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【アイテム調査 / ItemInspection】 ハクスラゲーなので、拾わなくてもドロップしたアイテムの性能を確認できる機能を実装中。 とりあえずはXキーで落ちているアイテムの情報を拾って表示するところまでの動作を確認。 次は表示するアイテム情報の選定と、それに合わせたUIの作成。 #indiedev #indiegame #pixelart

86,396 views • 8 months ago •via X (Twitter)

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一時は酷い目(?)に遭いましたが、「AIで3Dモデル作成 + リギング + 表情づくり」、10日間でここまでできるようになりました! 利用モデルは、 tripo(Meshyでもおそらく可) + Astra + Blender + GPT Images 2.5 です。 特に難しかった表情差分の実装がGPT-Image2.5を使ったらできちゃったのでやり方シェアです。割といい感じなのでは? ※3Dモデルそのものの作り方はnanoさん ( Nano(ナノ) )のこちらのポストを参考にさせていただきました。アドバイスいただきありがとうございました! ↓ 今回はGPT-Image2.5で作った顔の頂点・エッジ(点と線)を表示した画像を参照に加えるというやり方を試しています。これでAstraの作業精度がかなりアップしました。 ポイントは「表情の参考画像を作る」と「元の3Dモデルを変形させる」を、別々の工程として組むことです。 ① 元モデルを撮影 .blendファイルをAstraに渡し、無表情の顔を正面・真横から撮影してもらう。頂点・エッジの表示あり/なし、計4枚を用意。 ② 表情の参考画像を生成【添付2】 撮影した画像から、GPT-Image2.5で笑顔の正面・横顔を生成。(なのでこの画像は、GPT-Iage2.5が描いた参考画像で、Blenderのメッシュではない) ③ 元モデルへ反映 参考画像をもとに、Astraに口角・頬・まぶたなどを調整させ、シェイプキーを作成。シェイプキーは、笑顔や瞬きなどの形を保存し、混ぜ合わせる仕組みです。(Maya / UnityではBlend Shapeと呼ばれるもの) 画像の点をそのままコピーするのではなく、元モデルの頂点を調整。元の顔立ちや構造を保ち、歯・舌との位置関係も確認するよう指示。 ④ 途中の形も確認【添付3】 値1.0の表情だけでなく、0.5などの途中の形や横顔も確認して修正。元データを残し、別名で保存。 ⑤ 表情の種類を増やす【添付4】 同じ工程で、母音の口形・瞬き・感情表現の候補へ広げる。 #Blender #3DCG #BlendShape #生成AI #アバター制作

Akiyama | AI×エンタメ会社経営

144,690 views • 6 days ago

エンドフィールド 宣伝や広告ではキャラ推しで展開するんでしょうが、このゲームの主役は「工業システム」な気がします。 アイテム・防具・敵が湧いてくる場所に設置する自動攻撃ロボットなどを生成するシステムです。 回復アイテムだと「苗を拾い、栽培する機械に投入🔁種を取る機械 ⇒ 種を潰して粉にする機械 ⇒ 機械でカプセルに入れ完成」という半永久機関を作成。 この過程が面倒であれば、公式や他のユーザーによる設計図をコピー。 これでしばらくは回復アイテムを拾ったり購入する必要なし。大量に作って仮設住宅地域で取引・売却、治安維持のため自動攻撃ロボットも作成&設置し、利益で所持金を増やす・・・という具合。 毎日の収支状況も確認可能。機械が増えると電力が足りなくなるので発電力も補強。 デスストのように、ジップライン等の小さな施設や機械を電力と共にジワジワ広範囲に広げる要素もあります。 回復アイテムは回復技で補えますが、強い防具は工業システムで作らないとボスに勝てません。 「Satisfactory」「Factorio」「デススト」といった自動工場やインフラ整備による開拓感を味わえ、それをアニメ調キャラのアクションRPGで作りたい・・・という思いからできあがったのがエンドフィールドという感じでしょうか。 アイテムは素材があればワンボタンで入手できないと嫌という人は完全にお断りなゲームですね。 まぁ「お手軽」が売りのゲームは他にたくさんあるので、「好きな要素をあれもこれも入れました!」とどっぷり沼につかるゲームがあってもいいと思います。

れんか

464,918 views • 8 months ago

Claude史上、一番仕事のやり方が 変わるかもしれない新機能が出ました その名も「Record a skill」 ただの画面録画機能だと 思った人は危ないです 本質は、Claudeに仕事を 文章で説明する時代が 終わり始めたこと 今までは同じ作業を任せるたびに、 「このファイルを開いて」 「この列を削除して」 「日付順に並べて」 「最後にここへ貼り付けて」 みたいに、手順を細かく プロンプトで書く必要がありました でもRecord a skillは違います 自分がいつも通り作業している様子を 録画しながら、 「ここで何を確認しているか」 「なぜこの順番で進めるのか」 を説明すると、 その流れをClaudeが 再利用できるスキルとしてまとめてくれる つまりこれは、 AIに毎回同じ指示を 出すための機能ではなく、 一度教えた仕事を、 次から任せるための機能です ここを録画できる便利機能ねで流すと、 この先も同じ作業をするたびに、 同じ説明を書き続けることになる 逆に早く使い始めた人は、 ・データ整理 ・定例レポート ・フォーマット修正 ・問い合わせの振り分け ・毎回ほぼ同じ事務作業 みたいな、 地味だけど確実に時間を奪う仕事を、 少しずつClaude側へ移していける 可能性があります 実際の入り口だけ分かるように、 簡単な操作動画もつけました 動画だけで全部説明しているわけではないですが、 「どこから使うのか」 「どういう流れで記録するのか」 はイメージしやすいと思います もちろん、どこまで応用できるのか 単なる操作記録なのか、 意図まで理解してくれるのか 細かい仕様はまだ見えない部分もあります それでも方向性はかなり大きい これから差がつくのは、 「AIを使う人」と「使わない人」 ではありません 「AIに質問する人」と、 「AIに仕事を覚えさせる人」です 使ってみたい人は使いたいと リプしてください

くまらぼ

86,786 views • 2 months ago

カラスの心が見ているのは、“敵”ではなく“意図”。 カラスは、ただ人を覚えているのではありません。 “なぜその行動をしたのか”――その理由を見抜いています。 人が石を投げたなら、次に近づくときにその人を警戒し、 逆にパンを差し出した人には、翌日も同じ場所で待つ。 研究では、カラスが人の顔を数年単位で記憶し、 その人の“意図”を読み取って行動を変えることが確認されています。 つまり、彼らにとって「危険」と「優しさ」は、 単なる刺激ではなく、“意味のある出来事”なのです。 カラスの世界には、 「好奇心」と「警戒心」の境界がほとんどありません。 ゴミを突くのも、声を上げるのも、 それは“理解しようとする行動”。 観察し、試し、答えを得て、 次にどう動くべきかを自ら学び取っていく。 そして、彼らの社会には“学びの共有”がある。 一羽が危険を経験すれば、その情報は群れ全体に広がる。 カラスたちは仲間の声のトーンや、動きのリズムから、 “何が起きたのか”を読み取ることができるのです。 それはまるで、音で語られる記憶のネットワーク。 私たちが“知能”と呼ぶものを、 彼らは日々の空で実践しています。 そこには理屈も言葉もない。 ただ、「理解しようとする力」だけが、 種を超えて共通している。 だからこそ、 カラスがじっとこちらを見つめているとき、 それはただの観察ではなく、“対話”なのかもしれません。 ――カラスの瞳に映るのは、 敵でも味方でもなく、 “理解し合おうとする人間”という存在。 私たちが彼らを見つめるとき、 同じように、問われているのです。 この世界を、あなたは“見て”いますか。 それとも、“理解しようとしていますか”。

SCIENCE FACTORY ltd.

117,049 views • 11 months ago