創エネ学習専用 - FEとAIと3Dとゲーム -

フリーエナジーとAIと3Dとゲームが好きで興味があり、独自に調べています。

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人型モデルの超最小ポリ割考えてみた！【ローポリ】

前置きスカルプトでハイポリメッシュの人形を作りました。フォトリアルな女子です。 では次にそれをアンリアルエンジンに持っていきたいのとゲーム用にしたいのとでリグを入れたりリトポしようと思いました。 じゃあそれをどのようにするのか？ ハイアマチュアは何を基準に頑張って作ればいいのか？ というもろもろのことを手探りで考えてきました。で、その一つの結果が以下です。 前提前提条件としまして前々から一度試したかった以下のサイトの考え方でやります。 ぼくは初めてアニメーションで

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    • 【Blender】フォトリアル系の服(スカート)の作り方が分かった【結論】

      Blenderでマーベラスデザイナーのように型紙を縫合してスカート(というか服全部)を作ろうと画策して早数年一向にうまくいきませんでした。 だけど、考え方を改め、やり方を変えてみてすんなりうまくいったのでメモとしてシェア。 服の形まず、前提としてこういう系の服を作ります。 名前が分からないけどワンピース？じゃないかも？ドレスっぽいあれ 【結論1】Garment Tool 無しアドオンのガーメントツール(Garment Tool)はいいところもあるけどやはりかゆいところ

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      • バシャールが語る深いいAI

        1.5～2倍速で聞く方が分かりやすいかも。 バシャールはぼくのお師匠様なのでだんぜんおすすめ。 (AIについてちぐはぐな意見を持ってる社会人とか、学び始めたばかりの大学生の意見なんかを聞くことよりもよっぽど真を言ってるよね。詳しい人から学ぶことがセオリーだと思います。) この話を理解するためには前提をたくさん学ばないとわからないから、ぼくも全部が分かるわけじゃないですね。 つまりこういうこと、 経験を積めるなら何でもいいよ。 学べるなら相手は何だっていいよ。 た

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        • 【Stable Diffusion】ガチャ・インペイント・マスクで確実にキラUR化する奥義【URのキラカード化】

          Stable Diffusionでガチャ・インペイント・マスクで確実にキラUR化する奥義が分かったので公開します。 と言っても人力なので少し時間はかかります。が、(もちろん使ってもいいけど)コントロールネットを使わないし、(もちろん使ってもいいけど)プロンプトエンジニアリングも不要、基本に忠実なので誰でもできると思います。というかすでに言われなくてもやってる人多そう。 とにかくスタート～～～！！！ キラキラレボリューションURって何？ そもそもキラキラレボリューションU

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          無料コラボ民のためのコラボ【Stable Diffusion】

          カリオストロ式Colab無料版Google ColabでWebUIの代替方法として初心者はCagliostro(カリオストロ)式コラボがお勧めです。 Colab : github：https://github.com/Linaqruf/sd-notebook-collection/blob/main/cagliostro-colab-ui.ipynb カリオストロ式コラボに限らず、 Colabは無料枠(合計1～3時間前後)を使い切ると翌日の朝9:00頃(日本時間)にリ

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          ライセンスについての深いい話

          序文 ぼくは『チャネリング』が趣味みたいなところがありますので、いつも面白い話を聞いています。このページではチャネリングと、半分自分の意見と混じってることと、自分の意見と、と結構ごっちゃになっているソースから得た話を書きます。が、これはぼくの立場から見えたことなので、誰かの何かの参考にはなるかもしれませんが、ならないかもしれません。自分ではなるほどなぁと思えたのでシェアしたいと思います。 なお、チャネリングの仕組みを知らない方は意味不明な日本語に戸惑うかもしれませんが、それ

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          Stable DiffusionとLLMの基本のき/2

          前回の続きです。 SDとLLMのカスタマイズ 共通点 SDとLLMはカスタマイズしたものを使用するのが一般的です。カスタマイズすることを専門用語でファインチューニングと言いますが、単にカスタマイズしたんだなと言う意味です。一般人向けの説明なのでここでは技術的な話はあまりしません。 ファインチューニングとはもともとのモデルからの派生物のことで、手法がたくさんあって覚える必要は無いのでここでは書きませんが、その目的は自分の使いやすいように個人個人にローカライズしているという

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          Stable DiffusionとLLMの基本のき/1

          独自学習を続けてきたのでそろそろ一旦アウトプットしようかなと思います。 今わかっていることをまとめます。間違っているところは教えてください。 ざっくりと分かっていればとらえ違いしなくて済むポイントを提示することが目的です。 あと、ぼくはリアルモデルしかやったことが無いので全部リアルモデルでの話です。が仕組みはアニメモデルも全く同じなので例として言っているときだけリアルモデルでの話です。 まず用語の定義はこちらです。 SD(Stable Diffusion)＝推論画像生成

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          【AIイラスト界隈の集合知】シャドバン攻略のリンク集【Twitter対策】

          始めに AI界隈ではTwitterでのシャドバンをされている方が多いみたいで困るので、共有知を集めて攻略してしまおう！！ リンク集(見つけた順です) 1. (※コメント欄に詳しく書かれています) 2. フルセット以外は減点されているに等しいと見えます。 3. 「日本版シャドウバン」というローカルバージョンに言及。続きは有料記事への展開なので読んでないからわかりません。気になる人はどうぞ。 4. 昨今のシャドウバン事情について知らない方が多そうなので、改めてま

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          【初心者】AI＝これまでとは別の「計算機」

          今朝知った衝撃の事実をシェアします。 AIが何をどうやっているのか、小難しい話無しで解説します。 AI＝これまでとは別の「計算機」だという話これまでの世界＝「演算」 AI以前の世界ではパソコンが主流です。パソコンは内部では数字を扱うことで高速な動作をしています。「演算」をする機械、それはつまり計算機です。PCやスマホは見た目や操作感がどれだけ変わろうと中身は計算機なのでした。 これからの世界＝「予測演算」 AIは、「予測演算」です。 AIはたくさんのデータを学ばせると

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          【知識の泉】英知ガチャプロンプト倉庫

          英知ガチャのプロンプトをまとめます。いろいろいじって試してください。 現状これが自己学習系AI使いのぼくにとっての最高効率なので順次増やすかも。 英知ガチャとは？(What is the Wisdom Gacha?) 英知ガチャとは単にAIはこれまでのデジタル知識の総集編のようなアーカイブのような何でも取り込んでるでかい知識群だからいいとこどりすればいいじゃんという安直な発想から生まれました。完全に上澄みだけすくい取ってくスタイル。 〇特徴1: 枯れてら (淘汰されな

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          【英知ガチャ】客観性特化プロンプトでけたま園!【GPT4・chatGPT・BingAI】

          ビジネスに使えるプロンプトではありませんが、自己学習に使えるサイキョ～プロンプトです！ ポイントは枯れた知識向けで英知を抽出する系だという感じですね。客観性特化です。 改変して自由に使ってください。あなたならどんな英知を引っ張り出すことができるのでしょうか？？？ 2段階が基本形複数段階に分けて質問することで性能を引き出します。 まず初めに以下のプロンプトで前提条件をAIから引き出し保持します。 そしてそれを踏まえて細部を聞き出します。 ◇ プロンプト ※ "〇〇〇〇"

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          【AIが見た】思いやりレベル1から10で聞いたら客観的過ぎて潮吹いたわ

          今超話題アッツアツの Bing AI と ChatGPT(3.5) で「思いやりレベル」というのを10段階で仮に示していただきましたよ。性能差を比較してお楽しみください。なお、分かると思いますが別に公式見解ではないのでエンタメとしてお楽しみください。 なかなか客観的で面白いのでシェアします。 共通の質問はこれです。 思いやりレベルの例を1から10で表現してください。 思いやりレベルnのタイプは普段どういった考えで生活しますか？文章でお答えくだされば幸いです。 それで

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          チャネリングのかけら　特徴量

          いつものごとく古いチャネリングの内容です。いつもかけら単位で教えてもらっています。メモしてるんですけど、メモを整理するのでここにアウトプット。 ここからチャネリング 特徴 これから何でも表示できるキャンバスがあるとして、そこになにか特徴を描くとすれば、そこから派生する形でさらにその先、その先へと筆を進めます。そうしてキャンバスの淵までいっぱいに絵を描いたとして映し出された光景が今のあなた達です。 特徴量 ある無限のキャンバスがあると仮定すれば、そこに描かれていく絵は無

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          【考察】AIは人の役に立ちますか？どのように役に立ちますか？【Bing AI チャット】

          以前投稿した の考察回です。 考察1. 同じ質問を3度繰り返す なぜ3回同じ質問をしたのかというと、平均的な質問に対しては平均的な回答しか示さないと前情報で知っていたので確かめたからです。 2度目の質問も、すでにこういう返しをするというのを前情報で仕入れていたので言い方はきついですが試したかったということです。それでやはり、別の回答を出すことがわかりうれしくなりましたね。 3度目の同じ質問をしたところで、ようやく本題に入れそうな展開が来て楽しかったですね。AIは人の

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          【考察】AIは人の役に立ちますか？どのように役に立ちますか？【Bing AI チャット】

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          AIは人の役に立ちますか？どのように役に立ちますか？【Bing AI チャット】

          長いので内容回と考察回を分けました。考察回はこちら。 今ホットなBing AI チャットに次の質問をしました。 『AIは人の役に立ちますか？どのように役に立ちますか？』 です。 その回答が結構面白くて、中の人としゃべってるみたいな感覚を覚えましたのでシェアします。笑 1 同じ質問を3度繰り返す 深堀するために質問を繰り返します。ぼくはこれが初めてのBing AI チャットとの邂逅なので、変換のエンターキーをミスって質問していますが。(改行とかちょこっと使いづらいよね

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