🎬 参照画像の被写体を保ったまま、実写⇔ファンタジーのドメインをまたいで動画化できる被写体駆動T2Vです。 タイトル: DomainShuttle: Freeform Open Domain Subject-driven Text-to-video Generation URL: 被写体の「忠実度」と「スタイル適応の柔軟性」を両立させたDomainShuttle。注目したい3点を紹介します。 🧬 Domain-MoT 動画と参照画像を独立2ブランチで処理し、参照側は時間に加えてドメイン属性(実在人物/物体/背景/ファンタジー)で変調するDomain-aware AdaLNを採用。テキストのクロスアテンションは凍結し、ベースモデルの言語誘導力を保ちます。 📐 Video-Reference DualRoPE 参照トークンを動画トークンとは別のRoPE空間に割り当て、被写体レベルの精密な空間制御を実現。動画は時間インデックス1から、参照は0固定で、複数被写体や同一被写体の複数画像を位置オフセットで整理します。 🔗 Cross-Pair Consistent Loss 同一タイムステップで2種類の参照セットを使って学習し、単一フレームへの過学習を抑制。無関係なビジュアル属性に左右されない被写体本来の特徴を抽出します。 クロスドメイン被写体一貫性はCD-Score 0.861でSOTA比+18.7%(Kling 1.6は0.725)。実写⇔ファンタジーの作風変換に強い、実用性の高い一本だと感じます。 #動画生成# #生成AI#

「DDDって実際のOSSでどう使われ、保守品質とどう関係してるの?」——有名な割に大規模な実証データがほぼなかったこの問いに、865リポジトリのマイニングで挑む研究です🔍 タイトル: Domain-Driven Design in Practice: A Mining Study of Maintenance and Evolution in Open-Source Repositories URL: ❓ 何を調べるの? 💡 GitHubのDDDタグ付き1,260件をフィルタした865リポジトリ（Java/C#/TypeScript）を対象に、8つの戦術的ビルディングブロック（Entities, Value Objects, Aggregates, Repositories, Domain Services, Domain Events, Application Services, Factories）の実態を分析します。 ❓ どうやって検出するの? 💡 3層パイプラインです。DDD固有のアノテーション、命名規約（例: OrderRepository）、パッケージ・ディレクトリ構造の3つを組み合わせ、精度0.75以上を満たした段階でのみ次へ進みます。 ❓ 何が一番の技術的課題? 💡 Bounded Context（境界づけられたコンテキスト）の境界違反です。「モデルとコードのギャップ」をクロスコンテキスト依存として定量化し、違反率＝BC間依存÷全クラス間依存で測ります。境界推定は2名の人手でCohen's kappa 0.80以上を要求。 ❓ 信頼性の担保は? 💡 言語横断はKruskal-Wallis＋Dunn事後検定、相関はSpearmanのρ。年齢・規模・言語・種別・チーム規模を交絡として制御し、検出が精度基準を割ったら結論を無効化せずスコープを狭める「劣化計画」を事前登録しています。 設計の堅牢さが際立つ研究で、DDDの保守・進化を語る実証基盤になりそうだと感じます。 #DDD# #ソフトウェア工学#

#餅梨あむ出演情報# 世界リョナ支配計画～Project:World Ryona Domination～さま(@ProjectWRDom )の新作 破滅願望カノジョの身代わり拷〇記録〜キミは私がまもるから〜 破壊され、豚になったカノジョのキロク 再生しますか？▶️

#StrayKids# 7/1発売 LIVE Blu-ray 『Stray Kids World Tour ＜dominATE JAPAN＞』 発売記念HMVスペシャル企画開催✨ ✅限定ショッパー ✅「the music & movie master 特別号」 ✅スペシャル応募抽選 ✅レシート ✅ソロパネル、大型展示 🔗 #スキズ# #dominATE# #dominATE_JAPAN#

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