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はてなキーワード: ピクセルとは
10年くらい前からリアルタイムCG、ゲームグラフィックが良くなったが、これはGPUの進化と映像向けのCGの手法の後追いに過ぎなく、言ってみればポリゴンの高密度化とピクセルの塗り方が良くなっているだけとも言える。
これはリアルなグラフィックを求めるユーザーがいてそうなったわけだが、データの制作に金がかかるようになりある時点からインタラクティビティがシュリンクしていく事となった。
分かりやすい例の分岐点でいうとFarcry2から3,4への過程などだ。
高密度ポリゴンでリッチなピクセルをもつデータはなんとかつくれるが、それが壊れたり干渉出来るようにつくるのは非常に手間がかかるしGPUパワーだけでなくCPUパワーがいる。このあたりはポリゴンという三角形の集まりでデータができていることや、キャラクターはボーンと言われる骨のしくみ、つまりポリゴンをグループ化して動かす仕組みがCG黎明期からいまも使われていることが一因であると思う。
ポリゴンにテクスチャを貼るいわゆるUV座標というしくみも、シェーダの登場で柔軟な処理は組めるようになったものの、根本としては立体物に折り紙を貼っていくのと変わらず、アーティストは歪みや切れ目に気を付けてテクスチャを貼る必要がある。（白い球体に折り紙を貼って野球ボールに見えるようにする事を想像して欲しい）
このように進化した、あるいは進化していないゲームグラフィックの10～15年だったが本当に正しかったのかと思う。インタラクティブなCGにはポリゴンではない仕組みが必要だったのではないか。破壊とか今のゲームでもできてるじゃんと思うかもしれないが非常に手間なのだ。つまり金がかかる。
どこでも穴を掘る、キャラクターの腕を引っ張る、服をつかむ。リンゴを切る、コップの水を飲む。ほとんどできない。もしくは大金が消えていく。
1人のキャラクターがテーブルの上に腰掛けたり、道端の縁石に腰を下ろしたりするのを可能にするのも大変だ。いろんなサイズの人間同士で握手させる、肩車、組体操、非常に難しい。
増田は窓際のドットちゃんというタイトルの童話を知っているかな。
この童話には、ドットちゃんという小学1年生の女の子が登場する。ドットちゃんは特別な女の子で、彼女はなんとピクセルアートで描かれたかのようなデジタルな世界の存在だった。そんな彼女は好奇心旺盛で、何にでも驚いて、何にでも興味を持つ話好きな性格だった。友達もたくさんできるけれど、彼女には一つの秘密があった。それは、人間の世界を見てみたいという強い願望。
ある日、ドットちゃんは窓際に座って、大きな人間の世界を想像しながら話をしていた。窓の外には広がるピクセルの風景があったが、彼女はそれよりももっとリアルで多様な世界を感じたかったのだ。そこで彼女は、ある日思いきって窓枠をくぐって外の世界へ飛び出そうと決心した。
ドットちゃんは、まず最初に遭遇したのは、特大サイズの猫だった。ドットちゃんが興奮して話しかけると、猫は意外にも彼女の話に耳を傾けてくれた。そこからドットちゃんの冒険が始まった。彼女は様々な生き物と出会い、色んな体験をした。ドット、彼女がこれまで住んでいた二次元のピクセル世界とはまるで別の、多次元の魅力に溢れていた。
しかし、現実の世界は彼女にとって想像以上に厳しいこともあった。ある時、彼女は水たまりに落ちてしまい、ピクセルの身体はだんだん崩れ始めたのだ。ドットちゃんは驚きと恐怖の中で助けを求めたが、誰も彼女の声を聞くことはできなかった。
ドットちゃんは、再びアートの世界に戻る方法を見つけることができないまま、静かに消えていってしまった。そして彼女の存在は、リアルな世界にほんの一瞬の幻想のように溶け込んだ。
少し前に民生カメラの増田が流行った時、産業用カメラのことを書きたいなとずっと思ってました。
増田は民生カメラのことは殆ど全く知りませんが、仕事で産業用カメラを使う機会が多く、これから産業用カメラを使用する人の指針になればと思っています。
産業用カメラ（FAカメラともいう）とは、主に製造現場で使用されるカメラを総称します。
皆さんが知っている民生カメラや、レンズ一体型でUSBケーブルやLANケーブルやWiFiで簡単に接続できるタイプのwebカメラとも少し違い、工業製品なのでそれなりの信頼性を持つものになっています。
手動で撮影することは殆どなく、アプリからのシャッター制御や製造ラインからの信号により撮影したりします。
産業用カメラは民生カメラと比較すると一般的に小さいです。30×30×50mmとか。大きいものもあります。
もっとも一般的なレンズマウントはCマウント。ラインスキャンカメラだとFマウントとかもっと大きいものもあります。
電源はACアダプタを接続したり、USB、PoE対応LANケーブル等のインタフェースケーブル経由での供給も可能です。
なおインタフェースケーブル経由での給電時はカメラ本体が発熱しやすくなりますので、ヒートシンク等放熱を考慮する必要があります。
センサーサイズは最近だと1～1.2型と、Cマウントの限界近くまで大型化しています。
画素数は12M（4K）とか最近だと24.5Mとか一般的になってきました。
センサーのセルサイズはグローバルシャッターのセンサーだと3.45umとか2.74umとか。
ローリングシャッターのセンサーだと2umくらいのものもあります。
センサーサイズやセルサイズは検査に求められる検査視野範囲やピクセル分解能に直結し、レンズの選定にも大きく影響します。
ソニーが新しいセンサーを出すとそれを使ったカメラが出てくる感じですね。
グローバルシャッターは平面のセンサーを同時に撮像するシャッター。
ローリングシャッターはセンサー上部から下部まで順番に撮像するシャッター。
対象が高速で移動していたり振動がある環境ではローリングシャッターゆがみが発生します。
しかしローリングシャッターのカメラはグローバルシャッターのカメラと比較して格段に安価です。
産業用カメラを使用した検査装置ではほとんどの場合、モノクロカメラを使用します。
カラーカメラは照明含めた色の調整が難しく、装置の難易度が上がります。
またカラーカメラのセンサー（CMOS）は一般的にはベイヤー配列のセンサー（3CMOSのものもあるが高価）であるため、同じ画素数でも解像力がモノクロより若干劣ります。
検査に色の情報が必須でない場合は必ずモノクロカメラを使用します。
エリアスキャンカメラは平面のセンサーで撮像する、一般的なカメラのこと。
ラインスキャンカメラは1本線のセンサー（複数本の素子のものもある）で高速に撮像するカメラで、カメラの前を横切る対象物をひとつながりで撮影することが可能です。
例えば流れていくシートを撮影したり、円筒状の製品の円周を撮影したりするのに使用します。
USB（USB3Vision）はデータ転送速度もそこそこ速く、USB3.0ポートで接続可能なので最も手軽ですが、ケーブル長は3mが限界です。
GigE（GigEVision）はデータ転送速度はあまり速くありませんが、ケーブル長は100mまで可能なので離れたところにカメラがある場合は便利です。
最近は5GigE、10GigE、25GigEなどもあります。
Coax（CoaXPress）は同軸ケーブルで接続するのですが、4本のケーブルで接続できたりするので非常に高速ですが、専用のフレームグラバーボードが必要になります。
他にもOpt-C:LinkとかCameralinkとか色々あります。
例えば製造ライン内に設置する検査装置ではサイクルタイム内に撮像・検査を実施する必要があります。
サイクルタイムが短い場合は、フレームレートの高いカメラ・インタフェースを選定する必要があります。画素数が大きいカメラのフレームレートは下がります。
また露光時間が長いとフレームレートは下がり、モーションブラーが発生する可能性もあります。
産業用カメラは様々な制御パラメータを持ち、インタフェース経由で設定することが可能です。
スナップ・グラブ撮影、外部トリガ設定、フレームレート、露光時間、アナログゲイン、ROI（使用する画素範囲）等々、色々な制御が可能なのが産業用カメラの特徴と言えます。
オムロンセンテック・・・ラインアップが豊富で比較的リーズナブル。
JAI・・・3COSカラーカメラ等、特殊用途のカメラも色々あります。
竹中システム機器・・・画素数16kのラインスキャンカメラを扱っています。
Basler・・・ドイツのグローバル企業。産業用カメラの雄。
産業用カメラを選定するには、検査対象の視野範囲、検出に必要なピクセル分解能、サイクルタイム、予算等様々な影響を考慮する必要があります。
また画像検査装置ではレンズや、照明も必ずセットで選定します。
最近ではAIによる画像検査もありますが、それでもカメラ・レンズ・照明の選定により得られる画像で検査の8割は決まってきます。
レンズや照明の選定はまた今度。
2014年に中古で買ったi7-2600を捨てて中古のRyzen3600に乗り換えるの。
やってる作業は昔から変わらないのにPDF開いたりOffice365でWordExcelいじるだけで重くて固まるようになっちゃったの。嫌ね。
趣味の写真だってD3400の6000×4000ピクセルのnefが1個24MBとかでクソ重いの。
400万画素で興奮してたFinepix4800の時代が懐かしいわ。
ウォンドーズだって10で間に合ってるのに11にしろですって。
そこでRyzenに乗り換えることにしたの。お金は無いの。だから中古なの。
でもマザボは新品のASUS A520M-E よ。中古でも数百円しか違わないわ。
どれがいいのかしら。
そもそもの話、X社は画像生成AIなど作っていない。彼らがつくっているのは検索支援AI Grok。学習に使いたいのはテキストの方であって画像ではない。
わかりやすさのために ChatGPTと比較してみる。2023年にリリースされた GPT-4 に試しに今期のアニメについて質問してみよう。
今期最も人気のアニメはなんですか？
ChatGPT:
2024年の今期で人気のアニメはいくつかありますが、「進撃の巨人」や「呪術廻戦」が特に注目を集めています。また、新作では「東京リベンジャーズ」や「スパイファミリー」も話題です。どの作品に興味がありますか？
アニメに詳しい人ならちょっと古い話をしているのがわかるだろう。 GPT-4 が学習を行なったのは2023年までの情報だ。なので最新の話題に対応できないのである。
一方、Grok は Xの投稿をリアルタイムに検索して反映する。もし Grok で同じ質問をすればダンダダンやリゼロ、ブリーチ辺りの話をするはずだ。つまり、Xが収集したいのは「ダンダダンの７話泣かされたわ・・・」みたいな投稿のことであってイラストではない。
Grokには画像生成機能がついているが、これは自前の物ではなく Black Forest Labs社 の FLUX.1 というモデルである。X社が Xに投稿されたイラストを収集して学習させているわけではないのだ。それでは FLUX.1 の訓練に使ったのはどこの画像なのだろうか？データセットは明らかにされていないが十中八九使っていそうなのが LAION-5B である
現在大手の企業は「著作権的にクリーンな」画像生成AIをつくっているが実際には版権物が出てくることが知られている。なぜそんなことが起こるのだろうか？
このからくりは LAION のデータセットにある。LAIONはドイツにある非営利組織。ネット上のありとあらゆる画像を収集しタグをつけたデータセットを公開している。
A. LAIONは非営利の研究組織です。ドイツの著作権法（§60d UrhG）に従いあらゆる著作物の利用が許されています。
とあるようにドイツの法律上合法である。実際に訴えられた後LAION側が勝訴している。とはいえこの組織にはAI関連企業からの多額の寄付金があることが知られており、パチンコ３店方式のような意味合いでの合法とも言える。
尚、反AIさんと反々AIさんが著作権法第30条の4を巡って喧嘩をしていますが、世界では日本の法律は関係ないです。いちおう念の為。
他の絵師さんに Glaze を使うように詰め寄ったり、使わないやつはAIに加担していると攻撃したり。挙げ句の果てには「自分の絵にGrazeをかけました」と宣言したり。
もう、全てが間違っている
そもそも、Glaze も Nightshade もAI学習を阻害するものではない。学習したモデルをぶっ壊す毒なのである（poisoned って書いてあるでしょう？！）
相手に食わせなければ意味がないんだ。Glazeかけたとか自分で言うな。対策されるでしょう？（後述）
それと他の人に強要する意味はない。使いたい人が使えば十分なんだ。
事実すでに効果は上がっていてOpenAIは悲鳴をあげ対策を急いでいる。
反AIさんの考えるよりも Glaze/Nightshade はずっと強力だ。それはデータセットを汚染する攻撃である。簡単に言えば Nightshadeは「学習中に他の絵に変換されてしまう」ノイズをかける。この操作を毒入り（poisoned)と呼ぶ。ピクセル毎の微小な変更なので Nightshade をかけた後もイラストはぱっと見はかわらない。
Nightshadeを使って例えば 犬の画像を猫の画像になるノイズをかけたとする。するとAIは犬と猫が混ざったまま学習を進め「犬」と言う概念が無茶苦茶になってしまう。
図：毒入りモデルの変化 (arXiv:2310.13828から引用)
上の図は毒入りの画像を２００枚食わせたときの変化の様子だ。犬が猫になってしまっている。それだけではなく”犬”に近い概念、”子犬”、”ハスキー”、”狼”もぐちゃぐちゃになっている。
図：毒入り枚数による変化 （同引用）
こちらは50、100、300、と毒入り枚数を変化させたときの様子。50枚の時点ですでにめちゃくちゃになっている。
もし私が反AIだったなら、イラストに Nightshadeをかけて danbooru に投稿するだろう。二次元イラスト特化の画像生成AIはdanbooru2021/ danbooru2022 などのデータセットを使っているものと見られる。これらはイラスト投稿サイトdanbooru から収集したものである。
ところで Glaze も Nightshade もその内部で画像生成AIを使っているということを知ったら反AIさんはどんな顔をするだろう？
Glaze は特徴量抽出を行う。おそらく Stable Diffusion の VAE（Variational Autoencoder）を使っている。そしてNightshade の方も 内部ではStable Diffusion 等の画像生成モデルを用いて別の画像を生成する。
Glaze が機能しない？あるいは解毒方法が見つかったかもしれない
上のスレッドのコメント欄では Glaze が論文のようには機能しないことについて議論され「画像のリサイズをしたのではないか」と予想している。Glazeをかけた後に画像を縮小、データが圧縮されてノイズ効果が消えたのではないかということだ。
A) 絵師さんが Glaze をかけたあと画像を縮小した可能性
B) 画像サイズやファイルタイプによってはプラットフォーム側が勝手に加工をする
C) 学習の際にリサイズを行う (Stable Difusion XL では1024px, 古いモデルは512px)
A,B については絵師さん側に知識があれば対処可能だけれども C の方はなんともし難い。小さい画像を投稿したところで [縮小→拡大] でノイズは落とせそうだ（解像度は悪くなるだろうが）
LAIONは収集画像そのものを所有せず、データセットはウェブ上にある画像のurlとタグをまとめた物であるらしい。
ということは、LAIONの新しいデータセットが公開されたタイミングで画像のurlを変更すれば学習に使われることを回避できそうだ。特に、個人サイト／ブログの所有者ならば古い url に●んこ画像でも差し替えておけば嫌がらせになる。（タグ差し替えはこのグラフの Simple Attak に相当）
90年代においては画像に直リンクされたときの報復としてうん●画像に差し替えたものです。まさか令和になっても有効とはね
この記事をぼちぼち書いているいるうちに2日が経過した。今、私のXのタイムラインもおすすめもとても静かだ。攻撃的な人たちやデマに流されやすい人達は皆どこかに行ってしまったようだ。残ったのはこれまで静かにイラストを描き続けてきた人たちでとても穏やかな空気が流れている。ずっとこのままがいい。
有名なものではGlazeもNightshadeなどがイラスト生成AI対策として界隈で持て囃されていますが、本来GlazeやNightshadeはAIによる画像認識を阻害するシステムでありイラスト生成AI対策ではないため、イラスト生成AI対策を求めるユーザの要望へ答えられない可能性が高いです。
イラスト生成AIは端的に言うとプロンプトで指定された特徴量を合成してイラスト生成をし、それら特徴量の学習は確かに画像認識によって行われますが、GlazeやNightshadeなどはその仕組み上としてノイズ除去や画像縮小などの画像加工へ非常に弱いので、特定のイラストの特徴量を学習する前にノイズ除去や画像縮小などの画像加工を行えば問題なく特徴量の学習を実行できます。
「ノイズ除去や画像縮小によって本来のピクセル情報が失われれば正しい学習が出来ないのではないか？」と思うかも知れませんが、この疑問へ対し逆質問をするのであれば「正しいイラストとはどういうものでしょうか？」という話になります。
何が正しいかは絵師一人一人に答えがあり、絵師Aには正しくも絵師Bには誤りであるように、AIによって生成されたイラストは正しくもあり誤りでもあるのです。AI生成イラストの初期では「手指が変だ」「瞳の塗りがおかしい」と寸評している人が多く居ましたが、これは単に評価者から見て誤りであるだけなんですね。
「ウォーターマークならば効果があるはず」と考える人も居るかも知れませんが、特定の特徴量を生成できるのであれば、生成した特徴量を反転適用することでウォーターマークなども除去が可能で、もしも除去した部分へ不足するピクセル情報があるのならば、違和感の少ない特徴を用いてピクセル補完を実行可能です。
GlazeやNightshadeが容易に対策可能で実際の効果はプラセボ効果程度ならば、ウォーターマークはイラスト生成AIを好みませんという意思表示くらいの意味しか無いですね。
最後に「あなたは何者なのか？」と思うでしょうから答えますが、私はイラスト生成AIに対する絵師よりも大きく影響を受けているプログラマーですね。より高度なコーディングAIが登場していく度にプログラマーは食えなくなります。
でもプログラマーは生成AIを開発しちゃうんですよ。何故ならば絵師が既存の画材から生成されたデジタルブラシを便利な道具だと感じるように、絵師は暗室へ入らなくても覆い焼きや焼き込み合成をレイヤーとして便利な道具として扱っているように、プログラマーはコーディングAIを便利な道具って感じちゃうんですよね。
今のところイラスト生成AIは画材の匂いや肌触り、厚みなどなどマテリアルな部分を生成できないので、本当に反イラスト生成AIをしたいならばインターネットから切断してパソコン・スマホ・タブレットを破棄して画材を大量に購入しアナログ絵描きになれば良いのです。それが今の最適解。
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし（ウォーターマーク）の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル（敵対的）な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか？
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか？
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ（「動物」や「風景」など）を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす／微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ（敵対的な例）を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
反AIの自分は他者の著作権を侵害しておきながらAIに対しては「少しでも自分の著作権は侵害されたくない！少しも損したくない！」みたいな糞みたいな精神性
これが気持ち悪い
お前らは作者におめこぼしをされてきたんだよ？その恩を他人に返そうとか思わないの？自分だけ得をして相手には広い心を持とうとしないテイカー気質
そもそもAIは学習しただけであって別に誰の著作権も侵害していないが、一万歩譲ってAIがお前らが思う通り何かしらのコラージュ作成機だったとして、それでもお前のイラストが生成された画像に及ぼす影響ってどんだけ多く見積もっても１ピクセルあるかないかぐらいだよ？
なんで数十億枚学習してるって自分たちで喧伝しといて、それでわざわざお前の下手糞な絵からがっつりコラージュ素材がぶん捕られてると思ってんだよアホか
忘れちゃったものに対して備忘録書くのやや矛盾してないか？とは思うけども書かないとそのうち「タイトルを知りたい漫画があったってことしか思い出せない」みたいな状態になるだろうから思い出せるうちに書き出しておく。
受験戦争がどうのって背景があって、塾に通ってた生徒たちがビルに閉じ込められる。
水が飲みたくてたまらず発狂し始める生徒たちが次々事故とかで死んでいくという内容。
水取りゾウさんの中に溜まった水を飲もうとして奪い合ったり、トイレの便器に顔を突っ込んで死んでいたり、ハサミで自分だか他人だかを刺して血を飲んだりしてた。
「ライバルが減ってよかった」みたいなセリフと共に授業が始まって終わり。
なんか階段から落ちて母子共に亡くなったとか…そういうのだった気がするんだけども…
ラストシーンが階段に立つ主人公の影が階段下に伸びていてそれが胎児の形をしているみたいな…そんなかんじのやつ？
③コンピュータウイルスかバグと戦うエロ漫画
20年くらい前に見たでかいホチキス？で留めてるタイプのエロ漫画雑誌に載ってた。
黒髪ロングで眼鏡のお姉さん（絵柄がやや萌え系で雑誌から浮いてた気がする）がゲームだかネットの中に入り込んでモザイクみたいな人型のやつに犯される。
「ピクセルがこすれて…オ◯◯◯がめくれちゃう♡」みたいなセリフがあったと思う。
追記:モザイク人間は結構でかくて電脳世界でビルとか壊してた。お姉さんも巨大化する。フェラシーンがあったと思う。
体位は確かお姉さんがビルを支えに犬の小便みたいなポーズをとって後ろから合体って感じだったはず。巨乳
これも20年くらい前なんじゃないかな？地元の図書館に同じ県のもっと都会の方にある図書館から貸し出された本が置いてあって、そのうちの一冊。
なんか別冊宝島のような気もしてきたな…
町野変丸、CLAMP、麻宮騎亜 、江川達也辺りが載ってた覚えがある。
多分これで家畜人ヤプーのことを知ったはず…
これ漫画じゃねえや
別冊宝島409号がなんか近いタイトルなんだけどもっとなんか気取った感じだったんだよな…表紙が黄色だったような…
⑤お母さんが豚だった漫画
多分短編集なんだけどよく覚えてない。
お母さんがドレスを着てる豚で、お父さんがなんか頭かち割られて死んでる。女の子が殺したかも。
自分はやっぱり人間の子ではないんだ！みたいに叫んで泣いてた？
文字だけのページとかもあったと思う。
あと「これが最初で最後だ！」みたいなセリフがでかい字で書いてあるやつがあった。全体的にグロかった気がする？
漫画と小説が交互に載ってるBL雑誌だったと思う。その雑誌に載ってた小説。
刑事（探偵？）が違法薬物を追ってる最中にトンネルで脅されて無理やり薬物を飲まされ（飲まないでいようとしてたけど唾液で溶けたかなんかだった気がする）ケツを掘られつつ背中をナイフだかカッターだかでズタズタにされて気持ちよくなりながら意識を失う。
病院で目覚めてなんかこいつとくっつくんだろうなってやつと話してる。
⑦多分コロコロ
主人公が父さん（行方不明）譲りで昔から全裸にならないとウンコができないんだよなー！とか言いながらトイレに入る。
隣の排泄音（父？）に主人公も負けじとブリブリやる…みたいなシーンがあった気がする。
改行できてんのかなこれ
これだけのコンテンツを作り上げるのがただただすごい。。
※chatgtp: YouTubeの動画タイトル一覧を取得して公開すること自体は、著作権法に違反する可能性は低いです。
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1日1万歩歩くことの本当の意味を理解する。それは、こまめに動く習慣がついているかどうかの指標です。
1日3分続けられるのは超すごい。運動でも、読書でも、食事でも、短時間でもずっと続けるほうが効果が高いです。
1週間に1日位は自分を甘やかす日を作ろう。あまりガチガチに目標に向かって邁進したり、自分を節制し続けると、返ってバランスを失う恐れがあります。
5000円以内でチャレンジできるものはとりあえずやってしまおう
50代になってよかった３つのこと
50年間知らなかった、布団カバーの便利なかけ方
52歳にして、日傘に目覚めた話
55歳にして初めて知った衝撃。寝心地の決め手は寝返りにあった。
8月19日はバイクの日。これからバイクに乗りたいと思っている人への応援歌
AIは味方であって敵ではない。一緒に協力することでより豊かな未来が待っています
AIに勝つためには運動機能を鍛えよう。ちょっとした動作については当分、人間のほうが優位です。
Audibleの聴きたい放題が最高すぎる。2022年1月末から聴きたい放題に変更になりました。
BMIを20未満にしない方が良い理由。健康リスクは太ってるよりも痩せてる方が、はるかに高いことを知っておこう
Chromeリモートデスクトップが超便利
Google Pixel6 Proはどんな人なら「買い」なのか。1ヶ月半毎日使った感想をまとめます。
Googleの新スマホ、Pixel6の音声入力がすごかった話
KindleやAudibleの朗読睡眠のすすめ。寝付きもよくなりますし、知恵も増えます
PDCAサイクルの回し方のコツ
Pixel Fold使用1週間レビュー。予想よりかなりよかった！
Pixel7と7Proのレビュー。6より相当よくなりました。
Q&A これまでキャリアのない40歳女性が、同年代の男性正社員並みの収入を得るためにはどうすべきですか？
Q&A 勝間和代さん、１日何食とっていますか？ 栄養バランスやスタイルキープのコツは？
Q&A 勝間和代さん、使っている体重計を教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、まゆげの手入れはどうやっていますか？
Q&A 勝間和代さん、お気に入りのスマホアプリを紹介して下さい
Q&A 勝間和代さん、適切な買い物をするためのコツを教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、ふだんのネイルのお手入れ方法を教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、人前で緊張せずに話せるコツを教えてください
Q&A 勝間和代さん、気の合う友達をたくさん作る方法を教えてください
Q&A 勝間和代さん、どんな人とつきあっていけばいいか、教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、どうやったら、見栄っ張りな自分をやめられますか？
Q&A 勝間和代さん、どうしたら、時間を守れる人間になれるでしょうか？
Q&A 勝間和代さん、自宅でのヘアケアやスキンケアの方法を教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、ふだん、どのようにテレビを使っているか、教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、健康的な食事をとりながらも、食費を安くする方法を教えて
Q&A 勝間和代さん、仕事、育児、家事で忙しい中での目標達成方法を教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、スマホ１台だけで仕事をするのはどんなイメージでしょうか？
Q&A 勝間和代さん、良い習慣を身につけ、悪い習慣を追い出す方法を教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、変化することが怖いのですが、どのように考えればいいですか？
Q&A 勝間和代さん、イライラする事が起こってしまった後の対応方法を教えて下さい
Q&A 勝間和代さん、隣の芝生は青いと、つい妬んでしまう心をどうしたらいいでしょうか？
Q&A 勝間和代さん、ヘルシオとホットクック、どちらか片方だったらどっちを買えばいいですか？ また、型番は何を買えばいいですか？
Q&A 勝間和代さん、多忙にかまけて、やるべきことができない怠惰さとどう向き合えばいいでしょうか？
Q&A 勝間和代さん、特にチョコレートが大好きで、シュガーフリーできません。どうしたらいいでしょうか？
Q&A 勝間和代さん、転職時のリスクマネジメントを教えて下さい。変な転職先にいくことを防いだり、失敗したときのリカバリー方法が知りたいです。
Q&A 勝間和代さん、就職や転居のように失敗リスクが高い決断については、たくさんの試行錯誤ができないのですが、どのように考えればいいか、教えて下さい
SNSを楽しく活用する大事な鉄則。それは、承認欲求ではなく情報共有に使うこと。
YouTube の撮影カメラをピクセル7 Pro に変えてみました
YouTubeのやり方変えて1ヶ月の感想。たのしーーわーーー。話したいこと話すのがやっぱりいいですね。
YouTubeサムネイル省略の結果報告。結局、ライトユーザー向けに必要でした。
YouTube撮影失敗の歴史をゆるく語る。一番大きかったのは、スマホのインカメラを使用しなくなったことでしょうか。
ご飯0.5合炊きのすすめ。毎回1膳分だけを炊くことによって、保温や管理の手間から解放されて、しかもどんなお米でも何でもものすごく美味しくなります。
なぜIHコンロは使いにくいのか
何でも25％の余裕が生活を楽にする
エンジン01 in 市原 1⧸26-28 ぜひいらしてください
半年から1年かけてうまくいかなかったものは損切りしよう（訂正バージョン）。それ以上の時間を使ってもうまくいく確率は低いです。
ゼロよりは0.1を目指す
継続の鍵は15秒以内に開始できることにあり
試行錯誤は3回で仮説、5回でやっと実用、10回で完成を目安にする。１回で完成させようとするから、虫が良すぎるし、結局達成できないで失敗してします。
勝間和代のKindle本をFire端末でオーディオブック化する方法の詳細説明
インスタもLINEもスマホではなくパソコンで使おう。圧倒的にタイパがよくなります。
相手の心はSNS写真で透けます。SNSにアップされた写真を見ると、その人が無意識に何を一番大事にしているのか、すべてバレてしまいます。
勝間和代のWindowsパソコンに音声入力をするさまざま4つの方法の紹介
勝間和代のYouTube動画作成講座。慣れると1本15分でできます。
まめさは正義
小ささは正義
新刊「勝間式 金持ちになる読書法」本人紹介。12月25日発売です。
勝間和代の、1本トータル20分でできる、ゆるゆるYouTube動画作成方法
自分も周りも2割ぐらい間違ってると思った方がかえって物事がスムーズに進む
意外と良い！5万円以上の価値があるぞ、キンドルスクライブ Kindle Scribe
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勝間和代の、YouTube字幕機能説明。YouTube 動画には自動生成された字幕が付いています。意外と知られていませんが、これがあると、音声なしでも、外国語でも、YouTube見られます
勝間和代の、iPhoneの音声入力が苦手な人へのちょっとしたアドバイス
努力に酔わない
ポータビリティ(可搬性、動きやすさ)の価値をもっともっと重視しよう
年末のご挨拶。2023年に良かったことをベスト3を発表します。
あらゆることは3日やらないと、超億劫になる
新幹線ワークはSワークP席が最高すぎる
思い込みの外し方
動け、動け、動け
安定は実はリスク
会話は心のごはん
予防はコスパ最強
時間を生むコツ。1日10秒短縮でも1年で1時間です。日常のルーティンから無駄を少しずつ取り除くことで、毎日の時間は生まれていきます。
家庭の在庫管理は2ビン法の徹底に限る
夕食の外食は週に2回までにしよう。それ以上にすると胃腸が疲れて睡眠スコアが悪くなります
試行錯誤の回数は3桁を目安にしよう
より良い決定には4つ以上の選択肢が望ましい
電気自動車アリア5000キロ走行ガチレビュー。5000キロ走ったからこそわかった、いい所と悪い所
誕生日記念動画、50代になってわかった3つの幸せ。無事52歳の誕生日を迎えられたので、若いうちにはわからなかった3つの50代の幸せを記録します。
やる気は仕組みが9割
勝間和代はなぜ、iPhone Xをやめて、Android勢となったのか。アプリの速さ、電池容量、画面の大きさ、すべてが快適です。
失敗を恐れない方法
重い腰を上げる方法
犯人探しをやめよう
正解は一つではない
頼る力の身につけ方
遊びこそが実は学習
下腹ぽっこり解消法
独学は基本、非効率
上手な手抜きのコツ
断る力の身につけ方
怠けごころの抑え方
電熱服活用のすすめ
パソコンのメモリは16GB以上にしよう。スマホ依存から抜け出すためにも快適なパソコンは必要
調理家電の電気代は1回せいぜい数十円。電気代を気にして導入しないのはもったいないです。
電気自動車アリアの2000キロ走行レビュー。納車1ヶ月半、良い点も悪い点も、ユーザー目線に素直にお話してます
迷った時は余命あと2年だったらどうするかを考えよう
勝間和代の、自分が90歳までできる仕事は何かを考えてキャリアプランを設計しよう
間違いの素直な認め方
良い口コミの見分け方
過度なやせ願望に注意
時差行動徹底のすすめ
ヒットは直感で決まる
健康こそが最大の美活
信頼こそが加齢の味方
青信号をすぐに渡るな
空腹は判断を間違える
建設的な先送りの勧め
暇ならばマメになれる
悪い自分を見捨てない
許せない相手の許し方
初めて買うものはほぼ100% 失敗する。だからこそ、そこから学習することが重要
古いスマホは売らずに2台持ちにしよう
人から親切にされるコツ
細切れ行動蓄積のすすめ
少食は行動力を阻害する
根気の正体は体力である
使える道具は全部使おう
妖怪「出不精」の退治法
天気予報は風速も見よう
サボりぐせの乗り越え方
怠けたい心が変革を生む
イチゼロ習慣をやめよう
気が散りやすいのも才能
体力はすべてを解決する
ライフログで身を守ろう
寝具にはお金をかけよう
ギリギリは頭が悪くなる
会話泥棒に気をつけよう
上手な利他力発揮のコツ
寝室は静かでなくていい
１日１やめ運動のすすめ
脅す人には注意をしよう
目標を追い求めすぎない
わが道を行く最大のコツ
歯磨きは歯間磨きが主役
楽しくなければ学べない
時間割引率の引き下げ方
試せることは全部試そう
遊びこそが最高の脳トレ
私達は自分の実力よりも2割ぐらい自信過剰だと思うとちょうど良い
勝間和代の、キャリアは5年かけて、強みを活かす仕事100%の状態まで持っていこう。そうすれば、短時間労働になるし、収入も上がります。
悩むのは悪いことではない
運を良くする技術を学ぼう
自炊は実は最高のぜいたく
やっぱり画像のピクセルの場所を指定してアノテーションしないと解決しないんじゃないか？
WD 1.4 Taggerでも、指まで区別してタグ付けしてくれないので、出来るなら指それぞれ分けてタグ付けしてくれるのがあるとありがたいが・・・
突然だけどファイナルファンタジー始めました！って
もはや夏の終わりだというのにこの冷やし中華始めました！の勢いで言っちゃう私！
サイコロの出た目でどのナンバリングのファイナルファンタジーでファンタジーしようかと思っていてサイコロを振りーの4が出たので、
FFIVを始めました！
私FFIV始めるに至って初めてなので
まるでその世界に産まれたてのバンビで挑む感じで右も左もお箸は左お茶碗が右と私は左利きなのでそういった右も左も分からないって言い方がよく分からないままその産まれたままのバンビで飛び込み挑むFFIVはどうなるのかしら？って思ったの。
私が一番罪悪感を覚えてしまう設定が
私は遠慮して経験値は2倍獲得ゴールドは4倍でサクサク進めるかなーって。
まあおまえは温いな！っていうのは分かっているけれど
熱燗は温めな方がいいっていうじゃない！勘弁して。
波平さんとマスオさんが帰り道に寄った居酒屋で燗は人肌がイイですなって2人がそう言っていたタイミングでゴリゴリの居酒屋の親父が懐から親父の体温で温まった徳利が出てくるのよね。
まさによりぬきサザエさんか！って思うぐらいなそんなプレイの仕方はおまえ温いよ！って言われそうだけれど、
私はサクサク進めてみたいの。
あと、
波平さんとかマスオさんが会社帰り居酒屋で1杯やって飲んで帰ってきても家の晩ごはんの時間に間に合っているってその世界観なに？って思うの。
時空が乱れてない？
なんで居酒屋でいっぱいやってきてご機嫌で帰宅して家の晩ごはんに間に合うの！？って
そんな私のファイナルファンタジーも
獲得経験値1倍獲得ゴールド1倍モードで進めていたんだけれど、
ユー！サクサク進めちゃいなよ！って、
良い天使の方は経験値もゴールドも倍増しちゃえよストーリーがサクサク進んで楽しいぜ！ってそそのかすの。
悪い悪魔の方は獲得経験値1倍獲得ゴールド1倍で苦労して得たゴールドで買う新しい武器の切れ味は感動ものだぜ！それにレベルも思うように上がらないままでボス戦をギリギリで苦戦して勝つ喜びってものもあるぜ！ってそそのかすの。
うーん、
私は迷ったわ
そこでまた頭の上に浮かび上がってきてそそのかしてきそうな勢いのイメージの高見山大五郎さんが2倍2倍！っていうので、
その設定でブースト！
これが苦労して進められてるかっていうのはわからないけど、
道具屋でももちろん武器防具屋でも躊躇なく贅の沢ができて常にハイポーションが99の状態を保って冒険を進められるリッチさ！
物語を楽しむっていう意味ではバランス崩しているすでにそんな世界かもしれないけど物語のストーリーを追体験で楽しめているという意味ではこういうのもありなのかな？って思って楽しく進めているわ。
ただ不思議の思ったのは、
え？こんな設定なんの意味があんの？って2倍！2倍！でお馴染みの高見山大五郎さんもビックリなのよ！
0倍ってなに？0倍。
世の中にはよくわからないことが多いわ。
まあ私は早くもゲーム開始1時間でもう月へ行く魔導船をゲットして、
逆に次どこに行ったらいいのか進路を早速に見失ってしまったところよ。
え？次どこ行くの？
分かんないけど。
えーん、
次どこへ行ってストーリー進めたらいいのか分からなくなってしまったわ。
あともうフィールドの雑魚敵とも戦わなくていいエンカウントOFF機能とかもあって、
ファイナルファンタジーとは？って思ってしまうけど、
宝箱を逃してダンジョンの先に見えていて引き返して拾いに行きたい時とかはその機能重宝してるかも。
全エンカウントOFFはさすがにしないけれど、
こういう時に向こうの壁の向こうに見える宝箱、
気になるじゃない！
だいたいは察しがついてポーションとかだけど
分かっていても全宝箱を見えるものは取り尽くしたじゃない？
どちらかといえば今回についてはストーリー早く進めてみたい派なのよ。
でもなんか雑魚い敵とかはオートバトルとかで何にも考えてないような気がして、
逆にこれでいいのかしら？って思っちゃうわ。
昔の苦労して経験値を稼いだりゴールドを稼いだりするのって幻想なのかも。
あとあまりにも展開がサクサク進みすぎて次どこに行ったらいいのか、
確かに次どこに行くんだ！って言ってるけど
ボーッとしていたらついつい聞き逃しちゃうのよね。
これで本当に楽しめているといえるのかしら？と急に思ってしまうわ。
1～2回の戦闘でみんなそれぞれレヴェルが上がるのよ。
冒険を薦める上でパーティー全体に漂うなんか何かが足りない苦しみながら進んでいる！っていう「ひもじい」感じがないの。
だからクリアしてもクリアしたよ！って霧ヶ峰高原で高らかに公言できない後ろめたいところもあるわ。
とはいえ、
このブースト機能があるからやってみようか！って思ってきっかけにもなってるし
これこれに盛ったシージーの演出過度な部分がないのが私あっさりして好きかも。
あれは感動の押しつけみたいで、
うーん、
どっちが好きだかは結局個人の好みによるわよね。
まあ私に関しては
使ったらまあ苦労せずに進められるのは確かね。
またでもクリアしたら言うわね。
今次どこ行っていいのか見失っているけれど
私のファイナルファンタジーは始まったばかりよ！
うふふ。
ヒーコーだけにしました。
お休み期間中とは言え結構あんまり運動活動することが少なかったような気がするので、
控えめに朝はヒーコーのみってことね。
ともったいぶっていても、
パッケージの通りのレシピで作っているけど私に取ってはちょっと薄い気がするから
ちょっと次は濃い目に作ってみようかしらと思ったわ。
朝の冷たいのが美味しいわ。
水分補給はしっかりとね。
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
なんだかいよいよお盆休みも終わりの終盤をフィナレーを迎えようとしているグランドなんとか感があるスタンディングオベーションでぱちぱちぱちって感じなんだけど、
まあまだ3日今日も含めてあるんだけど、
結局私は何も成し遂げぬままありのままでお盆休みを走り抜けようとしているわ。
まだ3日あるので一発逆転あるかも！って
何が何に対しての逆転なのかはよく分からないけれど、
確かにそうよね。
でも早寝早起きはやりましたで賞！は受賞に値すると思うわ。
昨日はちょっと遅かったけれど、
だいたい21時に寝て5時に起きるという離れ技をやり遂げるか否かまだ残りの日にちがあるので、
どんどん記録を伸ばしていけると思うわ。
涼しいけれど、
何か外に出なくては勿体無いと感じてしまうこともあるし人間というのは贅沢なものよね。
贅沢な悩みといえば、
私は新しいゲームに挑戦しようとして新しいゲームをまあリメイクのファイナルファンタジーの何かしらのピクセルリマスターなんだけど、
あれって経験値4倍設定ってのができるみたいで、
これを使うか否か葛藤があるのよね。
強い強敵に辛くイジメられて苦戦すると思うとそれも味わいたいと思いつつも、
物語のストーリーのお話ををサクサクと進めるために経験値4倍モードを使う進む優先で進めるのか。
悩ましいところよね。
逆にいえば4回戦う分が1回で済むっていうところもあるけれ、
あれ逆に経験値0倍モードっていうもう井森美幸さんの絶対に当たらない解答で倍率が20倍になるぐらいの逆にビックリするような設定もあって、
あれって低レヴェルでクリアするチャレンジスピリッツの人用なのよね？
話は戻すんだけど、
時間のない現代社会の社会人において社会における時間の損失はとても大きいところがあるので、
VHSで番組を録画した時に標準モードか3倍モードで録画したかは画質で見分けがつくっていう街の巷の港の噂だったけれど、
高度に発達したテクノロジーは魔法と見分けがつかないってどういう意味ですか？って問い詰めたいぐらい
今のリアルタイム本放送と録画した放送を再生させているのと見分けがつかずに、
思わず録画じゃないのに
何度も何度も押してもスキップできないぐらい、
1回のボタンを押すごとで15秒進む間に、
ああ！
これ今の放送分なんだー！って
それを気付いた瞬間の名称をつけるとしたらなんて名付けようかしら？って思わずにはいられない衝動にも名称をつけたいわ。
あと話戻すんだけど、
経験値の話、
スプラトゥーン3の経験値ってあれいる？必要なの？って思ったらギアパワーギアのかけらがもらえるぐらいなので今それ自己解決したわ。
でも無駄にランクが上がるのはスピン気味のセリフにノーサンキューなのよね。
何の話してたんだっけ？
とにかく凄い自信なのよ。
それだけはあるわ。
残りの夏休みを欲張ったら何も成し遂げることができないので
まあ気楽にのんびり夏を過ごすことにするわ。
あといつもカッツスイカめちゃくちゃよく食べてたと思うイメージが自分にあったけど、
気がついたら昨日今シーズン初めて買ったわ。
スイカ今年食べてないなぁーって思ったら
それと比べて今年はキュウリめちゃ齧ってたわ。
思い出すたびにキュウリ。
そんな夏のキュウリの思い出になりそうね。
キュウリまだ齧ってない人は齧ってみてよ。
うふふ。
行くお店は一緒のみかんの花咲く丘公園前駅の駅前商店街の喫茶店。
つまり2つなのよ。
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
