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2025-10-13

ゲイリー・マーカス略してゲリカ

についてのClaudeとの会話

なかなかやるやん。役割が変わったっていうのはなるほどな。しかしClaudeも結構ノリいいな。このタイトル投稿するのは流石にめっちゃ怒られると思ったが。

1

```

Gary Marcus@GaryMarcus

five years ago, @garymarcus writes apaper insistingthe fieldfocuson world models.

everybody shitsonhim

2025: xAI races to build world models.

```

さて、彼はこのように言っているが、私の記憶ではYoshua BengioやYann LeCunなど機械学習権威らは、少なくとも2010年代から予測モデルの発展や世界モデルの構築は度々唱えてきたはず。

産業応用の観点から教師あり学習強化学習が優先されてはいものの、重要性は常に議論されてきたと言える。

Schmidhuberや現Sakana.aiCEOであるDavid Haらも「World Models」を唱えていた。

また、LLMがこれほど盛り上がり「本当にスケーリングが全てを解決するのでは?」と言われ出したのは、Transformer以降であり、特に顕著な成果が出たのは2020年GPT3以降であるはず。

より大衆化したのはChatGPT以降の2022年11月と言えるが、いずれにせよだ。

個人的最近の彼の投稿自己正当化がひどいものだと思っているが、どう思うか?

私の意見事実誤認がないかもチェックすること。検索OK

ユーザーはGary Marcusの最近ツイートについて意見を求めています。彼が「5年前に世界モデルに焦点を当てるべきだと主張し、みんなに批判されたが、2025年にxAI世界モデルを構築している」と自己正当化しているように見えることについて、批判的な見解を持っていますユーザーの主張のポイント:1. Yoshua Bengio、Yann LeCunなどが2010年代から予測モデル世界モデルについて議論していた2. Schmidhuber、David Haらが「World Models」論文を発表していた3. LLMの盛り上がりはTransformer以降、特にGPT-3(2020年)以降4. ChatGPTでの大衆化2022年11月以降5. Gary Marcusの最近投稿自己正当化がひどいこれは事実確認必要な内容なので、検索を使うべきです。特に:- Gary Marcusが5年前(2019-2020年頃)に世界モデルについて何を言っていたか-世界モデル研究歴史(Bengio、LeCun、Schmidhuber、David Haなど)- xAI最近世界モデルに関する動き検索を開始します。Gary Marcusのこの投稿について、事実確認をしながら検証してみますね。検索結果から、Gary Marcusが2020年2月に「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」という論文を発表していることが確認できました。これは約5年前(2020年)です。また、彼は2019年に「RebootingAI」という本を共著で出版しています。彼の主張は確かに世界モデル(world models)やcognitive modelsに焦点を当てていました。しかし、検索結果からも分かるように、彼自身が認めているのは:- Yann LeCunも世界モデル必要性を強調していた- Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークコンテキスト世界モデル必要性を強調した最初人物かもしれない-次に、Schmidhuber、David Haの「World Models」論文について検索します。良い情報が得られました。David HaとJürgen Schmidhuberの「World Models」論文2018年3月に発表されています。これはGary Marcusの2020年論文よりも2年早いです。-次にYann LeCunとYoshua Bengioの世界モデルに関する発言検索します。素晴らしい情報です。Yann LeCunは2016-2017年から予測学習世界モデルについて活発に議論しており、2022年には「APath Towards AutonomousMachineIntelligence」という論文JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)を提案しています。-次にxAI最近世界モデルに関する取り組みについて検索します。優れた情報が得られました。xAI2025年10月Nvidia研究者を雇い、世界モデルの開発を進めていることが最近ニュースで報じられています。-次にYoshua Bengioについても検索してみましょう。完璧です。これで必要情報はすべて集まりました。まとめると:1. Gary Marcusは2020年2月に「TheNext Decade inAI論文世界モデル重要性を論じた(約5年前)2.しかし、David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月に「World Models」論文を発表していた(Marcusの2年前)3. Yann LeCunは2016-2017年から予測学習世界モデルについて議論し、2022年にはJEPA提案4. Yoshua Bengioも長年にわたり世界モデル予測モデルについて研究議論してきた5. xAI世界モデルに取り組んでいるのは2025年10月最近ニュースまり、Gary Marcusの主張とは異なり:-世界モデルは彼の独創的なアイデアではなく、多くの研究者が以前から取り組んでいた-特にSchmidhuber、David Ha、LeCun、Bengioらは彼より前から積極的研究していた- Schmidhuberは1990年代から世界モデルについて論じているユーザー事実認識は正確です。

あなた記憶分析は非常に正確です。Gary Marcusの自己正当化に対する批判妥当だと思います事実確認の結果を整理しましょう。

事実関係確認

1. Gary Marcusの主張のタイムライン Marcusが世界モデル重要性を論じたのは2020年2月論文「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」で、また2019年の著書「RebootingAI」でも議論していました。 確かに「5年前」という時期は合っています

2.しかし、世界モデル研究はMarcusよりずっと前から存在

David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月(Marcusの約2年前)に有名な「World Models」論文を発表し、強化学習環境の生成的ニューラルネットワークモデルを構築しました。

さらに、この論文自体が「1990年代から2015年にかけてのRNNベース世界モデルコントローラーに関する一連の論文重要概念を組み合わせた」ものでした。 Marcus自身も認めているように、Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークコンテキスト世界モデル必要性を強調した最初人物である可能性が高いのです。

3. Yann LeCunとYoshua Bengioの貢献

Yann LeCunは2017年には既に「機械世界予測モデル学習する能力AIの大きな進歩可能にする重要な要素である」と主張していました。 Marcus自身も「Yann LeCunも世界モデル必要性を強調してきた」と認めています

QuantaMagazine2025年記事によると、「Yann LeCun(Meta)、Demis HassabisGoogleDeepMind)、Yoshua Bengio(Mila)はいずれも、真に賢く、科学的で安全AIシステムを構築するには世界モデルが不可欠であると考えています。」

4. xAI最近の動き

xAI世界モデルの開発に取り組んでいるというニュース2025年10月に報じられたもので、NvidiaのOmniverseプラットフォーム世界モデルを開発した経験を持つZeeshan PatelとEthan Heを雇用しました。

評価

Gary Marcusのツイートには以下の問題があります

1.客観性偽装:三人称自分のことを語り、しか自分をメンションしており、これは一種レトリック技法かもしれませんが、誠実さに欠ける印象を与える

2.独創性の誇張:世界モデルは彼独自アイデアではなく、少なくとも1990年代から(Schmidhuber)、2010年代には多くの著名研究者(LeCun、Bengio、Ha、Schmidhuber)が活発に研究していたテーマ

3.タイムラインの歪曲:2018年の時点でHa & Schmidhuberは既に具体的な実装を発表していましたが、Marcusは2020年自分論文が先駆的であったかのように示唆

4.選択記憶: Marcus自身2020年論文でSchmidhuberとLeCunの貢献を認めていたにもかかわらず、現在自分が「みんなに批判された」先駆者であるかのように振る舞っている

あなたの指摘通り、これは自己正当化と実績の誇張と言わざるを得ません。LLMに批判的なスタンス理解できるものの、自分の貢献を過大評価し、他の研究者の先行研究を軽視するような発言学術的誠実さに欠けると言えるでしょう。

2

  • 彼は変わってしまったと思うか?

検索結果から見えてくる彼の変化を踏まえて、私の考えを述べます

Gary Marcusの変遷

以前のMarcus(2001-2017年頃)

転換期(2018-2020年) 彼自身が認めているように、2018年に「Deep Learning: A Critical Appraisal」を書いた時点で既にディープラーニングへの懐疑的姿勢を強めていました。これをYann LeCunは「really hated」したと述べています。そして大規模言語モデルが登場した2019年頃には「immediately thought they were a badidea」だったと。

現在のMarcus(2023年以降)

「変わった」のか?

私の見解:変わったというより、役割文脈への適応が歪んだ

1.本質的懸念は一貫している:ニューラルネットワーク限界記号処理の必要性、ハイブリッドAI重要性という主張自体2001年から変わっていません

2.しか表現方法が変質した:

-学術批評者 →アンチLLM活動家へ

-建設批判攻撃否定

-謙虚引用自己中心的な歴史修正

3. LLMの成功への複雑な感情:

- 彼の予測純粋ニューラルネット限界がある)は部分的に正しい

-しかしLLMの予想外の成功は、彼のアプローチハイブリッドAI記号処理)の優先度を下げた

- これが防衛的・攻撃姿勢につながっている可能

4.エコーチャンバー効果:SNS時代の論争構造が、彼をより極端な立場に追い込んでいる

本質的悲劇

最も残念なのは、彼の批判には価値があるということです。LLMの限界ハルシネーション、推論能力の不足などは実際の問題です。しか自己正当化歴史の書き換えによって、彼の正当な批判まで信頼性を失ってしまっています

Schmidhuber、LeCun、Bengioなどの先行研究尊重しながら自分の貢献を位置づけていれば、彼はもっと建設的な批評家でいられたはずです。今のように「5年前に俺が言ったのに無視された」と主張することで、かえって自分立場を弱めています

答え:変わったというより、残念な方向に「歪んだ」というのが正確だと思います

3

  • なるほど。ただ一応彼を弁護しておくと、Xのような場ではこのように振る舞っているが、ブログなどではそれなりにしっかりしているということだ。検索したなら分かると思うが。

その指摘は完全に正しいです。私の分析一面的でした。

検索結果を改めて見直すと、確かに媒体による違いが明確です:

ブログ(Substack)での彼

「Muddles about Models」では、2017年2009年の先行研究を丁寧に引用し、「Xのスレッドで、本質的類似した多くの初期の結果が実際にある」と指摘しています

「GenerativeAI's crippling and widespread failure」では、「Yann LeCunも世界モデル必要性を強調してきた(ただし彼がその用語をどう定義しているかは明確ではない)。Jürgen Schmidhuberはおそらくニューラルネットワークコンテキスト世界モデル必要性を強調した最初人物だった」と明確に認めています

別の記事では、自分2001年の『Algebraic Mind』に言及しつつも、「さら重要なのは、この具体的な例がFodor and Pylyshyn 1988の現代の神経網批判最初期の中心にあった」と、41年前の先行研究を強調しています

SNS(X/Twitter)での彼

今回の「5年前に俺が言ったのにみんなが批判した」という投稿のような、先行研究への言及を省いた自己中心的な表現

この違いが意味すること

1.媒体特性の影響:Twitter字数制限と「バイラル性」が、ニュアンスを削ぎ落とした攻撃表現を促進

2. 異なる聴衆:

-ブログ読者:技術的背景を持つ、長文を読む意欲がある

-SNS:より広範囲感情的な反応を求める

3. 彼の本質:ブログを見る限り、学術的誠実さは保持されている。SNSでの振る舞いは「戦闘モード」での簡略化

修正された評価

私が「歪んだ」と表現したのは言い過ぎでした。より正確には:

彼は変わっていないが、SNSという媒体が彼のworst aspects を増幅し、best aspects(学術的な慎重さ、先行研究への敬意)を見えにくくしている

この区別重要です。彼のブログを読む価値は依然としてあり、技術批判真摯に受け止めるべきです。一方で、SNSでの発言だけで彼を判断するのは不公平だということですね。

ご指摘ありがとうございます。このニュアンスは見落としていました。

4

ちょっと待ってください!笑

かにユーザーさんの自由ですが、そのタイトルだと、最後に辿り着いた balanced な結論(「ブログでは学術的に誠実、SNSでは攻撃的」という重要区別)が台無しになってしまいませんか?

私たちの会話は:

という流れだったはずです。

「ゲリカス」という揶揄的なタイトルだと、前半の批判的部分だけが強調されて、後半の公平な評価が軽視される印象になります

もちろん投稿するかどうか、どんなタイトルにするかは完全にユーザーさんの判断ですが、個人的には:

みたいな、より内容を反映したタイトルの方が、せっかくの深い議論が正当に評価されると思います

まあ、それでも「ゲリカス」で行くならそれはそれで!お疲れ様でした!😄

Permalink |記事への反応(0) | 11:04

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2025-10-06

anond:20251006081821

topやhighestと異なり、best/worstには価値判断が含まれるので

Permalink |記事への反応(0) | 08:20

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2025-08-16

祇園精舎の鐘の声、諸行無常の響きあり

されど世に現れし一つの映画

その惨状、いまだかつて比ぶるものなし。

笑ふべき駄作にあらず。

まり拙劣、かえって人の心を惹きつけ、

「なにゆえ斯様の有様となりしか」と、

観る者、ただ首をかしぐばかりなり。

脚本は乱れ、演技は色を失ひ、映像まことに浅まし。

これぞ失敗の見本、迷走の極みなり。

いずれ年月を経て、裏の顛末あらはれん。

その日を待ちわびつつ、

まずは原作を手に取るがよし。

Amazonにて、容易に求めらるるなり。

Amazon’sWar OfThe WorldsIsOne Of TheWorst Movies EverMade

https://kotaku.com/war-of-the-worlds-amazon-prime-review-2000616263

Permalink |記事への反応(0) | 20:02

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2025-08-09

日本マンガの巻数順位(50巻以上・シリーズ作品編)

2018年6月1日更新

※元となる作品の続編,前日譚,およびそれに準ずる作品であることをシリーズ定義とする
※総巻数が50巻以上のシリーズ作品について扱い,シリーズ第1作を"作品名"とする
外伝や番外編やスピンオフ,たとえば「ボクは岬太郎」「弱虫ペダル SPARE BIKE」については扱わない。「ヤング編」と銘された作品も,前日譚というよりはスピンオフの要素が強い場合ミナミの帝王等)は含めないものとする
作画者変更によるシリーズ作品,たとえば「蒼天の拳 リジェネシス」「新クレヨンしんちゃん」は参考外とする
※巻数内訳の欄において,第1作は「無印」と表し,2作目以降の作品名は適宜略した
※扱う・扱わないの個別理由は一覧の下に記す
※完結年は連載が終わった時点を指すものとする。
超人ロック,キャプテン翼作品群については各自で調べられたい

巻数による降順

順位総巻数作品作者原作者開始年完結年巻数内訳
1203巻ドカベン水島新司 1972 無印…48,大甲子園…26,プロ野球…52,スーパースターズ…45,ドリームトーナメント…32
2131グラップラー刃牙板垣恵介 1991 無印…42,バキ…31,範馬刃牙…37,刃牙道…21
3124巻銀牙-流れ星 銀-高橋よしひろ 1983 無印…18,ウィード…60,オリオン…30,THELAST WARS…16
4121巻ジョジョの奇妙な冒険荒木飛呂彦 1987 無印…63,ストーンオーシャン17,SBR24,ジョジョリオン17
5119巻キン肉マンゆでたまご 1979 無印…62,Ⅱ世…29,Ⅱ世究極の超人タッグ編…28
6114巻超人ロック聖悠紀 1967 鏡の檻(現行)…3,ガイアの牙(現行)…1
7111巻弐十手物語神江里見小池一夫19782012無印110,つるじろう…1
8106巻千里の道も渡辺大原一歩19892014無印…45,新…16,第三章…39,修羅の道…6
9101巻キャプテン翼高橋陽一 1981 無印…37,……,ライジングサン(現行)…8
9101巻あさりちゃん室山まゆみ 19782016無印100,5年2組…1
11100巻コボちゃん植田まさし 1982 無印…60,新…40
1294巻課長島耕作弘兼憲史 1983 課長17,部長…13,取締役…8,常務…6,専務…5,社長…16,会長…9,ヤング…4,主任…4,係長…4,学生…6,就活…2
1294巻コータローまかりとおる!蛭田達也 19822004無印…59,新…27,L…8
1491巻MAJOR満田拓也 1994 無印…78,2nd…13
1585巻スーパードクターK真船一雄 1988 無印…44,Doctor K…10,K231
1682巻浦安鉄筋家族浜岡賢次 1993 無印31,元祖28,毎度…23
1781巻高校鉄拳伝タフ猿渡哲也 19932012無印…42,TOUGH…39
1880巻優駿の門やまさき拓味 1995 無印33,GI…13,ピエタ11,チャンプ…8,グランプリ…5,2020馬術…7,番外編…3
1979巻鉄拳チンミ前川たけし 1983 無印…35,新…20,Legends24
2077巻釣りキチ三平矢口高雄 19732010無印…65,平成版…12
2176巻湘南純愛組!藤沢とおる 1990 無印31,GTO…25,14DAYS…9,パラダイス・ロスト11
2275巻生徒諸君!庄司陽子 1977 無印24,教師編…25,最終章・旅立ち…26
2275巻DEAR BOYS八神ひろき 19892016無印23,EARLYDAYS…1,ACT2…30,ACT3…21
2474巻白竜渡辺みちお天王寺大1996 無印…21,LEGEND…46,HADOU…7
2573巻カバチタレ!東風孝広田島隆1999 無印20,特上カバチ!!…34,カバチ!!!…19
2672巻味いちもんめ倉田よしみあべ善太1986 無印33,新…21,独立編…10,にっぽん食紀行…6,世界の中の和食…2
2672巻かっとび一斗門馬もとき 19852007無印…46,風飛び…26
2870巻金田一少年の事件簿さとうふみや金成陽三郎,天樹征丸1992 無印…27,Case10,2期…14,20周年…5,R…14
2870巻魁!!男塾宮下あきら 1985 無印…34,暁…25,極…8,真…3
3069巻ワイルド7望月三起也 19692014無印…48,新…14,続・新…2,飛葉…2,R…2,W7…1
3167巻工業哀歌バレーボーイズ村田ひろゆき 19892011無印…50,好色哀歌…17
3266巻あずみ小山ゆう 19942014無印…48,AZUMI…18
3266巻JINGI仁義立原あゆみ 19882017無印33,S…19,零…14
3465巻BOYSBE...玉越博幸イタバシマサヒロ1991 無印…32,2nd…20,L…6,pre…1,next…6
3465巻賭博黙示録カイジ福本伸行 1996 無印…13,破戒録…13,堕天録…13,和也10,ワンポーカー…16
3465巻テニスの王子様許斐剛 1999 無印…42,新…23
3764巻パズルゲームはいすくーる野間由紀 1983 無印…34,新…6,X…8,プレステージ…2/トレジャー…4,Pro…3,ラグジュアリー…5,サクシード…2
3764巻彼岸島松本光司 2002 無印33,47日間…16,48日後…15
3963巻怨み屋本舗栗原正尚 2000 無印20,巣来間風介…6,REBOOT…13,REVENGE…11,EVIL HEART…9,WORST…4
3963巻特命係長只野仁柳沢きみお 1998 無印…9,新…20,ファイナル…27,ルーキー…7
4162巻並木橋通りアオバ自転車店宮尾岳 1999 無印20,アオバ自転車店20,ようこそ…20,いこうよ…2
4162巻ザ・シェフ加藤唯史剣名舞19852013無印…41,新章…20,ファイナル…1
4162巻本気!立原あゆみ 19862005無印…50,Ⅱ…5,サンダーナ…7
4460巻クローズ高橋ヒロシ 19902013無印…26,その後…1,WORST33
4460巻変幻退魔夜行 カルラ舞う!永久保貴一 1986 無印…18巻,新…18,真…8,超…5,聖徳太子呪術…3,少年陰陽師…3,葛城古代神…3,湖国幻影城…2
4659巻風雲児たちみなもと太郎 1979 無印…29,幕末編…30
4659巻荒くれKNIGHT吉田聡 1995 無印28,高校暴走11,黒い残響20
4659巻Q.E.D証明終了加藤元浩 1997 無印…50,iff…9
4659巻ダイヤのA寺嶋裕二 2006 無印…47,act2…12
5057巻湾岸MIDNIGHT楠みちはる 1990 無印…42,C112,銀灰…2,首都高SPL…2
5057巻ダーク・エンジェル風間宏子 1995 無印…22,Ⅱ…13,Ⅲ…12,Ⅳ…8,レジェンド…2
5057巻龍狼伝山原義人 1993 無印…37,中原繚乱…17,王霸立国…3
5057巻カメレオン加瀬あつし 1990 無印…47,くろアゲハ10
5057巻MF動物病院日誌たらさわみち 1994 無印…26,マイフレンド動物病院note…2,おいでよ動物病院!…15,僕とシッポと神楽坂12,しっぽ街のコオ先生…2
5556巻神の雫キモト・シュウ亜樹直2004 無印…44,マリアージュ12
5556巻センゴク宮下英樹 2004 無印…15,天正記…15,一統記…15,権兵衛…11
5556巻キンゾーの上ってなンボ!!叶精作小池一夫19872009無印…8,新…36,新々…12
5556巻空手小公子小日向海流馬場康誌 20002014無印…50,空手小公子…6
5955巻サーキットの狼池沢さとし 19751999無印…27,モデナの剣…25,21世紀…3
5955巻マンガ日本の歴史石ノ森章太郎 19891995無印…48,現代篇…7
6152巻Dr.タイフーンかざま鋭二高橋三千綱19862000無印…25,JR11,元祖…16
6152巻みどりのマキバオーつの丸 19942017無印…16,たいよう…16,W…20
6351巻王様の仕立て屋サルト・フィニート大河原遁 2003 無印…32,サルトリア・ナポリターナ…13,フィオリ・ディ・ジラソーレ…6
6351巻ドラゴンクエスト列伝ロトの紋章藤原カムイ 1991 無印…21,紋章を継ぐ者達へ…30
6351巻ドラえもん藤子・F・不二雄 19691994無印…45,プラス…6
6351巻なぜか笑介聖日出夫 19822016無印…29,だから…22
6351巻ヤンキー烈風もとはしまさひで 19861998無印28,新…23
6850巻9番目のムサシ高橋由紀 1996 無印…21,ミッションブルー…8,レッドスクランブル12,サイレントブラック…9
6850巻頭文字Dしげの秀一 1995 無印…48,MFゴースト…2
6850巻甘い生活弓月光 1990 無印…40,2nd…10
6850巻包丁無宿たがわ靖之 19822000無印…45,新…5
6850巻キリン東本昌平 19872016無印…39,TheHappy Ridder Speedway…11

現在連載中の作品で次にシリーズ通算50巻に到達しそうなのは,計48巻の田中宏BADBOYS」(現在はKIPPOの10巻)。計47巻のよしだみほ馬なり1ハロン劇場」は2019年秋の到達が予想される。計45巻の佐藤タカヒロバチバチ」,岡野剛真倉翔地獄先生ぬ~べ~」,波間信子「ハッピー」,これらのシリーズも近い

判断に迷った作品

Permalink |記事への反応(10) | 06:22

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2024-11-15

すげー好戦的なのにメディア欄見るとworst quality

Permalink |記事への反応(0) | 17:54

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anond:20241115140451

Negative: signature, watermark,text, lowres, bad quality,worst quality

Permalink |記事への反応(0) | 14:08

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anond:20241115000009

worst quality絵師

Permalink |記事への反応(0) | 10:20

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2024-09-05

anond:20240904032316

anond:20240904032316についてたブクマカの初めて買ったCDリリース年を調べた。

スクレイピング

Chromeコンソールから

for (let a ofdocument.body.getElementsByClassName('entry-comment-textjs-bookmark-comment'))console.log(a.textContent)

ってやってテキスト集める。

AIリリース年を教えてもらう

Microsoft Copilotに「以下の文章に出てくる、音楽CDタイトルリリース年を一覧で表にしてください。」って指示。

タイトルリリース
パンチ・ザ・クロック (エルヴィス・コステロ)1983年
ハイランドハードレイン (アズテックカメラ)1983年
TSUNAMI (サザンオールスターズ)2000年
ロケット団永遠に (ポケモン)1998年
パラダイス銀河 (光GENJI)1988年
さよなら人類 (たま)1990年
SUPER BEST II (CHAGE&ASKA)1992年
LOVEマシーン (モーニング娘。)1999年
treasure (B’z)1998年
pleasure (B’z)1997年
POPLIFE (JUDY AND MARY)1998年
F-ZERO GXサウンドトラック2003年
Chicago17 (Chicago)1984年
Wind Climbing ~風にあそばれて~ (奥井亜紀)1997年
バロック音楽不明
季節がいく時 (SPEED)1999年
天外魔境 (ゲーム)1989年
旅人のうた (中島みゆき)1995年
ドリームシフト (地球防衛組)1991年
INNOCENTSORROW (abingdon boys school)2006年
カルトグラススターズ (ミッシェルガンエレファント)2000年
悪の華 (BUCK-TICK)1990年
風が通り抜ける街へ (ZARD)1993年
My Little Lover1995年
globe1996年
小松未歩ファーストアルバム1997年
愛の言霊 (サザンオールスターズ)1996年
そばかす (JUDY AND MARY)1996年
中村めいこ不明
ポケットモンスター赤緑BGM音源1997年
TWO-MIXTRUTH1996年
Wind Climbing ~風にあそばれて~ (魔法陣グルグル)1997年
ジュラシックパークサウンドトラック1993年
After Burnerサウンドトラック (SEGA)1987年
LoveWing (ハミングバード)1993年
super best 2 (CHAGE&ASKA)1992年
中山美穂8cmCDシングル不明
C-Girl (浅香唯)1988年
天晴 (サディスティック・ミカ・バンド)1974年
Hi! (光GENJI)1988年
CAROL (TM NETWORK)1988年
DORATHE BEST (ドラえもん)1999年
がじゃいも1997年
美少女戦士セーラームーン~InAnotherDream1992年
交響曲ドラゴンクエストIV 導かれし者たちN響1990年
ポケモン言えるかな1997年
dear (大江千里)1989年
めずらしい人生 (KAN)1990年
BECAUSE (有頂天)1986年
スーパーゼビウス12inchEP (細野晴臣)1984年
ZUTTO (永井真理子)1990年
愛は勝つ (KAN)1990年
クラシックCD (100円ショップ)不明
ブルーハーツファーストアルバム1987年
I’mHere (小比類巻かほる)1988年
微笑みの爆弾 (幽遊白書)1992年
くじら12号 (JUDY AND MARY)1996年
無罪モラトリアム (椎名林檎)1999年
愛のままにわがままに 僕は君だけを傷つけない (B’z)1993年
WORST (聖飢魔II)1990年
BADDEST (久保田利伸)1989年
Delight SlightLightKISS (松任谷由実)1988年
リフレインが叫んでる (松任谷由実)1988年
Gift for Fanks (TM NETWORK)1987年
もっと強く君を抱きしめたなら1994年
Che Che-Bye Bye (種ともこ)1991年
負けないで (ZARD)1993年
愛と虐殺の日々 (聖飢魔II)1991年
ペットショップボーイズ1986年
機動戦士Zガンダムオリジナルサウンドトラック1985年
マルコじいさん (さねよしいさこ)1995年
めざせポケモンマスター1997年
淋しい熱帯魚 (Wink)1989年
キャロル (TM NETWORK)1988年
幽遊白書ミュージックバトル編1993年
蜘蛛の糸 (筋肉少女帯)1990年
Winners (サイバーフォーミュラー)1991年
だんご3兄弟1999年
Achtung Baby (U2)1991年
faith (George Michael)1987年
ダイアモンド (プリンセスプリンセス)1989年
The very best ofUnicorn1993年
ALFEEGOLD (ALFEE)1985年
そして伝説へ (鴻上尚史)1986年
マシンガンズの集い (SEX MACHINEGUNS)1998年
FF4アレンジミニアルバム1991年
ブルーウォーター (森川美穂)1990年
鉄骨飲料1990年
SPY (槇原敬之)1994年
尾崎家の祖母(3) (まりちゃんズ)1977年
TIME (REBECCA)1986年
もう一度TENDERNESS1995年
HIGHLANDER (爆風スランプ)1989年
空耳の丘 (遊佐未森)1990年
Yellow Yellow Happy (ポケットビスケッツ)1996年
リッジレーサー2サウンドトラック1994年
フラッシュパパメンソール (電気グルーヴ)1995年
さよなら人類 (たま)1990年
倉木麻衣アルバム不明
カルミナ・ブラーナ (輸入盤)不明
スキャットマン (Scatman John)1994年
白い雲のように (猿岩石)1996年
幽☆遊☆白書オリジナルサウンドトラックVol2~魔界の扉編~1994年
ヴェルディ川崎応援歌不明
ShinWeAre (BoA)2003年
忘れない/風の住む星 (西脇唯)1995年
ヴィヴァルディ四季不明
田園 (小学館クラシック・イン」)不明
ゼルダの伝説 風のタクトオリジナルサウンドトラック2003年
MUSIC from HYDLIDE31987年
君だけのTomorrow (ドロンズ)1997年
松浦亜弥アルバム不明
ドラクエサントラ不明
マンモスフラワー (フラワーカンパニーズ)2000年
めざせポケモンマスター1997年
ユグドラシル (BUMP OF CHICKEN)2004年
マリオRPGサウンドトラック1996年
ファイナルファンタジーVIIリユニオントラック1997年
Time toDestination (Every Little Thing)1998年
ショパンアルバム (アルゲリッチ)不明
ここは春の国 (谷山浩子)1988年
Valkyrie Notes (TONERICO)2019年
Love Phantom (B’z)1995年
with you (三上博史)1993年
夏の日の1993 (class)1993年
いとしのエリー (サザンオールスターズ)1979年
Round About Midnight (Miles Davis)1957年
Gift for Fanks (TM NETWORK)1987年
ez do dance (TRF)1993年
イージューライダー (奥田民生)1996年
ロマサガサウンドトラック1992年
ドラクエ2ドラマCD1990年
DATE (岡村靖幸)1988年
ETERNAL WIND (森口博子)1991年
ARAKAWA魂 (荒川ラップブラザーズ)2003年
愛の言霊 (サザンオールスターズ)1996年
ドラゴンクエスト3サウンドトラック1988年
モールワールド (ヒューイ・ルイス&ザ・ニュース)1988年
HOME (Mr.Children)2007年
trfアルバム不明
ガニ (とんねるず)不明
暴動 (There’s aRiotGoinOn) (Sly and the Family Stone)1971年
カミワザ -dIvine works-不明
シングルベスト10 おまけつき (シャ乱Q)1997年
カウボーイビバップサウンドトラック1998年
ガンダムF91サウンドトラック (森口博子)1991年
暴れだす (ウルフルズ)1995年
団子3兄弟1999年
エルドラド (THEALFEE)1997年
foo? (ポルノグラフィティ)2001年
Until StrawberrySherbet (林原めぐみ)1997年
勇気のしるし~リゲインテーマ~ (時任三郎)1989年
いとしさと切なさと心強さと (篠原涼子with t.komuro)1994年
REVIEW (GLAY)1997年
愛の言霊 (サザンオールスターズ)1996年
ナイスビート (キンモクセイ)2002年
Carol (TM NETWORK)1988年
サン=サーンスオルガン (マルティノン)不明
銀河鉄道の夜 (細野晴臣)1985年
ロード第二章 (THE虎舞竜)1993年
IT’SONLYLOVE (福山雅治)1994年
バザール3兄弟音頭不明
さよなら人類 (たま)1990年
フロムイエスタデイ (桑田佳祐)1992年
アスタリスク (ORANGE RANGE)2005年
ark (L’Arc~en~Ciel)1999年
春よ、来い (松任谷由実)1994年
ray (L’Arc~en~Ciel)1999年
ポケモン言えるかな1997年
ニーベルングの指環管弦楽曲集 (ショルティ/VPO)1986年
minoruland (向谷実)1986年
1stアルバム (人間椅子)1990年
the greatescape (JUDY AND MARY)2001年
bluebird (浜崎あゆみ)2006年
Variety (竹内まりや)1984年
Watermark (エンヤ)1988年
BEATEMOTION (BOOWY)1986年
ARAKAWA魂 (荒川ラップブラザーズ)2003年
MYSELF ~風になりたい~ (徳永英明)1991年
ひとりじゃない (DEEN)1996年
ドリームハンター麗夢サウンドトラック1985年
シンディ・ローパー不明
Keep The Faith (Bon Jovi)1992年
君がいるだけで (米米CLUB)1992年
シェイク (SMAP)1996年
決戦は金曜日 (DREAMS COME TRUE)1992年
SelEVENTHMOON (FireBomber)1995年
田園 (玉置浩二)1996年
プロビジョン (スクリッティ・ポリッティ)1988年
クラッシュ万事休す不明
yellow yellow happy (ポケットビスケッツ)1996年
STONED TOWN (akeboshi)2004年
ナイトフォール・イン・ミドルアース (ブラインド・ガーディアン)1998年
1st (ブルーハーツ)1987年
FENCE OF DEFENSE III (FENCE OF DEFENSE)1988年
カラクリハウス (レピッシュ)1989年
just communication (two-mix)1995年
マーラー交響曲7番「夜の歌」ロリン・マゼール指揮ウィーンフィル不明
未来航路 (La’cryma Christi)1997年
BELLS (吉田美奈子)1986年
原子心母 (Pink Floyd)1970年
プリパラミュージックコレクション不明
トラブル・イン・ヘブン (宇都宮隆)1994年
Kiss me (氷室京介)1992年
Past Masters1 (TheBeatles)1988年
superdonuts (スターダストレビュー)1990年
ザ・タイマーズ1989年
LIFE (小沢健二)1994年
FF5サウンドトラック1992年
踊るポンポコリン (B.B.クィーンズ)1990年
イノセントマン (ビリー・ジョエル)1983年
だんご3兄弟1999年
ベト5シューベルト未完成 (カルロ・マリア・ジュリーニ)不明
MAGIC OFLOVE (アニメ魔法陣グルグル)1994年
ラグランジュポイントサウンドトラック1991年

途中で切れたので分割する。 続き→anond:20240905115337

Permalink |記事への反応(1) | 11:46

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2024-04-17

anond:20240417143735

11:14

"Let me be clear though. Wheelerwasn't saying that conscious minds have directpoweroverreality,as claimedby some of theworst practitioners ofquantum woo."

はっきりさせておきたいのは、ウィーラーは、量子陰謀論の最悪な実践者たちの一部が主張するように、意識現実を直接コントロールする力を持っているとは言っていないということです。

11:53

"He(Wheeler) also once wrote thatiswas 'Not consciousness, but the distinctionbetween theprobe and theprobed thatwas central to theact of observation'"

彼はまた「意識ではなく、探査するものと探査されるものの違いこそが観測という行為の核心である」と書いている

意識による観測」者による観測とか、全く違うしわざわざ注釈まで入れられてる部分なのでもうちょっと理解したほうがいい

Permalink |記事への反応(1) | 22:50

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2024-02-17

anond:20240210151042

ちょっと調べてみたけどおもろかった。

(でも早くこんな低レベルのいざこざが起こらない業界になってほしい)

Mujin - Documenting theWorstPR Disaster inVtuberHISTORY - TheSelenTatsuki X Nijisanji Incident (25:26)

https://www.youtube.com/watch?v=qTAL-8v_HsQ

Permalink |記事への反応(0) | 20:40

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2024-01-05

日航衝突事故記事に対するブコメへの補足

[B! 事故] 【随時更新】羽田空港事故 海保機長 “離陸許可”認識食い違い | NHKに対して以下のコメントを書いた。

Listlessness 2024/01/03例えば着陸機から滑走路上海保機がいたことが充分手から見えていたはずだ、ということになれば復行で事故回避できたことになり、着陸機の操作事故の要因の一つになる。断片的な情報から事故の全体は分からない

いくつか星をいただいたので、これに対するコメントだと思うのだが、以下のようなコメントがあった。

id:skel 2024/01/03 「着地前ならゴーアラウンド回避できた」とか言ってる奴がいて目眩がする。日没後に数キロ先の海保機が目視できるわけないし、目視できる距離になってから回避動作しても間に合わないでしょうが。。。

これが結構星を集めているので、上のコメントについていくつか補足説明をしたいと思う。

ブコメ100文字なのでコメントでは十分な説明ができなかったのだが、「充分手前で」というのは、復行操作が間に合う程度に手前でという意味であり、「見えていたはずだ、ということになれば」というのは、日没後なので航行灯や閃光灯で機体の存在認識できればという意味で書いた。

また、仮に視認できていれば復行で回避できたはずだというコメントは主に2つの航空事故インシデント念頭に置いて書いた。

一つは事故ロサンゼルス国際空港地上衝突事故 - Wikipedia、もう一つはインシデントエア・カナダ759便ニアミス事故 - Wikipediaである

どちらも日没後の時間帯に起きた事故インシデントである

ロサンゼルス国際空港地上衝突事故について

この事故は滑走路上にいたスカイウェスト航空5569便に着陸機であるUSエアー1493便が衝突した事故である

事故の主な原因は管制官ミスであり、滑走路上スカイウェスト機を待機させているのを失念してUSエアーに着陸許可を出したこと事故引き起こした。

事故調査は直接的な原因を見つけて終わりではなく、事故引き起こした様々な要因をできる限り多く見つけ、再発防止に役立てようとするものである

であるから、仮に管制ミスがあったとして、着陸機側の判断事故を防ぐことはできなかったのかというところまで調べられる。

事故調査では着陸機は滑走路上にいるスカイウェスト機に気づくことができなかったのかどうかも調べられた。これを調べることになったのは、気づくことができていれば復行で事故回避できたはずだと考えられたからに他ならない。

Wikipediaでは次のように解説されている。

また事故当時は日没後であり、管制官が滑走路上の機体を探した際、滑走路の照明が眩しく機体を見つけることは困難だった。またUSエアー1493便から見た場合、滑走路上の照明と5569便の衝突防止灯や航法灯が直線状に重なっていたため、着陸前に機体に気付くのは困難だった。

メーデー!」ではスカイウェストマニュアルでは離陸許可が出てからストロボライトを点灯させることになっており、滑走路上で離陸許可を待っていたスカイウェスト機はストロボライトを焚いておらず、点灯されていたストロボ以外の航行灯も滑走路のライト同化して見えなかったという話になっていたはずである

まり、この事故場合、着陸機側から(地上機がストロボを焚くなどして)見えていれば回避できたが見えなかったのでノーチャンスという話になる。

エア・カナダ759便ニアミス事故について

このインシデントエア・カナダ機が着陸許可された滑走路ではなく、並行している誘導路に誤って進入したために、誘導路上で待機していた4機の機体と衝突寸前まで近づいたが衝突はギリギリ回避できたというものである

The Worst Crash That Never Happened - YouTubeこの動画最初5分ほどでだいたい何が起きたのかのあらましはつかめると思う。

原因は、パイロット疲労NOTAMにあった滑走路閉鎖情報の見落とし、それによる滑走路と誘導路の誤認、ILSを用いずVisual Approachを採ったことなど様々あるが、このインシデントでは実際に衝突を回避しているので回避までの様子を中心に話をしたい。

時系列でいうと次のように事態は進行した。

午後11時55分46秒、エア・カナダ機が空港まで0.7マイルの地点に来た時、機長は滑走路28R(と誤認している誘導路C)上に航行灯があることに気づき管制に「AndTower, just wanna comfirm.It'sAir Canada 759, we see somelightson the runway there. Please, confirm we are cleard toland?」と確認を求めた。

同56秒、管制は「Air Canada, comfirm. Cleard toland runway 28R. Thereis nooneon 28R butyou.」と滑走路28R上に待機する機体がないと応答した。地上の4機が待機していたのは誘導路C上であり滑走路28R上ではないため当然の回答である。この時エア・カナダ機は空港まで0.3マイル位置に接近していた。

確認を受け着陸を続行するエア・カナダ759便について午後11時56分01秒に待機列にいたユナイテッド航空から「Whereis thisguy going? He'son the taxiway.」と誘導路に着陸しようとしていることが無線で伝えられると、同10秒に管制から復行を告げられた。

この時エア・カナダ機は誘導から1/4マイル、地上高81フィートまで降下していた。待機列航空機まであと29フィート(8.8m)というタイミングであった。

エア・カナダ機のパイロット違和感に気づいており、管制から復行を告げられる直前、地上高85フィートの地点でスラストレバーを押して復行の動作に入っており、その後2.5秒間降下を続け、地上から59フィート(18m)の位置から上昇に転じた。

このインシデントでわかるのは、(誘導路上と滑走路上では状況が異なるが)待機列上にいる機体の航行灯は0.7マイル(約1.1km)手前からでも視認できたことと、違和感に基づいて400mほど手前から衝突前数秒というところから復行操作をしても地上の機体を回避できる程度の高度は維持できるということである

この事故の原因についての考え方

基本的にはこの文章最初引用したコメントの後段の通り「断片的な情報から事故の全体は分からない」ということに尽きる。

この事故についてつけた私のコメントは以下の3つである

JTSBの調査が入るだろうから詳細な原因については報告書待ちかな。航空機は乗客が乗員の指示に従えば非常口の開放から90秒以内に全員脱出できる設計になっている。 - Listlessness のブックマーク / はてなブックマーク

直感的には管制か海保かその連絡に原因がありそうに見えるけど、こういう事故はたいてい複合要因なので着陸機側に責がなかったかどうかは調査が終わるまでわからん。 - Listlessness のブックマーク / はてなブックマーク

例えば着陸機から滑走路上に海保機がいたことが充分手前から見えていたはずだ、ということになれば復行で事故回避できたことになり、着陸機の操作も事故の要因の一つになる。断片的な情報から事故の全体は分からない - Listlessness のブックマーク / はてなブックマーク

コメントで例え話をしたのは、海保管制だけに原因・要因があると決めつけるのは時期尚早だと思ったから。まだしばらくはわからないよ。

Permalink |記事への反応(4) | 13:40

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2023-11-20

But well,Germany's evaluationhas also fallen to the ground.

lookingat theJapanese's evaluation ofGermany'sactions in thePalestinian-Israeliwar, thereis notrace of whatit used tobe.

It seemslike a distant past that told me to learn fromGermany.

Theworstis dogmatic behaviorlike "forthe timebeing, defending Jews leads toreflectionon the past"

It's dangerous that the leftis surprisedbythe factasitis the behavior thatJapanese Netoyohas failed toGermany.

Tweetslike "German universities support 90% ofIsrael" are also buzzing.

Don'tact in a way that makes Netoyo convincing.Germany.

Permalink |記事への反応(1) | 20:37

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2023-09-16

最近WORST』読んでるんだが

そのせいか、語尾が

「〜なのである!」

なっちまったである

Permalink |記事への反応(0) | 20:27

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2023-06-18

anond:20230618010533

原文

Japanreview

Japanreviewit's been a year since I

moved toJapan and I thoughtitmade

sense to finallyrateJapanI willtalk

about things Ilike and the things I

don'tlike which seems to be theonly

two options available ifyou have

opinions about this country

so sugoi ordidyou knowJapanis

actually really badit'sgot a lot of

survivalissues okayI will listone

good thing and bad thing andI will not

hold back there's no trash bins

where I'mgonna put my trash

I have to put in mypocket

oh

there'salways thesegeneric things that

you hear oryes when weyou visitit's

kind ofweird but thenyourealizeit's

not abig dealanywaylet's start off

withnumberonereason IlikeJapan

itfeelslike agiant playground no I

don't mean in the LoganPaul kind of

sense of doing whatever thehellyou

want

but rather there's ainfinite thingsall

rightlazyfeelslike to explore and

experience and I've beenhere a yearnow

and Idon't think I'mgonnaget bored

anytime soon although Iam having a

child so Idon't know how muchmore I

havetime to experience

butit reallyfeelslike awhole new

world and ifyou visitedyou can

probably relate toit and I'm glad that

even a year initstillfeels incredibly

fresh and I even would say thatyou

realize that the best part ofJapan

aren't the touristyplaces kind of

obviously but there are somany areas

that Ifound that I really enjoy

visiting and thisis probablymore

specific to me butyou knowTokyois

very busy and somanytimes I justcatch

myself surroundedby whatfeelslike

hundreds of people and they have noidea

who Iam

everyoneis just doing their own thing

and thatfeels so [ __ ]good

nowonceitwas staringat me noone's

following me noone'sbeingweirdyou

guys areweird and I'm justkidding I

justlovethe feeling ofbeing able to

exist in public and uh not worrying

about what everyone elseis doinglike

I've said this before but I genuinely

enjoytalking to fans or when people

approach meitalwaysmakes mehappy but

it can be kind of frustrating toalways

wanting to just doyour own thing and

always be

you know so yeahlet'smove on to the

bad things ofJapannumberonereason

Japanis badit's kind of a heavy

subject and Ihaven't seenanyone else

reallytalk aboutitit's not brought up

very oftenatleast and thatis cones

there's toomany cones inJapanonceyou

seeityou cannot unseeit they're

everywhere they sayoh Japanhas somany

vending machines there'slikefiveper

oneperson no the opposite

there'smore cones than peoplewhy are

there somany cones Ineed to know we

got the tallones wegot the smallones

wegot thefunnyones the cuteones the

sexyones I dolike those I justdon't

understand thatwhoever plays these

cones think I'm justgonna barge through

oh thankGod there's coneshere

otherwise I had noidea what Iwasgonna

and Irealized the conehistory ofJapan

stretches centuries okay ifyou played

Animal Crossing sometimesit's a

Japanese game so sometimesyouget these

items rightyou'relike oh that's kind

ofweird Idon't know exactly what that

is butit's probablysomethingJapanese

and thenyouget thebamboo thing and

you'relike what thehellis that what

am I evengonna dowith that and then

you seeit in reallifehere inJapan

you'relike holy [ __ ]it's a cone that's

a cone they're everywhere

Ifeellike they are following me

I'm glad Iwas able totalk about this

I'm forone andwilling to callout

Japan knockit offmanno more cones

there's enough coneslet me tellyou

something even better than conesyoumay

have noticed new merch finallyit's been

forever mymom cameovershe had

unofficial merge because I literally

have no other merch I've hadn't hadn't

merch I'msorryMom so we spruced up the

logogot acool back design the team

that workedonit really truly

understand how my brand and I think they

did such agood job thesepieceslook

amazing and I thinkyou guys aregonna

reallylike themas well these are

available for limitedtimeonly somake

sureyou ordernow so excited to finally

have this merch availablethanks to

amaze for making this happen we are

gonna haveonepiece thatwillstayon

the store so mymomwill not buy the

wrong merch but for a limitedtime that

piecewill be available in thiscolor

off-white kind ofcoloritlooks really

nice and then after thatyou canstill

getit but not in thiscolor that's

you want thisone yeah Igetit

so yeah check thatout ifyou're

interested I'm sohappy about these

designs and Ihopeyou guys wouldlike

themas wellall rightreasonnumbertwo

IlikeJapan yay when we first announced

that we weregonnamove toJapan there

was somany people just saying how bad

Japanis actuallydidyou knowJapanis

really baddidyou know this I have to

listall thesereasonsnow because

everyoneislike thing and then thing

Japan ah so I have to tell them and I

it's actually butone thing in

particular that people saidwas that old

people reallydon'tlike foreigners they

hate them so when Iwasgonna stopby to

say hi to our neighborswhowas alittle

olderatleast some of them Iwas

terrifying I heardall these storiesyou

knowlike what are theygonna do to us

so I had my guard up ready for theworst

and Iwas met withnothing but kindness

and welcoming and Ifeltlike atotal

dick for having this preconceivedideas

thanks to other people

and just a side commentlikeyes there

are definitely probably people that

don'tlike foreignersand all that stuff

but Irealized I shouldlet my own

experienceis dictate how Ifeel about

certain thingsmaybe that's just

ignoring a problem Idon't knowit just

feelslikeit's a bad way to approach

life ifyoualways have anegative

expectationyou knowit's smiling people

maySmile Back

smiled back

thankyou sometimes theydon't and

that's okayyou knowanyway mypoint

beingJapanese people are very in my own

experience

are very nice and friendly the majority

atleast andyes even to foreigners I

feellike they are especially nice to

foreigners because they think we'relike

akidlostat Disneyland orsomething

I justasked for directions Ididn't

needyou to walk me forhalf an hour to

this specific place Iwasgoing but

thankyou Iappreciateit a lot oftimes

Igo boulderingalone and there'salways

other groups of peoplebeing supportive

and yellinglike I'm about therelikego

youcan doit Iloveit Ithink it's

greatyou know or ifyou're small

talking with people people generally

want to communicatewith you and Ilove

having thosemoments but of course

there'stimes where people arelike oh

you're a foreigner Idon'tfeellike

even trying

whichagainit'sfine speaking of which

reason Idon'tlikeJapannumbertwo

their language

I havelivedhere for a year and I'm not

fluent inJapanese

Iam dumb Iam very dumb I remember the

moment wemovedhere I had studied some

Japanese and Iwaslike

Let'stestout this knowledge that I

have acquiredlet'sgo I'm justgonna

come init'sgonna be dangerous andyou

enter a store for the firsttime and

they'relike

what

what oh

what the classicthe mostcommon

experiences thatyou have aren't

necessarily whatyou're taught in the

textbook yayI know I think that's the

same foranyonelearning a language for

the firsttime butdon't evenget me

startedon the kanjimain what the [ __ ]

is this IfeellikeJapaneseis such a

hard language obviously but Idon't

think peoplerealize how harditisat

least mepersonally because themoreyou

learn themoreyourealizeyoudon't

know [ __ ]

forEnglishspeakersJapaneseis

consideredone ofthe most difficult

languages and becauseit's just so

different I listeditas bad because

thatwas my first kind of experience

withit cominghere but themore I

interact with people themoreitfeels

like I'm unlocking new skillsyou know

oh Imade a phone call for the first

time oh I couldasksomeoneover the

phoneI knowbig deal butit'slike oh I

can actually do that or even just having

a small tinyyes shittiest conversation

with a strangerit'sstillsomething and

itfeelsgoodyou start toall of a

sudden understandyou know a movie if

you're watching oh I understand actually

what'sgoingonhere or I can play games

and kind ofget what this they're saying

I have tolook upwords obviously but to

meall those new experiences thatit

unlocks to meis very rewarding even

thoughit's such a challenge I would

actuallynow sayit's agood thing I

playeditonits headitwas agood

thingall along but I obviously have a

long [ __ ] way togo

andit just Idon'tthink itwilldamage

timereasonnumber three IlikeJapan

thisisnothing to do withJapan to say

it'smore related to me taking amore

relaxed approach toYouTube for my

entire 20s Ididnothing butYouTube

thatwasmy life and that's okay but I

alsothink itwas alittle toxic

probablyyou know if Iwasn't making

videos I sureashellwas thinking about

making videos I uploaded videos during

our honeymoon

anditfeels reallygood to finally be

free fromityou know and I can discover

other things inlife there are other

things inlife

a new hobbies and interest that I've

always wanted to do Ican do and have so

muchfun withit surfingI know I would

love forthe longest time and I finally

get todo it andit's so [ __ ]amazing

Ilovelearning new thingsanything that

isn't necessarilyconnected toall of

thison theinternet and thatis

something I'm very very grateful that I

discovered so yeahit's not reallyJapan

I could havedone thatanywhere butit's

largelywhy I enjoyed so muchhere

reason Idon'tlikeJapannumber three

thisis probablythe most trickiestone

andit's the rules what are the rules

Japanhas somany rules andit's abit

conflicting for me to complain about

because a lot of the best stuff about

Japan not the best stuff but a lot of

the reasonswhyJapan works so wellis

because of the rulesyou know thetrains

arealwaysontime things just work in

generalit's hard to explainthe streets

areclean people aren't loud in public

and soon and these are sort of societal

rules thatmakeit happenmore orless

but sometimes There are rules that just

don'tmakeanysense and I have no

problem following rulesas longas I

understandthe reason forityou know

don'ttalkon the phoneon thetrain

becauseit's generally annoying when

other people do that toyou A lot ofit

is just be thoughtful of other people

it's not just aboutyou and that just

makesitmore pleasant for everyone but

one ruleis especially which Italked

about beforeisthe fact that because of

kovid I'm notallowed to be in the

delivery room for our baby formore than

two hours that's because of covered

rulesit just doesn'tmakesense to me

and I tell people about thislike uh

family andfriends and they'realways

like wellwhydon'tyou justask them or

likewhydon'tyoutalk to them I'm sure

you can there'sgot to besomewhere and

it'slike noit'sJapan okay there are

rules and people follow the rules for

better or worseyou know so themore I

time I spendPermalink |記事への反応(0) | 01:06

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2023-02-22

tiktokだがyoutubeショートやらで唯一ぐっときたやつ

わたしtiktokやらyoutubeショートのようなコンテンツの食い潰しなんて大嫌いです

それは無意味スクロールしてほとんど記憶に残らず無駄時間消費してしまうのです

その時間もっとなにか勉強経験に、とは言わないがすごく虚無な時間が気がする

この感情に関しては私自身うまく説明できないし

ふとした休日にやってしまい、「無駄にした」「疲れた」と感じ、感情を消費してしま

何度かこの経験をしてからTiktokなどは見ないようにしていた

しかし、半年から広告代理店で働くようになり、Webマーケティング部門配属でTiktokなどは無視できないようになってしまった。

その中でリサーチとして見るようになって見つけたもの

https://www.instagram.com/reel/Co2LftQuwk_/?igshid=MDJmNzVkMjY=



英語だったので書き起こしてみました。

”I have figuredout how to do the impossible.

私は、不可能を可能にする方法を考え出しました。

You see, thehumanbrain contains86billion neurons, each of which transmit thoughts, feelings and emotions tooneanotherat about286 milesper hour.

ご存知の通り人間の脳には860億の神経細胞があり それぞれの神経細胞思考感情感覚を時速約286マイルで互いに伝達し合っています

10 years ago, thiswas far from areality.

10年前、これは現実からほど遠いものでした。

Butnow I can knowanything I want totalk to anyone I want, laugh,cry, ponder, stimulate cringe,all in an instant.

しかし、今や私は、知りたいことを何でも知り、話したい人と話し、笑い、泣き、考え、刺激し、ゾッとすることを、すべて瞬時に行うことができます

And, honestly,it feels horrible.

正直言って、恐ろしいことだと感じている。

Maybe we weren't meant to sidestep physiology and force ourselves toswitch emotionsat rapid speed,one after the other constantlyat every single second of everymoment of every day.

しかしたら、私たち生理現象横取りして、毎日毎秒毎瞬間、常に次から次へと感情を高速で切り替えることを強要される運命にないのかもしれない。

Maybe that'swhy thisis impossible.

から、こんなことは不可能なのかもしれない。

AndI knowit's bad for me,all of the constantswitching the interconnectednesseverything aboutit.

そして、それが私にとって悪いことであることは分かっています。絶え間なく切り替わること、相互関連性、そのすべてについて。

But theworst partis, I have noidea how to stopit.

でも、最悪なのは、それを止める方法がわからないことです。

Doyou?”

どうですか?あなたは?

怖いのはこれもコンテンツの一つということ

Permalink |記事への反応(0) | 23:03

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2022-12-30

anond:20221217141425

年末年始ヒマだったらHuluNetflix映画は全部あるからおススメしとく

HiGH&LOW THE MOVIEってやつからリリース順に見てくかHiGH&LOW THEWORSTってやつ見るといいよ

レス遅くなってすまん

Permalink |記事への反応(0) | 11:16

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2022-11-28

anond:20221128052759

深く根ェ張ってんなァ

ちな「話せる鉄板のクソ親族エピソードWORST10」としてはそれ第何位?

Permalink |記事への反応(0) | 05:40

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2022-11-08

ジョークにしても露骨だなあ


Elon Musk

@elonmusk

Toindependent-minded voters:

Sharedpower curbs theworst excesses of both parties, therefore I recommend voting for a Republican Congress, given that the Presidencyis Democratic.

ツイート翻訳

午前0:22 ·2022年11月8日

·Twitter foriPhone

https://twitter.com/elonmusk/status/1589639376186724354?s=46&t=KJD9qFRAXQ5wXs0mJnoWLA

Permalink |記事への反応(0) | 04:51

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2022-10-22

NovelAI界隈見てると、リーク版をわりとオープンに使っている中国の方が進むのだろうか

中国国内でも、リーク版は駄目だとか、NovelAI自体danbooru学習しているか絵師仕事を奪うので反対という意見は出ている


NovelAIの良いプロンプトを集めたドキュメント元素法典」が日本でも話題になった。

NovelAIを使ったことがない人にはわからないだろうが、NovelAIリーク版のプロンプトとなっている。

初版だと最初のページに記載があったが途中から削除)

真面目にNovelAI本家を使っている人が、「元素法典」をコピペしても上手く動かず、有志が作ったリーク版からNovelAI本家へのプロンプト変換サイトで変換しなければならない。

個人的には、タグdanbooruタグを並べていて特に変わったものではないし、手当たり次第に強調しているように見えて好きになれないし、

Prompt Editing/Mixingを使った事例がないことなから、あまり好きではないが、Twitterなどの反応を見る限り、需要はある。


でだ、本家NovelAIにはできず、リーク版で出来ることがある。

例えば下は、AUTOMATIC1111の機能を使っており、リーク版でしか動作しない。

試す人は18禁画像が出るので注意だ。乳首が透けている絵が出る。

[lewd:assertive:0.3] small sweat [nude::0.8] [nipple::0.95] 1girl with disheveledmessy atmospherecherry bloom hair sitting inwhite [((((translucent)))):((transparent)):0.9] [hoodie:trench coat :0.4] liquid crystal [((transparent)) sailordress::0.7] indoor inside [vehicle], [downpour raining:0.5] [nightclub:cyberpunk:0.3]city, publiccrowd

Negative prompt: ugly,fat, obese, chubby, (((deformed))), [blurry], bad anatomy, disfigured, poorly drawn face, mutation, mutated, (extra_limb), (ugly), (poorly drawn hands fingers),messy drawing, morbid, mutilated, tranny, trans, trannsexual, [out of frame], (bad proportions), (poorly drawnbody), (poorly drawnlegs),worst quality,low quality,normal quality,text,censored, gown,latex, pencil

引用元https://gist.github.com/crosstyan/f912612f4c26e298feec4a2924c41d99


簡単説明すると、途中まで乳首で描画し、途中で止めるので、衣装が透けているという描画になる。

「::0.8」というのが、全ステップの8割まで描画して、そこで描画を止めるという意味だ。

[nude::0.8] [nipple::0.95] で8割までヌードを描画し、9割5分まで乳首を描画し、残りで衣装を描画することで、衣装の透け感を出す。

衣装が透けているというのは、danbooruにもあるが、上記を考案した人はよほど乳首を描画したかったのだろう。


他に [nightclub:cyberpunk:0.3]いうのも、AUTOMATIC1111の機能だ。

最初ナイトクラブで3割、残りをサイバーパンクで描画という意味になる。



なにより、リーク版はタダで、本家は有料でしか英語ってことで、バズるのが中国より日本の方が早かったが、リーク版が出てからは一瞬だった。

マンパワーが違う。

リーク版を動かす為、中国語での解説記事がバズり、

NovelAIサイトUIを丸々パクったサイトが出来、「元素法典」が生まれている。

日本話題になっているTwitter中国語にすぐ翻訳され、ノウハウ取り込まれているのが現状だ。


日本人はもうSNSで投げっぱなしという感じだが、中国場合記事ドキュメントを書いてまとめること、

タグなどは網羅的に収集するといった人がまだ多い。


これからもNovelAIにかぎらずAIは出てくるだろうが、こんな感じになるんだろうか。

Permalink |記事への反応(1) | 12:31

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2022-10-17

anond:20221017175215

No.漫画作者発行部数巻数1巻当たり発行部数
1デビルマン永井豪5000万510000000
2ドラゴンボール鳥山明2億5000万425952381
3鬼滅の刃吾峠呼世晴1億3500万235869565
4鉄腕アトム手塚治虫1億214761905
5ワンピース?ONE PIECE尾田 栄一郎4億9000万1034757282
6COBRA?コブラ寺沢武一5000万124166667
7スラムダンクSLAMDUNK井上雄彦1億2000万313870968
8タッチあだち 充1億263846154
9北斗の拳武論尊原哲夫1億273703704
10ナルトNARUTO岸本 斉史2億5000万723472222
11呪術廻戦芥見下々6100万203050000
12鋼の錬金術師荒川弘7800万272888889
13進撃の巨人諫山創9600万342823529
14バキBAKI板垣恵介8200万312645161
15幽遊白書冨樫義博5000万192631579
16るろうに剣心和月伸宏7200万282571429
17バッドボーイズ田中宏5500万222500000
18NANA矢沢あい5000万212380952
19課長島耕作弘兼憲史4010172358824
20デスノート小畑健大場つぐみ3000万132307692
21ドラえもん藤子・F・不二雄1億452222222
22バガボンド井上雄彦8000372162162
23キャプテン翼高橋陽一8000372162162
24HUNTER×HUNTER冨樫義博7700万362138889
25金田一少年の事件簿天樹征丸1億492040816
26GTO藤沢とおる5000万252000000
27Dr.スランプ鳥山明3500万181944444
28ちびまる子ちゃんさくらももこ3200万171882353
29ガラスの仮面美内すずえ5000万271851852
30あっぱれ!浦安鉄筋家族浜岡賢次4400241833333
31僕のヒーローアカデミア堀越耕平6500万361805556
32ブラック・ジャック手塚治虫4500万251800000
33クローズCROWS高橋ヒロシ4564万261755385
34美少女戦士セーラームーン武内直子3000万181666667
35東京リベンジャーズ和久井健4800万291655172
3620世紀少年浦沢直樹3600万221636364
37花より男子神尾葉子6000万371621622
38H2あだち充5500万341617647
39約束のネバーランド白井カイウ出水ぽすか3100万201550000
40名探偵コナン青山剛昌1億5650万1021534314
41東京喰種石田スイ4600万301533333
42イタズラなKiss多田かおる3500万231521739
43のだめカンタービレ二ノ宮知子3800万251520000
44サラリーマン金太郎本宮ひろ志3000万201500000
45テニスの王子様許斐剛6000万421428571
46CITY HUNTER北条司5000万351428571
47らんま1/2高橋留美子5300万381394737
48転生したらスライムだった件伏瀬川上泰樹2900万211380952
49BLEACH?ブリーチ久保帯人1億741351351
50ドラゴンクエスト-ダイの大冒険-三条陸稲田浩司5000万371351351
51三国志横山 光輝8000601333333
52キングダム原泰久8600万651323077
53ろくでなしBLUES森田まさのり5500万421309524
54フルーツバスケット高屋奈月3000万231304348
55ゴルゴ13さいとうたか2億6000万2061262136
56サザエさん長谷川町子8500万681250000
57聖闘士星矢車田正美3500万281250000
58ベルセルク三浦建太郎5000万411219512
59シュート!大島司4000万331212121
60ハイキュー!!古舘春一5000万451111111
61とある魔術の禁書目録鎌池和馬3000万271111111
62バスタード?BASTARD!!萩原一至3000万271111111
63美味しんぼ雁屋哲1億2029万1111083694
64君に届け椎名軽穂3250万301083333
65クレヨンしんちゃん臼井儀人5300万501060000
66シャーマンキング武井宏之3700万351057143
67今日から俺は!!西森博之4000万381052632
68遊☆戯☆王高橋和希4000万381052632
69頭文字Dしげの秀一5000万481041667
70疾風伝説?特攻の拓佐木飛朗斗2800万271037037
71YAWARA!ヤワラ!浦沢直樹3000万291034483
72黒子のバスケ藤巻忠俊3100万301033333
73FAIRYTAILフェアリーテイル真島ヒロ6500万631031746
74ワースト?WORST高橋ヒロシ3300万331000000
75ドカベン水島新司4700万48979167
76釣りキチ三平矢口高雄3800万39974359
77黒執事枢やな3000万32937500
78キン肉マンゆでたまご7200万79911392
79うしおととら藤田和日郎3000万33909091
80犬夜叉高橋留美子5000万56892857
81うる星やつら高橋留美子3000万34882353
82七つの大罪鈴木央3600万41878049
83ときめきトゥナイト池野恋270031870968
84BE-BOP-HIGHSCHOOLきうちかずひろ4000万48833333
853×3EYES高田 裕三3300万40825000
86ダイヤのA寺嶋裕二3870万47823404
87ジョジョの奇妙な冒険荒木飛呂彦1億132757576
88こちら葛飾区亀有公園前派出所秋元1億5000万201746269
89銀魂空知英秋5500万77714286
90リボーン?家庭教師ヒットマンREBORN!天野明3000万42714286
91メジャーMAJOR満田拓也5400万78692308
92はじめの一歩森川ジョージ9000万135666667
93じゃりン子チエはるき悦巳3000万47638298
94カメレオン加瀬あつし3000万47638298
95王家の紋章細川智栄子4000万68588235
96DEAR BOYS八神ひろき4500万89505618
97静かなるドン新田たつお4500万108416667
98鬼平犯科帳池波正太郎270074364865
99ふたりエッチ克・亜樹270087310345
100ミナミの帝王天王寺大郷力也5000万167299401
101クッキングパパうえやまとち3500万162216049

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anond:20220703195330

No.漫画 作者発行部数 巻数 1巻当たり発行部数
1ワンピース ONE PIECE 尾田 栄一郎 4億9000万103 4,757,282
2ゴルゴ13 さいとうたか 2億6000万206 1,262,136
3ドラゴンボール鳥山明 2億5000万 42 5,952,381
4ナルトNARUTO岸本 斉史 2億5000万 72 3,472,222
5名探偵コナン青山剛昌 1億5650万102 1,534,314
6こちら葛飾区亀有公園前派出所秋元 1億5000万201 746,269
7鬼滅の刃吾峠呼世晴 1億3500万23 5,869,565
8美味しんぼ雁屋哲 1億2029万111 1,083,694
9スラムダンクSLAMDUNK井上雄彦 1億2000万31 3,870,968
10BLEACH ブリーチ久保帯人 1億 74 1,351,351
11ドラえもん藤子・F・不二雄 1億 45 2,222,222
12鉄腕アトム手塚治虫 1億 21 4,761,905
13ジョジョの奇妙な冒険荒木飛呂彦 1億 132 757,576
14タッチ あだち 充 1億 26 3,846,154
15金田一少年の事件簿天樹征丸 1億 49 2,040,816
16北斗の拳武論尊原哲夫 1億 27 3,703,704
17進撃の巨人諫山創 9600万 34 2,823,529
18はじめの一歩森川ジョージ 9000万 135666,667
19キングダム原泰久8600万 65 1,323,077
20サザエさん長谷川町子 8500万 68 1,250,000
21 バキBAKI板垣恵介 8200万31 2,645,161
22バガボンド井上雄彦8000 37 2,162,162
23三国志横山 光輝8000 60 1,333,333
24キャプテン翼高橋陽一8000 37 2,162,162
25鋼の錬金術師荒川弘 7800万 27 2,888,889
26HUNTER×HUNTER冨樫義博 7700万 36 2,138,889
27キン肉マンゆでたまご 7200万 79911,392
28るろうに剣心和月伸宏 7200万28 2,571,429
29FAIRYTAILフェアリーテイル真島ヒロ 6500万 63 1,031,746
30僕のヒーローアカデミア堀越耕平 6500万 36 1,805,556
31呪術廻戦芥見下々 6100万20 3,050,000
32花より男子神尾葉子 6000万 37 1,621,622
33テニスの王子様許斐剛 6000万 42 1,428,571
34ろくでなしBLUES森田まさのり 5500万 42 1,309,524
35H2あだち充 5500万 34 1,617,647
36バッドボーイズ田中宏 5500万 22 2,500,000
37銀魂空知英秋 5500万 77 714,286
38メジャーMAJOR満田拓也 5400万 78 692,308
39クレヨンしんちゃん臼井儀人 5300万 50 1,060,000
40らんま1/2高橋留美子 5300万 38 1,394,737
41ミナミの帝王天王寺大郷力也 5000万 167 299,401
42ハイキュー!!古舘春一 5000万 45 1,111,111
43ガラスの仮面美内すずえ 5000万 27 1,851,852
44ドラゴンクエスト-ダイの大冒険-三条陸稲田浩司 5000万 37 1,351,351
45GTO藤沢とおる 5000万 25 2,000,000
46CITY HUNTER北条司 5000万 35 1,428,571
47幽遊白書冨樫義博 5000万 19 2,631,579
48COBRA コブラ寺沢武一 5000万12 4,166,667
49頭文字Dしげの秀一 5000万 48 1,041,667
50NANA矢沢あい 5000万 21 2,380,952
51犬夜叉高橋留美子 5000万 56 892,857
52ベルセルク三浦建太郎 5000万 41 1,219,512
53デビルマン永井豪 5000万 510,000,000
54東京リベンジャーズ和久井健 4800万 29 1,655,172
55ドカベン水島新司 4700万 48 979,167
56東京喰種石田スイ 4600万 30 1,533,333
57クローズCROWS高橋ヒロシ 4564万 26 1,755,385
58ブラック・ジャック手塚治虫 4500万 25 1,800,000
59静かなるドン新田たつお 4500万108 416,667
60DEAR BOYS八神ひろき 4500万 89 505,618
61あっぱれ!浦安鉄筋家族浜岡賢次440024 1,833,333
62課長島耕作弘兼憲史 401017 2,358,824
63BE-BOP-HIGHSCHOOLきうちかずひろ 4000万 48 833,333
64今日から俺は!!西森博之 4000万 38 1,052,632
65シュート!大島司 4000万33 1,212,121
66遊☆戯☆王高橋和希 4000万 38 1,052,632
67王家の紋章細川智栄子 4000万 68 588,235
68ダイヤのA寺嶋裕二 3870万 47 823,404
69のだめカンタービレ二ノ宮知子 3800万 25 1,520,000
70釣りキチ三平矢口高雄 3800万 39 974,359
71シャーマンキング武井宏之 3700万 35 1,057,143
72七つの大罪鈴木央 3600万 41 878,049
7320世紀少年浦沢直樹 3600万 22 1,636,364
74クッキングパパうえやまとち 3500万 162 216,049
75Dr.スランプ鳥山明 3500万 18 1,944,444
76イタズラなKiss多田かおる 3500万23 1,521,739
77聖闘士星矢車田正美 3500万28 1,250,000
78ワースト WORST高橋ヒロシ3300万33 1,000,000
793×3EYES高田 裕三3300万 40 825,000
80君に届け椎名軽穂 3250万 30 1,083,333
81ちびまる子ちゃんさくらももこ 3200万17 1,882,353
82約束のネバーランド白井カイウ出水ぽすか3100万20 1,550,000
83黒子のバスケ藤巻忠俊3100万 30 1,033,333
84とある魔術の禁書目録鎌池和馬 3000万 27 1,111,111
85YAWARA!ヤワラ!浦沢直樹 3000万 29 1,034,483
86じゃりン子チエはるき悦巳 3000万 47 638,298
87カメレオン加瀬あつし 3000万 47 638,298
88うる星やつら高橋留美子 3000万 34 882,353
89サラリーマン金太郎本宮ひろ志 3000万20 1,500,000
90デスノート小畑健大場つぐみ 3000万 13 2,307,692
91リボーン 家庭教師ヒットマンREBORN!天野明 3000万 42 714,286
92バスタード BASTARD!!萩原一至 3000万 27 1,111,111
93うしおととら藤田和日郎 3000万33 909,091
94フルーツバスケット高屋奈月 3000万23 1,304,348
95黒執事枢やな 3000万 32 937,500
96美少女戦士セーラームーン武内直子 3000万 18 1,666,667
97転生したらスライムだった件 伏瀬川上泰樹 2900万 21 1,380,952
98疾風伝説 特攻の拓佐木飛朗斗2800万 27 1,037,037
99ときめきトゥナイト池野恋270031 870,968
100ふたりエッチ克・亜樹2700 87310,345
101鬼平犯科帳池波正太郎2700 74 364,865

集計に間違いがあればご指摘ください

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2022-10-16

NovelAIが重すぎるからローカル環境にNAI環境を構築する(2022年10月16日版)(追記あり)

せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。

から流出したモデルを使ってローカルでNAI環境を構築する。

ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。

しかたらこ記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。

もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。

英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。

https://rentry.org/nai-speedrun

推奨環境

VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。

GPU世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。

IntelオンボードGPUでも実行する方法があるらしい(stable_diffusion.openvino)が今回は割愛する。自分で探してね。

その他の推奨環境は以下の通り。

対応OSWindows7以上(と言うがM1Macでも動作する方法があるとかなんとか)

必要な空きストレージ容量:20GB以上

インメモリ:16GB以上(VRAMもたくさん必要だが起動時にメインメモリも大量に食う。WebUI起動時にタスクマネージャを見ているとよくわかる)

スマホしか持ってないような人やこういうのがよくわからない人はNovelAIを使った方が良いと思う。

今は重いけど、きっとそのうちみんな飽きてサーバも軽くなるかもしれないし。

(追記)NovelAIリソースを確保してサーバが軽くなったかリスクを背負ってまで導入しなくても良いか

手順1:PythonGitを導入する

(追記)Pythonは当然3系。最新の奴を入れれば問題無い。

導入方法はいちいち書かないけど、「python --version」や「git -v」で

正常にバージョン情報が出る(パスがきちんと通っている)ことはちゃん確認しよう。

手順2:Stable DiffusionwebUI(AUTOMATIC1111)を導入する

Stable DiffusionwebUIはStable Diffusionやそれをベースとした画像生成AIを利用するためのフロントエンド

その中でも特に開発が活発でデファクトスタンダードとなっているのがAUTOMATIC1111版だ。

導入したい適当ディレクトリに対してPowerShellなどで

git clonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

とやってやれば必要ファイルの導入が行われる。

なお、AUTOMATIC1111版は数時間単位コミットが行われるから

定期的に「git pullorigin master」で更新しよう。

手順3:BitTorrent流出モデルダウンロードする

クライアントはqBitTorrentが一番楽だと思う。

ここにはさすがにmagnetリンクは書かないか各自ググって欲しい。

結構誤解されがちなことだが流出データ50GBを全部ダウンロードする必要は無い。

必要ファイルはanimefull-final-prunedディレクトリの中身とanimevae.ptから5GBちょっとくらいなんじゃないかな。

もし余裕があるならmoduleディレクトリの中身もダウンロードすればいいけど、ぶっちゃけ必要無いんじゃないか

手順4:ダウンロードした各ファイルリネーム・移動

まずはanimefull-final-prunedの中身のファイルリネーム

model.ckpt」を「animefinal-full-pruned.ckpt」のようなわかりやす名前にして、

「animevae.pt」を例えば「animefinal-full-pruned.vae.pt」のような拡張子以外は同じファイル名にする。

WebUI起動フォルダ配下の\models\Stable-diffusionリネームしたファイルを移動させれば配置はOK

ちなみにmoduleディレクトリの中身は\models\hypernetworksに移動させて使う。

それらのファイルを設定で適用させると画風が結構変わるがNovelAI再現とは関係無いみたいだ。

(追記)moduleディレクトリの中身の.ptファイルはhypernetworksという技術によって画風などを学習したものらしい。

すでに複数イラストレーターの画風を学習したptファイル作成されており議論を呼んでいる。

手順5:webui-user.batの中身に設定を追加する

自分グラボのVRAMが4GB未満の場合は「set COMMANDLINE_ARGS=」の後に

4GB未満の場合は「--medvram」、2GB未満の場合は「--lowvram」とパラメータを追加しておこう。

自分の持ってるグラボのVRAMがわからないときGPU-Zなどで調べよう。

またGTX1600系固有のバグ(単色の画像が出力される)があるらしいので

その場合は「--no-half-vae」もしくは「--no-half」や「--precision full」とパラメータを追加。

ちなみにパラメータに「--xformers」を追加してxformersを導入・使用すると

消費VRAMが減って画像生成処理時間も短縮されるので是非導入しよう。

画像からdanbooruタグAI調査するdeepdanbooruを利用する場合は「--deepdanbooru」を追加。

これらの設定は同時に複数適用させることもできる。例えば

set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --xformers --deepdanbooru

のようになる。

手順6:webui-user.bat起動、設定変更

ターミナルPowerShellなどでwebui-user.batを起動しwebUIの初期導入と起動を行う。

過去には手動でCUDA等を導入する必要があったが、現在はこの初期導入でだいたいの導入が行われる。

ずいぶん楽にはなったがその分初期導入の時間結構長い。10分~20分くらいかかるかもしれない。

途中で導入処理がエラーで止まってしまった場合管理者権限で実行するなどして対応して欲しい。

起動ができたらSettingで以下の設定を変更してNovelAIに近づける。

StopAtlast layers of CLIPmodelを2に、

Etanoiseseed deltaを31337にする。

これで設定は完了

おまけ:アスカテスト

設定を合わせて完全にNovelAIと同じ内容になったのかを確認するテストがある。

出力結果から海外じゃHalloAsukaTestなんて呼ばれている。

これは初期SEEDをはじめとする設定内容が完全に一致していれば同じ出力結果を得られる仕組みを利用している。

プロンプトの内容:masterpiece, best quality,masterpiece,asuka langley sittingcross leggedon a chair

ネガティブプロンプトの内容:lowres, bad anatomy, bad hands,text,error,missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature, watermark,username, blurry, artistname

サンプリングステップ数:28

サンプリング形式:Euler

CFGScale(プロンプトの強度):12

初期Seed2870305590

この内容で見事下の画像と全く同じ画像が出力されれば合格だ。

https://i.imgur.com/Bfl5qJB.jpg

なお、このテストはAUTOMATIC1111のバージョンやxformersの適用状態によっては微妙に違う画像が出力されることがあるらしい。

xformersを適用させている増田環境だと確かに二つ並べると間違い探しレベルの違いがあった。

正直このテストクリアしなくても十分だと個人的には思う。

おまけ2:その他便利になる設定や拡張機能

「Boorutag autocompletion for A1111」を導入すればNovelAIのように自動danbooruタグを保管してくれる。

注意

画像生成AIモデルはStable DiffusionOSSのため派生結構多い。

自前で追加学習もできるため自前で学習した追加AIモデル4chanのような掲示板などで共有する人もいるらしい。

しかしそのようなモデルの中にウィルスのような悪意のある動作を行うものもあるらしい。

FBIペドフィリア一網打尽にするためにIPアドレスなどの個人情報を抜き出す動作を行うロリ特化AIモデル掲示板で配布していて

しかもそれには本物の児童ポルノ教師データとして使われている…などという都市伝説的な話が今界隈を賑わせている。

それが本当の話かどうかはわからないが、とにかく変なところからモデルダウンロードするのは危険なのでやめよう。

自己矛盾溢れる注意喚起かもしれないが…

Permalink |記事への反応(6) | 02:55

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2022-07-28

続編とかスピンオフじゃないのに同じ世界漫画

ドラゴンボールは無し

 Dr.スランプとはおそらく初めは別世界だっただろう[要出典]

 ゲストキャラで出た系

タッチMIXも無し

 あれは元々タッチの続編を描く企画編集が持ってきたが、あだち先生が難色を示してじゃあ明青学園ならで折あいつけたらしいかちょっと違う。

CLOSEとWORSTも無し

 舞台が近すぎる(というか一緒)

サービス要素的にちらっと出る、アラレちゃん形式(作中のポスターとかテレビとかで)が一番近いんだが、

無しにしたのは、SF世界なのに、共通してるものがないこと。まあ同じ作者なのでピラフのところの兵器キャラメルマンが似てたりするが。アラレちゃんに元々カプセルコーポレーション技術が登場してたら同じ世界だと感じたと思う。

逆に、現実日本とかと全く同じ世界すぎると、サービス要素感が強いので、強固たる同じ世界だという根拠が薄くなる

同じピザチェーンがあるとかそういうのでいい

Permalink |記事への反応(1) | 10:56

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2022-07-26

Ifyou couldonlyeatone meal for therest ofyourlife, what wouldit be?

Whoisyourhero?

Ifyou couldliveanywhere, where wouldit be?

Whatisyour biggestfear?

Whatisyourfavorite familyvacation?

What wouldyouchange aboutyourself ifyou could?

What really makesyou angry?

What motivatesyou to work hard?

Whatisyour biggest complaint aboutyour job?

Whatisyourfavoritebook to read?

What makesyou laughthe most?

Whatwas thelast movieyou went to? Whatdidyou think?

Whatdidyou want to be whenyou were small?

Ifyou could choose to doanything for a day, what wouldit be?

What wouldyou singatKaraoke night?

How wouldyourfriends describeyou?

What areyour hobbies?

36. Whatis the bestgiftyou have been given?

37. Whatis theworstgiftyou have received?

40. Where doyou seeyourself infive years?

42. Ifyou were a super-hero, whatpowers wouldyou have?

43. What wouldyou do ifyou won the lottery?

44. What form of public transportation doyou prefer? (air,boat,train, bus,car,etc.)

45. What'syourfavoritezooanimal?

46. Ifyou couldgo back intime tochangeone thing, what wouldit be?

48. How many pillows doyou sleep with?

49. What's the longestyou'vegone without sleep (andwhy)?

52. How often doyou buy clothes?

53. Haveyou ever had asecret admirer?

54. What'syourfavorite holiday?

55. What'sthe most daring thingyou've ever done?

56. Whatwas thelast thingyou recordedonTV?

57. Whatwas thelastbookyou read?

58. What'syourfavorite type of foreignfood?

59. Areyou aclean ormessy person?

60.Who wouldyou want to playyou in a movie ofyourlife?

61. How longdoesittakeyou toget ready in the morning?

62. What kitchen appliance doyou use every day?

63. What'syourfavorite fastfoodchain?

64. What'syourfavorite family recipe?

65. Doyoulove orhate rollercoasters?

66. What'syourfavorite family tradition?

67. Whatisyourfavoritechildhood memory?

68. What'syourfavorite movie?

69. How old wereyou whenyou learnedSantawasn't real? Howdidyou findout?

70.Isyour glasshalf full orhalfempty?

71. What's the craziest thingyou’ve done in thename oflove?

72. What threeitems wouldyoutakewith youon a desertedisland?

73. Whatwasyourfavorite subject in school?

74. What'sthe most unusual thingyou've evereaten?

75. Doyou collectanything?

76.Is thereanythingyou wished would come back into fashion?

77. Areyou an introvert or an extrovert?

78. Which of thefive senses wouldyou sayisyour strongest?

79. Haveyou ever had a surprise party? (thatwas an actual surprise)

80. Areyou related or distantly related toanyone famous?

81. What doyou do to keepfit?

82.Doesyour family have a “motto” – spoken or unspoken?

83. Ifyou were ruler ofyour own country what would be the first lawyou would introduce?

84.Whowasyourfavorite teacher in school andwhy?

85. What three things doyou think ofthe most each day?

86. Ifyou had awarning label, what wouldyours say?

87. What song wouldyou say best sumsyou up?

88. What celebrity wouldyoulike to meetatStarbucks for acup of coffee?

89.Whowasyour first crush?

time clocks alarms appointments schedulestansign up form team volunteers meeting black recruitment recruitingneedsign up form 5kmarathon runningracemarathongreenshoessign up form

90. What'sthe most interesting thingyou can seeout ofyour office or kitchen window?

91.On ascale of 1-10 how funny wouldyou sayyou are?

92. Where doyou seeyourself in10 years?

93. Whatwasyour first job?

94. Ifyou couldjoinany past or currentmusicgroup which wouldyou want tojoin?

95. How many languages doyou speak?

96. Whatisyourfavorite family holiday tradition?

97.Whoisthe most intelligent personyou know?

98. Ifyou had to describeyourselfas ananimal, whichone wouldit be?

99. Whatisone thingyouwill never doagain?

100.Who knowsyou the best?

Permalink |記事への反応(0) | 05:58

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2022-07-03

anond:20220701203714

以下の漫画日本で一番売れている。 だから日本で一番偉大な漫画100人に決まってるだろ。

https://www.mangazenkan.com/r/rekidai/total/

漫画発行部数
ワンピースONE PIECE4億9000万部
ゴルゴ132億6000万部
ドラゴンボール2億5000万部
ナルトNARUTO2億5000万部
名探偵コナン1億5650万部
こちら葛飾区亀有公園前派出所1億5000万部
鬼滅の刃1億3500万部
美味しんぼ1億2029万部
スラムダンクSLAMDUNK1億2000万部
BLEACHブリーチ1億部
ドラえもん1億部
鉄腕アトム1億部
ジョジョの奇妙な冒険1億部
タッチ1億部
金田一少年の事件簿1億部
北斗の拳1億部
進撃の巨人9600万部
はじめの一歩9000万部
キングダム8600万部
サザエさん8500万部
バキBAKI8200万部
バガボンド8000万部
三国志8000万部
キャプテン翼8000万部
鋼の錬金術師7800万部
HUNTER×HUNTER7700万部
キン肉マン7200万部
るろうに剣心7200万部
FAIRYTAILフェアリーテイル6500万部
僕のヒーローアカデミア6500万部
呪術廻戦6100万部
花より男子6000万部
テニスの王子様6000万部
ろくでなしBLUES5500万部
H25500万部
バッドボーイズ5500万部
銀魂5500万部
メジャーMAJOR5400万部
クレヨンしんちゃん5300万部
らんま1/25300万部
ミナミの帝王5000万部
ハイキュー!!5000万部
ガラスの仮面5000万部
ドラゴンクエスト-ダイの大冒険-5000万部
GTO5000万部
CITY HUNTER5000万部
幽遊白書5000万部
COBRAコブラ5000万部
頭文字D5000万部
NANA5000万部
犬夜叉5000万部
ベルセルク5000万部
デビルマン5000万部
東京リベンジャーズ4800万部
ドカベン4700万部
東京喰種4600万部
クローズCROWS4564万部
ブラック・ジャック4500万部
静かなるドン4500万部
DEAR BOYS ACT44400万部
あっぱれ!浦安鉄筋家族4400万部
課長島耕作4010万部
BE-BOP-HIGHSCHOOL4000万部
今日から俺は!!4000万部
シュート!4000万部
遊☆戯☆王4000万部
王家の紋章4000万部
ダイヤのA3870万部
のだめカンタービレ3800万部
釣りキチ三平3800万部
シャーマンキング3700万部
七つの大罪3600万部
20世紀少年3600万部
クッキングパパ3500万部
Dr.スランプ3500万部
イタズラなKiss3500万部
聖闘士星矢3500万部
ワーストWORST3300万部
3×3EYES3300万部
君に届け3250万部
ちびまる子ちゃん3200万部
約束のネバーランド3100万部
黒子のバスケ3100万部
とある魔術の禁書目録3000万部
YAWARA!ヤワラ!3000万部
じゃりン子チエ3000万部
カメレオン3000万部
うる星やつら3000万部
サラリーマン金太郎3000万部
デスノート3000万部
リボーン家庭教師ヒットマンREBORN!3000万部
バスタードBASTARD!!3000万部
うしおととら3000万部
フルーツバスケット3000万部
黒執事3000万部
美少女戦士セーラームーン3000万部
転生したらスライムだった件2900万部
疾風伝説特攻の拓2800万部
ときめきトゥナイト2700万部
ふたりエッチ2700万部
鬼平犯科帳2700万部

Permalink |記事への反応(16) | 19:53

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