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SDFの補間でShadow Threshold Map生成するスクリプト出来たかも!🔥 入力枚数は自由。出力はPNG(8bit or 16bit)。 需要あればちょっと整理してGitHubに投下します。

76,334 просмотров • 2 лет назад •via X (Twitter)

Комментарии: 4

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あかさき2 лет назад

Mayaのほうはこんな感じ

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KP2 лет назад

Please do! This is incredible

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Vincent2 лет назад

ミホヨカンファレンスの内容を真似してみようと思いましたが、このマップ生成のためにクリップスタジオの自動グラジエントツールを使った記憶があります😂(DFを扱うことができなくて)

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あかさき2 лет назад

私のチームでも以前はCLIP STUDIOで試していました!😂👍

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「すごいプロンプト1発ですべて解決する」という幻想に対して、かなり重要な現実論が語られている。現場では、入力も出力も何度も修正し、文脈を足し、確認しながら前に進む。AI革命の核心は魔法の呪文ではなく、反復と文脈とUXにある。ここを押さえている議論は強い。 マイク・キャノン=ブルックス「Xを見れば、『この魔法のようなプロンプトを貼り付けるだけで、一人で10億ドル企業を動かせる』みたいな話がいくらでも出てきます。ですが、それはかなり馬鹿げています。現実には、データ面でもかなり反復が必要です。ワンショットは確かに有用ですが、実際には出力も入力も何度も編集し直すことが多いのです。 たとえば『宿題のエッセイを書いて』と言えば、AIはエッセイを返してきますが、『いや、違う、歴史の授業なんだ』と言うと、『分かりました、ではエッセイを出します』と返ってくる。つまり、実際には入力自体を変えているわけです。ある意味、これはチャットによる反復です。ですが、画像編集をチャットで何度もやったことがあるなら分かると思いますが、あれは非常にフラストレーションがたまります。『いや、変えてほしくなかった部分まで変わってしまった』となるからです。つまり、入力の設計と体験に問題がある。その一部は、適切な量のコンテキストをどう持たせるかという問題であり、さらに出力と反復の問題もあります」

Tsubame

18,758 просмотров • 4 месяцев назад

AGIが来ても、世界は一夜でSF映画のようにはならない——現実は連鎖するボトルネックでできているからだ。科学が知能の制約を超えても、次はデータ収集や実験能力が壁になる。そして最大のボトルネックは人間自身だ。技術革新と同時に、人間社会の更新こそが鍵になる。 フランソワ・ショレ「多くの人がシンギュラリティを語るとき、それは『世界のあらゆる事象が常に指数関数的に変化し、生物としての人間はあまりの変化速度に適応する見込みがない状態』を指します。私はこのような指数関数的改善に関する物語には、概して懐疑的です。なぜなら、現実世界のいかなるシステムにおいても、指数関数的改善は見られないからです。 通常起こるのは、すべてがシステムであるとして、その一部や構成要素が性能のボトルネックでなくなると、次の瞬間には別の構成要素が新たなボトルネックとなり、それが繰り返されるという現象です。したがって、ソフトウェアの知能がもはやボトルネックでなくなれば、別の要素がボトルネックになるのです。 例えば科学の進歩を考えてみましょう。データをモデル化し、新しい理論を生み出し、実験のアイデアを考案するといった知的能力がもはやボトルネックでなくなれば、次はデータ収集や実験実施の能力がボトルネックになります。それも解消されれば、また別の制約が現れるでしょう。 そして世界の大部分は人間で構成されており、人間は多くのボトルネックを抱えています。AGIをシステムに導入すればいくつかのボトルネックは解消できますが、それでも依然として大部分は人間中心の大きなシステムです。したがって、ソフトウェア知能が向上したからといって、世界全体が指数関数的に速く動くわけではないのです」

Tsubame

59,421 просмотров • 11 месяцев назад

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。 ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。 そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。 そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。 しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。 したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

20,061 просмотров • 3 месяцев назад

🍌Nano Bananaは「パーツ」として分解し、「良いとこどり」して組み合わせて、最後は自分で仕上げるのが最速。 先日のウェビナーでも話したように、Nano Banana Proを使ってクリエイティブを作成する際は、最初から100パーセントの完成品を求めると逆に時間がかかってしまいます。AIが出力した結果をそのまま使うのではなく、あくまで素材やパーツとして活用するのが賢い方法です。7割~8割程度の完成度を目指し、残りの調整は人間が行うのが最も効率的です。 🖼️ サムネイル作成の実例 実際に動画のサムネイル作成で、Nano Bananaに最終案を2つ出してもらいました。片方は知らない男性の写真、もう片方は私の写真を使ったものでしたが、どちらもフォントやアイコンなど使える要素が含まれていました。一枚の画像として完璧ではなくても、部分的に見れば優秀な素材の宝庫と言えます。 🛠️ Canvaで賢く仕上げる 気に入ったAIの出力結果をパーツごとに分解し、Canva上で再構築しました。それぞれの案から良い部分だけを抜き出して組み合わせることで、自分のイメージ通りの画像が短時間で完成します。AIの出力は完成品そのものではなく、編集用の部品として捉えるのがポイントです。 🚀 無駄な時間とコストを省くコツ Nano Bananaとの対話だけで完璧なものを求めて何度も指示を繰り返すのは、時間もコストもかかり非効率です。ある程度気に入った出力が出たら、そこでAI作業を切り上げて自分で手を動かして仕上げる方が、結果的に一番早く理想のクリエイティブに到達できます。

エクセル兄さん(たてばやし淳)@9万部「生成AI最速仕事術」

47,895 просмотров • 7 месяцев назад