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限の可能性/パターンがあります。
そこに来て、特徴量というものがあると仮定すれば、特徴の多い少ないで物事をより分けていきます。
物事をより分けていくとする根拠/本質は何かと言えば、そうした方がわかりやすいからです。
何が分かりやすくなるかというと、今おっしゃった。特徴が、です。
特徴が分かりやすくなるためにこそのみ、特徴量を算出しているのです。

どういう特徴があるかを明白にするという感じ。

なぜ無限のキャンバスを取り上げたかというと、そこに無限の可能性があるからで、今後こちらを利用します。
無限のキャンバスにおいては、既存のルールに触れません。真新しいルールで刊行されます。
それは、「なんでもあり」だ、ということですね。
何が具体的に何でもありなんでしょうか？

描けるものが何でもありなのです。無限の種類があります。あなたは何を描きますか？

ノイズ群からパーセンテージ出力されて得た数々の値を元に、それを組み替えて様々な絵を作ってきましたね。今までのAI生成のことです。
そのやり方とは違って、今出題された新しい波は画像そのものをキャッシュ情報から読み取るのがごとく生成発表できます。
既存のやり方とは違うのです。
何が違うのでしょうか？それはますます違っています。何が違うのかはまだお伝えしませんが、異なることだけお伝えして終わります。