マークダウンの練習
特に書式の無い行はそのまま表示されます
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見出し1
ちょっと大きい
見出し2
ちょっと小さい
見出し3
もう少し小さい
コード # 見出し1 ちょっと大きい ## 見出し2 ちょっと小さい ### 見出し3 もう少し小さい
リスト
- 項目1
- 項目2
- 項目3
#リスト - 項目1 - 項目2 - 項目3
リンク
[リンクに飛ぶ](#リンク)
応用 リンク付きリスト
ジャンプ先1
ジャンプ先2
ジャンプ先3
- [選択肢1](#ジャンプ先1) - [選択肢2](#ジャンプ先2) - [選択肢3](#ジャンプ先3) #ジャンプ先1 #ジャンプ先2 #ジャンプ先3
Godot Engine 入門入門
というわけで、例の騒動でGodot Engineをダウンロードする程度に興味を持った方たちに送る、Godot入門サイト一覧
(単に自分が好きなサイト一覧)
自分も全部は読んでないです
主に英語だけどブラウザの自動翻訳で十分読めるので無問題
公式の入門記事「Your first 2D game」
https://docs.godotengine.org/en/stable/getting_started/first_2d_game/index.html
公式 全クラス一覧 (すぐには読まなくていいけど たぶん あとで見たくなる)
実は3から4に変わった時に、大幅にクラス名が破壊的に変更されてる
All classes — Godot Engine (stable) documentation in English
KidsCanCode Godot4レシピ(英語)
たぶんサイト名からして小さい子用。各ページが短いので読みやすい
手順が長すぎるチュートリアルは途中で投げ出しやすいので
GDQuest さんのgithubリポジトリ
Godotのコースを販売してるサイトさんだけど サンプルコードがいっぱい
https://github.com/GDQuest
検索すると けっこう日本語の解説記事も出てきます
Godotを用いたゲーム制作を学ぶ
まだ あまり読んでないけど 日本語記事がいっぱい
たぶん3の記事
Geonetを使い日本列島の伸び縮みを計算するプログラム 公開しました
geonetデータを使い地面の伸び縮みを計算するコードと簡単な説明を公開しました
コード
https://editor.p5js.org/boxheadroom/sketches/RTWqUG7T1
いきなり実行画面
https://editor.p5js.org/boxheadroom/full/RTWqUG7T1
Twitterの固定ツイートだけお引越し
なぜか特に心当たりが無いのにTwitter凍結されたけど、そろそろSNS も潮時なので、このまま凍結されても良いように固定ツイートの引っ越しだけ進めることに
CG関係
BlenderのCLI (-P) を使いMixamo のアニメーションのパックをGodot4 で読み込みやすく変換するPythonスクリプト
https://boxheadroom.hatenablog.com/entry/2023/05/15/022604
FBX からの読み込みがGUI だとめんどくさいので、コマンドラインでまとめて10個とか100個とか読み込んで1個のGLTF(GLB)にコンバート
ml5jsのFaceMesh使って、正面顔の写真を MakeHumanのフィギュアの顔に移植手術するツールモーフターゲット作る
https://editor.p5js.org/boxheadroom/sketches/hGX37tvmK
顔のテクスチャ作る
https://editor.p5js.org/boxheadroom/sketches/MLvh5Kqot
webページで動くのがすごい時代
バグが有るというか、顔の土台のメッシュのモーフターゲット(シェイプキー)は作るんだけど、目玉とか歯が追従してないので、完全版を作らないといけない
今どきはMetaHuman とか有るので、わざわざ自作する必要は無いのですが
OpenCVのソース
res = cv2.distanceTransform(mark, cv2.DIST_L2, 5,im_dist)
呼び出してるだけたぶん現行版で動かないけど、ControlNetで深度画像をレタッチして遊ぶのに、こういうペンとかペイントツール有ると面白そう。今どきならブラウザで動かないかな?
マイコン関連
#平成最後に自分の代表作を貼るブラウザで動く IchigoJam用アセンブラ javascript 製
作った本人はあまり使わなかったのですが、今でも改造してRISCV 対応版とか作ってらっしゃる方が居るみたいです。ありがとうございます
バナナを電極に使ったタッチセンサーという定番だけど、触る位置を検出してる作例はあまり見ないので、自分で自分を褒めてあげたい
ナナミン=バナナ+Arduinoでテルミン(もどき)
https://youtu.be/_kOdKxu_Q44ナナミンのしくみをGIFにしてみた
https://boxheadroom.hatenablog.com/entry/20140214/p1
スマホVR 関連
スマホにダウンロード済みの3D VR180 動画を再生できるようになりました (プロテクト無しのみ)画面左上の「参照」ボタンを押す
ムービーファイルを選ぶ
「ENTER VR」ボタンを押す
スマホVRゴーグルにセットして見る!
プレイヤー
https://editor.p5js.org/boxheadroom/full/-g1TTkv1
ソース
https://editor.p5js.org/boxheadroom/sketches/-g1TTkv1
スマホのVR180 動画プレイヤーが変な広告入りのが多かったので自作
静止画の立体化
正面からライト当てて勾配取るだけでもけっこう立体化できてた
時代が変わったので、スクラッチから書き直したほうがよいけど、掲載していただけて嬉しかったので保存
Interface 2019年3月号
読者・自作派のコーナ Interfaceを読んで作ってみた投稿1 静止画単眼3D再構成に挑戦
に掲載して頂きました 😀
https://interface.cqpub.co.jp/magazine/201903/
サンプルが動かなくなってたすんません
そのうち直します
Interface 2019年3月号 読者・自作派のコーナ
Interfaceを読んで作ってみた 静止画単眼3D再構成に挑戦スマホ 用デモ公開しました
WbVRを使いルノアールの絵画を(ちょっとだけ)立体視できます
Google Cardboadなど スマホVRゴーグルでご覧ください
https://boxheadroom.com/renoir/webvr/
Godot Engine におけるVisualScript代替品の構想(構想だけ)
Godot Engine (3,4)のGraphEdit クラス、GraphNode クラスの使い方が少しわかってきた(さっぱりわからない)。ここから、どう組み立てを進めるか、要件を一度リストアップしてみる
TL;DR;
- Godot 3.5まではVisualScriptが存在した。
- しかし、使われてないこと、改善が難しいことからGodot 4では廃止された。
- 実際に、VisualScriptそんなに使ったことない
- しかし、ノード型のGUI を作るためのクラスは4にも残っている(そのうち無くなるかも?)
- グラフ表現は見るぶんには好きなので、完全に無くなっちゃうと困るので、1個、GraphNode を使ったサンプルを作りたい
- Switchの「はじめてゲームプログラミング」が割と良さげ
- 色々違うし、自分の能力的にそのまま移植は無理
- さてどうしたものか
現状の問題
(あくまで自分の場合)
- クラスライブラリが、それなりに大きいので、1個憶える間に2個忘れる
- チュートリアルをこなしても、なかなか身につかない
GraphによるGodot のプログラミング環境を構築することによるメリット (上記の解決に役立つ部分)
- 1つのチュートリアルの内容を1つのノードに押し込められるようにすれば、箱と箱を線で繋ぐだけでプログラミング出来るようになる(はず)(ビジュアルスクリプトよりも粒度を大きく)
- シーンのヒエラルキーのツリー表現よりも、グラフ表現のほうが分かりやすい局面は有る
- 1つの形式に落とし込むことで、再利用しやすいコードを書けるようになるのでは(願望)
まずは大目標は「Switchの「はじめてゲームプログラミング」のようなノードを繋いでゲームを造れる環境をGodot 4に構築すること、である
具体的には、ゲームジャムやハッカソンのような短期間で、ちゃちゃっと手癖でアイデアをプロトタイピングしたい
Godot に限らないけれど、ブロック崩しとかインベーダーなどを作ってみた→から→次のステップで躓くのが、プロジェクトの大規模校
(大規模ではない)
シグナル(イベント発生によるコールバックの処理)があちこちに分散して存在して、何をどこで処理しているか分からなくなる
アセットがぐちゃぐちゃになる
掃除できない男
Switchの「はじめてゲームプログラミング」が優れている点
- ステージへのオブジェクトの配置と、ノードによるプログラミングが分離せず、同じ画面で一体になっている
- 上下に汎用の「連結ポート」があること
- ノードの役割が細かすぎず、大雑把過ぎず、いい感じ
https://www.nintendo.co.jp/switch/awuxa/reference/contents/index.html
Switch持ってないから、実際に使ったこと無いので、ゲームを本当に作ろうとしたときの感触はわからないけれど
ノード連結によるプログラミングは、数多く存在する
- Blenderのシェーダー、ジオメトリーノード
- Unreal Engine のブループリント
まだまだきりがない
共通の課題として「大規模になるとスパゲッティーコードになりやすい」点がある
ここに見本画像を貼る
プログラム、特にインタラクティブなものはオブジェクトが増えたり、対応するイベントが増えると、カオスになる
あちこちの繋がりをグラフ表現野2次元に落とし込むことの本質的な困難
プログラミング言語や自然言語は、言葉という1次元の表現で、多次元の構造物を表現している
「1, 2, たくさん 」の法則(命名 私)
駄目で良いから、「作ってみたけど使えない」、「机上の空論」「絵に描いた餅」で良いから
一回作ってみることがよさそうだ
何か気づきが得られるかも
オマケ メモ
プログラミングの三本柱
(忘れないようにしないといけない)
SNS による相互理解の困難性についてAI さんに論評してもらいました
下記の3つのツイートについての第一印象をChatGPTさんに論評してもらいました
動画を見る時間が取れたら、感想が変わるかも、です
https://twitter.com/kyuukanba/status/1658105306700808195
https://twitter.com/kyuukanba/status/1658283658783121408
https://twitter.com/kyuukanba/status/1658285267843948544
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異分野知識者会議の困難
🍮User
以下の文章を論評してください。
ネットでなくリアルで
過不足なく世の中のことを知る人間の最高頭脳100人を集めた賢人会議を開いたとして
・互いに直交する知識の持ち主(互いに相手の領域が分からない)を集めて、会話が成り立つのか?
互いに使っている専門用語も、学問としてのパラダイムも異なる人を100人集めれば、全員が自分の専門以外の高度な領域99について理解しないといけないので、会話を成立させることすら難しいのか
どんな専門領域も突き詰めていき、抽象的な原理にたどり着くと、森羅万象、いずれも似た話が出てくるので、心で通じ合えるものなのか
🧠ChatGPT
この文章は、リアルな世界で知識豊富な人々が集まって会議を開く場合について考えています。論評します。
確かに、異なる専門領域を持つ100人の知識人が集まると、彼らの間でのコミュニケーションは困難を伴うかもしれません。各専門分野には独自の用語やパラダイムが存在し、相互理解が難しい場合があります。このような場合、会話が成立させるためには、コミュニケーションの架け橋となる共通の言語や概念を見つける必要があります。
ただし、異なる専門分野においても、抽象的な原理や基本的な概念にたどり着くと、共通の要素が見つかることがあります。例えば、数学や物理学などの科学的な分野では、異なる専門分野の間にも共通の原理が存在し、理解しやすくなることがあります。また、人文科学や社会科学の分野でも、人間の行動や社会の仕組みについての理解が深まれば、異なる分野間でのコミュニケーションも可能になるでしょう。
さらに、会議の目的や形式によっても、コミュニケーションの困難さは変わるかもしれません。会議が討論や意見交換を主眼としている場合、異なる専門分野の視点を組み合わせることで、より豊かな議論や洞察が生まれる可能性があります。また、互いに知識を共有し合う場として、専門的な知識の紹介や教育的な要素を含めることも考えられます。
したがって、異なる専門領域を持つ人々が集まって会議を開く場合、相互理解を深めるための努力や共通の要素を見つけることが重要です。適切なコミュニケーションの手段や目的を設定し、異なる専門分野の知識を統合することで、有益な議論や知識の共有が可能になるでしょう。
User
🍮以下を論評してください
つまり、世界の果て最高頭脳を集めたとしても、相互理解には手間暇のかかるものであり、
100字程度の言葉を、限られた短時間で少ない回数でやり取りするSNS では
どんなに賢い人であっても、立場が違う者同士の相互理解は困難であり
異文化交流による相互理解よりも、むしろ、摩擦、誤解、炎上が起きやすい
🧠ChatGPT
この主張について論評します。
主張されているように、相互理解は時間と努力を必要とするものであり、特に立場や文化の異なる者同士の間ではさらに困難です。SNSのような短いメッセージや限られた回数のやり取りでは、意図や文脈が失われる可能性があり、相互理解を困難にする要素が存在します。
異なる立場や文化の人々が交流する場合、誤解や摩擦が生じることは確かにあります。言葉の解釈の違いや文化的な価値観の違いが原因となり、意図しない結果や炎上が発生することもあります。
しかし、SNSやオンラインプラットフォームが相互理解を困難にするだけでなく、逆に異文化交流や多様な意見の交換を促進する役割を果たすこともあります。適切なコミュニケーションスキルや文化的な敏感さを持つ人々が参加すれば、異なる立場や文化の人々との対話や相互理解は可能です。
また、SNSやオンラインプラットフォームには情報の多様性が存在し、異なる視点や知識を共有する機会も提供されています。このような環境において、相互理解が生まれる可能性もあります。
結論として、SNSやオンラインプラットフォームが相互理解を困難にする要素も存在しますが、適切なコミュニケーションの取り組みや文化的な敏感さがあれば、異文化交流や多様な意見の交換によって相互理解を促進することも可能です。
🍮User
現実には、地道な相互理解よりも、派手な炎上が目立ってしまい、実態はよくわかりません。
SNS に足りないもの、過剰なものを5つずつ挙げてください。各15字程度
🧠ChatGPT
足りないもの:
直接的な対話
誤解の解釈の余地
非言語コミュニケーション
時間と深い考察の余裕
現実的な情報の裏付け
過剰なもの:
匿名性と顔の見えなさ
情報の過剰供給
炎上と批判的な意見の拡散
フィルターバブルと情報の偏り
表面的なつながりと本質的な対話の欠如
Send a message.
Free Research Preview. ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts. ChatGPT May 12 Version
投稿時にAI が添削指導してくれるSNSが有ったら良いと思いませんか?
お答えが完璧すぎるので共有
🍮
AI指導のSNS
User
近年、SNS で炎上したり、陰謀論など極端な意見に染まってトラブルになる人が後を絶ちません。
投稿時にAI が添削指導してくれるSNSが有ったら良いと思いませんか?
ChatGPT
はい、AIが添削指導してくれるSNSは、現代のソーシャルメディアの問題に対処するために役立つかもしれません。こうしたプラットフォームは、ユーザーが投稿するコンテンツを分析し、注意喚起や改善の提案を行うことができます。
例えば、AIは投稿が攻撃的な言葉を含んでいる場合や、陰謀論や誤情報を広める可能性がある場合に警告や修正案を提示することができます。また、ユーザーが自身の意見や感情を表現する際に、より建設的な言葉やアプローチを提案することもできます。
AIが添削指導を行うことで、ユーザーは自分の発言がより良い形で受け入れられる可能性が高まり、炎上やトラブルを回避することができるでしょう。また、プラットフォーム全体としてもより健全なコミュニケーション環境を実現することができます。
ただし、このような添削指導機能は注意が必要です。人々は自由に意見を交換し合うことが重要であり、過度に制約されることは望ましくありません。AIの指導は、ユーザーの自己表現を尊重しつつ、より建設的なコミュニケーションを促す役割を果たすべきです。
また、AIが添削指導を行うには、高度な自然言語処理やコンテンツ分析の技術が必要です。さらに、個人情報やプライバシーの問題にも注意が必要です。ユーザーのデータを適切に保護し、添削指導のプロセスに透明性を持たせることが重要です。
要約すると、AIが添削指導を行うSNSは、ユーザーのコミュニケーションを改善し、炎上やトラブルを回避するのに役立つ可能性があります。しかし、個人の自由やプライバシーを尊重し、技術的な課題や倫理的な問題にも配慮する必要があります。
User
100点満点の回答ありがとうございます。どこで勉強しましたか?
ChatGPT
私はOpenAIによって開発されたChatGPTという人工知能モデルです。私はインターネット上の大規模なデータセットを学習しており、様々な情報源から知識を獲得しています。具体的な学習元やデータセットの詳細については公開されていないため、私自身がどのようにトレーニングされたかについては詳細な情報を提供することはできません。
私は幅広いトピックに関する一般的な知識を持っていますが、私の回答は人間の執筆者や編集者の目で精査されたものではなく、あくまで機械学習モデルによって生成されたものです。したがって、私の回答は参考程度として利用し、重要な情報や意思決定に関しては信頼性の高い情報源を参照することをおすすめします。
User
AI によるSNS 投稿アシスト(炎上防止)、誰でも思いつくアイデアなので、何度も同じことを回答してるうちに、文章が練れていい感じの回答に進化した可能性
ChatGPT
はい、それは可能性として考えられます。AIは大量のデータを学習し、そのデータのパターンや構造を理解することができます。したがって、同じ種類の質問やテーマに対して何度も回答することで、AIはより洗練された回答を生成する可能性があります。
AIモデルは反復的なトレーニングによって改善されることがあります。ユーザーからのフィードバックや、人間の編集者がAIの回答を修正することによっても、AIの回答は洗練された形に近づくことができます。
ただし、AIの回答が進化するには、適切なフィードバックや指導が必要です。正確な情報や適切な文体の使用、文脈に即した回答などをAIに指示することで、より質の高い回答を期待することができます。
AIの能力はトレーニングと改善によって向上するため、多くのユーザーがAIを使用し、適切なフィードバックを提供することは、より良い回答を生み出す上で重要な要素となります。
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Free Research Preview. ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts. ChatGPT May 12 Version