ー タダほど高いものはない 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　まっくす おはようございま数理工学！どうも、まっくす（@minux302）というものです。 こちらは創作+機械学習 Advent Calendar 2021 の24日目の記事です。 漫画翻訳システム「MANGA GLOBAL」を作りました。ハッカソンクオリティなのであしからず。 でもいくつかの問題が改善できれば普通に使えそう、という印象です。 リポジトリはこちらです。 1. あらすじ 自分は趣味で漫画を描きます。下記は Deep Learning フレームワークを擬人化した漫画です。 読んでいただけたらもうこの記事で伝え残すことはありません。対戦ありがとうございました。 上記の漫画は予想以上の反応をいただき大変嬉しかったです。 多くの人に自分の作品を見てもらえることがこんなに嬉しいことだとは思いませんでした。 この漫画

GTMF2019にてPython / BlueprintによるUnreal Engineの自動化という内容で講演いたしました。 本記事はその中で紹介した実装例、命名規則に応じたアセットリネームのサンプル公開用記事です。 発表内容については以下のスライドをご覧ください。 [GTMF2019] Python / BlueprintによるUnreal Engineの自動化 https://www.slideshare.net/EpicGamesJapan/gtmf2019-python-blueprintunreal-engine/1 アセットに対して命名規則を設けるのは大規模開発では非常に重要になってきますが、大量のアセットの中から命名規則から外れたアセットを見つけて一つ一つ修正していくのは大変です。 そこで、UE4.22から追加されたEditor Utility WidgetとBluepri

はじめに これらの横棒、コンピュータにとっては全て違うのですが 見分けがつくでしょうか？ -˗ᅳ᭸‐‑‒–—―⁃⁻−▬─━➖ーㅡ﹘﹣－ｰ𐄐𐆑 郵便番号、住所、電話番号など、横棒が使われているデータを扱うとき、 人が入力したデータや購入したデータであると、同じ記号が使われていないことはよくあることです。 090-1234-5678 090᭸1234᭸5678 090‑1234‑5678 090−1234−5678 これらの電話番号の文字列も phone_no_list = ['090-1234-5678', '090᭸1234᭸5678', '090‑1234‑5678', '090−1234−5678'] # 文字をUnicodeコードポイントに変換 for n in phone_no_list: # 文字列の４番目の横棒の文字コードを見てみる print(n[3], ord(n[3]

はじめに リアルタイムでの髪のレンダリングシステムが、UE4.26でProduction Readyになりました。 2020年12月に無料で公開された ミーアキャットデモ のような、もふもふな毛皮を自分でも作ってみたい！と思い、無料の3DモデリングツールBlenderを使って、もふもふグレイマンを作成しました。Blenderの習熟度は基本操作がわかる程度です。 この記事でわかること Blenderで作成した毛皮の3DモデルをUE4にインポートして動かす時のTips 基本の作成の流れは、参考リンクを参照ください。YouTubeの動画を見た後に、このTipsを読むと理解しやすいかと思います。 参考リンク ヘア レンダリング | Unreal Engine ドキュメント UE4でヘアレンダリングを有効にするための設定方法等が書かれています。 NEW Dynamic Hair Tutorial -

みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記

水の表現や動きの付いたオブジェクトなど特殊な見た目を再現するとなるとノードを使ったマテリアルの処理は避けては通れません。 今回は個人的に使用頻度の高いマテリアルのノードをまとめました。 演算系 ・Add　足し算 + ・Subtract　引き算　- ・Multiply　掛け算　* ・divide　割り算　/ ・Fmod　余剰　% 検索する際は記号でも可能 定数・パラメータ ・Constant　floatの定数 ・ScalarParameter　floatの値 ・Constant4Vector Vector4の定数 ・VectorParameter Vector4の値 計算に使用する 線形補間 ・LinearInterpolate A*(1.0f-Alpha) + B*Alpha Alphaが0ならAの値になりAlphaが1に近づくに連れてBの値になります。 VectorでもScalarでもA

はじめに 昨今の情勢からリモートワークをしているわけですが、ちょっと変化が欲しいな〜とか思い始めた時期になりました。 僕はzoomの他にremoやGoogleハングアウト、たくのむなどオンラインビデオツールを試してきましたが、なんだかんだ長時間の会議などはzoomがいいですね。 さて本記事では、「いつも同じバーチャル背景だとつまらん、オンラインでも笑いがとりたいんだ！」という方のためにzoomの「ビデオ背景」と提案します。 設定はとても簡単なので早速いきましょう。 以下のような感じの設定ができます。 zoomのバーチャル背景動画にしたらカスタマイズ性ありすぎた笑 pic.twitter.com/yJHwksMdMA — はがっち/隙あらばエンジニア (@uzr4b) April 12, 2020 QuickTime Playerで動画をとる ごめんなさい、こちらMac用のアプリでの紹介にな

最初に どうも、ろっさむです。 今回はUE4でAnimMontageを使用してアニメーションを再生している際に、どのようにして上半身と下半身、異なるモーションを用いてブレンドするのかをまとめようと思います。 この記事ではAnimMontageの詳しい使用方法や実際の使い方に関しては紹介しません、ご了承ください。 目標 今回の目標はコンボ攻撃をしながら走った場合、足は走るために動き、上半身はコンボ攻撃の動きをする、というものです。ついでに止まってる時はコンボ攻撃アニメーションを優先して再生させます。 作り方 まずは普通に再生してみる シンプルにAnimMontageが再生された場合、アニメーションの上書きを行うなら以下のようになります。 ただし、この状態ですと 基本はLocomotion側でOutputされたアニメーションを再生 スロットアニメーションに再生命令が入った時にはスロットアニメー

きっかけ OculusHomeを、またUnrealEngineやUnityを使うべく窓10を購入してあったので、インストールしてみた。その時に躓いたことをメモ。 しかしOculusHomeには「CPUがショボい」と蹴られてしまった。 環境 EFI ではない(たぶん無関係) プロセッサはAMDの(無関係) 繋がってるドライブ(認識順) SSD(480GB)：Linuxで使用、GPTなはず HDD(2TB)：だいたいはLinuxで使用、GPTなはず SSD(120GB)：インストール先 ドライブX パーティションX にWindowsをインストールすることはできません 原因 原因そのものは不明だが、調べた限りでは以下のどちらかの条件で出る。エラーメッセージはGPTかどうかだけを問題にしているような記述だが、これは大嘘だ。 EFI環境でGPTじゃないドライブを指定 EFIかどうかにかかわらずGPT

はじめに 趣味と勉強を兼ねて競技プログラミングをしている @kami634 です。この度、AtCoderで目標としていた青コーダーになりました。 青色というのは、一定水準以上のアルゴリズムの知識を持ち、それを問題解決に活かすことができないとなることができません。それゆえに多くの人の目標になっていると思います。 chokudaiさんのブログ記事に青のレベル感が記載されていたのでご参考に↓ 黄・橙・赤などの上を見上げると、青色というのは通過点に過ぎず、まだまだ必要なことは多いです。ですが、青色レベルのアルゴリズム力があれば多くの問題を解決することが可能でしょう。 ということで、水色や青色あたりを目指す方のために、自分が必要だと思ったことをまとめたいと思います。 そもそもAtCoderとは AtCoderとは、競技プログラミングのコンテストを開催する日本最大のサイト(及びそれを運営する会社)です

グリーンバックはもういらない！？Background Mattingでどこでも合成（Windows10、Python 3.6）Python画像処理CUDA機械学習DeepLearning はじめに Zoomでバーチャル背景が流行っていますね。グリーンバックを必要とせずに一枚の背景画像から人物を切り抜き、ピクセルレベルで違和感なく合成できるBackground Mattingをやってみました。CPUでも動くよ。 システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 CUDA 10.0 cuDNN 導入 Background-Mattingからクローンします。 back-matting環境を作ります。

先日 @okazuki さんが C# で出来ること一覧 を書いていて、とても同意だった。C# 10年以上やってきて、その成長には満足しているし、対応ソリューションやプラットフォームは凄いものがあると思っています。 しかしこの記事では、あえて C# が逆に向かないことが何かを考えてみました。 あくまで個人の見解であり、同意できないことがあることは事前に同意してきます C# Love なので、非常にバイアスがあります 他の言語そこまで知らないので、どの言語がいいという話はありません 普段 C# か Node.js で開発しているので、そもそも C# に向かないことを自分がやっていないだけというオチはあるかも Hello World までが遠い LINE イベントや外部ハッカソンなど、Microsoft の外で活動する際、C# は Hello World までの時間が Node.js や Pyt

はじめに Maya のスクリプトエディタがおまけ程度なので Visual Studio Code を使って MayaPython を書く環境ができないか模索してみた。 手順 インストール Visual Studio Code まずは Visual Studio Code をインストール。持ってる場合はもちろん省略。

OOMKillerの殺意 顧客EC2のTomcatがアクセスの無い早朝にもかかわらずOOMKillerに突然殺されてしまったので、調査した顛末をたぶん同じような問題に直面されている方もおられるかと思いますので備忘録として記載します。 Javaヒープのチューニングにも多少役立つかと思います。 （この記事はJava8が対象となります。） OOMKillerとはOut of Memory時に、サーバ全体を守るためにメモリーを消費しているプロセスを停止するLinuxの標準機能です。 そのOOMKillerになんとTomcatが突然殺害されてしまいました。 問答無用の辻斬り状態です。 早朝ですのでアクセスログには何も記録されておらず、catalina.outには OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Setting LargePageSizeInBytes has no

ググっても見当たらなかったので。 背景 NHKから国民を守る党のツイートを見て、「NHKから国民を守る党からNHKを守る党」というオヤジギャグが浮かんだ。この党はおそらく「NHKから国民を守る党」によるNHKへの抗議活動からNHKを守ることを掲げるのだろう。 さらに、その党に対抗して「NHKから国民を守る党からNHKを守る党からNHKから国民を守る党を守る党」という党も考えられることに気づいた。この党はおそらく「NHKから国民を守る党からNHKを守る党」による「NHKから国民を守る党」への抗議活動から「NHKから国民を守る党」を守ることを掲げるのだろう。 さらに、その党に対抗して「NHKから国民を守る党からNHKを守る党からNHKから国民を守る党を守る党からNHKから国民を守る党からNHKを守る党を守る党」という党も考えられることに気づいた。この党はおそらく「NHKから国民を守る党からNH

はじめに こちらは「裏 Unreal Engine 4 (UE4) Advent Calendar 2016」12日目の記事になります。 先日はkenjiさんの「UE4を触り始めてからの体験談、そしてこんな開発環境でもゲームは作れる！」でした。 UE4.12からBPでBitmaskが使えるようになりました。 UE4でBitmaskに触れてる人は少なかったので書いてみることに(UE4独自の仕組みってわけではないのでわざわざ書く人が少ないんだと思います) 用語の解説的なこともしてますがふんわりしてるので、使い方だけ見たい人はBitmaskを使う準備から読むと良いと思います。 使用バージョン：UE4.14.0 Bitmaskとは 説明してるサイトとかで言ってることがまちまちなのですが、 ・AND演算で特定ビットを抽出するビットパターン ・ビット演算を用いて1つの変数で複数のフラグを管理する手法

吉川英治の「三国志」＠青空文庫をINPUTとして、 「自然言語処理」と「機械学習」によって上記のように、 武力や知力などのパラメータを推論する。 三国志小説の機械学習結果として、 １つの武将を５０次元ベクトルに変換し、そのベクトルを、 全く同じ「式」に入れて出てきた値が、上記の表。 このような方法：「小説(自然言語)」⇒「数値化」⇒「式」 によって、武力/知力を求めることが出来るか？ という実験＆研究が今回のテーマ。 他の成果としては、 以下のような武将名の「演算」が楽しめる。 （これも実際の出力結果より抜粋） 諸葛亮に近い人は誰？ ⇒ 姜維、司馬懿、陸遜、周瑜、魏延、馬謖 劉備にとっての関羽は、曹操にとって誰？ ⇒ 袁紹、張遼 ※若いころの馴染み的な意味や対比が多いので袁紹？ 孫権にとっての魯粛は、劉備にとって誰？ ⇒ 司馬徽（水鏡先生）、徐庶 ※賢者を紹介するポジションなのか？ 精度の

はじめに これは、『BASIC×SHADER: Unityで学ぶシェーダープログラミング』というシェーダー本 (Kindle) を書いて得た知見のまとめです。 本の概要を「文章」にすると、 本書は、これからシェーダープログラミングを学びたい方を対象にした入門書です。シェーダーの事前知識は不要ですが、「何かしらのプログラミング言語」と「高等学校程度の数学」の理解を前提としています。 取り扱っている内容は、次のとおりです。 シェーディング言語 (Cg) の基礎文法 シェーダープログラミングのためのベクトルと行列の復習 ライティング/テクスチャリング/シャドウ/フォグ/ポストエフェクトの基礎実装 「画」にすると、 こんなかんじです。上記のシェーダーは全て GitHub で配布しているので、学習にご活用ください。 成果物 BASIC×SHADER (Kindle) BASIC×SHADER (Gi

とりあえずこの映像を見てください。 昨日の勉強会の懇親会中に20分間のライブコーディングでシェーダーを作りました！ 初めて人前でコーディングをしたんですが、めちゃくちゃ楽しかったです！！ （当日動かなかったpmod修正済です...） 差分 - q.x = abs(p.x ) - 10.; + q.x = abs(q.x ) - 10.;https://t.co/LH3TT4YzSU#klab_meetup pic.twitter.com/k61c3O2ZA1 — かねた (@kanetaaaaa) 2019年6月19日 20分間のライブコーディング映像フル 先日の #klab_meetup の懇親会で行った20分のライブコーディング映像を公開しました！ 実況解説は@gam0022 さんと@songofsaya_さんです 突発ながら面白い実況で場を盛り上げてくださって非常に楽しかったです！