『アイドルマスター ミリオンライブ！ シアターデイズ』（以下、『ミリシタ』）が2024年6月29日、配信7周年を迎えた。それを記念して、『アイドルマスター ミリオンライブ！』（以下、『ミリオンライブ！』）のプロデューサーを務める狭間和歌子氏に、この1年での『ミリシタ』やアニメ、ライブツアーなどの振り返りや、今後の展開について語っていただいた。 ※本インタビューは2024年5月上旬に実施しました。 ※本インタビューは2024年6月13日発売の週刊ファミ通（2024年6月27日号 No.1853）に掲載したものに加筆、修正を行ったものです。 ※本記事では、『アイマス』はゲーム『アイドルマスター』もしくは『アイドルマスター』シリーズ全体、『ミリオンライブ！』はソーシャルゲーム『アイドルマスター ミリオンライブ！』もしくは『ミリオンライブ！』プロジェクト全体の略称として使用しています。

Stable Diffusionが公開されてから、拡散モデルで自動着色したいと思っていて、自動着色についていろいろ調べていた。 最近、Style2Paints V5 Previewが発表されて、拡散モデルによる自動着色で高いクオリティの自動着色が実現できることが示された。 ControlNet Style2Paints V5は、ControlNetという方法が使われており、つい先日、論文とソースが公開された。 線画の着色の学習済みモデルも公開されているが、アニメイラストの自動着色のモデルは、権利の関係で公開されていない。 また、公開されたモデルでは、元のイラストの線が少し書き換えられることがあり、生成画像の質は高いが着色用途には問題がある。 イラストの着色には、元の線を保持する特化したモデルが必要である。 従来の着色技術 拡散モデル以前は、GANによる手法が主流であったが、GANによる手法

はじめに こんにちは、機械学習の活用を加速させるために学習インフラの開発やワークフロー自動化に取り組むチームに所属している澁井です。今回は自動運転のためのデータ検索基盤を自作した話を書きます。 なお、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していくエンジニアを募集しています。今回ご紹介する機械学習だけではなく、様々なバックグラウンドをお持ちの方と開発を進めていく必要があります。下記ページから募集職種のリストをご覧いただき、興味を持った方はぜひお気軽にご連絡ください！ はじめに 課題 検索システムをどのように作るか どのくらいの期間で作ったか もっと検索できるようにしたいデータがあった まとめ さて、ティアフォーでは自動運転に機械学習を活用しています。主な機械学習の用途は画像や動画データを扱った認識技術への応用です。 機械学習では意味づけ（アノテーション）されたデータが大量に必要とな

D. M. です。レガシーの crontab が肥大化して困っています。今日はそのリプレイス候補である Digdag を使ってみた話です。 やりたいこと crontab は Linux のスケジューラの仕組みで定期バッチの実行用途でよく利用されますが低機能です。順序の依存関係やアラートは毎回独自に作りこまなければいけません。そのため近年は代替スケジューラを利用するケースが多いです。その候補のひとつである Digdag について検証したいと思いました。 Digdag を使うべき人 一般的にバッチスケジューラに求められる要件的には以下のようなものがあります。 ・スケジュール実行 ・複数バッチの順番の制御（ワークフロー） ・GUIでの管理 ・失敗時のアラート ・SLA 機能（長時間実行していたらアラートを飛ばす） ・分散実行 などなど 代替として広く知られているものですと Jenkins でのワ

はじめに 2020年10月入学のJAIST東京社会人コース博士前期課程の入試に合格し、10月から入学することとなりました。 そこで本記事では、 なぜJAISTを受験するに至ったのか受験にあたってどのような準備をしたのか試験で聞かれたこと 等を書いていこうと思います。 社会人としての勤務を続けつつ情報系修士を取ることを検討している人や、JAIST東京社会人コースの受験を考えている人の参考になれば幸いです。 そもそもなぜ情報系修士号を取るのか 以下に書いた以外にも考えていることはあるのですが、大まかに言うとこんな感じでした。 エンジニアとして勤務する中で、情報科学の基盤的知識の不足を感じた。非情報系の学部卒で数学もあやふや。大学レベルの微積や線形代数は独学したが怪しさを感じる。論文を読んでいる中で、自分も研究をきちんとやってみたい気持ちが生まれた。博士号を取りたいが、博士後期課程への出願には基

The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In

WEB+DB PRESS Vol. 122に「新バージョン登場！ PythonによるWeb開発の基本 - はじめてのDjango」という記事を寄稿しました。 PythonでWebアプリケーションの開発を初めたい人に向けて「初めてがこれで良かった」と思えるように内容をまとめました。 4月24日（土曜日）に発売されます！予約はもう開始していますし、お店によっては先行販売されているそうです。こちらから購入いただけます： gihyo.jp 本特集に誤りがありました。正誤表はこちらをご確認ください サポートページ：WEB+DB PRESS Vol.122：｜gihyo.jp … 技術評論社 どんな人に読んでほしいか 4月の特集というのもあって、これから社会人になる人は特に読んでほしいです。 前提としてPythonとUbuntu（Linux）の基本だけ知っている必要がありますが、なるべく幅広い人に読ん

PHPerKaigi2021にて「そのコード、フレームワークの外でも動きますか？」を発表しました。スライドを公開します。 説明に使用したLaravel版とSymfony版のコードは下記で公開しています。 説明した各リファクタステップごとにタグやブランチを切ってあるので、各ステップでコードがどのような状態になっていたか興味のある方は詳細を見てみてください。 https://github.com/77web/fortune-teller-laravel https://github.com/77web/fortune-teller-symfony

はじめまして，インターン生の三澤遼です。本記事では，BERT以降の事前学習済みモデルを体系化し，主要なモデルについて解説します。TransformerやBERTについて事前知識があると理解しやすいと思います。 BERT以降のNLP分野の発展 学習方法の改良について 事前学習 Masked Language Modeling 改良版Masked Language Modeling RoBERTa (2019-07) Translation Language Modeling XLM (2019-01) Sequence-to-Sequence Masked Language Modeling T5 (2020-07) Permuted Language Modeling XLNet (2020-01) Denoising Auto Encoder BART (2019-10) Contras

https://flywaydb.org/documentation/ を読んだ。 Overview Flywayはデータベースマイグレーションをやりやすくします。 Tip: すぐに読み終えられるのでGet Startedセクションを先に目を通すことをオススメします。 Flywayはオープンソースのデータベースマイグレーションツールです。単純さとCoCに特に主眼を置いています。 Flywayは7つの基本コマンド群から構成されています。Migrate, Clean, Info, Validate, Undo, Baseline and Repair. マイグレーションはSQL（データベース固有の文法（PL/SQL, T-SQL）もサポート）もしくはJava（複雑なデータ変換やLOBの処理など向け）で書きます。 Flywayにはコマンドラインクライアント](https://flywaydb.o

jOOQ (http://www.jooq.org/) についてのメモ。 jOOQは、type safeかつdatabase orientedなクエリビルダーである。 database orientedなので、「アプリケーションからDBのことなんて全然意識したくないねん」的な思想に基いて作られた類のプロダクトとは異なり、思い通りのSQLを生成できるようになっている。 以下gradle前提で。version等はよしなに。 gradle dependenciesはこんな感じ compile 'org.jooq:jooq:3.7.1' compile 'org.jooq:jooq-meta:3.7.1' テーブル等に相当するクラスをgradle taskから生成するためにbuildscriptのdependenciesにも以下をかいておく classpath 'org.jooq:jooq-cod

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 アジャイルなプロジェクトに関係する人を比喩する方法としては、豚と鶏の話が有名ですが、拡張バージョンとして、さらに多数の動物が出てくるアジャイル動物園の話をご紹介します。 原文はAgile Animal Farm - Pigs, Chickens, and moreです。 昔むかし、鶏と豚が田舎道を歩いていました。鶏は豚の方に振り返ってこう言いました。 「すごいアイディアがあるんだ！Ham-n-Eggsっていう朝食のレストランを始めようよ！」 豚はしばし考えて言いました。 「いや、やめとくよ。君は単に卵を提供するだけで、僕のベーコンを焼いている間に、その気になればどこかに行ってしまうことができちゃうじゃん」 このアジャイル界隈でいまだ使われている例示はアジャイルチームに本当にコミットしている人なのかどうかの区別をつけることについての理解を助けてくれる

本日ついに待望のGKE Autopilotがリリースされましたね！ この記事では、GKE Autopilot上で動いているリアルタイム推論基盤でなぜ我々がGKE Autopilotを利用することにしたのかについてお話しします。

はじめに 本連載は、Kubernetesに入門しあぐねているエンジニア、特にアプリケーション開発者の方向けにKubernetesへの入門の仕方と最低限動かすための知識を実践形式で紹介するものです。 Kubernetesについて全く触ったことがないという方から、何となく知っているけど実務で応用できない、実務で使っているけど実のところよく分かっていない……という方を対象に、Kubernetesの全体像の知識と手順をステップアップして学べるように構成しています。 今回の第1回は、本連載をより効果的に活用していただくために、Kubernetesに入門する意義と効率的な学習法を取り上げます。 Kubernetesに入門する意義 さて、現在、DockerやKubernetesに代表されるコンテナ技術は、随分と広く利用されるようになってきました。開発環境のみならずプロダクション環境でも多く採用されるなど

2021-02-14 3枚目の絵を修正しました。以下の論文を読みます。私の誤りは私に帰属します。お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。Haoyi Zhou, Shanghang Zhang, Jieqi Peng, Shuai Zhang, Jianxin Li, Hui Xiong, Wancai Zhang. Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting. arXiv preprint arXiv:2012.07436, 2020. [2012.07436] Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting GitHub - zhouhaoyi