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【Live2D+ Skin 彩蛋展示】 高雄 - 武者的“內在”修養(CV:加隈 亞衣) 「不是說要來修行嗎?這是什麼打破常規的修行方式……事已至此,認輸是不可能的……只能以身作則,主動適應萬般境況了!」 彩蛋 (L2D): 1.特殊觸摸在右肩至衣領處 (突、突然這樣敞開心扉是做什麼……!) 2.毛衣可上拉 3.裙子點中間可穿脫 4.點膝蓋處,絲襪穿脫 5.觸發2跟3後,右邊的螢幕會改變,可點擊 5-1.右邊可切換內衣顏色及款式 5-2.左邊可切換姿勢,選好後點高雄 6.姿勢1是站立拍照 6-1.點右邊黃雞立牌,滑動右邊螢幕可選姿勢,共5種 6-2.選好姿勢後點照片改變姿勢,一張照片有2種姿勢 7.姿勢2是蹲下拍照 7-1.點右邊黃雞立牌,滑動右邊螢幕可選姿勢,共4種 7-2.點頭晃動身體(彩蛋開始) 7-3.點胸吃巧克力棒,可稍微等一下,再點一次繼續 7-4.點頭拉近視角 7-5.點頭會摸頭,再點一次會開始撫摸頭(可重複) 7-6.點胸高雄會抱胸,再點一次臉會A上去 7-7.直接點胸會捏臉,點頭會大力晃動捏, 再點一次頭停止 7-8.點右上空白返回,可再返回 8.姿勢3是抬腿拍照 8-1.點小腿可穿脫絲襪 8-2.點腳底可穿脫高跟鞋 8-3.※以下彩蛋需脫絲襪&高跟鞋才可以繼續 8-4.點頭拉近視角,再點一次晃動,再點一次返回 8-5.點胖次抬腿 8-6.點大腿開始撫摸 8-7.再點一次大腿開始推 8-8.繼續點會用力推 8-9.再點一次結束抱腿 8-10.點高雄後會躺下,點腿後結束 摸頭&普通觸摸1~3 如有遺漏歡迎補充,謝謝 #碧藍航線 #アズールレーン #AzurLane #벽람항로

22,816 次观看 • 6 个月前 •via X (Twitter)

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最近看到一個蠻有意思的項目 NEXST | The World's AI-Driven Entertainment 它是一套 AI 驅動的娛樂基礎設施,核心概念叫 Fan Continuity。意思就是,你每一次參加演唱會什麼的,都不是結束就算了,而是會被累積成某種權益與連續的價值,越早加入、越常參與,後面能解鎖的內容也越多。簡單講就是把娛樂體驗做成一條可持續的旅程,而不是看完就散場。 這次他們在 LINE mini Dapp 上推出的 DearSt! RHYTHM STAGE ,我覺得還不錯。 它是一款結合偶像養成+節奏音遊的 Web3 小遊戲,你一邊跟著節拍點擊衝分,一邊養成自己喜歡的偶像角色,排行榜也能拚手速與準度。更有意思的是,真偶像團體 Niji no Conquistador 也會以角色形式在遊戲裡登場,等於是把現實偶像跟遊戲養成連起來,這種串接感很對粉絲胃口。 玩遊戲的過程會拿到 DearSt Points,而這些點數有幾個實用方向: 1)$NXT Airdrop Lock:你可以把一部分點數鎖定,讓自己成為 $NXT 空投的 eligible 2)兌換 / 抽獎:點數也能拿去換獎勵或抽獎,獎品範圍從數位到實體都有: •數位物品:圖片、數位道具、NFT 等 •實體周邊:藝人周邊商品 •禮品卡:像 Amazon gift card •權益類獎勵:演出邀請、線上見面會等 我覺得它的設計重點是,你不用先懂一堆 Web3 操作也能開始,入口就在 LINE,先把遊戲玩順、把點數累積起來,再慢慢理解權益累積,體感會更直觀。對平常就愛音遊、或本來就追偶像的人,這種玩法蠻自然。 想直接開玩 ,點 Play 就能開始 #DearSt! #NEXST $NXT

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【👄口型與參數概念🫦】 製作中途 想展示並說明關於L2D中 口型與參數的概念 有在委託或者學習L2D的人可能會聽過 關於2x1、2x2、3x3、5x5的口型概念 ......然後聽不懂那是什麼意思! 今天我就來解釋這個令人困惑的概念 其實是這樣的 在控制口型時,通常會用到兩個參數去做控制 分別是: ↔️[微笑程度] 與 ↕️[開合程度] 而那個1~5的數字 就是指在上述參數中,分別被切了多少個動作節點 (每個節點可以捏一次造型) 比如5x5,那就意味著我把微笑與開合都切成了5節點 (換句話說就是我必須捏出5x5=25種造型) 比如3x3,那就意味著我把微笑與開合都切成了3節點 (換句話說就是我必須捏出3x3=9種造型) 比如2x1,那可能意味著我把開合分成2等分 並且沒有微笑變化,那麼最終就只有2x1=2種造型 所以就數值層面來看,5x5會是其中最高規格的作法 但若從設計層面來看,5x5卻未必是其中最好的做法 因為節點切得越多,意味著中間的人為干涉愈多 一般人為是很難剛好捏出完美漸變動作的 (除非描樣板) 可能因此造成動畫不流暢的問題 所以我一般比較傾向於2x2的口型 並且盡可能把造型捏完美,非必要不增加節點 讓L2D替我補上中間動畫 以下方影片為例: 它是我在這次委託中捏的口型 本質是2x2口型(排成25視圖只是方便大家觀察) 但我額外加了一個節點讓最上方的口型可以更圓潤 所以是3x2口型 除此外我增加了第三個參數,讓口型可以變成貓唇 因此也可說是3x2x2口型哦👍 有關口型的概念就這些了 希望這樣的介紹可以讓大家更認識L2D的世界 有不懂都歡迎留言問哦!!

📐Hephaestus📏Live2D匠人魂

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#草屯全糖 #曹家軍 #音音 #預約資訊在留言區 預約請找 曹家軍 / 情報分享:曹家軍音音 年齡:19!!!超級年輕 顏值:95 身材:90 服務:90 - - 幸好上次連約兩天比欣 不然文章一出馬上又被搶完 今天分享另外一位 超級年輕的美少女 (今天最後一天的樣子XDD) 打開門進去 哇賽真的可以感覺到那青春的氣息 而且也超級漂亮!!!身材也很頂 完全就跟照片和影片一模一樣! 真的就是你在馬路上回頭率會是100%的正妹 簡單聊天一下 就被牽去一起洗澡了 洗澡過程仔細又有點生澀帶一點粗魯(?) 還一直用她不知道幾種語言的腔調跟我溝通 笑死 洗完澡擦完身體 妹妹把床鋪好後讓我躺上去 享受她的溫柔 她非常的熱情活潑 過程中會一直叫老公、老闆、哥哥等詞語 三不五時穿插一些日語跟韓語還有英語 到底都誰教的!!! 但必須說音音的身材真的超頂 光滑且前凸後翹唯一可惜的就是KG奶 雖然有E+左右,還是偏微硬手感不好 在傳教士的時候 被壓在身下的表情在我一下又一下的衝刺中 盡顯迷離又勾人 感覺有點不耐X但她又強忍著 讓我又更想好好欺負她 把腿抬到肩膀 雙手抓住她的手臂拉到我腰間 那體位真的可以頂很深 而且也會讓妹妹受不了超讚 最後她真的受不了 請我快點射我只好扶著她的腰 讓她雙腿夾著我 全力發起進攻 不愧是青春的肉體 很緊很會夾!! 最後發射瞬間又整個把我抱住 愛了😍戀愛感瞬間拉滿 / / 隊長回沖:200% 顏質控推爛!不介意KG可以約 身材很好 好牌一張 阿但她今天最後一天可以約XDDD 我這樣會不會被打哈哈哈 / 最後,無論有何樣的體驗,請大家尊重美容師的意願 我有的你不一定有 我沒有的你肯能會有 都靠當下的氣氛與美容師的互動 「也請勿拿文章直接跟美容師凹福利拜託各位」 #救火隊長 #救火急救站 #台中 #半套 #全套 #按摩舒壓 #台中定點 #定點 #全台定點 #高雄定點 #臺北定點 #台中全套 #草屯全套 #點三 #實約心得 #曹家軍
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33,665 次观看 • 1 年前

藍白立委從2月上任以來一路在國會搗亂, 如今已經11月了, 全民浪費多少納稅錢在養這群藍白廢物, 9個多月以來一個福國利民法案都沒過, 真的氣死人, 眼看著民進黨立委們用盡一切手段仍然無力翻轉國會劣勢, 委員們該粗暴也粗暴了, 但藍白依然不要臉耍賴, 而我們5月的青鳥行動也抗爭了2、3星期, 還全國串連過, 但藍白依然我行我素, 完全不鳥數十萬人的怒吼🤬 好在最後被大法官擋下來❗️ 我要講的是, 再生氣也請把矛頭指向國民黨和民眾黨, 牠們才是罪魁禍首, 怎麼會是反過來指責民進黨無能和縱容呢⁉️ 這陣子在河道上、在我的發文留言上, 除了小粉紅、白粉、藍腦在辱罵民進黨之外, 又多了不少貌似1450、獨派的也在死命罵, 真的傻眼🙄 你可以生氣,但不需要氣餒,更不用絕望❗️ 你可以發文、可以在委員的貼文底下留言你的任何建言、鼓勵, 而不是不做任何努力只會批判, 重點還是批判自己人, 出一張嘴我不會輸給你, 但我不想在這上面贏任何人, 只是想如何再貢獻一點點的心力, 讓民進黨贏、讓台灣贏👊 能贏,個人怎麼輸都無所謂🙄 有追蹤我的都知道, 我從不掩飾又獨、又綠、還是民進黨員, 我也會生氣、也會無力、也無奈🙄 但更多時候我會給想法、會努力發文, 會私訊、會line委員, 更會參加集會活動, 為了發更多字的文而付費取得認證, 我只是想再多努力一點, 為我的國家台灣再多做點什麼, 我知道有很多人也這樣做, 而我願意跟隨他們的步伐, 就醬~ 跟台灣的民主前輩比起來, 我們這點努力都不算什麼, 跟台灣早期的獨裁統治比起來, 現在的無奈都不算什麼‼️ 你如果選擇要放棄, 我還是會堅持跟其他人走下去👊 以下為吳思瑤委員Threads的發文👇 幹事長限時批 《財劃法》是泡麵嗎? 速食審查,是什麼民主? 三分鐘通過國民黨版,挖挖挖走國庫6612億,從頭至尾都是嚴重的程序瑕疵。 我指出《財劃法》四大議事瑕疵: 📍未依程序逐條審查,完全沒收討論 📍未依規處理條文,連表決停止討論都略過,還丟包了18個版本 📍表決違法(14名財政立委,國民黨竟唱名6位就過半通過?) 📍議事錄違規(未確實登載議事內容及表決結果) 這樣的程序失靈,國民黨硬要「生米煮成熟飯」,民進黨絕無法縱容非法議事!

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又找到一個買電動車的理由了 話說你喜歡被叫爸爸嗎 Inference Labs ,讓 AI 也能做到信任最小化 在 Web3 世界裡,有一句話我一直記得 不要信任任何人,驗證一切 這套邏輯讓區塊鏈可以在沒有中心管理者的情況下運作但一旦 AI 進來,這個原則就開始被打破了 現在大多數 AI 系統 其實都需要你「先相信它」 你要相信模型沒被動過、推理過程沒被修改、節點沒有作惡 這種假設在 Web2 或許還行 但放在 Web3 就顯得非常不自然 甚至有點危險 Inference Network 做的事情 就是把 AI 拉回 Web3 熟悉的軌道信任最小化 它不要求你信任節點、不要求你信任模型提供者 甚至不要求你信任執行環境 你只需要驗證一個東西就是推理證明是否成立 對我來說,這一點非常關鍵 因為一旦 AI 的結果可以被獨立驗證 信任就不再綁在某個角色身上 是綁在數學和規則上 這跟我們現在驗證交易、驗證區塊、驗證合約的方式 其實是一樣的 站在普通使用者角度 我不想每天擔心哪個節點會不會作弊 也不想研究哪個模型比較誠實 我只想知道這個結果是不是照規則算出來的 Inference Network 提供的 就是這樣一個簡單、直覺的答案 這也讓我意識到一件事 AI 要真正進入 Web3 靠的不是更強的模型 是更低的信任成本 只要每個結果都能被驗證 整個系統就能自然地運作下去 我覺得 Inference Network 是把 Web3 最核心的「信任最小化」精神,真正帶進了 AI 世界 這也是我覺得它價值很高的地方

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