今日は第0新卒生の1人から無事就活終了報告をいただきました！ 第0新卒生なら大丈夫！と信じていますが、結果聞くまでは不安です... 第0新卒生以外でも就活に不安で第0新卒に相談したい！ があればいつでも連絡ください！ #第0新卒# #就活# #就活生#

第0新卒の研修風景です☺️ 弊社の研修は基本的に1on1です。 研修を受講するメンバーの理解度やレベルに合わせてオーダーメイドな研修する事に心掛けています！ #第0新卒# #長期インターン# #スタイルガーデン#

こんにちは！ 第0新卒の人事担当です！ 今回はE&I会議を実施しています！ 入社して、日が浅い子が多いため、少しでも組織に馴染めるようにオリエンテーションを実施しています！ 今日は”ワードウルフ”をしてるみたいです #第0新卒# #長期インターンシップ# #オリエンテーション#

こんばんは！ 第0新卒の人事担当です！ 毎週水曜日はマネージャー会議を実施しています☺️ 第0新卒ではどのような組織・人材においても求められるマネジメント手法を伝授しています🥰🥰 今日は第0新卒についてディスカッションしてるみたいですね！🥴 #第0新卒# #長期インターンシップ# #マネジメント#

今週から大学の入学式ラッシュですね！🌸 これから大学生なる皆さんにメッセージです！ 第0新卒は皆様の事を応援しています！☺️ #入学式# #入学おめでとう# #大学生# #大学生活を楽しめ# #第0新卒#

【トレーナーに聞いてみた】さあ、職種理解を深めよう！2022年ver. 今回は、第0新卒生の ‟顔” として活躍されているトレーナーの方々にお話を伺いました！ いつもかっこいい印象のトレーナーですが、どんな想いで業務を行っているのか、裏の顔まで取材してきたのでぜひ👀

ユニバーサルミュージック「夏うたベスト100」新広告モデルにKが決定！ この度、Kがユニバーサルミュージック合同会社「夏うたベスト100」の新広告モデルに決定いたしました。 本日から第1弾CM「ドライブの夏」篇の全国放映も開始されるのでぜひチェックしてみてください！ 詳しくはこちら👉 #andTEAM# #エンティーム# #夏うたベスト100#

🍻本日7/14ハヤコミ更新🏝 ✨新連載 『飲み干せ、金魚！　～台湾一周、ほろ酔い日記～』第0話（無料） アイモー＆ヤーテ（愛莫＆啞忑）作 サクライタカ訳 お酒大好きの金魚（ジンユ―）と陽気な仲間たちとの、自転車で台湾一周酒＆グルメ旅。台湾発のぽかぽか癒し漫画登場🐡

🌟🌟早川書房のコミックサイト〈ハヤコミ〉は毎週火曜日更新🌟🌟 本日7/14（火）はハヤコミ更新日。 まずは新連載 📖アイモー＆ヤーテ（愛莫＆啞忑）作 サクライタカ訳『飲み干せ、金魚！　～台湾一周、ほろ酔い日記～』第0話（無料） がスタート！ さらにお待ちかね 📘アガサ・クリスティー 原作 卯月 漫画『ＡＢＣ殺人事件』18話前半 📕ミステリ ＆ ＳＦ傑作選　矢寺圭太『ティンカー、テイラー、ソルジャー、スパイ』 がそれぞれアップされています。 ぜひ覗いてみてください！

🧊 1枚の画像から3Dを作るとき、「見えている面は正確だが裏側は作れない」か「完全だが入力とズレる」かの二択でした。World Tracingは、ピクセルごとに3D点を層状に積み上げて、見える面と隠れた面を同時に手に入れます。 タイトル: World Tracing: Generative Pixel-Aligned Geometry Beyond the Visible URL: 🔍 概要 World Tracingは、各ピクセルに対しカメラ空間の3D点を順序付きでL個積層する表現です。第0層が見える表面、深い層が前景の裏に隠れた面との前後交差を記録し、忠実な再構成と生成的な補完を1つの層状問題として統合します。 ❓ 解決する課題 従来のimage-to-3Dには根本的なトレードオフがありました。 ・深度推定器はピクセルに正確だが、見える表面で止まる ・生成3Dモデルは完全だが、正準座標で動くため入力とズレる World Tracingは「見える面を正確に再構成しつつ見えない面をもっともらしく生成する」忠実な生成として定式化します。 💡 方法論と提案手法 中核は17億パラメータの拡散トランスフォーマWT-DiTです。 ・層内・レイ方向・グローバルの3方向に因子化したアテンションで、深度順序と前後の整合を保つ ・第0層は画像に制約される再構成的、深い層は生成的という非対称性に対し、層ごとにノイズ量を変える混合ノイズスケジュールを導入 ・多層（3Dアセット）と単層（RGBD写真）の教師を同時に使える混合学習 🎯 ユースケース ・テキスト駆動の3Dシーン編集（ピクセル整列なので再学習なしのクローズドフォーム合成） ・完全な裏側形状をメモリに使う、ジオメトリ条件付きの新視点ビデオ生成 ・TRELLISと組み合わせ、入力に正しく再投影される忠実なメッシュ生成 📊 実験結果 オブジェクト・シーン・動的の各ベンチで既存手法を上回りました。 ・オブジェクト可視深度MAE 0.0149（VGGT 0.0257） ・完全形状F-score@0.05 0.549（TRELLIS 0.204） ・シーンMAE 0.0102、動的クリップChamfer L2 0.0105で最良 #3D生成# #CV#