明日5/24(日) 12:00～放送の #なりゆき街道旅# は #島谷ひとみ# さん& #柏木由紀# さんと #後楽園# 周辺を巡る旅🚶 備長炭で焼き上げた #焼おにぎり🍙# さらに #都内最大級# の #屋内型ふれあい動物園# で大興奮🐓 絶品の打ち立て #天ざる# と名物の #鴨団子汁# に舌鼓😋 島谷オーナーの野球チームの裏話も⚾⚾

次回5/24(日) 12:00～放送の #なりゆき街道旅# は #島谷ひとみ# さん& #柏木由紀# さんと #後楽園# 周辺を巡る旅🚶 #都内最大級# の #屋内型動物園# で #カピバラ# たちと癒しのふれあい体験🐤 さらに #いん石# の臭いがかげる⁉最新技術で #宇宙旅行# を体験🚀 絶品 #炭火焼きおにぎり# など最新グルメも満載🍙

国内最大級の屋内型テーマパー #ジョイポリス# #ジョイポリススポーツX# とのタイアップ決定!! #TIF2026# 出演者全員への特別ご招待券プレゼントを実施します。

カメラに映らなければ“盗み”OKなヤバいイベント始まってます🏪 体験型コンビニ「ギガマート展」は、監視カメラに一定時間映らなければ、「“盗”エリア」にあるアイテムを"盗む”ことが可能なイベント。駅直結＆屋内なので猛暑＆雨も平気。刺激的な夏休みにしたい人に超オススメ🌻 #ギガマート展#

TIF2026 MAP公開❗️✨ 今年のTOKYO IDOL FESTIVAL 2026 supported by にしたんクリニックは８つのステージが登場！ TIFオリジナルの野外メインステージ“HOT STAGE”を筆頭に屋内ステージのHEAT GARAGE、DOLL FACTORY！ TIF定番の野外ステージSMILE GARDEN、SKY STAGE！ ファンサ発動の一体型ステージTOROCCO PARK、浮島STAGE！ そしてトークステージのINFO CENTRE！ どのステージも熱いパフォーマンスになること間違いなし！ TIFの会場でアイドルと一緒に盛り上がりましょう！ MAPの詳細は下記をチェック✅‼️ ▼TIF2026 MAP ▼TIF2026のチケットはこちら

🏠 テキストや画像で家具を指定するだけで、スタイルの揃った3D屋内シーンを自動生成。しかもMMGDreamer比で約85%高速です。 タイトル: FlowScene: Style-Consistent Indoor Scene Generation with Multimodal Graph Rectified Flow URL: 📝 概要 FlowSceneは、テキストと画像を融合したマルチモーダルなシーングラフから、高忠実度の3D屋内シーンを生成する手法です。配置・形状・テクスチャの3ブランチを、直線的なRectified Flowで同時に生成し、シーン全体でスタイルの一貫性を保ちます。 ❓ 解決する課題 言語駆動の検索型はオブジェクト単位の制御やスタイル一貫性に弱く、グラフベース型は高品質なテクスチャ生成が苦手でした。FlowSceneはこの両者の弱点を同時に解消します。 💡 方法論と提案手法 ・ノードがテキスト記述と画像特徴を融合できるマルチモーダルグラフを入力にします（テキストのみ・画像のみ・混在に対応） ・サンプリング中にノード情報を密に交換するInfoExchangeUnitで、個別条件と全体条件を両立させます ・配置（3Dボックス）、形状（VQ-VAE潜在）、テクスチャ（幾何にアンカー）を独立デノイザで生成します ・テクスチャは幾何を固定したまま外観だけをデノイズし、テキストのみのノードにもスタイル一貫したテクスチャを合成します 🎯 ユースケース インテリアデザインや製造での対話的なシーン設計、VR/ARコンテンツ制作、ロボティクスのシミュレーション環境づくりなどに使えます。 📊 実験結果 ・FID（寝室）が42.38→35.01とMMGDreamer比17.4%改善 ・CLIPScore 0.2386で全手法中最高、スタイル一貫性のユーザー評価も8.72/10 ・推論時間はテクスチャなしで6.83秒と、MMGDreamerの45.34秒より約85%高速 ・ナイトスタンドの最小マッチング距離を43.90%改善するなど、オブジェクト品質も向上しました #3DGeneration# #GenerativeAI#

GREEN×EXPO 2027に会場唯一のグリーンショップが誕生🌿✨ 日比谷花壇グループが出店内定を発表。 注目ポイントは「唯一」という言葉。来場者が花や植物を直接購入できるグリーンショップの出店形態は、日比谷花壇グループしかない。しかも場所がメインゲート近接エリアという超好立地。入園時も退園時も自然と立ち寄れる設計。 店舗規模も本格的 ・屋内300㎡+屋外100㎡ ・植物販売＋体験型カフェスペースの複合空間 ・エディブルフラワーを使ったフードも登場予定 コンセプトは「五感繚乱（ごかんりょうらん）・持ち帰れる明日の風景」。花の彩り、香り、触感、そして味まで。五感をフル動員して自然と向き合う空間らしい。

🏠 「文章で部屋を説明したら、ロボットがそのまま動かせる物理シーンが丸ごと出てくる」——そんなシステムが ICML 2026 Spotlight に登場しました。MITとToyota Research Instituteの研究です。 タイトル: nepfaff/scenesmith（SceneSmith） URL: 🏠 概要 SceneSmithは、自然言語の説明文から、物理シミュレーションにそのまま使える屋内シーンを自動生成するエージェント型システムです。家具・壁掛けの鏡や絵画・天井のシャンデリア・机の上の小物まで、質量や慣性といった物理特性を備えた形で生成され、ロボットの学習や評価に直接使えます。 ❓ 解決する課題 ロボットシミュレーション向けのリアルな屋内シーンは、これまで手作業のモデリングや面倒な配置作業が必要で、大規模な評価・学習のボトルネックでした。SceneSmithはテキストから多様で文脈的に一貫したシーンを自動生成し、この手間を解消します。 💡 方法論と提案手法 シーン生成は5段階の逐次パイプラインで進みます。 ・フロアプラン生成（壁や床のレイアウト） ・大型家具の配置 ・壁掛けオブジェクト（鏡、絵画、棚、時計） ・天井設備（シャンデリア、ペンダントライト、シーリングファン） ・操作可能な小物 各ステージ後にチェックポイントを自動保存し、途中から再開・分岐できます。シーン推論やタスク分解にはVLMエージェント（GPT-5）を使います。 🎯 ユースケースと技術 ・3Dアセットは高品質なSAM3D（推奨）やHunyuan3D-2で生成、HSSDやObjaverseからの取得にも対応 ・AmbientCGのPBRマテリアルをCLIPの意味検索で適用し、ArtVIPやPartNet-Mobilityの関節付き可動オブジェクトも扱える ・出力はDrake形式に加え、MuJoCoやUSD・Isaac Simへエクスポート可能 📊 注目ポイント ・「ボウルから果物を見つけて皿に置く」のようなタスクから、制約付きの複数シーンを自動生成しロボット評価まで支援 ・151語のプロンプトからコミュニティセンターを生成し、卓球台の近くにラケットとボールを置くなど文脈推論まで実現 ・複数GPUへ分散し、bubblewrapでGPUを隔離してレンダリングのOOMを防止 #ロボティクス# #シーン生成#

屋内から数歩出ただけで、湿った熱気が全身にまとわりつく。 天を仰ぎ、誰に聞かせるでもなく呟く。 「暑い……」 頬を伝った汗が顎から落ち、乾いたアスファルトに染みる。 まるで、ジュッと音を立てそうだった。 うだるような暑さに辟易しながら、それでも歩を進める。 今日も今日とて、仕事だ。 一方その頃、小宇佐美はエアコンの真下で本陣を築いていた。