🕶️ 自分の体の動きで一人称の世界を歩き回り、しかも「特定の場所に何があるか」を画像とポーズで指定して時間変化まで作れる——身体性のある一人称世界モデルAnchorWorldです。 タイトル: AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization URL: 📝 概要 AnchorWorldは、人間の全身モーションで操作する一人称動画を生成する世界モデルです。さらに「アンカービュー」で、特定の3D位置に何が存在し、どう時間変化するかを明示的に指定できます。 ❓ 解決する課題 既存の世界モデルは、一人称動画だけでは全身モーションの教師付けが難しく、環境も暗黙的にしか定義できませんでした。「自然な身体操作」と「局所的な世界カスタマイズ」の両方が欠けていたのです。 💡 方法論と提案手法 ・一人称では体の多くが見えないため、三人称動画を補助教師に使い、全身と環境の位置関係を学習します ・アンカーはRGB画像・6-DoF視点ポーズ・進化プロンプトの3要素で、特定位置の見た目と時間変化を指定します ・3D RoPEで複数アンカーを空間的に区別し、masked cross-attentionでアンカーごとのテキスト制御を実現します ・三人称→一人称→静的アンカー→動的進化、の4段階で段階的に学習します（Wan 2.2 TI2V 5B上に構築） 🎯 ユースケース VRの身体性アプリ、一人称ゲームの環境設計、身体性AIの学習シナリオ、局所制御つきのインタラクティブ動画生成などに使えます。 📊 実験結果 ・一人称静的シーンでCLIP-V 0.885、カメラ精度ATE 0.112mとPlayerOneなどを上回りました ・一人称動的シーンのテキスト整合（VideoAlign-TA）は0.717で、CaM-Egoの0.385を大きく超えました ・分布外のUEシーンや実世界でも、初期ビューとアンカーの重なりが少ない条件で強い汎化を示しました #WorldModel# #EmbodiedAI#

🤖 ロボットが「行動する」だけでなく「考えて」「未来を予測してから動く」ようになったら何が変わるでしょうか。37,000時間超のデータで訓練された体現型基盤モデルの発表です。 タイトル: GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture URL: GigaBrain-0.7は、理解・予測・行動を明確に分離しつつ統合する三システムアーキテクチャを提案しています。注目ポイントは次の3つです。 🧠 System 2: 理解と計画 PaliGemma2(3B)をベースに、現在の視覚シーンと長期指示を解釈し、chain-of-thought推論で「ハンガーに掛ける」を「まず赤い帽子を拾う」のように部分タスクへ分解します。 🔮 System 3: 予測と評価 GigaWorld-1ベース(5B)で将来の視覚状態を動画として予測し、最終フレームを「サブゴール画像」として抽出。同時にタスク進捗をスコア化し、行動を導く評価信号として活用します。 🦾 System 1: 行動と制御 Mixture-of-Transformers構成で連続行動チャンクを生成。16種類のロボット形態に対応する統一embodiment表現により、マルチロボットでの汎用性を実現しています。 大規模な事前学習を進めるほど検証損失が一貫して下がり、創発的な体現能力の兆しが見えてきた点が印象的です。 #ロボティクス# #身体性AI#

【AIが全部やってくれる時代、人は何を残すのか SF作家・樋口恭介が考える「幸せ」の条件】 AIがさまざまなことを担う時代だからこそ、自分の「やりたい」が大切になる💭 SF作家・樋口恭介さんが語る、「身体性」と「不合理」が持つ価値とは。AI時代の幸せを考えます💡

WAAA-332 #中文字幕# #佐山愛# Ai Sayama バイト人妻は性欲モンスター 「ミスは身体で返せ！」と襲ってきた上司にデカ尻プレス倍返し❗️ Part-time housewife is a sexual desire monster❗️ 她在店長面前是個普通兼職店員，但當他們二人獨處時，她突然對他像性奴隸一般搾取‼️

移動は機械が、思考はAIが引き受けた。人間のやることが無くなってきてる。で、使わなくなった機能はどうなるか。 削除される。 身体は、使う予定のないデータを保存しておかない。使われない機能から順に、削除されていく。 そして削除には順番がある。何から先に外注したかで決まる。 最初に手放したのは移動だ。車、エレベーター、エスカレーター。脚を使う理由が一つずつ消えた。 次に消えたのは、とっさに全力を出す場面だ。走って何かに追いつく必要も、重いものを担いで運ぶ必要もない。速筋線維——強い力を一瞬で出す方の筋肉が、出番を失った。 姿勢を保つ仕事は椅子が引き受けた。息が上がる場面も、日常から消えた。 脳も同じ経路で削られる。 AIが引き受けたのは思考の仕事だ。だが脳を働かせていたのは思考だけではない。不安定な足場でバランスを取る。地形に合わせて出力を変える。全力で動いて息が上がる。身体を制御すること自体が、脳への入力だった。 移動を手放した時点で、その入力も一緒に手放している。 下半身、速筋、腹筋、心肺、そして脳への入力。削除の対象は、外注した順に並んでいる。 日常の中に、これらを使う場面はもう残っていない。だから残す作業は、意図的にやるしかない。 【システム再構築プロトコル】 20秒ON / 10秒OFF（4種目×2周） 1. マウンテンクライマー 股関節を爆発的に稼働させ、出番を失った速筋線維を叩き起こす。心拍数を一気に跳ね上げ、心肺のキャパを力ずくで押し広げる。 2. ハイプランク→ロープランク 静止ではなく、重心を上下させる。小脳と前頭葉に高負荷をかけ、神経と筋肉の連動エラーを修正する。 3. ロシアンツイスト 360度の腹圧を再構築し、内臓の位置を安定させる。崩れた姿勢を内側から立て直す。 4. ペンギンウォーク 腹筋を収縮させたまま、側腹部をピンポイントで叩く。腹部の脆弱性を埋め、全身の出力を逃さない剛性を作る。 4分で終わる。頭も一緒に叩き起こされる。

中国・欧米で導入が進むテレプレゼンスロボット、人間の「代理の身体」はどこまで現実になるのか《和田 憲一郎》 AIや通信技術の進展を背景に、遠隔地で人の「代理」として活動するテレプレゼンスロボットの導入が中国や欧米で進む。教育や医療、工場監査など用途が広がる中、課題と将来性をどう見るか。世界初の量産型電気自動車「i-MiEV」の開発責任者・和田憲一郎氏が読み解く。 記事全文はウェブから▼

僕のnoteを過去に買ってくれた人。 この連休こそ、 「疲労診断AIツール」を使ってみてください。 というのも、 何日休んでも疲れが取れない人は、 「休みが足りない」のではなく、 そもそも“休み方”を間違えている 可能性があります。 たとえば同じ「疲れた」でも、 ・身体が疲れている ・頭を使いすぎている ・人間関係で消耗している ・何もしていないのに気力が残らない では、必要な休み方は当然変わります。 なのに多くの人は、 「疲れたから、とりあえず寝る」 「何もせずゴロゴロする」 「旅行に行けば回復するはず」 と、 “疲れの正体”を特定しないまま休んでしまう。 これだと、せっかく3日、4日休んでも、 「たくさん寝たのに、なぜかダルい…」 で連休が終わることがあります。 だから、やることはシンプルです。 ① AIで今の疲労のボトルネックをチェックする ② 結果に合わせて休み方を選ぶ これだけ。 闇雲に休むのではなく、 「今の自分は、何に疲れているのか？」 を先に見つける。 すると、 “休む量”ではなく、 “休み方の精度”を上げられます。 僕自身、いろいろな 休息法を調べてきましたが、 結局かなり大事 だと感じているのが、 「先に疲労の原因を切り分けて、 その原因に合った休み方を選ぶ」 という考え方です。 せっかくの連休。 ただ寝て終わる休日ではなく、 「あ、ちゃんと休めた」 と実感できる休日に変えてください。 過去にnoteを買ってくれた人は、 ぜひ連休中に使い倒してみてください。

🗓 発売日：2026年7月9日（木）18:00 多くの反響をいただいた 「乾かない痕」 が、 新たに AIR MESH 仕様となって帰ってきました。 鮮やかな色彩と、軽やかで通気性に優れたメッシュ素材。 夏の空気をまといながら、 あの「痕」は、より鮮明に、より軽やかに残っていきます。 時間の経過とともに浮かび上がる「痕」。 それは、ただの汚れではなく、 消えない熱と密やかな記憶の跡。 「乾かない痕」シリーズは、 完璧さの裏に潜む“現実の痕跡”をデザインへと昇華。 乾いた布の中に残る体温の余韻、 そして擦れや滲みが生み出すリアルな質感。 潔さと官能の狭間にある美しさを、 あなたの身体で確かめてほしい。 🙆‍♂️ @SASUKE_DARU 📷 packychong

コピペで出来る！ MiniMax H3 リファレンスしたキャラクターが指定した文字を操ります。 初期設定で入っている 文字列A = 「MiniMax H3」 文字列B = 「AI STUDIO ONEROOM」 だけ好きなものに変えればOKです。 ----------- プロンプト↓↓↓ ----------- # 【ここだけ変更】 文字列A = 「MiniMax H3」 文字列B = 「AI STUDIO ONEROOM」 ※使用時に変更するのは上の2行だけ。 ※以下の本文は変更しない。 ※映像内には、上で設定した文字列A・文字列B以外の文字を表示しない。 --- 提供された参照画像を主人公の基準として使用する。 キャラクターの同一性、顔、髪型、衣装のシルエット、ファッション性、全体的な印象をできる限り維持する。 15秒、16:9横長のハイテンポなファッションMV。 映像の中心は常に主人公。 主人公の身体の動きとダイナミックなカメラワークを最優先し、その動きに反応して、冒頭で設定した文字列A・文字列Bが追従する。 基本的な演出構造は、 主人公が動く → カメラが大きく反応する → 文字がその動きに引っ張られる という順番。 カメラは空間を大きく使い、急速なドリーイン／ドリーアウト、横方向の高速通過、ローアングル、オービット、ウィップパン、スナップズームを組み合わせる。 高速運動と完全静止の差を強く作り、バレットタイムを最大の見せ場にする。 ## タイポグラフィ 使用する文字は、冒頭で設定した文字列A・文字列Bのみ。 文字はフラットでシャープな2Dタイポグラフィ。 厚みのある3D文字にはしない。 基本色は白。 アクセントとして赤とオレンジを使用する。 色はグラデーションではなく、ビートに同期した瞬間的な切り替えを中心にする。 文字は主人公の身体動作に連動する。 主人公が手を横へ払えば文字も高速で横へ飛ぶ。 主人公が引き寄せれば文字も集まる。 主人公が回転すれば文字もその回転に引っ張られる。 主人公が手をカメラ方向へ押し出せば文字も前景へ急接近する。 主人公が停止すれば文字も停止する。 文字だけが勝手にランダムに動かない。 モーショングラフィックスは短いアクセントとして使用する。 文字の高速移動中に一瞬だけ字間が広がる。 文字が停止した瞬間に白から赤、またはオレンジへ切り替わる。 高速移動直後に短く分解され、即座に再整列する。 一文字ずつ数フレーム遅れて追従する動きを短時間だけ使用する。 文字内部の複雑な変形を長時間見せない。 ## 奥行き 文字自体を3D化せず、配置とカメラワークによって空間的な立体感を作る。 文字を、 カメラのすぐ近く 主人公より手前 主人公の背後 など異なる距離へ配置する。 カメラ移動によって強いパララックスを発生させる。 近い文字ほど大きく高速に流れ、遠い文字ほど小さくゆっくり動く。 文字が主人公の身体の背後へ隠れたり、腕や身体の手前を横切ったりする自然な前後関係を維持する。 --- ## Shot 1 | .0–00:00.8 ワイド。 主人公が中央に立つ。 前景に大きな白い文字列A。 主人公の背後に小さめの文字列B。 強いビートと同時にカメラが前景文字の隙間を高速で通過しながら主人公へドリーイン。 文字、主人公、背景の距離差によって強いパララックスを発生させる。 通過した瞬間、文字列Aの一部分だけ赤へ変化。 ## Shot 2 | .8–00:01.6 顔のクローズアップへスナップズーム。 主人公が鋭く横を見る。 視線に引っ張られるように文字列Bが横方向へ高速移動。 カメラも同じ方向へ短くスライド。 文字は顔を隠さない。 ## Shot 3 | .6–00:02.5 全身ローアングル。 主人公が一歩前へ出ながら片手を強く横へ払う。 その手の軌道に合わせて文字列Aが主人公の背後から横を通過し、カメラ直前まで高速で飛ぶ。 移動中だけ字間が大きく広がる。 カメラは低い位置から高速ティルトアップ。 ## Shot 4 | .5–00:03.4 ミディアム。 主人公が両手を軽く引き寄せる。 分離していた文字列Bの文字が左右から主人公の周囲へ高速で集まり、正しい文字列として再構成される。 完成した瞬間、一部分だけオレンジへ変化。 主人公が手を止めると文字も完全停止。 ## Shot 5 | .4–00:04.2 主人公が身体を鋭くターン。 同時にカメラは主人公とは逆方向へ高速オービット。 文字列Aが主人公の回転に引っ張られるように大きな円弧を描いて移動する。 身体とカメラの大きな運動を最優先する。 ## Shot 6 | .2–00:05.7 第一のバレットタイム。 主人公がターン途中で完全停止。 身体、髪、衣装も完全停止。 文字列A・文字列Bも完全停止。 カメラだけが主人公の周囲を約180度高速オービットする。 文字列Aは主人公より手前。 文字列Bは主人公の背後。 文字はフラットな2Dのまま。 カメラだけが移動することで、主人公と文字の間に強烈なパララックスと前後関係を生み出す。 カメラ角度によって文字の一部が主人公の身体の背後へ自然に隠れる。 バレットタイム中は文字を動かさない。 ## Shot 7 | .7–00:06.5 時間が一気に再始動。 主人公がターンを完成させ、その勢いのまま片手を前へ押し出す。 同時に文字列Aがカメラ方向へ猛烈に加速。 文字列Aの一部分だけ赤へ変化。 文字がカメラ直前まで巨大化して画面を横切り、その動きで次のショットへハードトランジション。 ## Shot 8 | .5–00:07.4 ワイド。 カメラが高速で後退。 主人公はカメラへ向かって前進。 主人公の背後に大きな白い文字列B。 主人公の歩行に合わせて文字も前方向へ少し移動する。 人物とカメラが逆方向に動くことで空間の広さを強調。 ## Shot 9 | .4–00:08.3 サイドアングル。 カメラが主人公の横を高速で通過。 主人公が片手を下から上へ大きく振る。 その軌道に引っ張られて文字列Aが画面下から上へ飛び上がる。 文字は主人公の背後から始まり、途中で身体の手前へ出る。 最後の瞬間だけ文字の一部分がオレンジへ変化。 ## Shot 10 | .3–00:09.2 クローズアップ。 主人公がカメラへ手を伸ばす。 主人公の背後に小さく存在していた文字列Bが、手に引き寄せられるようにカメラ方向へ急接近。 カメラも同時に主人公へ高速ドリーイン。 手、顔、文字の三段階の距離差を強調する。 ## Shot 11 | .2–00:10.3 第二のバレットタイム。 主人公が腕を振る途中で完全停止。 文字列Aも完全停止。 カメラだけが主人公の斜め下から上方向へ回り込む。 文字は動かさない。 カメラ移動だけで主人公と文字の距離、重なり、前後関係が大きく変化して見える。 時間再開直前、一部分だけ赤へ変化。 ## Shot 12 | .3–00:11.5 時間再開。 主人公が腕を振り切る。 文字列Aがその勢いのまま画面を高速横断。 逆方向から文字列Bが主人公の背後を通過。 二つの文字列が主人公を中心として前後ですれ違う。 カメラも横方向へ高速トラッキング。 ## Shot 13 | .5–00:12.8 高速クライマックス。 顔アップ。 全身。 極端なローアングル。 横顔。 手元。 短いハードカットで連続切り替え。 すべてのカットで人物のスケール、カメラ位置、角度を変える。 文字列A・文字列Bは主人公の身体動作に追従する。 高速移動。 瞬間的な字間変化。 短い分解と再整列。 白から赤またはオレンジへの瞬間的な色変更。 これらを短いアクセントとして使用する。 文字のモーションよりも主人公とカメラの速度感を優先する。 ## Shot 14 | .8–00:15.0 最終ヒーローショット。 主人公の斜め側面近くから開始。 カメラが主人公の周囲を大きく高速オービットしながら正面へ回り込む。 途中、文字列Aが主人公の背後から手前へ移動。 文字列Bが前景側から主人公の背後へ抜ける。 カメラが二つの文字列の間を高速で通り抜けながら主人公正面へ到達。 主人公が両手を軽く動かす。 その動きに引き寄せられるように文字列A・文字列Bが左右から集まる。 二つの文字列が主人公の周囲へ正しく整列。 整列直前だけ字間が大きく広がる。 最後のビートで一気に正しい間隔へ戻る。 主人公が手を止める。 文字も完全停止。 最後の約0.4秒だけ安定した強いヒーロー構図を保持する。 ## 制約 追加人物を出さない。 キャラクターの顔、髪型、衣装を変更しない。 冒頭で設定した文字列A・文字列B以外の文字を表示しない。 意味不明な文字を生成しない。 字幕を表示しない。 文字を厚みのある3D文字にしない。 同じカメラ構図を繰り返さない。 長時間の静止ショットを作らない。 バレットタイム中は主人公と文字を完全静止させ、カメラだけを動かす。 文字の複雑なモーショングラフィックスを主人公やカメラより優先しない。 ## Audio 高速でエッジの効いたスタイリッシュなインストゥルメンタル。 ボーカルなし。 セリフなし。 字幕なし。 主人公の身体動作、カメラ移動、文字の空間移動、カット、時間停止、時間再開を音楽のビートへ同期させる。 バレットタイム直前に音を急激に絞る。 時間停止中は音の空間だけを残す。 時間再開と同時に強いビートを戻す。 ## 最重要 主人公の身体の動きを最優先する。 カメラを大きくダイナミックに動かす。 文字は主人公が操っているように動く。 使用文字は冒頭で指定された文字列A・文字列Bのみ。 白を基本に赤とオレンジをアクセントとして使用する。 文字のモーショングラフィックスは短いアクセントに限定する。 文字自体はフラットな2D。 空間の立体感はカメラ、距離、パララックス、前後関係によって表現する。 -------- #MiniMaxH3# #MiniMaxDesig#

【オードリー若林さん直木賞逃す】 選考委員の辻村深月さんは、若林さんの候補作『青天』について「いい意味で計算をしていない、身体性を伴う文章が魅力」と語りました。記者会見場には普段よりも多い報道陣が詰めかけ、発表を見守りました。 #47NEWS# @47news_officialより