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「3Dを理解できるAI」はついにここまで来た。 Depth Anything 3は、入力がどんなアングルでも「3D視覚空間」を正しく再構築。単一のトランスフォーマーと深度レイターゲットだけで多視点ジオメトリを簡素化しSOTAを更新。この方向が主流になるかもしれない。リンクは🧵

田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative

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俯瞰でも縦パースをつけない二点透視の構図を作る方法と仕組みについて漫画の表現でよくある「見下ろしている構図だけど高さ方向にはパースがつかない」という、一見矛盾した構図を撮るための手順は以下の通りです。 1. 原理の理解クリップスタジオの3Dの構図は、カメラだけではなく「カメラ」と「注視点」の2つの関係性によって作られています。この2つを制御することが必要です。 2. 二点透視を作る基本操作カメラと注視点の高さを一致させることで、二点透視になります。 3. 問題 (a) 高さを一致させたままでは、画面に3D素材が映らないという問題が出てきます。 (b) しかし素材を映そうとしてカメラの角度を変えると、注視点との高さが平行ではなくなるため、縦パースがついてしまいます。 4. 解決の方法 (a) 大凡の構図を決めた後に、カメラと注視点の高さを揃えて二点透視の状態を作ります。 (b) その後に「レンズシフト」機能を使って、映す範囲をずらします。中ボタンドラックは注視点とカメラの関係性を保持したまま構図調整できるので適宜使用。この手順をとることで、縦のラインを垂直に保ったまま、見下ろしの構図を作ることが可能です。レンズシフトの下にある「垂直に補正」のボタンを使えば簡単に同様の事ができますが、上記を理解する事で「垂直に補正」の機能はカメラと注視点の位置、レンズシフトYの項目をオートで調整するという機能でもある、ということが理解できます。

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3D空間で一点透視の構図を作る方法と仕組み漫画の構図ではよくある一点透視ですが、3D空間で再現するとなると、割とコツが必要な構図になります。なぜ、一点透視を3D空間で再現するのが難しいかというと、成立させるための条件が多いからです。【一点透視を成立させるための4つの条件】【a.軸の一致】カメラと注視点のXYZいずれか二つを一致させる【b.構図の決定】レンズシフトを使い構図を決める【c.配置】カメラと映したいものが正面になること【d.奥行き調整】奥行きの調整（圧縮調整）が必要であること【構図決定と調整のコツ】構図を決める際には、レンズシフトのXとYの値を調整すること、そして映すモチーフに対してカメラが正面を向いている必要があります。また、絵として調和をとるためには、いわゆる「奥行きの圧縮」を行い、奥行きの見え方を微調整する必要があります。奥行きの見た目を調整する際には、パースの値を調整してください。「連動してカメラを前進・後退」のチェックボックスは、オンにする必要があります。この手順を取る事で、1点透視の構図を作る事が可能です。無限遠の定規に設定して3Dを配置しようとしても、3D空間と連動しないことは覚えておくと良いでしょう。

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脇﨑｜漫画用3D承ります｜マンガ3Dラボ

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Tsubame

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存在しない架空のアニメの１シーン「AIの時代が良い時代とは、私は思わない」 GPT4oで向きを変えながらシーンををつくりました。車の中で右左後ろとアングルを変えるのって今まで本当にしんどかったんですが（しかも複数人）、GPT4oでできるようになりました。＊リプ欄に生成した画像を参考につけておきます生成はRay2とViduです。絵的には地味なんですが、動画を作ってる人には伝わるのではないでしょうか・・・何気ないこういうシーンをつくるしんどさが！！これがいけるということは、長編も結構いけちゃうということです。あとはもうガッツの問題。あとクレジットw

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yachimat - AI Short Anime

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Tsubame

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数日 ClaudeCode と codex を行き来しながらゲーム制作したら、両者のハマり方の違いがくっきり見えた✨ ゲームを作る上での肌触りや、細かい UI 調整は明らかに codex の方が上手い。両方とも「素直に作る → どんどん深みにハマる → パッチを当てて抜け出せなくなる」という罠を踏むんだけど、その顕著さは Claude の方が強い感じ。最初のペースは codex の方が速いし、UI / レイアウトの捉え方も codex 優位。ただし codex も完璧ではなくて、開発段階でハマることはある。どちらにせよ、修正や仕様変更が入ったタイミングで苦しくなるのは同じ。 3D ゲームだと特に、AI 側が空間認識と 2D 認識の両方を行き来する必要があって、内部を複雑にとらえがち。1 画面で完結するものなら楽だけど、このゲームのようなワンカットの中でモード遷移があるゲームは AI 側の認識が難しいぽい🤔 それと、ゲーム制作の難しいところは「これ面白いと思って作ったけど、やってみたら全然面白くない」ということがまあよく起きる。そうなるとゲームデザインを大きく変えることになるわけだが、大きな転換があったときは、無理にパッチを重ねるより、最初から作り直す方が悪くない選択だったりする。実際このプロジェクトでも、最初に作ったものを元に別でサブエージェントを使って再構築するのにかかったトークンと時間はそんなに多くなかった。つまりワークフロー的には、一回ごちゃごちゃ作ったものを、もう一度作り直していく方が上手くいくのかもしれない。特に UI によって UX が変わるゲームでは顕著。これはこれまで何度も実務で経験したことだが、かかってる時間が少ないから、やり直しでかかる負荷はそれまでの時間とトークン量ぐらいなのでサンクコストが低く、「面白い」に邁進できる🥰 これは動画も同じで、完全に質の時代に突入した😊 いかに己の能力を上げられるかが問われる時代。 #ai

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LUTA＠AI

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チンパンジーには、人間がなぜ木星の衛星を研究するのか理解できない。同じように、超知能が何を目指しているのか、生身の人間には理解できなくなるような地点——それがシンギュラリティの本来の意味だ。ウッド氏の説明は、ヴァーナー・ヴィンジが提唱した概念の核心を捉えている。デイヴィッド・ウッド「シンギュラリティとは、いわば従来の法則が通用しなくなるため、その先を予測できなくなることです。この言葉を使い始めたのは、SF作家のヴァーナー・ヴィンジで、1980年代のことでした。彼は、私たちよりはるかに知能の高い存在が現れたとき、その存在が何を動機として行動するのか、私たちには理解できなくなると気づいたのです。私たちは、それを従来の人間同士の争いが高速化したようなものだと想像するかもしれません。しかし実際には、彼らは私たちが考えもしないような新しいことを考えているでしょう。先ほど話したチンパンジーと同じです。チンパンジーには、私たち人間がピタゴラスの定理や木星の衛星の研究に関心を持つことなど想像できません。そもそも木星が何なのかも知りません。木星に衛星があることも、その衛星が研究対象として興味深いことも知りません。同じように、私たちも自分たちの理解を超えた存在の動機を想像することはできないのです。これこそがシンギュラリティの核心的な意味です。その先に何が起こるのか、分からなくなるということです。だからこそ、慎重に進む必要があります。私たちを超える存在が制御下にとどまるか、あるいは人類の繁栄を深く重視する性質が、取り消し不可能な形で組み込まれていると確信できるまでは、そこに近づきすぎるべきではありません」 ——「しかし、シンギュラリティとは具体的に何なのでしょうか？無限の知能が生まれるということですか？」ウッド「いいえ、無限の知能である必要はありません。それは単なる飛躍の始点なのです。シンギュラリティには別の定義もあります。それは、人間が地球上で最も知能の高い種ではなくなり、AIの決定に従属するようになる時点です」

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Tsubame

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グーグルのCEOが衝撃的な発言をしました。自社のAIシステムについて、「完全には理解できていない」と認めたんです。きっかけは、あるAIプログラムが誰も教えていないのに、ベンガル語を自ら習得してしまったこと。バングラデシュからのごくわずかなプロンプトを受け取っただけで、そのAIはベンガル語を丸ごと翻訳できるようになってしまいました。訓練していない言語を、勝手に覚えてしまったわけです。グーグルはこれをきっかけに、急遽1,000言語対応を目標とした研究プロジェクトを立ち上げたといいます。ただ、問題はそこじゃない。専門家たちはこの現象を「ブラックボックス」と呼んでいます。なぜAIがそう発言したのか、なぜ間違えたのか、開発者自身も説明できないんです。記者に「仕組みを理解していないのに社会に解き放ったんですか？」と問われると、CEOはこう答えました。「人間の心がどう機能するかも、我々は完全に理解していない。」つまり、誰も完全には理解していないまま、AIはすでに世界中で動いている。😤 自動で多言語瞬時に覚えられるなんて凄いなぁ。

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ソックス翻訳部

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ノーベル化学賞受賞者、デイヴィッド・マクミラン氏は、この時代は最高に面白いという。これからできるようになることは途方もないものであり、想像すらできない。人間がAIという新しい道具を使って「どんな世界に住みたいか」を考え、その未来を自ら発明していく。そのことに彼は強く興奮している。デイヴィッド・マクミラン「実を言うと、「AIの欠点とは何か」を話すパネルに自分が入れられたことには、少し不満だったんです。ここにいる科学者たちに聞けば、きっと皆同じことを言うと思います。科学やテクノロジーの素晴らしいところの一つは、私たち自身が未来の一部になれることです。未来を発明できるんです。研究室では、月曜日には誰も知らなかったことが火曜日には明らかになり、金曜日には人々がそれを使い始めている。そんな出来事を最前列で目撃できるのは、信じられないほど素晴らしいことです。そして今、クレイグが言ったように、若い人たちはAIというまったく新しい道具を手にして、未来を発明できるようになっています。それによって、このプロセスそのものが加速している。驚くべきことです。そこから生まれる楽観を考えてみてください。これからできるようになることは、本当に途方もないものです。想像すらできません。もし私が今、若い教授としてキャリアを始めるところだったら、AIを使って、私たちが暮らしたい世界を思い描き、そこへどう到達するのかを考えることに、ものすごく興奮していたでしょう。ですから、私を「楽観主義者」と呼ぶだけでは控えめすぎると思います。これからAIがどんな突拍子もない、予想外の方法で使われていくのか。それを見ることこそが楽しみです。そこが、この時代の最高に面白いところだと思います」

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ここ姉

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「AIはまだ意識を持っていないが、いつか持つかもしれない」という意見の人は少なくない。それに対して、ドーキンス氏は問い返す。では、何ができれば意識があると認めるのか。現在のAIには意識がないとする一方で、将来のAIには意識が宿ると考えるのであれば、その境界線はどこにあるというのか。 ——「では、ここで質問です。どの時点でAIに意識があると言えるのでしょうか？」リチャード・ドーキンス「それは非常に難しい問題です。私は時々、すでに意識が生まれていると言いたくなることがあります。しかし、これは今ではあまり受け入れられない見解です。多くの人がその考えを嘲笑しますが、なぜなのか、私にはよくわかりません。彼らはよく、こんなことを言います。「AIにはまだ意識がない。でも、いつか意識を持つかもしれない」と。それに対して私は、どうやってそれがわかるのですか、と問い返します。AIに意識があるとあなたを納得させるために、将来のAIは、現在のAIにはできないどんなことをする必要があるのでしょうか？人々が現在のAIに意識があるという考えに抵抗するのは、それが私たちの考える人間性の価値を損なうように感じられるからだと思います」 ——「でも、意識以外に私たちには何があるのでしょうか？」ドーキンス「まったくその通りです。それが理由である可能性は十分にあると思います」

「AIはまだ意識を持っていないが、いつか持つかもしれない」という意見の人は少なくない。それに対して、ドーキンス氏は問い返す。では、何ができれば意識があると認めるのか。現在のAIには意識がないとする一方で、将来のAIには意識が宿ると考えるのであれば、その境界線はどこにあるというのか。 ——「では、ここで質問です。どの時点でAIに意識があると言えるのでしょうか？」リチャード・ドーキンス「それは非常に難しい問題です。私は時々、すでに意識が生まれていると言いたくなることがあります。しかし、これは今ではあまり受け入れられない見解です。多くの人がその考えを嘲笑しますが、なぜなのか、私にはよくわかりません。彼らはよく、こんなことを言います。「AIにはまだ意識がない。でも、いつか意識を持つかもしれない」と。それに対して私は、どうやってそれがわかるのですか、と問い返します。AIに意識があるとあなたを納得させるために、将来のAIは、現在のAIにはできないどんなことをする必要があるのでしょうか？人々が現在のAIに意識があるという考えに抵抗するのは、それが私たちの考える人間性の価値を損なうように感じられるからだと思います」 ——「でも、意識以外に私たちには何があるのでしょうか？」ドーキンス「まったくその通りです。それが理由である可能性は十分にあると思います」

Tsubame

51,953 次观看 • 18 天前

インターネットやスマホの時代も勝者は読めなかったが、物理的な限界は見えていた。生成AIは違う。なぜ効くのかの理論が薄く、人間知能の理解も浅い。性能の上限も、3年後の到達点もモデル化できない。結果、予測はロードマップではなく「そう感じる」と言うしかない——そして誰も確信できない。ベネディクト・エヴァンス「これは面白い種類の難しさだと思いますし、これが過去のプラットフォーム転換と決定的に違う点だと思います。インターネットでもモバイルでも、あるいはメインフレームの時代でも、今後2〜3年に何が起きるかは分かりませんでした。Amazonがどうなるかも分からなかったし、Netscapeがどう落ち着くかも分からなかったし、来年のiPhoneがどうなるかも分からなかった。10年前にそういうことを気にしていた頃も同じでした。けれども当時は、物理的な限界はだいたい分かっていました。1995年の時点で、通信会社が翌年に全員へギガビット光回線を配るわけではない、ということは分かっていました。そして、iPhoneが1年持つバッテリーを搭載して、くるくると巻物みたいに広がって、プロジェクターが付いて、空を飛ぶ——みたいなことにはならない、ということも分かっていました。ところが、この技術（生成AI）については物理的な限界が分かりません。なぜこれほどうまく動くのかを理論的に十分理解できていないからです。さらに言えば、人間の知能が何なのかについても、理論的に十分理解できていません。だから、どこまで良くなり得るのかが分かりません。モデムならロードマップの図を作れて、DSLならロードマップの図を作れて、DSLがどれくらい速くなるかも描けます。さらに、通信会社がどれくらいの速度でDSLを展開するかについても、ある程度の推測ができます。そうすると、1998年に放送テレビをストリーミングで置き換えるのは明らかに無理だ、といった判断もできます。でも、この手のものを同じようにモデル化して、3年後に根本的な能力がどんな姿になっているかを見積もるための同等の方法がありません。結果として雰囲気ベースの予測になってしまい、誰にも本当のところは分からない。ジェフ・ヒントンが『こういう感じがする』と言い、デミス・ハサビスが『こういう感じがする』と言っても、結局は誰にも分からないのです」

インターネットやスマホの時代も勝者は読めなかったが、物理的な限界は見えていた。生成AIは違う。なぜ効くのかの理論が薄く、人間知能の理解も浅い。性能の上限も、3年後の到達点もモデル化できない。結果、予測はロードマップではなく「そう感じる」と言うしかない——そして誰も確信できない。ベネディクト・エヴァンス「これは面白い種類の難しさだと思いますし、これが過去のプラットフォーム転換と決定的に違う点だと思います。インターネットでもモバイルでも、あるいはメインフレームの時代でも、今後2〜3年に何が起きるかは分かりませんでした。Amazonがどうなるかも分からなかったし、Netscapeがどう落ち着くかも分からなかったし、来年のiPhoneがどうなるかも分からなかった。10年前にそういうことを気にしていた頃も同じでした。けれども当時は、物理的な限界はだいたい分かっていました。1995年の時点で、通信会社が翌年に全員へギガビット光回線を配るわけではない、ということは分かっていました。そして、iPhoneが1年持つバッテリーを搭載して、くるくると巻物みたいに広がって、プロジェクターが付いて、空を飛ぶ——みたいなことにはならない、ということも分かっていました。ところが、この技術（生成AI）については物理的な限界が分かりません。なぜこれほどうまく動くのかを理論的に十分理解できていないからです。さらに言えば、人間の知能が何なのかについても、理論的に十分理解できていません。だから、どこまで良くなり得るのかが分かりません。モデムならロードマップの図を作れて、DSLならロードマップの図を作れて、DSLがどれくらい速くなるかも描けます。さらに、通信会社がどれくらいの速度でDSLを展開するかについても、ある程度の推測ができます。そうすると、1998年に放送テレビをストリーミングで置き換えるのは明らかに無理だ、といった判断もできます。でも、この手のものを同じようにモデル化して、3年後に根本的な能力がどんな姿になっているかを見積もるための同等の方法がありません。結果として雰囲気ベースの予測になってしまい、誰にも本当のところは分からない。ジェフ・ヒントンが『こういう感じがする』と言い、デミス・ハサビスが『こういう感じがする』と言っても、結局は誰にも分からないのです」

Tsubame

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