右に行くほど『小物感!』...じゃなくて、セリフが多そう(しかも早口)、上に行くほど『安定の主役感!』が高いなどと(略)しつれいしました。(※)「逆」は「逆」なのかというとそういうわけではなくて、縦に見ると下から「画風が作者ごとに異なる感じ」「アニメ化決定」「コミカライズ重版出来」「オンラインゲームのキービジュアル」...げふ。この向きの画像はあまり出力されてこないんですよ(※じぶんで左右反転するのではなく)。その割に、出てきた画像のバリエーションがかなり幅広いと思いませんか。もしもし野球部はここですか...じゃなくて、「b00」はラフスケッチのよう、上に行くほど手が込んでいるぞっ。横に見たときのソレは、リニアに変化する感じとはいいきれませんけれども、講談社(※仮名)とかにいそうなひとからNECインターチャネル(※仮名)...じゃなくて京都アニメーション(※仮名)にいそうなひと、...とすぱっと分かれるわけでもないですけれど、あえていえばKADOKAWA(※仮名)が誇る紙の雑誌(...『紙の雑誌』!!)が分かれていそうな感じとでもいいましょうか&しつれいしました。(棒読み)※実在する各社とは一般に無関係です。...『一般に』!!(棒読み)正面を向いておられるかたは困ったんですよ。複雑なことになってまいります。所属を言えーッ・c31、c32:ロボットでたたかいそう(そしてお腹が空く)・c41、c42・c51、c521、c522:実在しない感じというか「c00」のひとが(劇中劇で)演じてる感じ(違)・c61、c62:幼少期の役も同じひとができそう(もっと違)・c71、c72「c00」を中心に置いて同心円状に並べて角度と半径みたいな&しつれいしました。中心から離れる(半径が大きくなる)ほど手が込んでいる絵に見えるぞっ。(棒読み)角度としては1から7まであって、1と7の違いが最大というつもりでありつつ、うーん。2つ以上の軸が混ざっている気がする。...『気がする』!!(※恐縮です。)・「線画で描いて「何色にすればいいですか」みたいなことを“ご託宣!”いただくAIもありましたっけ。」付近https://paintschainer.preferred.tech/index_ja.html色はじぶんの責任で決めないといけませんよ。ベホマズンとかピエールのほうがよかったな。...ピエール!!(もっと違)ピエールがいっぱい。ポスターで<女>がどのように描かれているかを片っ端から紙にメモしてほしい。誰が見ても明らかだと思える明示された役割や人物を書きだそう。最初から整理して分類しようと思わずに、この段階ではラフなメモでよい。分類するときに一番難しいのは、自分の思い込みをできるだけ排することである。これまでの自分の行ってきた分類概念にとらわれていると、目の前の図像の読み解きが、先に結論ありきの平板でつまらないものになってしまうことがある。その他にも分類不可能なイメージがあれば、それはそのまま捨てずに置いておこう。ある図像の集団を表象分析するとき、気をつけなくてはならないのは、対象とする集合体の性格を十分に吟味することである。量が多いからと言って、必ずしもその集合体が全体の性格を万遍なく表わしているかは保障の限りではない。テレビ放送、映画やDVDなどの動画分析では、特定シーンや台詞(せりふ)持続時間、ファッション誌などでは背景色や文字色などの色彩が重要な物理変数となります。ここで、ファッション系統毎にファッション誌は異なる語彙を用いる、といった仮説を確認するための集計を考えてみます。下の表8-3から表8-5まではデータセットを用いたクロス集計表です。因みにこれは架空データです。8-4-5で述べた併合法を用いて、掲載記事のタイトルの、平仮名の「かわいい」、カタカナの「カワイイ」、漢字表記の「可愛い」、ローマ字の「kawaii」、造語の「安かわ」「激カワ」など、「かわいい」の異字同訓や類義語、関連する語をすべて含めて、「かわいい」として捉え、1冊中にそれが出現していれば1の値を、そうでなければ0の値を与えた簡便測定の変数〈かわいい〉、同様の手順で計ったメイクやヘアメイクに係わる変数〈盛り・盛る・盛れる〉、スタイル全般に係わる変数〈わたしらしい〉を測定し、赤文字系と青文字系からなる変数〈ファッション系統〉との関連を調べたものです。表8-3から判る知見は、赤文字系のファッション誌では「盛り・盛る・盛れる」という表現が記事タイトルに24冊中で14冊に出現し、58.3%であるのに対して、青文字系では24冊中1冊すなわち4.2%に過ぎません。ファイ係数の大きさは0.584に達しており、0.1%水準で有意でもあります。赤文字系ファッション誌では青文字系と較べて「盛り・盛る・盛れる」という表現が随分と好まれていますね。それとは対照的に、表8-5からは、青文字系ファッション誌では「わたしらしい」という表現が好まれやすいということが判ります。表8-4からは、「かわいい」はファッション系統に拘わらず等しく用いられているという知見が引き出されます。ここから先は皆さんの仕事です。皆さん自身の手で内容分析のデータセットを完成させ、そこから様々な知見を得てゆき、論文やレポートに活かしてゆきましょう。CD-ROMわあぃCD-ROMドライブが必要です!(違)揺るがぬ物理変数...じゃなくて、どう数えて「500」なのか考えてみよう。Edition以降のWindowsがサポートしている。それより前はCD-ROMで、それより後もしばらくはCD-ROMですぞ。多くは「このキャラ、どこかの作品にいなかった?」というキャラクターができあがります。人工知能が条件に合った適切な美少女キャラクターを生成してくれるサービスです。こんな記事を書いていてはいけないよ。復旦大学、カーネギーメロン大学、同済大学、ストーニーブルック大学の研究者たちが共同で開発した画像生成マシーン「MakeGirlsMoe(女の子たちを萌えにする)」が時代の要請にしっかりと応えてくれています。URLが『京都新聞!』かなぁとか&しつれいしました。1990年代の古風な絵柄(NECインターチャネル)を今風(KADOKAWAもしくは芳文社)に変化させるということだよね。「We」が省略されているのではないかなぁ。正確にラベリングされたデータを膨大に利用して機械に学習させる従来のやり方とは違い、偽物を作ろうとするネットワークとそれを見破ろうとするネットワークの競合学習をさせることで必要なデータの量を大幅に削減させています。それは別の研究で提案されたソレを使っただけではありませんか。そんな最先端の分野から「女の子たちを萌えにする」という画像生成マシーンが生まれるのがなんともシュールですが、「何が萌えなのか」という定義付けが難しい分野に挑戦できるところもディープラーニングの強みの一つです。そこは工学部の者の手に余る分野じゃて。定量的な感性評価をするのは別の分野だってばよ。経済学を修めていない者が、Rの操作だけを覚えて「時系列分析」を、実経済のデータを題材として行なってはならない(無資格××である)そういう意味では工学部の者はダミーデータを使わなければならないのではないんですかねぇ。社会学を修めていない者が、自作のプログラムで実社会のデータを直接さわるのは無資格××ではないか(そういう注文を受けてから初めて、発注者からデータを与えられて初めてさわることが許される立場ではないか)ということも、ちょっと考えます。この題名は「ノースウエスト航空で北へ」と解釈することもできる。クレジットとして入れてください。ツイッターでシェアされることしか考えていないようだとはこのことだよ。利用して、他の著作権を持つ画像とすごく似てる画像を生成した場合、著作権侵害になる恐れがあります。以下の3つのファイルについて、他人への譲渡の可否を教えてください。大丈夫です、ご自由にどうぞ「大丈夫です」といえる内容ではないと思うよ。「他の著作権を持つ画像とすごく似てる画像を生成」した「の設定ファイル(.json)」を.tar.gzで載せますけれど、上述のように「学習データに含まれる元の絵と酷似した画像を生成」すると「その絵の著作権者の権利を侵害」するという理解であります。「学習データに含まれる元の絵のどれとも似ていないが有名な作品に似せた絵柄の画像を生成」したときはどうでしょうか。KADOKAWAや芳文社のキャラクターに似せたんですよと明示してですよ。じぶんで考えてかわいくしたよ(かわいい?)みたいなことを言ってはいけないんですよ。キャラクターの自作画(イラスト・パロディなど)を掲載すること。『弊社!』を風刺することは許さぬとおっしゃっておられる。(違)御社の著作物を使って(人気や知名度にただ乗りして)勝手な表現や主張をする(あまつさえ広告収入を得る=自作画を描いた人じゃなくてレンタルサーバーやイラスト投稿サイトが収入を得る)ことを許さないというのは当然であります。「AI」を試用しながら似せようとしたけど似てないし、具体的に特定のキャラクターを念頭にして似せようとしたのでもないという画像です。生成してみてから、あえていえば似てるかなーみたいなー&たいへんしつれいしました。※KADOKAWAと芳文社を挙げたのは、キャラクターのデザインにおいて、キャラクターをも商標登録できそうなくらい、識別性を意図的に高めておられる気配があるからでございます。新作といって次々に別のキャラクターが登場してなお、一目で「おぬしKADOKAWAじゃろ」「おぬし芳文社じゃろ」と思わせるデザインがなされているのですよ。これはすごいことなのですよ。いうデザインを生み出すためにしていることは何なのかといって、その実、本件AIと本質的には似たような高度な計算をしているのではありませんか。(※あくまで想像ですが2社のデザインがそのようになっているのは事実です。この3年間でいわゆる「きらら枠」が成立したさせたんでしょ。そのために絵柄だけを先に開発して『描かせて』いるという産業構造ではありませぬか。絵柄が似ていれば「新作」でも「安心感」が出るのではありませんか。「コボちゃん」以来の手法だよね。論文見た感じではちゃんと学習したデータを元に独自に生成しているっぽい。「見た」のかを書いてくださいよぅ。「BGMのようなものは、すでに人工知能が大量に生成できるようになっているので、影響はじわじわ出ている。(略)使う側からしても、契約の手間がないので使いやすい。▼学習ではない(じぶんで作曲するときに考えることをルールベースで書き起こしてサイコロを振る)、▼ゼロからパラメータで生成させる(そこからよさげなものを正解とするアノテーションだけを行なってパラメータに制約を加えていく)ということが音楽ではしやすいということですね、わかります。だいたいFM音源(の音色名)みたいなの自体がそういうものですよね。...あれはあくまでFM音源で発音可能なありったけの(その中では相対的に識別性のある)音色を並べてから「どの楽器に近いか」をアノテーションした結果でせう。トランペットの音色を忠実に再現しようとしたものではないでせう。)サンプリング音源は楽器のメーカーと奏者の権利がー(↑)だから高いよ。高ければいいんだよね。善か悪かという刑事じゃなくて誰が誰にいくら払うかという民事だよねとはこのことだよ。(棒読み)★「Illustration2vec」=「ベクトル空間モデル」ディープラーニングかどうかという以前のところに戻ってのおさらいであります。特定のプログラムやライブラリの固有名詞ではなく、一般に通用する手法の名称で呼んでみせることもできないとアレですよ、スクリプトキディみたいなひとなんだと誤解されてしまいますよ。ほとんどの者にとってCNNそのものをいじる部分は仕事じゃないので、そこはブラックボックスでいいんですよ。ブラックボックスにしておいて、続々と開発されてくる新しいAI(CNNの改良されたの)をどんどん使いながら、じぶんの目的にかなうかを定量的に評価できる、データセットと評価実験の枠組みを構築しておくところがわたしたち(※仮名)の仕事ではありませんか。...その発想がなかった!(※「が」に傍点。)※...というような読者を念頭にしています。つる植物や花を編んで作った飾り。ひもに造花や旗などをつけたものにもいう。パルコ店」「エスト店」)キディランドへようそこ...じゃなくて。(...『ようそこ』!!)新人の成長(≒あく戦く闘)を描くストーリーの題名に「キディ」を入れるのはまったく正しいけれど、お客さまお客さまキディランドへようそこ...なんだかなぁ。(※感じかたには個人差があります。創業1946年なので「イ」が大きいとはこのことだよ。「(他人の作った)スクリプトを使うしか能の無いお子様」という意味でスクリプトキディと呼んだ。scriptには「台本」という意味もあるため、「他人の書いた台本に沿ってしか行動できないヤツ」という意味も持つ。ここでいう「お子様(kiddie)」とは一般的な「子供」の意味にとどまらず、「程度の低い人物」全般を指す俗語である。スクリプトキディの多くは、ハッカー文化に耽溺する傾向が強いが、その文化を表面的な部分でしか継承していない様子である。スクリプトキディの多くは若年層でもある事から、工学的な興味を健全に発展させ、社会的に貢献できる優れたコンピュータ技術者へと成長する事を期待する人も多い。それが「お子さま」という状態(※年齢不問)だよ&自覚ある「お子さま」(※これから勉強するんだから最初からうまくいくわけないよねとわかって挑む)を目指しませう。(違)...ま、それはそれ。score」による評価のため使われている「Illustration2vec」をイメージとして借りてきて本件AIの挙動を概念的に理解しようではありませんか。(※実際のCNNでは「Illustration2vec」どころではない詳細さあるいは的確さで特徴量を扱っているはずではあるが、それをいきなり見てもわからないので、の意。)きわめて比ゆ的には、宇宙に星が40000あって、どの星からも別の39999の星への直行便みたいなのが(あなたが要求しさえすれば)運行可能ですよというような状態を想像していただいて(...ええーっ!!)、しかし、地上から星を見て、見える星だけをノートに平たく書き写したみたいなようすを想像いただきましょう。※「タグ」の推定の箇所で「t-SNE」を使っているイメージそのものです。それ、いつかどこかで「MDS」([3469],[3566])でせう。つくったひとしかわからない可視化になっちゃうだめなやつでしょ。MDSみたいなので散布図を1枚だけ眺めて「印象を述べ」るだけで何か的な結論しちゃってた残念な上の世代を“白い目”で見上げながら(...そういうのを「ジト目」というんですけど)だまって散布図行列にしてみせる(※あたしのほうがおねーさんなのよ)・(再掲)「MDS(多次元尺度構成法)は得られる情報が少ない」日経リサーチの見解ですhttps://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1605※つくった本人は高次元空間で先に理解しているので平面に落としてもわかった気になっちゃうんですけど他人が初めて見てわからないものを「可視化やでぇ(どやぁ」と言い放ってはならない、の意。評価実験では4096次元の特徴空間で扱って(=40000枚の元の絵を4096次元の特徴ベクトルで表現して=)おられます。これはどんなことだと思えばいいのでしょうか。ここに40000通りの「料理」があります!(棒読み)みんなが好き勝手に「我が家のみそ汁!」「我が家の特別な日のお菓子!」みたいなのを投稿するよ@じゃんじゃん投稿してね☆...がびーん。うわぁノエルがいっぱい。ノエルがいっぱい...。各地方の伝統的な郷土料理が受けつがれているのも特色の一つで,あまり手をかけずに材料の持味を生かす,家庭的で素朴な料理が多い。「Input(128+34)」との説明のように、画像の生成に際しては「128+34」の特徴を入力として与えると一意な出力が得られるわけでございます。材料とも調理法とも発祥の地とも考案者ともつかないけれどそういう『レシピ用語(仮)』みたいなもの(レシピを探すための手がかり≒「キーワード」)が「128+34」種類あって、それの按排<あんばい>によって特定の料理ができてくる(※「できてくる」に傍点)んだというイメージでよいのではないでしょうか。...ええ、それでいいと思うわ。)1から40000まで『通し番!』で呼ぶ(ぜんぶ固有の名前で呼ぶ&分類も何もない)のでなく、4096種類の材料の分量(使わない材料の分量は「0」、最も多く使う料理での分量を「1」とする)という形で「レシピ」として書くという状態が、「4096次元の特徴空間」にあたり、ここでは料理の材料がぜんぶで4096種類あるんだということですね、わかります。※本件AIは「料理」でいえば「料理教室」に相当するなどの&その発想はなかった!(棒読み)料理教室で教える料理のレシピがぜんぶオリジナルじゃないといけないなんてありえませんし、料理教室で教える都合で簡略化したり平均化したりした「ちょっとつまらないレシピ」というのがよい練習や勉強になるんですし、特定の料理教室で局地的に大人気の変わったアレンジみたいなのがあったとして、それを習ってきた者が飲食店を開業して提供していいかといって、いいわけないでしょ&しつれいしました。(※あくまで考えかたです。...うわぁ『考えかた』。)どんどんいくよー(棒読み)こんどは星を見上げて書き写した...じゃなくて、地面で道路網でバスだと考えましょうか。この道路網のすべての交差点の間を行き来できるバスの路線網があると思っていただいて、われわれバスに揺られながら(略)道の途中で「おりまーす!」のほうなど&ぎゃふん。道」がモーフィング(パラメータの分解能しだいで無限に細かくできる)、「おりまーす!」が生成された画像1枚だと思っていただければよいのではないですか。(棒読み)さっすがタモリさん(違)この角から向こうの角まで実際に歩いて歩数を数えてみましょうか。(もっと違)『歩幅の幅!』を変えるようなものが、このシステムで「ノイズ」といって0〜1の小数で与える時の値でございます。「ノイズ」の値をどれだけ細かく変えるかというのは『歩幅の幅!』くらいのものなんですよ。)・数えましてはNHK(大巾に中略)途中でわからなくなる『歩幅の幅!』のイメージです(2017年6月10日)https://www.nhk.or.jp/buratamori/map/list75/route3.htmlだいたいどのへんのバスに『乗』ろうかというのが34種類のラベルで指定でき、実際にどこで『降』りようかというのはサイコロを振るわけです。...そんなバスこわくて乗れないよっ。実は128個の値で「i丁目j番地!」みたいなことが指定できるんだなこれがっ。「AIと呼ばれる人工知能」と呼ぶとわからなくなるけれど、同じ「128+34」の「Input」を与えれば必ず同じ「Output」が得られるアルゴリズムなんだなこれがっ。(※こんな説明でええんかなぁ。ま、画像ですからiとjでいいよね。)※バスより「あみだくじ」のイメージのほうがよほどマシだと思えてきます。...その発想はなかった!(棒読み)しかし、「あみだくじ」だと「それはそういうものだ」という納得が先にあってよくないんですよ。この理不尽さをわかるためにはあえてバスの例えが必要なんですよ。Output(3*128*128)この128個(「Input」)がどう効くのか、ここをこそユーザーがじぶんで思い通りに設定できる軸が用意されない限りは、まったくサイコロを振ってモーフィングの途中から抜き取って一喜一憂というとんでもない状態から脱せないのであります。『漫画がうまくなる定規!(それでも描くのはあなた自身だよ)』といえるくらいの&しつれいしました。)じぶんでも絵を描くひと(※)にあって、むやみに「わあぃAI。」などとつぶやいてみせるばかりでなく(?)「色調をHSVで詳細に指定する機能くらいはないと実用的じゃないんだよねー(↓)」くらいのことは言ってくださいオネガイシマス。別々に生成した(色調がぜんぜんそろっていない)画像を並べて調和させる機能とかも必要だよね。(棒読み)アマチュアが想像もつかないプロが駆使するテクニックって、そういう「あのツタに覆われているセイボの木」「黒いキノコと藻が多いセイボの木」みたいなのなんですよね。「セイボの木」でも「黒いキノコ」でも、ないんですよね。...と言い切ってしまうのもアレですよ。絵を描くというのは技術ですぞ。ディープラーニングと呼ばれる新しいツール(=『新種の画材!』ともいえるし『新種のブラシ!』ともいえる=)も(※「も」に傍点)使いこなせないといけない時代がきっときます。彩度が高すぎるよ(ゲーム内で浮かないようによく調整されたという気配がぜんぜんないよ)とはこのことだよ。「緑色」と称された製品の色のけばけばしさに驚きますが、これ、ネガフィルムで撮影したときにちょうどよい(≒好ましい)色になるよう「逆算的に!」彩度を高めてあるんでは、ないですかねぇ。雪だからホワイトバランスはばっちりだよね。ここから超技術(仮)『人力偏光フィルター!!』を駆使して...要は白っぽく反射していない部分を探すと、ゲーム内でオブジェクトの表面に持たせるべき色がわかるよとはこのことだよ。ゲーム内で「特急色」の車両を並べたら、完全に同じ色をしていてほしいというのが、(実車とは違う)ゲームに対する期待だと思うんです。コダックは当時撮影された写真の濃淡を膨大な量の加重平均値から18/100という数値を導きました。ソニーのデジカメみたいなのを何も考えずに(キヤノンみたいな気軽さで=電源を入れてすぐ)使っちゃう(映像業界じゃない)技術者みたいなひとって、かなり色彩に疎いと思うんです。(※きわめて偏見です。民生機だけどホワイトバランスはじぶんで=マニュアルで=とってあたりまえという発想なんだよね。)※そういう意味でユーザーの技術に頼らないのがニコンとかオリンパスですよね。顕微鏡とかつくってるんですから当然ですよね。何GBもの広大な空間のどこにデータを書き込むか(読み出すか)。そこで必要になってくるのがアドレスです。おろか、何丁目すら無い。ぜんぶ0から通し番だということですね。「さーつきちゃーん!」だって。そら逃げろー(わー♡)。両手でぎゃふん、両手でぎゃふんっ。びっくりなのん!!(棒読み)髪型と表情だけが変わると期待して髪型と表情に関するパラメータをさわっても、画像全体に『変な影響!』が及ぶので、かなり試行錯誤を要します。画像だけで学習して得られた(意味なんてわかっていない)パラメータをさわっているんだなぁと実感できます。夏目漱石せんせいがいう「発生学から出立して、どんな具合に牛ができ、どんな具合に魚ができるか」という見地に(目指せば到達するはずのアプローチであるにもかかわらず)到達していないといえましょう。「瞳の色」を変えようとすると目の大きさや丸み、髪の色まで変わるんですよ。...画像だけで学習して得られたパラメータ(※その方向に変化させていけばおっしゃるような特徴を持つ元の絵に到達するというモーフィングの途中で「おりまーす」!)ですから当然ですよね。※値は0.1単位でのみさわっています。細かいことが本当はできるんですよね。34種類のうち1つを+0.1したら、残り33種類を−0.1/33してくれるみたいな機能があればいいんですよね。いまどんな画像で、そこからどれ1つをどっちに動かすと、ほかのどれがつられて動くのか(動かないものもあれば、動きかたもそれぞれ違う)がまったく場面によって違うときたもんだ。それを手作業で突き詰めるのは無理ですヤメテクダサイ。サイコロを振ったけれどうまく振れてないみたいなときに、ほとんど元の画像の特徴をそのまま反映して色だけ違う程度の画像が出力されてしまった(※「されてしまった」に傍点)とき、それは限りなくアウトではなかろうかと&しかし(学習に使われた)元のデータのいずれとも「じゅうぶんな距離があります(どれとも似ていません)」みたいな『保証』を示す表示(数字)は出ないのでまったく不安だよとはこのことだよ。学習に使われたデータセットにおいて局所的にサンプルが足りていない(?)領域(⇒モデルとしても弱点のありそうなところ&「あっちむいてほい」が激しいところ)ほど、操作の対象が局所化できておらず画像全体に思いもしない変化が出てしまうということではありませんか。(棒読み)そういうこと(別のパラメータに属すると思われる特徴までつられて動く)が起きるということを“傍証”として(=数字で表示されるわけではないけれど「元のデータのいずれとも「じゅうぶんな距離があります(どれとも似ていません)」ということが示唆される=)、いま生成しようとしている画像は「じゅうぶんに合成が行なわれたであろうと明らかな」だったのだと追認していくわけです。※「hair_style」の「ロング」を1に近づけるほど、肩と服に関して元の絵がそのまま出てきてしまうような危うさがあると思いました。以下の例では意図的に「ロング」は避けています。「ドリル」は「髪型」だけでなく「髪のハイライト(コントラスト)」という特徴量を含んでおり、−1か+1かという両端に振るばかりでなく細かい値をうまく指定すると、(髪型はあまり変えず)主に「ハイライト」を調節するために使えそうですぞ。(棒読み)そして、これらのパラメータはまったくもってCNNを説明するスライド(=冒頭を参照)に出てくるJPEGの分解したの(!)みたいなやつ(!!)をどうブレンドするかというパラメータであるので、「ロング」も+1で「ショート」も+1にすると望ましい髪型が出てくるということがあるのですよ。じぶんが何をどういじっているのかを技術的に正確に理解しませう。https://youtu.be/YlIXL1_gW2E?t=10m19s学習データが局所的に足りないなら、足りない絵をイラストレーターさんに発注すればいいじゃない。...その発想はなかった!(※恐縮です。権利がぜんぶクリアーな学習データを自前で作って学習させてツールを完成させれば、それは正式な製品になりますぜ、の意。ディープラーニングだから学習データを加工したり勝手に追加したりしてはいけないなんて、そんなことはないッ。...自然現象を解明する研究じゃないんですからね。)https://www.clipstudio.net/oekaki/archives/151587https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/wpsetupcspnet/wp/wp-content/uploads/2016/06/9016_m3-02b.jpgわあぃ塗り放題。...そんなよろこびがバクハツしたみたいな塗りかたが例示されてございます。(※感じかたには個人差があります。)https://lohas.nicoseiga.jp/thumb/1243377i...ぼふっ。アニメ塗りのようなパキッとした塗り込みと、柔らかい雰囲気のある水彩塗りの中間のような塗り方を採用してみたいと思います。ひとことで「中間のような塗り方」とおっしゃるけれど、そこに独創性が生まれるんでしょ。)※「パキッとした塗り込み」:ハイライトがしゃきっとしている=輝度のヒストグラムが飛び飛びになる。...じゃなくて、輝度のヒストグラムが連続的になる(グラデーションを使っている)。ハイライトが白からピンクに変わる色味になります色が向こう側へ飛び出してひっくり返って補色が出てくるみたいな、緑色のところに紫色のきらきらが出てくるような、あるいはピンク色のところに緑色のきらきらが出てくるようなのがナウいよね。ないもん「さくら銀行」だもん☆(※実在する三井住友銀行とは無関係です。...秋田書店(※実名)が誇る「ずぼら飯のひと」(※仮名)でいいっスか。)※たまごが黒くなってるんですけど。ちょーいみわかんないし。ゆーかいみわかんないし!!(※表現は演出です。)※特に順序があるわけではないが4×4で並べてみて左上から1ベースで付番したよ、の意。)「e01」「e05」「e06」「e15」は、JSONを読み込ませてさらに変化させてみるとわかると思いますが、かなり微妙な調整の結果、ようやく得られた生成結果でございます。「こんなものかな」と思ってもらおうとして安易に有名な作品の何某というキャラクターをそれとなくにおわせる色や髪型を使ってひきょーだぞー。)しかし、その髪型が実は古風な絵柄の学習データから得られた特徴をうまくブレンドしてみせることで引き出されている気配があり、学習データに1990年代のものが入っていることの威力の一端が垣間見られるとは思いました。(棒読み)「色」のパラメータを「色の決定」ではなく髪型の「躍動感(仮)」のようなものを調整するパラメータとして使って、しかたなくその色になっているというものもございます。あとからレタッチすればいいんですよね。それをレタッチというよ。(棒読み)https://kotobank.jp/word/%E3%83%AC%E3%82%BF%E3%83%83%E3%83%81-9955大人のキャラクターの複雑で多様な髪型を子どもっぽいキャラクターにふいんきだけ(...『ふいんき』!!)持ってくるみたいなことをしているとは思うんですよ。(違)※「ふいんきだけ」:「雰囲気だけ」ですらない&見る影もない、の意。・...まったくもってこんな気分しかしないよとはこのことだよ。(※本文とは無関係です)http://www.rise.sc/shop/detail/10420/http://www.rise.sc/img_uploads/image262/00000014_00000374_00010420.jpg※子どもから見て、じぶんの髪型が実際にどうなったかじゃなくて、美容師のおねえさんの髪型を見て楽しいとか、ママやパパがよろこぶからうれしいとか&ぎゃふん。ズのスタイリスト・スタッフは、提携のベビーシッターのプロ(小学館HASから)幼児対応トレーニングを受けた精鋭ばかり。こどもが泣き騒いでも、お母さんは安心して任せられます。※「から」は括弧の外に書きたかったのではありませんか。「変な話、2次元キャラクターの髪型って美容師の概念と理論を崩さないと切れないんですよ(苦笑)。「kobe23」:ぞい。...そっちは京都ですよぅ。)https://neorail.jp/forum/uploads/kobe21.gifhttps://neorail.jp/forum/uploads/kobe13.gif...もういいですか。写真に写るのがうまいひとは必要最低限の秒数しか「smile」しませんで。(違)なるべく「神戸新聞社のひと(※実名)」に近い色に(パラメータだけで)しようとはしましたが紫に寄ってしまいます。レタッチするしかないとはこのことだよ。彩度もガンマも揃えたいよね。仕事で撮っている人の方が謙虚というか、現実的で、アマチュアの方のほうがプライドは高い気がしました。いう感じというだけですが、記念写真の撮影は仕事なので芸術性は関係ないと私は思います。ポージングやロケーションの選択も、単純に思い切りの良さは経験で身についていくものですから、並みに勉強している方ならちゃんとできます。ふつーがいちばんきれいに見えるしうまく見えるんだよ。何がふつー(平均)かわかるためには40000枚の画像を入力して学習しないといけないんだよ。「あの先生は化粧っけはないけれど、仕事は安心して任せられる。あの先生はあの先生のバッチリしたメイクを見ただけでこりゃいかん同じにされると思ってしまう」と言われたことが何度もあります。ヘアメイクというのは付属するもので決して主役ではないのですが、頑張りすぎてしまう先生は多かったですね。のってきて表情がどんどん変わってくるのが、わかるんです。最後にはご機嫌な様子でお嫁さんも帰って行きましたし、実際の写真を手にして喜んでくださいました。本当に本人だとわからないくらい綺麗に優しい顔で撮れている。表情認知の容易性における3表情の差異が何に起因するかについてさらなる検討が必要である.もっと変化を速くしたいんですけどGIFでは無理です。言ってみれば「日曜プログラマー」です。完全にプロのようにはいかないので、見る人が見ればたどたどしいコードだと思います。数万円で買ったパソコンでも動くような軽いプログラムなので、環境的に難しくはありませんでした。わからないことはネットで検索して調べながら作りましたよ。プログラムには約12個のパラメータがあるので、そこから分析・算出しています。試合後、自動的につくられた原稿がパソコンの画面に出てきます。一応、担当者がチェックしてTwitterに投稿しているのですが、出てきた文章は全く編集していません。新聞社ならではの重み付けとしてこれまでに記者が書いた過去記事を学習させることにしました。目的と方法がちゃんとしていてデータセットもあって最終的にも責任を持てるので大丈夫だよとはこのことだよ。エクセルの表(画像3)をつくるようなイメージです。難しい言葉を使えば、ロジステック回帰という方法で、「記事として取り上げられる確率」を計算しています。エラそうにいえば、たぶんみなさんが暗算ではできない計算だと思います。※「ロジステック回帰」は原文ママ。...実に確かにねぇ。多項ロジットモデルは、非線形重判別法として用いることができる。Rの中の一般線形化モデルを推測する関数glmは、事象が「起こる」と「起こらない」の度数データを用いてロジスティック回帰モデルを推測できるように設計されている。返された値はロジット関数値であり、ロジスティック関数に代入すると応答変数の予測の確率値が求まる。2項分布に従うデータのモデリングには、次に示す事象が起こる確率と、起こらない確率の対数オッズの線形回帰モデルが広く用いられている。この式の左辺をロジット(logit)関数と呼び、次に示すその逆関数をロジスティック(logistic)関数と呼ぶ。この式を用いた回帰をロジスティック回帰と呼ぶ。「起こらない確率の対数オッズ」というところに対数が効いているので「ロジスティック」。それだけの意味だよとはこのことだよ。...その発想がなかった!(※「が」に傍点。)まったく線形回帰(重回帰)だけど、野球の試合の運びという連続的な事象を扱うんだから大丈夫だよね。f12※特に順序があるわけではないが左上から並べてみたら4×3になったので1ベースで付番したよ、の意。)※「f01」:潜水艦(仮)のAIみたいなひとが特別な手続きで1日だけ転校生してみた@ほぇ〜。