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指差し操作による直感的なTangible RAGシステム 🔹MediaPipeで指先位置をリアルタイム追跡 🔹SAM 3.1で指定対象の物体領域を精度高く分割 🔹テキスト入力に依存せず視覚的な指示のみで機能 複雑なプロンプト不要で対象認識と情報検索を結合。 情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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YOLO26＋ByteTrackでリンゴの品質判定と個体カウント🍎🏭 🔹リンゴを個別に検出・追跡し、正常品と損傷品を分類 🔹進行方向を考慮したライン通過判定で重複カウントを防止 🔹フレーム間の多数決で判定を安定化し、品質別の個数・割合を表示 開発：Muhammad Rahman Shahid氏 情報元はリプ欄。
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LiDARや地図を使わず単眼カメラ画像のみで周囲を認識する自動運転向け認識システム。 YOLOv8、ByteTrack、MiDaS等を統合し、物体検出・追跡・車線認識・距離推定・リアルタイム衝突警告・俯瞰表示を一括処理。 GitHubで公開中。 情報元などはリプ欄にあります。
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AIメガネのMeta Ray-BanでVPS（カメラで場所を正確に把握する技術）が可能に。 高精度な音声ナビや配車位置特定、複数人での位置共有が可能に。 VPSによる正確な位置の認識により、必要な時と場所で適切なデジタル情報を正確に表示する、新しい空間体験が可能になります。
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▼話題 動画生成モデル「MiniMax H3」で、音楽を入力するだけで曲に合わせて踊る動画が作れる機能が注目を集めている。 ▼主な反応 ・音声リファレンスによるリップシンクやダンス等の連動精度の高さを評価 ・元音声を保持して同期させるComfyUIワークフローやノード設定手法の共有 ・楽曲のビート解析や詳細なプロンプト指定によるダンス精度の向上検証 ・一部に、動画の提示だけでなく技術的な議論を求める指摘 ▼受け止め 音楽主導の生成機能や具体的な設定ノウハウに対して関心が高く、概ね好意的に受け止められている。 #MiniMaxH3 #ComfyUI URLはリプ⬇️
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R@aiaicreate

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カメラ映像でランニングフォームを分析🏃‍♂️📊 🔹Jeremy Park氏が膝の形状・足首の軌跡を可視化 🔹足の出しすぎや疲労によるフォーム変化を分析 🔹ViTPose+ Largeを使用し、コードをGitHub公開 情報元はリプ欄。
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高反射オブジェクトの3DGS「フローター（ノイズのように浮く粒）」を抑えるDAVINCI 🔹Killian Rando氏が開発 🔹メッシュ＋拡散・反射成分を分離学習 🔹異方性・球面ボロノイ＋NASGaborで外観を表現 🔹3DGSより高PSNR、容量は4分の1 🔹ラスタライズでリアルタイム描画 情報元はリプ欄。
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Sadao Tokuyama

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Astra君こんな編集も余裕でやってくれる🥹 サブエージェントは使わず、君だけで作業して。通常動画：［ファイルの場所］ 内側に表示する動画：［ファイルの場所］通常動画の人物が、両手の人差し指と親指で作る枠に合わせて、動く四点マスクを作って。・左右それぞれの人差し指の先端と親指の先端、計4点を追跡する。 ・画面左側の人差し指 → 右側の人差し指 → 右側の親指 → 左側の親指の順で結び、その内側だけ別動画を表示する。外側には通常動画を残す。 ・手の動きに合わせて、マスクの位置・大きさ・傾きを変える。長方形に固定せず、4点を独立して動かす。 ・内側の動画は縦横比を保ち、顔の位置と大きさを合わせる。マスクの変形に合わせて顔まで引き伸ばさない。 ・指先の追跡が外れた部分は補正し、境界が細かく震えたり、手より遅れたりしないようにする。 ・境界はくっきりさせ、ギザギザだけを抑える。 ・まず3秒の確認動画を作って。 今回のように、途中で三角形が向かい合う形にもしたい場合は、これも追加してください。 指の位置関係が逆転しても、頂点を並べ替えない。辺が交差する形もそのまま再現する。
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指導者にまず必要なもの、最低限必要なものは「知識や指導力」ではなく「情熱」なのだと思う。
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