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プログラミング(#tidalcycles)で新曲を作りました。映像は #chatgpt によってGLSLのコードを書いてもらい、それを #touchdesigner で描写しエフェクトをかけました。 ChatGPTでのレイマーチングのコードは以前はイマイチでしたが、今や問題なく書けるので、AIの進化に驚きっぱなしです。

35,014 views • 1 year ago •via X (Twitter)

3 Comments

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moistpeace1 year ago

touchdesignerで、線画風にしつつ、cache topでフレームレートを12fpsにわざと下げて、手書きアニメーション風にしました。GLSLのヌルヌル感をなくすことで独特の雰囲気が出ます。またGLSLはオーディオリアクティブになるようにしています。

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PDF GPT2 years ago

Everyone is getting ahead with AI. You should be too. Summarize documents, craft emails, and generate custom content instantly with this powerful tool. It's like having ChatGPT tailored for your job. Try it for free.

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moistpeace1 year ago

たくさん見ていただきありがとうございます。 chatgptへの指示としては、レイマーチングの使用を指定するとか、touchdesigner向けの制約を指示したりと工夫しています。この作品内では5つくらいのGLSLコードを使っていて、時間経過でコードを切り替えています。

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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの?」が「あなたは誰?」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか? もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか? もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか? 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの?』は『あなたは誰?』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

93,869 views • 7 months ago

ドジャース・ディアス、逆転サヨナラ被弾を語る「スライダーが真ん中に入ってしまい、代償を払った」 ーー復帰後、いくつかの試合で悔しい思いをしているかと思います。今、最も足りていないものは何だと感じていますか? 『スライダーだと思います。今日のストレートは素晴らしかったです。ただ、スライダーを真ん中に外してしまい、その代償を払いました。ですから、スライダーをより良く投げられる方法を見つけ、より精度の高い投球をしなければなりません。それができれば、チームも良くなるでしょう』 ーーその感覚が欠けているのか、ブルペンでは違うのか、それとも全体的にまだ調整中のピッチなのでしょうか? 『完璧に投げようとして、逆に真ん中に外してしまっているんです。それ以上に良くならなければいけません。私はメジャーリーグの投手ですから、しっかりとした投球をしなければならない。次にマウンドに立つ時は、もっと良いものを届けたいと思います』 ーーそれはまだ手術明けの錆びつきのようなものなのでしょうか? スライダーの感覚は時間が経てば戻ってくるものなのでしょうか? 『いいえ、自分がやってきたことは全て良いと思っています。でも試合になると、なぜかスライダーが真ん中に入ってしまう。何度も言いますが、今日のストレートは素晴らしかった。ただ一つのミスを犯し、その代償を払っただけです。次にマウンドに立つ時は、もっと良い投球をしてチームの勝利に貢献します』 ーーそれは意識の問題でしょうか、それともフォームの問題でしょうか? 『今日のフォームは以前より良かったと思います。前回はストレートが左右にばらついていましたが、今日は改善されていました。ただ、これからも試行錯誤を続けます。自分はキャッチャーを信頼していますし、チームメイトも、ピッチングコーチも皆を信頼しています。みんなで解決策を見つけていきます』 ーー今季はまだメジャーでの登板イニング数が多くありませんが、通常のシーズンであれば、スライダーの感覚を取り戻すまでどのくらいかかるものなのでしょうか? 『今夜見つけなければならないし、明日球場に来た時に見つけなければなりません。それが私の武器なのですから。私は良いストレートを持っていますが、スライダーは三振を奪うための決め球です。今日もカウント2ストライクからのスライダーを真ん中に外してしまい、その代償を払いました。ただ、これからも努力を続けます。私は常に前向きです。自分の仕事をより良く果たし、チームを勝利に導きたいと思います』 Edwin Díaz #Dodgers ©SportsNetLA

【MLB速報】放送地区【大谷速報】

197,803 views • 12 days ago

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」

Tsubame

15,386 views • 6 months ago

6〜12ヶ月以内に ソフトウェアエンジニアという職業が ほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話 モデルにコードを書かせて そのコードで次のモデルを作って またモデルにコードを書かせる この自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる 実際、Anthropicでは エンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して 人間は直すだけ これ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だと コードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも 「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」 って言ってる NVIDIAのJensen Huangは 「自然言語が新しいプログラミング言語になる」 もちろん制約はある チップ、学習時間、物理スケール 完全に置き換わるまでは 数年かかる可能性もある ただ、方向はもう決まってる これからは コードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるか どこに使うか 日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけど スタートアップではコードを一切書かないこともある 未来への進化、変化は勝手に起こるのではない 力のある人間が、それをリアルに『変えている』 彼らが言うことは本当になってしまう これからは コードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるか どこに使うか この変化を 知ってから動く側にいたい人は Taishi | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️ をフォローしておくと たぶんタイムラインのノイズは減る

Taishi | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️

44,562 views • 6 months ago

ハラリ氏は、AIの脅威を「ロボットの反乱」ではなく「文明の読解能力」として捉えている。牛は銀行口座を開けず、馬は弁護士を雇えず、豚は聖典を読めなかった。だから人間は、言語でできた文明のコードを独占できた。AIはそこに初めて現れた人間以外の読解者なのだと、彼は主張する。 ユヴァル・ノア・ハラリ「私たちは、完全に安全だと思っていました。なぜなら、地球上で文明のコードを理解している存在は、私たち以外にいなかったからです。 私たちはお金と銀行を発明し、それを使って牛を売買しました。しかし牛自身は、言語を持たないため、銀行口座を開いたり、株式市場に投資したりすることはできませんでした。 私たちは馬に関する法律や規制を作りました。しかし馬自身は、弁護士を雇って、法典を裁判官に引用することはできませんでした。 私たちは豚に関する宗教的な規則や禁忌を作りました。しかし豚自身は、聖書を読んで、司祭やラビの解釈に異議を唱えることはできませんでした。 官僚制は地球上の至るところに存在していましたが、私たち以外のすべての存在にとっては、完全に見えないものでした。官僚制と大規模な協力の基盤である法典、聖典、銀行記録を読めるのは、人間だけだったのです。 しかし今、それが変わりつつあります。いま地球上には、言語を理解する何かが存在しています。そしてそれはまもなく、私たちよりも言語をよく理解するようになり、その結果、私たちに対して形勢を逆転できるようになります。 AIは、人類文明のコードをハックしているのです」

Tsubame

163,458 views • 1 month ago

Qwen3.8-27Bがでたのでシューティングゲームを作ってもらったのだけど、Claudeの作業ルールを読んで実装していて驚いた😊 4090一枚でQwen3.8-27B(Q4量子化)をllama.cppで動かして、opencodeから指示。全部ローカルで完結してるのでAPI代はもちろんゼロです。 ここまではまあ想定通りだったわけですが、ゲームを作る手順がかなり効率的だった🤔 自分がClaude用に書いてた作業ルール(CLAUDE.md)を、opencodeが勝手に読んでくれてた。 そこに「作業を始める時はまず知見ファイルを読め」と書いてあるので、Qwenがその通りに読みに行く。 さらに面白いのがここで、その知見ファイルは索引になっていて「ゲームを作る時はこれ、動画の時はこれ」と分岐が並んでる。 Qwenは索引を読んで、ゲーム制作用のファイルだけを自分で選んで開いてました。全部読むでも読まないでもなく、今回必要な分だけ。 これは指示してません。索引を渡しただけです。 で、出てきたコードに実際その知見が入ってた。HUDの更新を1箇所にまとめる書き方とか、数値を設定ファイルに集約するとか、前に自分がハマって書き残したやつ。 数字にするとこう。 ・最初の指示から最後のファイルまで15分 ・13ファイル/583行 ・生成速度38.2 tok/s(1回の返答で約15,000トークン書いてる) ・コンソールエラー0 ・タイトル→自機移動→弾→敵→当たり判定→スコア→ウェーブ進行まで動く ゲーム自体は素朴です。この前Grokに作ってもらったやつと比べるとコード量で1/5くらいだし、1回の返答で15,000トークン使うので64Kのコンテキストは4〜5往復で埋まる。作り込んでいく用途には向いてない。 それでも使い方は広がりそう。 なにより、自分が積んできた知見が別の道具でもそのまま使えるのはいいね。移植作業は一切せずにこれができるのは楽だ😊

LUTA@AI

13,728 views • 4 days ago

11年前に書いて4年前にレコーディングを開始した”Like a Dream”がついに完成しました 近道をしようと思えばできたし、その方がいろんな面において効率的ですらあったとは思います Valerieに歌詞を書いてもらい、Lauraに歌ってもらい、ドラムはJosh Freeseにお願いしてレコーディング自体は3年前には終わっていました この時点でかなりいい感じではありましたが、そのままミキシングエンジニアにお願いするだけでは自分が表現したい音世界を実現できる気がしませんでした そこでまず自分でミックスをしていいところまで持って行くことにしました。僕が85%くらいまで作りこんで、残り15%をお願いするといったイメージです 自分で85%まで持って行くのに実に3年もかかってしまったわけです。今回ミックスをお願いしたCian(グラミー受賞エンジニア!)は実にあっという間に15%を足してくれました、いや、実際は僕の作った85%を汲んで、彼なりの100%を作ってくれました この3年間は全く思い通りに行かず何度も絶望し、何度も1からやり直し、本当に長い時間がかかりましたが、それをやることで確実にプロデューサーとして成長した実感があります 歌ってくれたLauraがすごく気に入ってくれたのには本当に報われましたし、何より自分が死ぬ前に「作っておいてよかった」と思える作品がまたひとつできたのはとても感慨深いです そして僕のファンたちも口を揃えてこう言ってくれます 「昔のミックスと違いわからないけどすごくいいね!」

Heday/Hidehito Ikumo

59,490 views • 2 years ago

【今年の制作を振り返る④】 7月制作:Nullbeat Midjourneyの[sref]を使用して作ったMVです。 (スタイルのあるアーティスティックな映像を作るなら、今だにこの方法が一番ですね!) テーマは「ドラッグと夢」です 【制作フロー】 いつもChatGPTにプロンプトを書いてもらってるんですが、この時は「お前は倒錯して頭がおかしくなっている」(ホントはもっと色々言った!)と洗脳してプロンプトを吐き出させ続けました。 曲も同じ感じで洗脳して作り、歌詞も脱構築を重ねて意味が残らないようにしてます。(Nullです。) 画像・動画生成はMidjourneyオンリーです。 srefを固定して、さまざまな異常性のあるカットをガンガン作っていきました。 動画化はほぼAuto。たぶん画像生成時のプロンプトが動画化でも直接反映されるので、下手に指定するより動きが良くなるんですよね。 このMVは1日で制作したんですが、AI映像って、ハマるフローができると本当にスピードが出ます。 この時も洗脳したChatGPTがめちゃくちゃいい画像プロンプトどんどん出してくれるようになったタイミングがあって、そこから一気に完成までいきました。 (まあ、それを見つけるのが大変なんですが) (--sref 4080214805)

tapehead.lab

88,614 views • 8 months ago