AIの2次創作絵をトレスか模写でアナログで描いてるというアカを見かけて、ものすっごい微妙な感情になった。AI関連でここまで微妙な気持ちになったのはアナログ絵師を看板にしているアカから異常な違和感を感じる絵を出されたからだろうな。AI絵ってアナログで描き直しても違和感消えないんだな…

3月26日(木)メンテナンスにつきまして、ご案内いたします。 ご利用の際のご参考として頂ければと存じます。 ■ 日程： 3月26日(木)8:50～12:30 ■ 内容 🐙 シーズンイベント「The Erosion」開始 イベント開催期間： 3月26日(木)メンテナンス後～4月9日(木)メンテナンス前まで 巨大魔物「コンプレックス(火)」の狩猟準備期間がオープンされます。 狩猟準備期間： 3月26日(木)メンテナンス後～4月2日(木)8:59まで 狩猟期間： 4月2日(木)9:00～4月8日(水)23:59まで コンプレックス 🐙コードネームO エリーゼ 絆の客 続編ストーリーの追加 🐙 絆の客のフルボイス追加 一部キャラクターのボイスが追加されます。 詳しくは公式サイトのお知らせを御覧ください。 🐙 ヘレナのスペシャルスキン追加 B級アイドル ヘレナのコスチュームの外見を変更できるスペシャルスキン「ライジング・スター ヘレナ」が入手できます。 🐙ギルドレイドシステムの変更 1) 侵略防衛戦の削除 ４月９日からギルドレイドの侵略防衛戦が削除され、ボス防衛戦が7日間行われるように変更されます。 2) ボス防衛戦不参加時の報酬獲得方法の変更 3) ランスロットゲージの改善 🐙ストーリーおよびキャラクター設定の一部調整（2次） 一部ストーリー及びキャラクター設定の調整を行います。 詳しくは公式サイトのお知らせを御覧ください。 🐙 その他のご案内 ・釣りマルチプレイ時、最大人数が乗船すると自動的に出航するよう変更されます。 ・ロード時間の改善のため、設定＞グラフィック＞ゲーム開始画面を「ホーム画面」選択しゲームを開始する際に、ホーム画面への初進入時にカセットロードが削除されるよう変更されます。 ・嫉妬の夜 レヴィアのプロフィール内容が一部修正されます。 ・3月7日のプロデューサーレターにて、3月26日に最適化パッチを実施するとご案内いたしましたが、メモリー使用量減少作業と安定性の検証に時間がかかるため、4月中反映に変更となりました。約束していた日程が変わってしまった点、ユーザーの皆様には何卒ご理解いただけますようお願い申し上げます。関連パッチの実施時には別途お知らせいたします。 ・ドイツのIPから接続した場合、一部のコスチュームの立ち絵が、元のコスチュームデザインとは異なるデザインに変更されて表示されます。 ・ファンタジア・スクエア内の「銅像叩き」コンテンツの終了期間が変更されます。 既存: 3月26日メンテナンス前まで 変更: 4月9日メンテナンス前まで ・以前3月14日に告知でご案内したゴールデンコロシアムの戦闘勝利ミッションの報酬が遡り適用されます。 ■ピックアップおよび新規キャラクターのご案内 コスチューム「終焉の夜 マモニル」と専用装備「グリム・サージ」がピックアップに登場します。 ピックアップ期間： 3月26日(木)メンテナンス後～4月9日(木)メンテナンス前まで ※終焉の夜 マモニルコスチュームは2026年4月9日(木)メンテナンス後、希望の粉商店及び選別ガチャに追加されます。 [復刻] コスチューム「B級アイドル ヘレナ」と専用装備「トップアイドル」がピックアップに登場します。 ピックアップ期間： 3月26日(木)メンテナンス後～4月9日(木)メンテナンス前まで ※B級アイドル ヘレナコスチュームは2026年4月9日(木)メンテナンス後、希望の粉商店に追加されます。 ■その他修正 その他、不具合の修正を予定しております。 アップデートの詳細につきましては、下記をご確認ください。 アップデートコンテンツをお楽しみ下さい✨️ #ブラウンダスト2#

#今月描いた絵を晒そう# 今月も2枚😌 漫画も描き終わり、メインであるゲーム制作に戻るわけだけど、漫画が次はもっと上手く描けるはず！とか漫画熱がある😆 けどゲームももうそろそろ真面目に作らないと今年中に完成しないかも！？とかいうジレンマ🥴 まぁとりあえずゲーム熱も高いのでゲーム作る😉‼️

手数料無料キャンペーンだって！ 可愛い女の子とSDイラスト描くの得意です！！ 立ち絵、1枚絵、二次創作でもオリジナルでも描きます！！ よろしくお願いします🙌✨ こざかなしよ🐠2/23めもなごB-5さんはコミッションを募集しています！ #Skeb# #Commission# @skeb_jpより

なんとなく完成。描き終えると毎回いろいろ問題点が見えてくるのだけど、それは次で解決する意識を持って筆を置く。タイトルはFoggy Taleです。ここ数年は2メートル超えの絵は1年に2枚しか描いてなかった。今年はもう3枚になってしまったが、最終的に作品をNYに送る日9月3日までにあと4枚は描くつもりです。春にエアコン付けてホント〜に良かった。夏を乗り切れる！

# Neo4jの機能と実践的な使い方 🎨 ホワイトボードに描いた業務の絵が、ほぼそのままデータベースのスキーマになる——それがグラフモデリングの醍醐味です。 🏷️ タイトル: グラフモデリング手法(ホワイトボードモデル → 物理モデル) 🔗 URL: 📘 概要 グラフデータモデリングは、業務ドメインの「絵」を段階的に物理グラフモデルへ落とし込む手法です。Neo4jの公式ガイドは、概念モデル → 実装 → リファクタリングという流れと、RDBモデルからの移行、性能を高める設計の選択肢を体系的に示します。設計レビューで毎回問題になる論点に答えを与えます。 ⚙️ 機能の説明 モデリングは大きく次の段階で進みます。 ・概念設計: ドメインの実体を洗い出し、ノードと、それらをつなぐリレーションシップ(動詞)を決める ・実装: ホワイトボードの絵をそのままノード・ラベル・型・プロパティに対応づける ・リファクタリング: クエリパターンに合わせて反復的にモデルを改善する 最大の判断ポイントは、イベントを「中間ノードとして具象化(reify)」するか「直接エッジ」にするかです。 ・直接エッジ(`(:User)-[:ORDERED]->(:Product)`): 関係が単純で属性が少ないとき ・中間ノード(`(:User)-[:PLACED]->(:Order)-[:CONTAINS]->(:Product)`): 1つのイベントに複数の参加者・明細・状態・時刻が絡むとき 命名は「ラベル=単数の名詞」「リレーションシップ型=大文字スネークの動詞」を基本にします。 🛠️ 実践的な使い方 注文に「数量」「価格」「ステータス」が必要なら、関係ではなく中間ノードに具象化します。 ```cypher CREATE (u:User {id: 'u1'})-[:PLACED]->(o:Order {id: 'o1', status: 'shipped', at: datetime()}) CREATE (o)-[li:CONTAINS {qty: 2, price: 9.99}]->(p:Product {sku: 'sku1'}) ``` 不正検知では「口座・デバイス・電話番号・住所」をノード化し、共有関係をエッジで張ります。 ```cypher MATCH (a1:Account)-[:USED]->(d:Device)<-[:USED]-(a2:Account) WHERE a1 <> a2 RETURN a1, a2, d ``` 💡 ユースケース 不正検知で共有デバイス・住所からリングを発見する、ECで注文を中間ノード化して明細・配送・返品まで追う、といった「業務の絵=スキーマ」の設計に直結します。 ⚠️ 注意点 ・「すべてを中間ノードに」も「すべてを直接エッジに」も極端です。クエリパターン(どう辿るか)から逆算して決めます。 ・後から大量データのリファクタリングは高コストです。主要クエリを先に想定してモデルを固めましょう。 ・RDBの正規化の癖でテーブル相当のノードを作りすぎると、トラバーサルが冗長になります。 #Neo4j# #DataModeling#

【海自の歌い手と生トーク！】 ありがとうございました！ マイクを口元に持ってくる所作さえも絵になるお二人。痺れる歌声でした…生で聴けて本当によかった。。😢 次の私の出演は17時30分からの エンディングです！ 配信URL▶︎ #超会議2023# #自衛隊ブース# #超2525中隊#

Tencentのロボティクスチームが、ロボットに「言葉で考えて、絵で確かめながら動く」能力を持たせる基盤モデル「RxBrain」を発表した(https://arxiv[.]org/abs/2607.14187)。 例えば「メガネを畳んでケースにしまう」というタスクなら、RxBrainは「つるを畳む」「ケースに入れる」と言葉で手順を計画し、それぞれの手順を終えた後の映像がどう見えるはずかを画像として想像しながらタスクを進めていく。 背景には、ロボット向けAIが抱えていた分業の問題がある。視覚言語モデル(VLM、画像を見て言葉で答えを返すAI)は「次に何をすべきか」の説明は得意だが結果の見た目までは示さず、逆に世界モデル(world model、未来の映像を予測するAI)は先の状態を絵で示せてもなぜそうすべきかという理由づけは苦手だった。RxBrainは6.2Bパラメータの単一モデルの中で、この2つの機能をMixture-of-Transformers(データの種類ごとに専門の処理経路を用意しつつ注意機構だけは共有するアーキテクチャ)で統合している。 学習データは実ロボットの操作映像、ハンドヘルドグリッパーでの人の動作、一人称視点の日常動画などから自動構築した5万時間超・2150万セグメント。新設ベンチマークRxBrain-Benchの「言葉と画像を組み合わせた計画」タスクではスコア0.68を記録し、既存のエージェント型手法(BAGEL-7B-MoTが0.50、Qwen-Agentが0.43)を上回った。一方、単純な状況理解を問うタスクでは総合スコア72.7にとどまり、Qwen3.5-4B(78.1)には及ばない。先を見通した計画は得意でも、細かい状況認識はまだ既存モデルに一歩譲るというバランスが見える。 さらに、大規模な行動データでの事前学習なしに実ロボットへ応用した結果も興味深い。食卓の準備・メガネの折りたたみ収納・ゴミ捨ての3タスクで平均成功率87%を達成し、ロボット操作の代表的な基盤モデルπ0.5(82%)やπ0(68%)を上回った。 「言葉で考え、絵で確かめる」というアプローチで、ロボットの計画立案を人間の思考プロセスに近づけようとしている点が面白い。

南都仏画展、第一展示室から超絶有名な「仏画」が立て続いて圧倒されます。 再現された法隆寺の金堂壁画から絶対秘仏の二月堂の本尊光背、例年三が日しかご開帳されない薬師寺吉祥天女、道慈律師にまつわる最古の虚空菩薩像、東大寺の伎楽面（酔胡王は正倉院にもあり、次に出ますね。酔胡王続く）東大寺大仏様の造立時の姿を絵画で伝える国宝信貴山縁起絵巻等など。 そして今回の展覧会の中でも注目のボストン美術館から帰って来た法華堂根本曼陀羅。今はボストン美術館に所蔵されていますが、20年にわたり日米共同研究・調査を重ねられてきました。この仏画が奈良に戻ってきています。奈良時代の仏画がこのように残っていて、平安時代にこの絵を元に描かれた東大寺の倶舎曼荼羅が後期に展示されるので、並べて観覧できるのでしょうか。たのしみです。 あともういろいろあるんですが、行ってください皆さん。 「画」だけではなく仏像もかなり多く出陳されています。普段は拝観できない仏像も多いんですが、光背や像の衣服、連弁の表現なども「仏画」です。こちらもじっくり見てほしいとのことです。 今は失われてしまった内山永久寺ですが、ボストン美術館が名画を所蔵しているんです。その名画が今回里帰りするのにあわせて、不動明王などの九躰の像が世田谷のお寺から出陳されてます。こちらは肉眼では見えにくいかもしれないですが、衣服の裾などを見ると本当に細かく絵が描かれています。図録では切金の表現など、細かいところを掲載しているので、図録で予習復習がお勧めですというか、わたしもじっくり読まねば。