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【雑誌風プロンプト紹介】 みなさん、こんにちは! 今回は“雑誌風イラスト”を作れるプロンプトのご紹介です💪 そのまま使うも良し、アレンジするも良し、ご自由にどうぞ✨ ※衣装が気になる方は、記事の方もぜひチェックしてみてください👍 ---- 【ベースプロンプト】 masterpiece, best quality, 1girl, solo, magazine cover, fake magazine cover, english text, cover, fake cover, cover page,   1girl, solo, dynamic pose, smile, confident expression, (衣装プロンプト) cowboy shot, 👆これをベースに組み込んでいきます ---- 【応用プロンプト】 ①アニメ雑誌風 masterpiece, best quality, magazine cover, fake magazine cover, english text, cover, fake cover, cover page, bold serif title text at top, large masthead typography, subtitles and cover lines arranged cleanly, anime magazine cover style, vibrant colors, clean anime aesthetic, anime promotional artwork, anime cover illustration, feature article headlines, new anime release, special feature focus, character spotlight, staff and cast introduction style, english magazine headlines, short impactful phrases, uppercase headings, bold keywords like "NEW", "FEATURE", "EXCLUSIVE", "SPECIAL", 1girl, solo, dynamic pose, smile, confident expression, (衣装プロンプト) cowboy shot, ---- ②ゲーム雑誌風 masterpiece, best quality, magazine cover, fake magazine cover, english text, cover, fake cover, cover page, bold serif title text at top, large masthead typography, subtitles and cover lines arranged cleanly, video game magazine cover style, energetic layout, high contrast, game feature article style, preview and review headlines, special feature focus, promotional game artwork style, english magazine headlines, short impactful phrases, uppercase headings, bold keywords like "NEW", "REVIEW", "PREVIEW", "UPDATE", "FEATURE", 1girl, solo, dynamic pose, smile, confident expression, (衣装プロンプト) cowboy shot, ---- ③マンガ雑誌風 masterpiece, best quality, magazine cover, fake magazine cover, english text, cover, fake cover, cover page, bold serif title text at top, large masthead typography, subtitles and cover lines arranged cleanly, manga weekly magazine cover style, dense text layout, bold and crowded design, serialization style headlines, new chapter announcement, special issue feel, high energy composition, english magazine headlines, short impactful phrases, uppercase headings, bold keywords like "NEW CHAPTER", "SPECIAL ISSUE", "SERIES", "START", "FEATURE", 1girl, solo, dynamic pose, smile, confident expression, (衣装プロンプト) cowboy shot, ---- ④ストリート雑誌風 masterpiece, best quality, magazine cover, fake magazine cover, english text, cover, fake cover, cover page, bold serif title text at top, large masthead typography, subtitles and cover lines arranged cleanly, street fashion magazine cover style, modern editorial layout, feature article headlines, cover story focus, interview feature style, bold composition, slightly asymmetric layout, english magazine headlines, short impactful phrases, uppercase headings, bold keywords like "STYLE", "COVER STORY", "INTERVIEW", "FEATURE", "TREND", 1girl, solo, dynamic pose, smile, confident expression, (衣装プロンプト) cowboy shot,
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LOLOET、自主企画で VIDEOTAPEMUSICとツーマン 未発表曲の映像も公開
最近はViduという動画生成サイト使ってます☺️ 写真から簡単で動画にできます! 今はViduGameShowコンテストも開催中!! ぜひ使ってみてね💕 ギフトコード:CHIYOVGS #ViduGameShow# #ViduAI#
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こんな素敵な動画が、たったワンクリックでViduを使って作れます!まさに新世界! 今ならイベント開催中で、私の招待コードで新規登録するとさらに500クレジットをゲット! 是非お試しください! 招待トコード:KITAROVGS #ViduGameShow# #ViduAI#
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🎬 蒸留された自己回帰の動画モデルは速い一方で、人間の好みからズレがちです。再蒸留も逆プロセスの展開も使わず、「順プロセス」で強化学習アラインメントを行うAstrolabeが、その難題に答えます。 タイトル: Astrolabe: Steering Forward-Process Reinforcement Learning URL: 📝 概要 Astrolabeは、蒸留された自己回帰(AR)動画モデルを人間の視覚的な好みに整合させる強化学習フレームワークです。最大の特徴は、従来の逆プロセス最適化ではなく、順プロセス(forward-process)でRLを行う点にあります。全53ページ・37図の大規模な研究です。 ❓ 解決する課題 蒸留AR動画モデルは効率的なストリーミング生成に向く一方、人間の好みと乖離しやすいという弱点があります。さらに既存のRLは、こうしたアーキテクチャに自然には合いません。一般に、高コストな再蒸留か、ソルバー結合の逆プロセス最適化のいずれかを必要とし、どちらも重くスケールしにくいものでした。 💡 方法論と提案手法 3つの工夫から成ります。 ・負例認識の微調整:推論の終端で正例と負例を対比させ、逆プロセスを展開せずに、暗黙的なポリシー改善の方向を確立します ・ストリーミング学習:ローリングKVキャッシュでシーケンスを段階的に生成し、RL更新は局所的なクリップウィンドウにのみ適用、長距離の一貫性は先行コンテキストへの条件付けで維持します ・複数報酬の目的関数:不確実性を考慮した選択的正則化と動的な参照更新を統合し、報酬ハッキング(見かけのスコアだけ上げる崩壊)を緩和します 🎯 ユースケース リアルタイム・ストリーミングな動画生成で、効率的な蒸留モデルを速さを保ったまま好みへ整合させたい場面に向きます。複数の蒸留AR動画モデルに適用でき、推論の軽さを犠牲にせずに品質を底上げできます。 📊 意義と結果 ・再蒸留や逆プロセス展開という重い経路を避けることで、計算効率のボトルネックに対処します ・順プロセスでの負例認識・ストリーミング更新・報酬ハッキング対策を組み合わせ、堅牢でスケーラブルなアラインメント解を提供します ・複数の蒸留ARモデルにわたって有効性が示され、詳細な定量評価とアブレーションを含みます #VideoGeneration# #ReinforcementLearning#
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