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えっっ… Notionで直接、画像生成できるようになってる!? 🍌 Notion内で直接Banana画像生成が可能に Notionを開いて驚きました。まさかアプリ内で直接、画像の生成ができるようになっているとは思いもしませんでした。しかも生成された画像を見る限り、「Nano Banana Pro」と思われる高品質なインフォグラフィックが出来上がってしまい、その性能の高さに衝撃を受けています。 🔄 これまでの二度手間な作業フロー これまでは、 ①Notionで資料の骨子を作る ②それをNotebookLMにコピペしてスライド化 ③画像単位でスライドをNotionに貼り戻して資料完成 という手順を踏んでいました。この完全な二度手間によりツール間の移動が多く、非常に煩わしい作業でした。 🚀 スライド作成がNotionだけで完結 今回のアップデートにより、Notion内だけでスライド生成まで完結できる可能性が見えてきました。もしこれが実用レベルなら、思考の整理からアウトプットの作成まで、一切アプリを切り替えることなくシームレスに行えるようになります。 📝 Notionを資料ベースにしてきた「勝ち確」 改めて、資料管理のベースをNotionにしてきて本当によかったと感じています。蓄積した情報を活かしながら、新しい機能でアウトプットの質も速度も向上させられるのは大きな魅力です。今後のNotionの進化にもますます期待が高まります。

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この動画は私の知るAIアニメ研究者たちの情報を少しずつお借りして作成しました。 長い間バトル系AIアニメを研究してくれていた方々を私は知っています。 足りない性能の中、工夫して再現する姿は見ていて素晴らしくクリエイティブでした。 ツールの進化と共にクリエイターたちも進化しているAI動画界隈は見ているだけでも楽しいです。 AI動画ツールの進化は、そんな彼らの「好き」が開発の方向性を決めた結果ではないかと思います。 自分も彼らのようにいつまでも作る側でいたいものです。 【使用ツール】 Midjourneyで1枚生成 NanoBananaで差分生成 Hailuo AIで動画生成 Udioで音楽生成 ChatGPTでタイトル生成&etc... たった1枚画像生成するだけで、GoogleさんのNanoBananaは無限にシーンを再構成できます。 今回は1枚をずっと使っていましたが、作れば作るほどリファレンス素材が増えるので精度があがりそうです。 終わってから思ったんですが、できる限り全身が描かれていて背景の情報も多いイラストを用意するか、キャラクターの全身をNanoBananaでだしてから一緒に参照するか、靴とか服装とかプロンプトで補強するかしないと、服装が変わってしまいます。 今回はテストなので、動画生成も同じプロンプトでキーフレーム機能にまかせる形にしましたが、詳しい動作の内容や絵にないエフェクトの追加など、プロンプトでもう一枚中割りを追加する感覚で丁寧にプロンプトを書き込めばもっと精度があがると思います。 2年くらい動画生成の投稿してますがここまでAI動画のクオリティーがあがると思ってませんでした。 AIアニメを作っている人は、どんな方法で制作をしているかリプ欄で教えてくれると嬉しいです。 この動画はCPPのリリース前テストとなります。 HailuoAIというツールがリリースする前のテスト段階から、誰よりも生成していたらCPPに誘われて、ここまでずっとお世話になっていました。 一時期は話題にあがらず心配していましたが、一通り音声ツールを強化した後にHailuo02で巻き返してくれて安心しました。 Minimax Audioもアニメ制作に使えるクオリティーの音声が生成できるのでしっかり地盤固めてましたね。 あとは、どんなスタイルでもどんなキャラクターにも使える動画用リップシンク機能とかきたら嬉しいです。 効果音完璧につけてくれる機能とかあったら神!! とりあえず楽しいけどバトルアニメはもういいかな…笑 AIアニメ制作の最適解が何かは日々更新されますのでみんなで研究し続けましょう!! 次、何つくろっかな…🤔✨ ※エンドフレーム機能はCPPでβテスト中です!!🙏

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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