7.1_7.1.10-169112~Ubuntu~noble_amd64.deb |
無事完了すれば、起動可能となります
エラーが出て、カーネルが未対応とのことだった
カーネルは 6.17 で、未対応。
カーネルは 6.14 に切り替えてみた
原因ははっきりしました。
現在入っているカーネルは：
- 6.17.0-14（現在起動中）
- 6.14.0-37
6.8はもうありません。
つまり、
- 以前：6.8系でVirtualBox動作
- VMware導入 → カーネル更新
- 6.14 → 6.17へ
- 6.17でVirtualBoxビルド失敗
という流れです。
🔎 重要ポイント
VirtualBox 7.1.10 は
6.17カーネル未対応
ログの：
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1 2 |
implicit declaration of function ‘from_timer’ |
がそれを証明しています。
6.14はまだ6.17ほど新しくないため、
VirtualBoxが動く可能性があります。
手順
- 再起動
- GRUB表示（ShiftまたはEsc）
- Advanced options for Ubuntu
- 6.14.0-37-generic を選択
- 起動後確認：
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1 2 |
uname -r |
- その後：
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sudo /sbin/vboxconfig |
これで、起動できるようになった
OpenClaw(Clawdbot)を、Ubuntuにインストール
OpenClaw(Clawdbot)を、Ubuntu24.04にインストールしてみました
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sudo apt update sudo apt install -y curl ca-certificates curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs /usr/bin/node -v /usr/bin/npm -v git --version sudo apt install git -y mkdir -p ~/.npm-global npm config set prefix "$HOME/.npm-global" echo 'export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc npm config get prefix npm install -g clawdbot@latest clawdbot --help |
で、説明がでれば、設定完了
Discordの設定を行うために、Tokenを取得する
Discorｄのアカウントを、既にあるものとして
以下よりBotを作成します。
ttps://discord.com/developers/applications
clawdbot –help
右上の「アプリケーションを作成」
clawdbot –help
Bot名を設定して
View Channels
Send Messages
Read Message History
Embed Links
Attach Files
Add Reactions
Use External Emojis
Use External Stickers
に、チェックを入れる
Server Members Intent
Message Content Intent
を、有効にしてして保存する
Tokenの作成をして
Tokenをメモに貼り付ける
（漏らなさい用に注意）
clawdbot onboard
にて、設定を行う
Antigravityを選択し
Discordを選択して
先程の、Tokenを入力する
ブラウザより
http://127.0.0.1:18789
により、管理画面に入れるが
ttp://127.0.0.1:18789/?token=8d2621b6007ec8XXXXXX
により、tokenを、指定するとみれるようになる
tokenは
cat ./clawdbot .json
にある、データを指定する
Chatで入力すると、エラーになる
Anitgravityの指定を
1.11.5 → 1.18.5
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grep -RIn --include=".js" --include=".cjs" --include="*.mjs" "antigravity/" . grep -RIn "antigravity/1.11.5" "$(npm root -g)" 2>/dev/null cp ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/pi-ai/dist/providers/google-gemini-cli.js \ ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/pi-ai/dist/providers/google-gemini-cli.js.bak.$(date +%F_%H%M%S) sed -i 's/antigravity\/1.11.5/antigravity\/1.18.5/g' \ ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/pi-ai/dist/providers/google-gemini-cli.js clawdbot gateway stop clawdbot gateway |
に、変更すると良いようである
grep -RIn –include=”.js” –include=”.cjs” –include=”*.mjs” “antigravity/” .
grep -RIn “antigravity/1.11.5” “$(npm root -g)” 2>/dev/null
にて、検索して
一応、バックアップを取り
cp ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/pi-ai/dist/providers/google-gemini-cli.js \
~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/pi-ai/dist/providers/google-gemini-cli.js.bak.$(date +%F_%H%M%S)
変更する（1.11.5 → 1.18.5）
sed -i ‘s/antigravity\/1.11.5/antigravity\/1.18.5/g’ \
~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/pi-ai/dist/providers/google-gemini-cli.js
エディタを使って、変更してもいい
nona xxxxxx
再起動
clawdbot gateway stop
clawdbot gateway
Webのチャットで、回答がくるか、確認を行う
チャットで繋がったら、
Discordから呼んでみる
https://discord.com/developers/applications
で、作ったBotを選択して
BotのTabにて
View Channels
Send Messages
Read Message History
Embed Links
Attach Files
Add Reactions
Use External Emojis
Use External Stickers
を、チェックして
一番したのURLを
ブラウザに貼り付けると
Botの連携の画面になる
Passwordをもとめられるが
これは、Discordのアカウントのパスワード
チャンネルに登録されたた
@(bot名)
で、呼びかけると答えてくれるようになる
Antigraviryのたくさん使うと
制限がかかって、使えなくなるようである
cooldownなどのメッセージ
有料版のGoogleアカウントだと
長く使えるが、制限がよくわからない
制限がかかった
その場合には、
clawdbot onbord
にて、AIを別なものに切れかえてみる
私は
OpenRouterに切り替えてみた
当然の事、使うと、チャージしたクレジットが減っていく
Aiを切り替えると
それまでの話し方と変わってしまう
やはり、頭脳を切り替えると
過去の記憶（Log）はあるが
考え方、話し方がかわるようである
他の無料のAIで、何処まで使えるか
もう少し、調べてみたい。
pdfをjpgに変換するには
【ffmpegで、pdfをjpgにするには】
ffmpeg で PDF を JPG に変換する基本方法だけを示します。
基本（1ページ＝1枚の JPG）
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1 2 |
ffmpeg -i input.pdf output_%03d.jpg |
input.pdf：元のPDFoutput_001.jpgなど、ページごとに画像が生成される
解像度を指定する（重要）
PDFはそのままだと低解像度になりやすいので、dpi指定をします。
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1 2 |
ffmpeg -density 300 -i input.pdf output_%03d.jpg |
-density 300：高品質（印刷・スライド向き）- Web用なら
200でも十分
JPEGの画質を指定する
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1 2 |
ffmpeg -density 300 -i input.pdf -q:v 2 output_%03d.jpg |
-q:v 2：高画質（1〜31、数値が小さいほど高画質）- 目安
- 高品質：
2 - 標準：
4〜5
- 高品質：
サイズを指定する（例：横1920px）
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1 2 |
ffmpeg -density 300 -i input.pdf -vf "scale=1920:-1" -q:v 2 output_%03d.jpg |
-1：縦横比を維持
特定ページだけ変換（例：1〜5ページ）
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1 2 |
ffmpeg -density 300 -i input.pdf -vf "select=between(n\,0\,4)" -vsync 0 output_%03d.jpg |
※ ページ番号は 0始まり。
よくある注意点
- ffmpeg は 内部で Ghostscript / Poppler を使うため
環境によっては PDF 読み込みに失敗することがある - その場合は
pdftoppmの方が安定する
参考（より安定）：
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1 2 |
pdftoppm -jpeg -r 300 input.pdf output |
まとめ（おすすめ）
高品質・安定重視（Ubuntu）
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1 2 |
ffmpeg -density 300 -i input.pdf -q:v 2 output_%03d.jpg |
これで スライド・動画素材用として十分な品質になります。
【ffmpegで、再度、動画作成を行うので、GPUなどを使って処理しやすい横幅は】
結論から書きます。
ffmpegで「GPUを使って動画化」する場合の
処理しやすい横幅（最適解）
基本の最適値
1920 px（フルHD）
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1 2 |
1920 × 1080 |
これが NVENC / VAAPI / AMF すべてで最も安定します。
なぜ 1920px が最適か
GPUエンコーダは次の条件を強く要求します。
① 横幅・縦幅が 偶数（できれば16の倍数）
- NVENC / VAAPI / AMF は 16px単位で内部処理
- 1920 ÷ 16 = 120（完全一致）
② ハードウェアエンコーダのプリセットが最適化済み
- フルHDは 想定解像度
- 余計なスケーリングが入らない
- VRAM転送が最小
横幅別おすすめ一覧（用途別）
| 横幅 | 解像度 | GPU負荷 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1920 | 1920×1080 | ◎ 最適 | YouTube / TikTok横 / 講座動画 |
| 1280 | 1280×720 | ◎ 非常に軽い | 高速量産・プレビュー |
| 2560 | 2560×1440 | △ やや重い | 高画質用途 |
| 3840 | 3840×2160 | ✕ 重い | 4K（非推奨） |
PDF→JPG→動画 の場合の ベスト設計
PDF → JPG
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横幅：1920px |
JPG → MP4（GPU使用）
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ffmpeg -hwaccel auto \ -framerate 30 -i img_%03d.jpg \ -c:v h264_nvenc \ -pix_fmt yuv420p \ -r 30 out.mp4 |
※ VAAPIの場合：
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1 2 |
-c:v h264_vaapi -vf 'format=nv12,hwupload' |
重要な注意（ここを外すとGPUが使われない）
❌ NG例
- 横幅が奇数（1919など）
- PDF→JPGで変なサイズ（A4比率のまま）
- 縦横比がGPU制約に合わない
✅ OK
- 1920 / 1280 / 2560 のいずれか
- 高さは
-1指定でOK（自動調整）
最終結論
🎯 最も安全・高速・安定
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1 2 |
横幅：1920px |
次点で「大量生成・速度重視」なら：
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1 2 |
横幅：1280px |
この2択で迷わなければ、
GPUエンコードで詰まることはほぼありません。
【効率良い形で、pdf->jpgのコマンドは】
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1 2 |
ffmpeg -density 300 -i input.pdf -vf "scale=1920:-1" -q:v 2 output_%03d.jpg |
input.pdf：元PDF1920：GPU処理しやすい横幅-q:v 2：高画質- ページごとに
output_001.jpg形式で出力
エラーになった。
-density
が、NGのよう
ffmpeg -r 300 -i input.pdf -vf “scale=1920:-1” -q:v 2 output_%03d.jpg
でもやはり、エラー
pdftoppm -jpeg -r 300 -scale-to-x 1920 -scale-to-y -1 input.pdf output
動画を圧縮する
GeminiやChatGPTやGensparkなどに、動画を入力して処理を行う場合
動画のサイズを小さくするのが有効です。
場合によっては、音声を外したり。
圧縮するには、ffmpegが有効です
ChatGPT「動画の容量をffmpegを使って最小限の大きさにするには」
ffmpegで動画の容量を最小限にするための実践的な最適解だけをまとめます。
結論（まずこれ）
H.265（HEVC）＋CRF指定＋音声ビットレート削減
これが「画質を保ったまま最小化」する王道です。
最小容量・高圧縮（時間かかってOK）
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ffmpeg -i input.mp4 \ -c:v libx265 -preset slow -crf 28 \ -pix_fmt yuv420p \ -c:a aac -b:a 64k \ -movflags +faststart \ output.mp4 |
ポイント
libx265：H.265（H.264より30〜50%小さくなる）crf 28：ほぼ実用最低ライン（27〜30で調整）preset slow：時間と引き換えに圧縮率最大- 音声
64k：会話用途なら十分 faststart：Web配信用（容量は変わらない）
さらに小さくしたい場合（見た目より容量優先）
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ffmpeg -i input.mp4 \ -c:v libx265 -preset veryslow -crf 30 \ -vf "scale=1280:-2" \ -c:a aac -b:a 48k \ output.mp4 |
- 解像度を 1280幅 に落とす → 劇的にサイズ減少
crf 30：ギリギリ許容ライン
GPU（NVENC）で速く・そこそこ小さく
※ NVIDIA GPUありの場合
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1 2 3 4 5 |
ffmpeg -i input.mp4 \ -c:v hevc_nvenc -preset p7 -rc vbr -cq 28 \ -c:a aac -b:a 64k \ output.mp4 |
- 圧縮率：CPU x265 < NVENC（少し大きい）
- 速度：NVENCが圧倒的に速い
音声が不要なら（最小）
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ffmpeg -i input.mp4 \ -c:v libx265 -crf 28 -an \ output.mp4 |
容量に一番効く要素（重要度順）
- コーデック（H.265）
- CRF値
- 解像度
- フレームレート
- 音声ビットレート
目安
| 用途 | 設定 |
|---|---|
| Web/SNS | H.265 / CRF 28 / 1280幅 |
| アーカイブ | H.265 / CRF 26 / 原解像度 |
| 超最小 | H.265 / CRF 30 / 音声48k |
この設定は Ubuntu / Windows / Mac 共通で使えます。
余計な推測や代替案は省き、最小化に直結する内容のみ記載しました。
GPUの活用も重要、NotePCでも活用できました。
ChatGPT「ideapad s540 Radeon vega GRAPHICS ADM で、Ubuntuで利用していますが、ffmpegを高速化できますか」
はい、できます。IdeaPad S540 の Radeon Vega（AMD） なら、Ubuntuでは VAAPI を使うのが基本です。NVENC（CUDA）はNVIDIA専用なので今回の環境では使えません。
1) まず、VAAPIが使えるか確認
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1 2 |
ls -l /dev/dri/renderD128 |
これが存在すれば次へ。
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ffmpeg -hide_banner -hwaccels | grep -E 'vaapi' ffmpeg -hide_banner -encoders | grep -E 'vaapi|amf' |
h264_vaapi や hevc_vaapi が出ればOK。
2) AMD（Vega）で高速エンコード（VAAPI）
H.264（互換性重視・速い）
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ffmpeg -i "input.mp4" \ -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \ -vf "format=nv12,hwupload" \ -c:v h264_vaapi -qp 24 \ -c:a aac -b:a 64k \ "output_h264_vaapi.mp4" |
H.265（より小さく・速い）
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1 2 3 4 5 6 7 |
ffmpeg -i "input.mp4" \ -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \ -vf "format=nv12,hwupload" \ -c:v hevc_vaapi -qp 28 \ -c:a aac -b:a 64k \ "output_hevc_vaapi.mp4" |
3) AI分析用（音声なし・画質落として最小＋高速）
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1 2 3 4 5 6 7 |
ffmpeg -i "input.mp4" \ -an \ -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \ -vf "fps=5,scale=640:-2,format=nv12,hwupload" \ -c:v hevc_vaapi -qp 32 \ "output_ai.mp4" |
重要（VAAPIの注意）
- VAAPIは
-crfが使えません（代わりに-qpを使う）- 目安：H.264
-qp 22〜28/ H.265-qp 26〜34
- 目安：H.264
- フィルタは
format=nv12,hwuploadが基本
これでUbuntu上のAMD Vegaでもffmpegをかなり高速化できます。
無事、設定ができました。
ObsidianをUbuntuにインストール
を、開く。
一応、AppImageを、ダウンロード
cd /home/ubuntu/ダウンロード/
chmod +x Obsidian-1.11.4.AppImage
./Obsidian-1.11.4.AppImage
$ ./Obsidian-1.11.4.AppImage dlopen(): error loading libfuse.so.2 AppImages require FUSE to run. You might still be able to extract the contents of this AppImage if you run it with the –appimage-extract option. See https://github.com/AppImage/AppImageKit/wiki/FUSE for more information
エラーですね
$ ./Obsidian-1.11.4.AppImage [9308:0119/180812.158061:FATAL:sandbox/linux/suid/client/setuid_sandbox_host.cc:166] The SUID sandbox helper binary was found, but is not configured correctly. Rather than run without sandboxing I’m aborting now. You need to make sure that /tmp/.mount_ObsidiBzzMAA/chrome-sandbox is owned by root and has mode 4755. Trace/breakpoint trap (コアダンプ)
立ち上がりました
ubuntu 24.04 文字入力が重なる
ChatGPTに問い合わせながら行った所、対策ができました。
原因
Ubuntu 24 系の「ibus＋日本語(Mozc) の不具合」
ibus と Mozc が衝突している
対策
fcitx5 に切り替えると直る
操作
sudo apt update
sudo apt install fcitx5 fcitx5-mozc fcitx5-config-qt
im-config -n fcitx5
sudo reboot
ubuntu 指定のフォルダーを開く
いつも使うフォルダーをエクスプローラで一気に開けると便利です
端末から
nautilus /home/ubuntu/….
のような形で、開くことができます。
手順としては、メモなどに上記を記述しておいて
それを、コピーして、端末を開いて
ペーストして実行となります
端末を開くには Ctrl + Alt + Tキー同時押し
ペーストはShift＋Ctr+V
となります
Lazrus StringGridの実行時にセルの幅を変える
StringGridのセルの幅を、実行時にマウスで変更を可能にするには
StringGrid＞プロパティ＞Options>goColSizing>(True)
にて、できた
Ubuntu 24.02 でmd2googleslides
ttps://qiita.com/pyon_kiti_jp/items/da5080e9c7454e935aeb
ttps://qiita.com/k0kubun/items/0381ff8569e1efcc2b47
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash ls -l ~/.nvm | grep ins* source ~/.bashrc echo $NVM_DIR command -v nvmを、参考にして、md2googleslidesを、使ってみる
npm install -g md2gslides md2gslides slides.md –title “Talk Title”