当たり判定について
皆さん、こんにちは。VALORANTのゲームシステム開発チームでソフトウェアエンジニアをしているKevin Leeです。ゲームシステム開発チームは移動や戦闘、入力など、VALORANTのゲームプレイの核となる多くのシステムの開発を担当しています。この投稿では、FPSのゲームプレイにおける中心的システムのひとつである、当たり判定について説明します。 VALORANTのように1発のヘッドショットが勝負の明暗を決めるようなゲームでは、当たり判定はとても重要なシステムとなります。私たちの開発者としての目標は、プレイヤーが銃を撃った際にその結果が明白で、違和感がなく、何よりも正確であるようにすることです。 しかし現実には、当たり判定がおかしいと思われる動画を添えたメッセージを受け取ったり、投稿を見かけることもあります。私たちはこれらの報告をすべて深刻に受け止め、各動画を1フレームずつ確認して、システ
Atomic CSS-in-JS
With utility/atomic CSS, we acknowledge it’s ok to couple the structure and presentation layers: when we need to change the button color, we modify the HTML, not the CSS. This tight coupling is also acknowledged in modern CSS-in-JS React codebases, but it seems the CSS world figured out first that the “separation of concern” of the web didn’t feel right. Specificity is also less a problem, as we u
ラベルなしデータを用いた Dense Tracking の研究事例 / Learning Dense Tracking from Unlabeled Videos
社内勉強会での発表資料です。 ラベルなし動画を用いて画素レベルでのトラッキング（dense tracking）を学習する研究事例を紹介します。 近年では、応用先である Video Object Segmentation において教師あり手法に匹敵する性能を持った教師なし手法が提案されつつあり…
音階の数学｜じーくどらむす
私の大好きな数学者の名言で、「音楽は感性の数学であり、数学は理性の音楽である」という言葉があります。 数を原理とするピタゴラス教団がピタゴラス音律を作り出し、そこから純正律という整数比率によるハーモニーを重視した音律が作られたことからも、音楽と数学の関係性は深いと言えるでしょう。 しかし、 実際に数学を多少わかって、音楽を多少嗜んでいる方であれば、音楽で使われる様々な単位への違和感を感じたことがあるのではないでしょうか。 とにかく既存の音楽理論や音楽文化が、「12音種」「7幹音」「5線譜」「1から数える」すべてが噛み合っていない感じがすごい。この噛み合ってない上で究極の覚えゲーを重ねがけして理論作り上げてんのヤバい。 — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) July 12, 2020 音楽を取り巻く数への違和感まずこの「12音階」（ド～シまで、＃、♭も含めた1オクターブ以内の
自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
解析不能！30年以上前のレトロゲームから謎の「自動生成アルゴリズム」が見つかる - ナゾロジー
Point ■レトロゲームには容量不足や技術的制約を解決するため、現代の我々から見ても解析できない謎の技術が使われていることがある ■今回、ATARI2600から82年に発売されたゲーム『Entombed』に、全くロジックが不明の迷路自動生成プログラムのコードが発見された ■迷路の壁を完全ランダムに配置すればクリア不能になってしまうが、このプログラムがなぜ通行可能なパターンで迷路を生成しているかは、まったくの謎だという ほんの数十年前、コンピュータ関連の技術が飛躍的に向上しました。 特にデータ容量の向上はめざましく、現代の若い人たちにとって容量の単位は「ギガ」が標準になっています。 しかし初代のスーパーマリオの全ゲーム容量は40KB、初代ドラゴンクエストの全容量は64KBでした。 これはこの記事のトップに貼られている画像の容量よりも遥かに小さい容量です。 レトロゲームの開発は、そんな小さな
Magenta
An open source research project exploring the role of machine learning as a tool in the creative process. Magenta Studio has been upgraded to more seamlessly integrate with Ableton Live. It is a collection of music creativity tools built on Magenta’s open source models, using cutting-edge machine learning techniques for music generation. Read the blog post.
「不思議のダンジョン」の絶妙なゲームバランスは、たった一枚のエクセルから生み出されている！？ スパイク・チュンソフト中村光一氏と長畑成一郎氏が語るゲームの「編集」
過去の名作ゲームの企画書を見せてもらい開発秘話を聞くシリーズ「ゲームの企画書」。連載3回目となる今回は、「不思議のダンジョン」シリーズを手がけてきた、スパイク・チュンソフトの中村光一会長とディレクターである長畑成一郎氏に話を聞いた。 「1000回遊べるRPG」という衝撃的なキャッチフレーズで登場した『トルネコの大冒険 不思議のダンジョン』から、20年の時が経った。 (C)Spike Chunsoft Co., Ltd.ALL Rights Reserved. パソコンゲームの名作『ローグ』のシステムを換骨奪胎し、親しみやすいキャラクターで『ドラクエ』ファンにアピールすることに成功した本シリーズは、現在も多くのファンを魅了し続けている。 そんな本シリーズのインタビューだが、スパイク・チュンソフトの中村光一会長にインタビューをお願いすると、「ぜひ本シリーズ開発者の長畑氏を同席させてほしい」との
乱数チューニングによる動きのコク
乱数チューニングによる動きのコク 1. 一様乱数 いわゆるMath関数による乱数。 雑味や臭みが強く、そのままでは使い物にならない。 2. 雑味を取り除いた乱数 下処理として臭みや雑味を取り除いた状態。一様乱数特有の発作的なガタツキがないのがわかるだろうか？ 過去2フレームに、距離33%以内の重複数が出ないようになっている。 シャッフルやスロットのアニメ処理など、2連続で同じ数字が重なるとバグって見える表現に有効。 3. コクのある乱数 乱数の旨味が濃縮された状態。中心極限定理により、自然な風合いに濃縮されている。 加算式による天然の正規分布は、ボックスミューラー法の養殖された乱数と違い、加算回数で生産者ごとの味わいが出せる。 パーティィクルや自然シミュレーションと相性が良い。 4. 芳醇なまろ味を出した乱数 口に含んだ後に、豊かな香りが広がる乱数。移動平均により連続性を出すことで、揺らぎ
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
繋がりを可視化する グラフ理論入門｜es
個人的に、一番面白いデータ構造であり探索アルゴリズムです。 ここで言うグラフは円グラフや、棒グラフのことではないです。プログラミングで扱うのは、図のように、点と線を繋げたものです。 ズバリ、人と人の繋がりを表現できます。 今回もJavascriptで実装します。 グラフ理論は、SNSだったり、レコメンドだったり、地図の経路だったり ルーティングだったり、点と点の繋がりを可視化します。繋がりを表現するデータ構造です。 巨大なインターネットもそうです。 そいう意味で、すごく身近なアルゴリズムですよ。 グラフの基本は次の２点で構成されています。 ・ノード：node(vertex) - 点（人、物、場所） ・エッジ：edge - 辺(繋がり、経路) 上の図を見ると一目瞭然ですね。ノードを人だとしたら、エッジが関係性です。まずは、これだけ理解できれば大丈夫です。 ちなみに、方向がない辺を無向グラ
Swiftでの行列計算について調べてみた。（その1） - いものやま。
ニューラルネットワークの実装をするときに必要となるのが、行列計算。 もちろん、Arrayを使ってベタに実装してもいいんだけど、それだと速度が気になるところ。 調べてみると、Accelerateフレームワークを利用するといいようだったので、少し調べてみた。 なお、参考にしたのは以下のサイト： Accelerateフレームワーク 行列計算のAPIとしてデファクトスタンダードとなっているのが、BLASというAPIらしい。 そして、その上位のパッケージとして、LAPACKがあるらしい。 Accelerateフレームワークにはこれらの実装が含まれていて、高速な行列計算が出来るようになっている。 ただ、これらのAPIは命名規則にかなりクセがあって、分かりにくい。。。 そこで、iOS 8.0（もしくはMac OS X 10.10）以降では、分かりやすいインタフェースが用意されている。 ここでは、その分か
GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
DocBaseの同時編集機能を実現しているアルゴリズム – KRAY Inc.
はじめに 皆さんはGoogleドキュメントやHackMDを使ったことはあるでしょうか。これらのツールは「ネット越しに同時に複数の人で1つのドキュメントを編集できる」という特徴を持っています。お互いの編集がリアルタイムに反映されるので、相手が何を書くのかを意識することなく、簡単にドキュメントを複数人で編集することができます。これを実現するためには、同時編集に参加しているユーザ全員の編集内容がネットワークの延滞に影響されることなく、それぞれの編集内容をうまい具合にマージして反映してくれるような賢いアルゴリズムが必要になります。今回はこのアルゴリズムに関して書きます。 編集内容のマージとは 編集内容をうまい具合にマージしなければいけないケースを考えてみます。 AさんとBさんが次のドキュメントを同時編集するとします。最初は、お互いブラウザ上では次のように見えています。当然、この状態ではお互いに見え
Fluid Simulation (with WebGL demo)
Fluid Simulation (with WebGL demo) Click and drag to change the fluid flow. Double click to reset. Note: The demos in this post rely on WebGL features that might not be implemented in mobile browsers. About a year and a half ago, I had a passing interest in trying to figure out how to make a fluid simulation. At the time, it felt just a bit out of my reach, requiring knowledge of shaders, vector c
H.264の秘密 | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません
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30 分でわかる！アルゴリズムの基本
Colorful Fluid by Yuichiroh Arai - Experiments with Google
YouTube-8M: A Large and Diverse Labeled Video Dataset for Video Understanding Research