GAN(敵対的生成ネットワーク)と呼ばれるアルゴリズムを使用して人物の写真からアニメキャラクターを作成する方法がTokyo Deep Learning Workshop 2018で解説されており、その動画がYouTubeにアップロードされています。 25.Yanghua Jin: Creating Anime Characters with GAN - YouTube GANは2つのニューラルネットワークを組み合わせ、競い合わせることで特定のデータを生成する精度を上げる仕組みです。GANを発案したイアン・グッドフェローさんはGANを偽札を作ろうとする偽造者と偽札を見分けようとする警察の攻防に例えて説明しています。つまり、片方のニューラルネットワークが本物そっくりな偽札データを作成して「警察」をだまそうとし、「警察」側のニューラルネットワークは入力されたデータの中から偽札データを見つけだそう

Wondering what Gear I use to make my videos Check it out here? ✔️https://kit.co/Creative_Hacker UPDATE! *won't work with Blender 2.8 and up as Blender Internal as been removed.* In this Blender Quick tutorial I whipped up, you will learn how to get this awesome NPR (none photo real ) style render, to make your render look like a dramatic Comic or Manga! Here is a link to some awesome NPR stuff

アプリ・ゲーム業界向けの開発＆運営ソリューション総合イベント「Game Tools & Middleware Forum(GTMF) 2016」。東京・大阪で毎年7月に開催され、国内外のツール＆ミドルウェアベンダー約30社が出展する。ゲーム開発者にとっては見逃せないイベントだ。本稿では7月15日に秋葉原UDXで開催された東京会場の講演群から、「ギルティギアXrdテクニカルアーティストによる『アーティストのための』リアルタイムシェーダー入門」のセッション（http://gtmf.jp/2016/tokyo/session.html）レポートをお送りする。 TEXT_ PHOTO_小野憲史 ＜１＞シェーダーは正しい手順で学習すれば誰でも習得できる 講演者はアークシステムワークスでテクニカルアーティスト兼リードモデラーをつとめた本村・クリストファー・純也氏で、3DCG歴13年をほこるベテランクリ

はじめに こんにちは！アンビエントオクルージョンちゃんです。 アンビエントオクルージョンを実現する技法は数多くあれど、そもそもアンビエントオクルージョンが一体何を意味するのか、という点については意外と見過ごされているような気がします。そこで、アンビエントオクルージョンについて基礎、原理から解説してみたいと思います。 元々、アドホックで場当たり的な要素の強いアンビエントオクルージョンですが、今回はあくまで物理ベースな大域照明技術の一つとして解釈・説明していきたいと思います。 基礎知識 アンビエントオクルージョン（Ambient occlusion）は日本語で言うと「環境遮蔽」となります。比較的低負荷ながらも大域照明が考慮された高品質な結果を得ることが出来るため、オフラインレンダリング・リアルタイムレンダリング問わず、CG業界では非常に幅広く使われている技術です。 2010年にはHayden

CG用語辞典 CG制作にまつわる様々な用語をご紹介します。CG制作で分からない用語や知りたい用語が出てきたらCG用語辞典をチェック！きっとあなたのCG制作に役立つでしょう！ あ行 か行 さ行 た行 な行 は行 ま行 や行 ら行 わ行

TOP 特集 『神風動画』流公開講座、手のモデリング動画を徹底解説＞＞IDOLiSH7 二階堂 大和の手に込めたこだわり TVアニメ『ジョジョの奇妙な冒険』OP（2012〜2013）、『ジョジョの奇妙な冒険 スターダストクルセイダース』OP（2014〜2015）、リズムゲームアプリIDOLiSH7『RESTART POiNTER』MV（2016）、『ドラゴンクエストミュージアム』オールスター集結バトルシアター用映像（2016）などの制作で知られる神風動画による「CGWORLDゼミ『神風動画』流公開講座」が、総合学園ヒューマンアカデミーの全国9会場で開催された。8月21日（日）に行われた東京会場の講座には、代表取締役の水崎淳平氏に加え、前述の『RESTART POiNTER』MVを手がけた仲道 える沙氏（ディレクター）、加藤緑里氏（モデリングチーフ）、清水久美氏（アニメーションチーフ）も登壇

ハーバー・ボッシュ法による窒素肥料生産と環境問題 窒素は、肥料の三大要素「窒素・リン酸・カリ」の筆頭にあげられ、植物の生産性を決める主な要因のひとつです。20世紀以降世界の人口は急速に増加し、現在75億に達しようとしています。この急速な人口増加は、1940年代から60年代にかけて収穫量の高いイネやコムギの栽培品種がつくられ、穀物生産量が飛躍的に増大したことで実現しました。これがいわゆる「緑の革命」です。これら栽培種に高い収穫量を発揮させるには、充分な窒素肥料が必須です。20世紀初頭にフリッツ・ハーバーとカール･ボッシュによって工業的窒素固定が確立され、この需要に応えられる窒素肥料供給が可能となっていたことが「緑の革命」の実現の必須要件でした。 ハーバー･ボッシュ法として知られる工業的窒素固定では、空気中の窒素を高温（500〜600℃）・高圧（200〜500気圧）条件、金属触媒存在下で水素と

様々な資料ではデータをわかりやすく示すためグラフが用いられています。 グラフで示されているデータを他のデータと比較したり、表示の方法を変更したりしたくなることがありますが、元データが入手できない場合は画像からデータを抽出する必要があります。 目盛りをみながら手で数字にしていくのは大変な作業ですがWebPlotDigitizerというウェブアプリをつかうと比較的簡単にデータを抽出することができます。 使い方 WebPlotDigitizerは折れ線グラフ、棒グラフなどに対応しています。 今回は例として折れ線グラフからデータを抽出してみます。基本的な使い方は他のグラフでも同じです。 下記リンク先の「Launch App!」をクリックするとアプリの画面が開きます。 WebPlotDigitizer - Extract data from plots, images, and maps 画像の読み

ロケットが飛行中に変な方向に飛んでいかないようにすることは当然ですが非常に重要です。 ロケットの飛翔中は上空を高速で飛翔しています。観測ロケットで最大でマッハ４とか、軌道投入すると最大でマッハ20とか。そのような高速飛翔物体が万一の際に、突然推力が無くなって落下する位置というのは安全確保上必要なデータです。しかし、飛翔中のロケットの現在位置・速度だけ見ていても落下予測地点を瞬時に理解するのは難しいです。 緊急停止などの重要な判断にはそのような瞬間落下点（IIP:Instantaneous Impact Point)が必要になることから、地上で監視している人はロケット飛翔中にIIPをモニタしています。 文科省の文章によるとIIPは下記の通りです。 IIP：IIPはロケットの推力をある時点で瞬時に停止した時のロケットの落下予想点を表すもので、飛翔経路の正常・異常を瞬時に判断するのに適している情