KOTARO NUKAGA（天王洲）のニール・ホッド展へ。モネの『睡蓮』を思わせる、とても綺麗な絵画。 画面を覆う銀色の膜が周囲の光を反射して、まるで絵そのものが光を発しているよう。作品の前に立つと自分の姿まで鈍く画面に映り込み、いつの間にか花々の中に混じっているような不思議な感覚に。

OBSちゃんと使えるようになったのが嬉しいから早速、いきなりだけど配信しちゃうよーん🥰 一緒にランク出来る方も募集中ですので気軽にコメントして下さい🙇🏻‍♀️ #Apex募集pc# #ApexLedgends# #さとうまるの絵#

【マルチ対応】自分に絵を塗って隠れるかくれんぼゲーム『めっちゃカメレオン』6月10日に発売決定。“画力”のセンスが問われる 真っ白な自分の体に絵を描いてステージに溶け込むという特殊ルールを採用。壁に溶け込んだり丸まってボールに擬態したりと想像力がカギ

「コジコジ」まるで宝石箱…♪ 幻想的なガラス絵に心ときめくコラボクッキー缶が登場！ #コジコジ# #クッキー缶#

黒星紅白さんの絵は初期サモナイとかキノさんの昔のまるっこい感じも好きだし今の少し等身高いシュッとした感じも好きだ。本当にすごい絵描きさんだと思う･･

マルチモーダルAI（画像と文章を一緒に理解して答えるAI）が「自分で描いた図を本当に見て考えているか」を検証した論文が出た（https://arxiv[.]org/abs/2607.26769）。 GPT-5.5やGemini 3.5 Flashなどの最新モデルは、問題を解く途中で補助線を引いたり対象に印をつけたりと、人間が紙に書き込むような視覚的な操作を自分で生成しながら考えるようになってきた。ただ、その絵が答えを導く助けになっているのか、単なる飾りなのかは、これまできちんと切り分けられていなかった。 研究チームはSee2Thinkという評価の枠組みを作った。幾何・3D空間認識・日常シーンの読み取りなど12カテゴリ、合計1,200問を用意し、AIが「考える→図を描く→描いた結果を見てさらに考える」流れを記録する。実験の一つでは、AIに見せる描画結果をわざと間違ったものにすり替え、AIが本当にその絵に依存しているかも確かめた。 結果はややちぐはぐだった。AIが「どこに何を描くべきか」を選ぶ判断の妥当性（論文ではAction Relevanceと呼ぶ指標）は全体平均で96.4〜98.8%とほぼ満点なのに、実際に描いた絵が指示通り正確に再現されているか（Render Faithfulness）は58.6〜65.6%にとどまる。狙いは正しくても手元が狂う工程こそが最大のボトルネックで、どの条件が一番強いかもモデルごとにバラバラで万能な戦略はなかった。 「指定された麻雀牌を1枚拾う」のようなロボット操作の指示になると、モデルや条件を問わず正答率は0〜4%まで落ち込む。さらに、わざと間違った絵を見せる実験では特に3Dの空間問題で正答率が最大15.5ポイントも落ち込んだ。正確に描けても得点はさほど伸びないのに、間違った絵には引きずられて答えを変えてしまう。「絵を使って考えるAI」も、まだ自分の描いた絵を十分に使いこなせていない、という結果だ。