「日本の(ポップ)カルチャーと伝統へのオマージュ」した映像作品とのことです。海外で「金継ぎ」は以外と知名度があって、金継ぎをモチーフにした靴や服が発売されてるという話を見かけましたが、本当に知られてるんだと思った。
Diary
Ten24 無料の女性頭部の高解像度3Dスキャンデータ
Ten24が無料の女性頭部の高解像度3Dスキャンデータを公開しています。個人での利用に限定された物で、商用利用の場合はご相談くださいとのことです。
https://www.3dscanstore.com/blog/Free-3D-Head-Model
データセット
- ファイル形式 : ZTL (7 サブディビジョン) FBX ( Zbrush 2022 以降が必要)
- モデルの対称性 : 対称トポロジ
- スキンの詳細 : マイクロマップによる毛穴・小じわレベルの詳細
- 付属のメッシュ : 頭、歯、舌、眼球、レンズ、濡れた目、まつげ、眉毛。(FBX/ZTL/OBJ)
- テクスチャフォーマット : TGA / JPG (8192 x 8192 ピクセル) / アルベド、ノーマル、ディスプレイスメント、ラフネス、スペキュラー
- ディスプレイスメントマップ : 16bit TIF(8192×8192ピクセル)
- レンダリングシーン : Marmoset Toolbag 4 / Blender 3.2.2
- ライセンス : 個人使用のみでお願いします。商用利用向けはお問い合わせ
- ダウンロードサイズ : 1.9GB
画像と情報
クローズアップレンダリング
Zbrushのソースファイル
Emmy for MODO
Modoのパーティクル機能を強化する「Emmy for MODO」がリリースされました。価格は$10。
19のノードが含まれているようです。エミッターとフォースが多いみたいです。どんなノードなのかビデオが欲しい。
https://stevehill3d.gumroad.com/l/Emmy
Emmy for MODO
Emmyキットは、Modoでパーティクルやその他のエフェクトを作成するのに役立つ、新しくエキサイティングな19のノードを提供します。
ダイナミックパーティクルにはParticle EmitterとVolume Emitter、スタティックパーティクルにはParticle GridとArrays to Particlesがあります。
Emmyでは、フォースノードの語彙が大幅に拡張され、新しい基本的なフォースであるサーフェスフォースとカーブフォースに加え、任意の位置でフォースを評価できるフォースプローブノードが追加されました。さらに、新しいフォースオペレーターには、Force Curl Force、Falloff Curl Force、Binary Force、Unary Force、Swizzle Force、Constant Force、Zoom Force、Conditional Forceがあります。フォースフォールオフ(Force Falloff)は、フォースを様々な方法でフォールオフに変換します。
メッシュフォールオフもあり、ポイントがメッシュの内側にあるかどうかを計算します。
最後に実験的な機能として、UVテクスチャ・プローブとマップ・プローブがあり、それぞれ与えられた位置でUVテクスチャの色とマップの値を見つけることができます。
Emmyは、新しいメッシュ操作Enforcer(メッシュに力を加えて歪ませる)とTrailer(力に従ってカーブを作る)を持つPollyとうまく連携します。
動作環境
- Modo 15 以上。
- Windows、Linux、Macの各プラットフォームで利用可能です。
Cinema 4D 2024 リリース
Cinema 4D 2024がリリースされました。パフォーマンスの大幅な向上はよさそうですね。
また、9月13日から新しいユーザーライセンスが適用されたようです。こちらにポイントがわかりやすくまとめられていました。 「AI/ML のトレーニングに使用されることを許可しない」というのはいまどきの規約ですね。
https://www.maxon.net/en/article/maxon-one-fall-release-includes-new-features-and-massive-performance-improvements
https://note.com/maxonjapan/n/n15a450e04b33
パフォーマンスの大幅な向上
Cinema 4D 2024は、スピードとパフォーマンスが大幅に向上しました。Maxonは、可能性の限界に挑戦し、Cinema 4Dのあらゆる面を入念に調整し、以前のバージョンのCinema 4Dと比べて2倍以上のスピードとパフォーマンスを実現。複雑なシーンでも瞬時に反応することができるようになりました。
たとえば、以下の1万体のモデルをMoGraphで動かしたシーンでの描画スピードは61%アップしました。
キャラクターアニメーションのシーンは、78%アップしました。
メモリ32GBの環境で、マルチインスタンスで1,000万オブジェクトをCinema 4D 2024なら時間は掛かりましたが表示できました。
Redshiftがデフォルトレンダラーに
Redshiftがデフォルトレンダラーになりました。新規シーンを作成した場合、Redshiftがレンダラーとして選ばれている状態になります。さらに、Redshiftも日本語化されました。
シミュレーションの進化
新しく追加されたリジッドボディ
統一シミュレーションに、リジッドボディが追加され、クロス、ソフトボディ、パイロを混在したシミュレーションが行えるようになりました。
パイロの進化
エミッターがパーティクルやポイントに対応
以前のバージョンまでは、パイロのエミッターはポリゴンオブジェクトのボリュームかサーフェイスしかエミッターにできませんでしたが、2024からは標準パーティクル、Thinking Particles、スプライン、ボリュームオブジェクト、MoGraphのマトリクス、オブジェクトのポイントもその対象になり、より自由にパイロのシミュレーションが行えます。
キャッシュの高解像度化に対応
要望の多かったボリュームキャッシュの高解像度化に対応しました。粗いボリューム計算を滑らかにすることができます。特に、低解像度時に結果を活かしたい場合に便利です。さらに、高解像度化の時にノイズを加えることで自然なディテールを出すことができます。
モデリングの進化
パターン選択
これも要望が多かったパターン選択が追加されました。現在選択しているエレメントをくり返し数やマージンを設定して選択できます。機械的なパターンのモデリングの際にとても便利です。
SDSの追加オプション
サブディビジョンサーフェイスに、「リニア事前分割」というオプションが追加されました。これは、サブディビジョン分割をする前に、リニア分割をすることで角の曲面化が緩やかになります。従来は、SDSを多重構造にして行う必要がありましたが、一つのオブジェクトで管理できるようになりました。
Phongタグの法線スタイル
これまでCADデータなどを読み込んだ時に、トポロジーの状態によりシェーディングに意図しないエッジが描画されるケースがありました。
この問題を解消するには、モデルのトポロジーを整える必要がありましたが、2024から新しい法線の計算タイプを選ぶことで簡単に修正できるようになりました。タイプは、状況に合わせていくつか選択することができます。
今回のケースでは加重正方形エリアを選ぶことで、ゆがみが出ていた反射や不要なエッジがなくなり、きれいにシェーディングされるようになりました。
法線編集
要望の多かった法線編集機能が追加されました。選択したポリゴンおよびエッジの頂点法線を任意の方向に編集できます。
Phongタグの法線計算のタイプで直らないケースでも、ポリゴンやエッジを選んで、法線を特定の方向に向けることができます。また、強度のパラメータがあるので、完全に特定の方向に向けるのではなく、様子を見ながら調整もできます。
たとえば、別オブジェクトの境目を法線の平均を取ることで、一体化されたように見せることもできます。
頂点マップマネージャ(VAMP)に新モード
頂点マップマネージャに、新しい評価方法に「最も近いポリゴン(データブレイクあり)」が追加され、また、法線もサポートされました。
新しい評価方法は、非常に高い精度でUVや法線を別のオブジェクトに転写できます。
たとえば、キャラクターに右の滑らかな形状の法線を転写してみます。
きれいなトゥーンシェーディングが行えるようになります。
さらに、そこから法線編集で鼻の下だけ法線を下に向けることで鼻に影も作ることができます。
さらに、ゲーム用のアセット作りでも便利です。ローポリのメッシュにハイポリの法線を転写することで、ハイポリに近いシェーディングを再現できます。
トポロジーが異なるモデルのUVも、かなりに正確に転写できるようになりました。いままで難しかったケースでも多くの場合対応できます。もちろんUVやトポロジーの状態により、完ぺきではないケースがありますが、以前よりはかなりよい結果が得られます。
ポリゴンとポイントのインデックス番号の表示
ビューポートでポリゴンとポイントのインデックスが表示できるようになりました。これにより、ノードや選択モディファイアで影響させたいポリゴンとポイントを簡単に見つけることができるようになりました。
ファイルインポート時のターゲットレンダラーの指定
これまでファイルの読み込み時のマテリアルは、フォーマットごとにRedshiftと標準レンダラーを選ぶ必要がありましたが、一般設定で指定しておくことができるようになりました。
アニメーションの進化
ポーズモーフが法線をサポート
ポーズモーフで、法線がサポートされました。シーンやトポロジーの状態に合わせて、法線をモーフアニメーションさせることができます。
投影デフォーマ
デフォーマに投影デフォーマが追加されました。このデフォーマは、ポリゴンやスプラインを別のポリゴンオブジェクトに投影できます。
投影方法は、平行投影と球投影の2つが選べます。
球投影はシュリンクラップデフォーマとは逆に、外に向かって投影されます。
ノードの改善
囲いとメモの追加
複雑なノードを組む場合やほかのスタッフと共有する場合に備えて、ノードの囲いやメモをノードエディターに追加できるようになりました。これはノードマテリアルでも使えます。
Redshift 3.5.18
Redshift 3.5.18では、歪みシェーダーが追加されました。画像だけでなくMaxonノイズなど3D空間での歪みにも対応しています。
グレースケールの濃度に合わせて、テクスチャを歪ませることができます。
Red Giant 2024 リリース
Red Giant 2024 がリリースされました。UIの日本語化は思いきった変更ですね。新規ユーザーにはよさそうですが、既存ユーザーはプロジェクトに保存されてるエクスプレッションが壊れるのでしばらく混乱しそうです。
AEも3Dソフトみたいにパラメータごとに内部IDふって、言語関係なくエクスプレッションやスクリプトが動作すればこういう問題は発生しないのでしょうが、古い時代のソフトなので今後も変わらないでしょうね。
https://www.maxon.net/ja/article/maxon-one-fall-release-includes-new-features-and-massive-performance-improvements
https://note.com/maxonjapan/n/n75c6666c1d8a
日本語化
今回のバージョンで、ほとんどのプラグインが日本語化されました。今後のリリースでFormとSupercompも日本語と中国語をサポートする予定です。
Trapcode 2023
新エミッタータイプ:親からストローク
パーティクルの軌跡を描く場合、エミッタータイプを〈親から放射〉にすることで、親パーティクルの動きに合わせて軌跡が描画することができました。しかし、パーティクルという性質上、親の動きが速いと軌跡に切れ目ができて点線上になってしまいました。これを回避するには、大量のパーティクル数を増やす必要があり、どうしても重くなるという問題がありました。
2024では、エミッタータイプに〈親からストローク〉が追加され、パーティクルの軌跡を高速に描画できるようになりました。
個別のパーティクルを計算しないため、その計算は非常に高速です。ただし、タービュランスなどで個別のパーティクルが計算されるようなケースでは、親から放射の場合と軌跡の結果が異なる場合があります。
このストロークは、パーティクルの寿命に合わせて、サイズや不透明度を変更することができます。これまで3D Strokeでないと難しかったようなものがParticularでできるようになりました。
Particular: 物理シミュレーションの燃焼
物理シミュレーションの流体に〈燃焼〉が追加されました。その名前の通り、燃焼による気流の流れや色の変化がシミュレーションできます。煙やろうそくの炎、大きな炎と煙が簡単に作成できるようになりました。
VFX: Real Lens Flares
レンズフレアにリングのフレアが追加されました。リングは、位置や角度によって三日月状に欠ける表現されます。
さらに、3Dトラッキングデータを使って、シーンにフレアを正確に配置したり、平行光やスポットライトのコーンアングルでフレアを演出したりすることが簡単にできるようになりました。また、Zスペースでフレアの距離をコントロールできるようになりました。
UNIVERSE
Universeには何百ものプリセットが用意されています。そして今回のリリースでは、あなたの創造性を刺激し、デザインや編集を一歩リードするための50以上の新しいプリセットが追加されました。
MAGIC BULLET
Magic Bullet Looksには、プロフェッショナルでクリエイティブなカラーグレーディングオプションを提供する新しいプリセットが多数追加されています。また、After EffectsプロジェクトのOCIO設定がMagic Bullet Looksに反映され、同期されるようになりました。
AdobeがAIロトブラシとGPUレンダラーを搭載したAfter Effectsを発表
AdobeがAIロトブラシと、GPU ベースのレンダー エンジンを搭載したAfterEffectsのベータ版を発表しました。AfterEffectsは近年3D関連機能の強化が増えてますね。Substance Stagerと同じレンダラーかな?
Adobe After Effects(ベータ版)の新機能
真の3Dワークスペース
コンポジションに3Dモデルをネイティブに読み込み、統合された空間上で操作しながら奥行きと深みを加えることが可能になりました。イメージベースドライトを使い、任意の画像を環境光に設定し、補完的なライティングやシャドウを設定すれば、モデルをシーンにリアルに配置できます。
また、先進的な3Dレンダラーの搭載により、高品質なアンチエイリアスと透明度を併せもった美しい3Dモーショングラフィックスを高速に生成することができます。さらに、コンポジションに2Dと3Dを合成するためのユニークな方法を追加しています。ディスプレイスメントマップ、Vector Blur、計算エフェクトなど別のレイヤーを参照するエフェクトを使えば、3Dモデルレイヤーをソースとして特有のスタイルを適用したレンダリングを作成することもできます。
AI搭載ロトブラシ
人気のロトブラシツールに新しいAIモデルを搭載しました。手足や毛髪の重なりや透明度のあるエレメントなど、切り抜きが難しいオブジェクトも、背景から簡単に分離できます。この追加機能により、エディター、モーションデザイナー、VFXアーティストは、面倒なロトスコープ作業にかかる時間を削減し、プロジェクトのクリエイティブな側面に集中することができます。
Adobe Premiere Pro(ベータ版)の新機能
スピーチを強調
「スピーチを強調」は、AIを使って背景のノイズを魔法のように消し去り、録音状態が悪い会話の音質をプロスタジオで録音されたかのように向上させます。ミックス量スライダーを操作し、背景のノイズを適切なレベルに留めながら残すことも可能です。
また、新しい「オーディオタイプの自動タグ付け」機能は、AIを使ってクリップを「会話」、「ミュージック」、「効果音」、「環境音」に分類します。分類済みのオーディオクリップをクリックすると、そのタイプに応じて最も関連性の高いツールが自動的に表示されます。スピーチを強調と併用すれば、エディターは数回のクリックでプロレベルのオーディオ品質を実現し、貴重な時間を節約することができます。
スピーチを強調とオーディオタイプの自動タグ付けは、エッセンシャルサウンドパネル にあります。どちらの機能もバックグラウンドで処理されるので、作業の手を止める必要はありません。
文字起こしベースの編集の強化
今年初めに「文字起こしベースの編集」がAdobe Premiere Proに導入され、文字起こししたテキストのコピー&ペーストだけで簡単にラフカットを作成できるようになりました。この機能がさらに進化しました。
文字起こしベースの編集に、会話に含まれる「あの」や「えーと」を自動的に識別する「フィラーワードの 検出」機能が追加されました。フィラーワードだけでなく無音の「間」や、その他の不要な言葉を一括処理によりワンステップですばやく削除することも可能です。この機能は、文字起こしベースの編集ワークスペースの文字起こしパネルからアクセスできます。
パフォーマンスの 最適化
最新バージョンの
カラー処理
刷新された
コミュニティからの トップリクエスト
Adobe Premiere Proで
Adobe Creative Cloudのサブスクリプション料金を 5 ~ 10% 値上げ
Adobe Creative Cloudのサブスクリプション料金を値上げが発表されました。対象は北米、中米、南米、ヨーロッパで、日本は対象外のようです。去年に続き連続で値上げしてますね。
https://helpx.adobe.com/x-productkb/policy-pricing/subscription-price-increase-2023-individual-plans.html
https://blog.adobe.com/en/publish/2023/09/13/ai-creative-cloud-release-pricing-update
個人向けCreative Cloud 2023の価格変更
個人向けCreative Cloudプランの価格変更に関する質問への回答を掲載しています。
2023年11月1日より、一部の国のAdobe Creative Cloudプランの料金が値上げされます。個人向けCreative Cloudプランをご利用の方は、こちらをご覧ください。チームおよび企業向けCreative Cloudプランをご利用のお客様は、チームおよび企業向けCreative CloudプランのFAQページをご覧ください。
アルゼンチン、ブラジル、コロンビア、ノルウェー、スウェーデンのお客様には、為替レートの変動を相殺するための調整を行います。アドビが調整を行う理由については、こちらをご覧ください。
よくある質問
個人向けCreative Cloudのシングルアプリプランとオールアプリプランの価格改定について教えてください。
2023年11月1日より、一部の国で、Adobe Creative CloudのシングルアプリケーションおよびAll Appsプラン(月額プラン、年間プラン(月額課金)、年間プラン(プリペイド))の料金が値上げされます。価格変更の一環として、一部のCreative CloudアプリケーションのFirefly搭載機能で使用できるジェネレーティブクレジットが含まれるようになります。Adobe Express Premiumプランへのアクセスも含まれます。
新価格は、2023年11月1日からのCreative Cloudの最新アップデートに関する追加情報とともに、Creative Cloudプランのページでご確認ください。
この変更は、以下のCreative Cloudの単一アプリプランおよびAll Appsプランに影響します。
- 個人向けCreative Cloud All Appsプラン
- Animate
- After Effects
- Audition
- Dreamweaver
- InDesign
- Illustrator
- Photoshop
- Premiere Pro
Creative Cloudメンバーシップの詳細を確認および管理するには、アドビアカウントページをご覧ください。チームまたはエンタープライズメンバーの方は、Creative Cloud for teams and enterprise FAQページでプランの詳細をご確認ください。
Creative Cloudの価格変更はいつから適用されますか?
更新後の価格は、2023年11月1日以降の次回請求日または更新日に反映されます。更新日を確認するには、アドビアカウントページをご覧ください。
Creative Cloudの価格改定にはどのプランが含まれますか?
Creative Cloudの価格改定に含まれるプランは以下のとおりです。
- 個人向け Creative Cloud 単一アプリプラン(一部のプラン)
- 個人向け Creative Cloud 全アプリプラン
- Creative Cloud チーム向けシングル アプリ プラン
- Creative Cloud チーム向け All Apps プラン
- 企業向け Creative Cloud シングル アプリ プラン
- 企業向けCreative Cloud All Appsプラン
Creative Cloudの価格改定から除外されるプランは?
Creative Cloudの価格変更から除外されるプランは以下の通りです。
- Creative Cloud フォトプラン
- Creative Cloud for students and teachers All Appsプラン
- すべての教育向けCreative Cloudプラン
- Adobe Acrobatプラン
- Adobe Express Premiumプラン
- Adobe Firefly Premiumプラン
- Adobe Stockプラン
- Adobe Substance 3Dプラン
- Frame.ioプラン
- モバイルプラン(単一アプリおよびバンドル)
- Fresco
- Lightroom
- InCopy
- Premiere Rush
Creative Cloudの価格変更の対象となる国はどこですか?
Creative Cloudの価格変更は、2023年11月1日から北米、中米、南米、ヨーロッパの以下の国のお客様に影響を与えます。以下に記載されていない地域の国の価格に関する追加情報については、販売代理店にお問い合わせください。
- Argentina
- Austria
- Bahamas
- Barbados
- Belgium
- Bolivia
- Brazil
- Bulgaria
- Canada
- Chile
- Colombia
- Costa Rica
- Croatia
- Cyprus
- Czech Republic
- Denmark
- Dominican Republic
- Ecuador
- El Salvador
- Estonia
- Finland
- France
- Germany
- Great Britain
- Greece
- Guatemala
- Honduras
- Hungary
- Iceland
- Ireland
- Italy
- Jamaica
- Latvia
- Lithuania
- Luxembourg
- Malta
- Mexico
- Netherlands
- Nicaragua
- Norway
- Panama
- Paraguay
- Peru
- Poland
- Portugal
- Romania
- Slovakia
- Slovenia
- Spain
- Sweden
- Switzerland
- Trinidad and Tobago
- United States
- Uruguay
- Venezuela
価格変更の通知が届きません。メンバーシップの価格が変更されたかどうかを確認するにはどうすればよいですか?
Creative Cloudメンバーシップの変更について、アドビからメールが届いているはずです。プランが含まれているにもかかわらず、Adobeから変更の詳細に関するメールが届いていない場合は、Creative Cloudアカウントに関連付けられているメールアドレスを確認し、通信の送信先を確認することができます。
Creative Cloudメンバーシップの詳細を確認および管理するには、Adobeアカウントページにアクセスしてください。
値上げには為替レートの調整も反映されますか?
はい、アルゼンチン、ブラジル、コロンビア、ノルウェー、またはスウェーデンのお客様であれば可能です。アドビは為替変動を監視し、必要な場合にのみ価格を調整します。為替レートの変動に対応することで、すべての人の創造性を継続的に実現し、世界中のお客様に大きな価値をお届けすることができます。
2023年11月1日より、アルゼンチン、ブラジル、コロンビア、ノルウェー、スウェーデンにおけるCreative CloudおよびDocument Cloudプランの価格が上昇します。アドビの為替レートの変更について詳しくは、FAQをご覧ください。
Behind the Magic | The Visual Effects of The Mandalorian | Season 3
Keychron K8 Pro 買ってみた
Keychron K8 Pro 赤軸 ヨドバシカメラ限定モデル買ってみた。打鍵感や打鍵音はいいけど、やや気になる点もあるのでJIS配列を買う場合はこのへん注意した方がいいよという話しを書いてみます。
Keychron とは
Keychronは2018 年に薄型メカニカル キーボード Keychron K1 をKickstarterで販売した香港のキーボード メーカーです。2021年に国内正規代理店としてコペックジャパンがKeychron製品を取り扱いを開始。コロナ禍の在宅ワークで無線接続できるコンパクトキーボードを好む人達が購入して知名度が上がってきた印象です。
Keychronはカスタマイズできるキーボードというのが売りで、有線と無線、ボディ素材、キー配列、サイズ、ホットスワップ対応、キーマップできるQMK/VIA対応などの組み合わせで様々なシリーズを展開しています。「Q」が高級シリーズです。
有線
- Q シリーズ : アルミボディ、QMK/VIA、ホットスワップ
- S シリーズ : アルミボディ、QMK/VIA、ホットスワップ
- V シリーズ : ABSボディ、QMK/VIA、ホットスワップ
- C シリーズ : ABSボディ
無線&有線
- Q Pro シリーズ : アルミボディ、QMK/VIA、ホットスワップ
- K Pro シリーズ : アルミ + ABSボディ、QMK/VIA、ホットスワップ対応と非対応
- K シリーズ : アルミ + ABSボディ、ホットスワップ対応と非対応
現在はヨドバシカメラにKeychronコーナーができていて、気軽に試すことができます。
https://twitter.com/yodobashi_kyot/status/1698969214210789397?s=20
Keychronの最初の印象は、自作キーボードの素材を組み立てて売ってる中華メーカーなのかな?と思ってました。2018年頃から自作キーボードの話題をsnsで見かけるようになりました。自作パーツを調べると思ったよりかっこいいキーキャップや金属ケースが販売されていて、Keychronはそれら自作キーボードに近い印象がありました。
実際、Keychronは豊富な製品バリエーション、キーキャップやスイッチの個別販売、自作キーボード向けのオープンソースファームウェアの使用など、自作キーボードの系譜にある製品のように感じます。
Keychron K8 Pro
購入したのは「K8 Pro JIS配列 Silent赤軸 ヨドバシカメラ限定モデル」です。ヨドバシは店頭で割引+ポイントアップセールを実施していて、¥19,800(税込み)+ 13%ポイント還元で購入しました。海外のK8 Proの価格は $119 なので、円安の影響は大きいですね。
https://www.yodobashi.com/product/100000001007973348/
※商品スペックにUS配列の物を記載してるので注意が必要です。
商品スペック
- Silent赤軸(潤滑油塗布済み)
- ホットスワップ対応
- QMK&VIA対応
- Bluetooth 5.1とUSB C有線接続
- ABS + アルミフレーム
- OSA プロファイル ABS キーキャップ(シャインスルー)
箱の写真。US配列の絵が書かれているけどJIS配列です。
Silent赤軸はヨドバシ限定モデルのため、箱にヨドバシのロゴが印刷されています。
簡単な説明書や注意用のカードが入ってます。
付属品。キーボード分解用の六角レンチとドライバー、キーキャップとキースイッチ外し、有線接続&充電用のケーブル、交換用のキーキャップ。
キーキャップ。JIS配列のキーキャップは白色の光りを通すABSに、黒やグレーでマット塗装されています。恐らく使用頻度の高いキーは塗装がはげて白地が出てくると思われます。
US配列はダブルショットPBTキーキャップで、塗装を使用していない二色成形のキーキャップです。JIS配列はキーキャップの質が低いかも。
キーボード本体。K8 Pro はキーボードの上側がアルミフレームとスティールプレート、下側のケースがABSです。金属なのでフレームに指を乗せても、ABSのようにギシギシときしむ音がしないのがいいです。赤色のESCが特徴的ですが、黒のESCキーも入ってるので交換できます。
キースイッチ。K8 Pro はホットスワップ対応なので、はんだ付けせずにメカニカルスイッチを交換できます。赤軸に飽きたら軸だけ交換できるので、キーボードを丸ごと買い換えるよりも経済的?
茶軸が好きなのですが、店頭でさわったらSilent赤軸がよかったので赤軸を購入しました。スイッチ内の静音用シリコンは硬めで、コトコトとした静かな打鍵音です。静音キーボードとして売られてる商品にはゴムのようにグニグニした押し心地の物もありますが、この静音スイッチは打鍵感が自然で気持ちいいです。
キーボードの角にはフレームの分割線があります。本当は上位のQ Proシリーズのようにアルミ一体成形が好みでしたが、実際に使ってみると分割線はそれほど気になりませんでした。フレームは梨地の細かな凹凸があり触り心地がいいです。フレームは押しても変形しない強度で安定感があります。
買ってから気づいたのが、フレームとキーキャプの間に隙間があることです。矢印キーとフレームの隙間からキースイッチが見えます。これが思った以上に気になる。LED向けのキースイッチなのでトップハウジングが透明プラスチック整形ですが、このプラスチックが周囲の光を反射して明るく見えます。
普通のキーボードはスイッチが見えないようにフレームで隠されているのですが、恐らくKeychronはLEDの色が目立つようにフレームを低くしています。このあたりが中華ゲーミングっぽい感じがします。
斜めからみるとキースイッチの端が光って見える。
キーキャップについてですが、アルファベットが小さいので見づらい気がします。正直かな表記いらない。
角川アスキー総研アンケート調査によると、日本人の 93.1% が「ローマ字入力」で、「かな入力」はわずか 5.1% しかいないとのことです。キーキャップにかな表記してアルファベットを見にくくするなら、かな表記なくていいんじゃないかと思います。他のキーボードのようにアルファベットを少し大きくするなどの工夫がないのと、10年以上ぶりに「かな」のあるキーを使ったので、どうしても「かな」に目が吸い寄せられてしまいます。
右端「¥」「む」「ろ」キーが黒色なのですが、何も考えず配色を決めた気配があって残念です。
これはBackspaceやShiftキーの横幅が長いUS配列を元にしていて、JIS配列のとき同じ位置にあるキーを黒くしてやろうということで、この配色にしたと思われます。
しかし、元になってるUS配列はモディファイヤキーなどキーボード外周と内側のキーを「機能性」で色分けしたデザインです。表面的な見た目をUSに合わせるのではなく、機能性を重視してJIS配列も「¥」「む」「ろ」はグレーにして欲しかったです。右端の記号は見ずに押せないので、色分けになれるまで押し間違えが発生しました。
また、ABS素材によるものかわかりませんが、キーの表面をなでると文字の凹凸にひかっかりを感じます。特にEnterの矢印アイコンのひっかかりが強いです。普通のキーボードでも文字が印刷された物は少し盛り上がって感じますが、なめらかに盛り上がってる感じがします。このキーキャップは少しザラザラした触感です。これまでこういうキーキャップを使ったことなかったので、ここから塗装がはげないか心配です。
LEDを点灯した状態。LEDが南側に配置されてるのと、スイッチがフレームに隠れないので、驚くぐらい色鮮やかに発光して見えます。まぶしい。
上から見るとそれほど光って見えません。
JIS配列はキーキャップにシャインスルーと表記されていますが、公式サイトの写真ではシャインスルーなのかわかりませんでした。表記ミスかな?と思ってましたが、購入して見てみると確かに文字がLEDの色で光ってました。
透け感はあまり強くなく、よく見ないとわからない程度の光量です。
QMK&VIA
K8 Proは自作キーボードで使用されているオープンソースのQMK Firmwareと、同じくオープンソースのキーのリマップや、LED制御を行うVIAに対応しています。VIAはPCにインストールして使うことも出来ますが、WEBブラウザから使用する物も公開されています。
中華デバイスはキーロガーが仕掛けられてたという事件もあったのであまり使いたくないのですが、各国の自作キーボードユーザーが開発してるオープンソースファームと言うことで安心感があります。
VIAでどんなことが出来るか簡単に書いておきます。
キーマップ
画像をクリックしてキーのマッピングを変更できます。例えば簡単にCapsLockをCtrlに変更できます。
キーマップにはレイヤーという概念があって、レイヤー0と1はMac、レイヤー2と3はWindows用のマッピングを設定します。元々自作キーボード用のかソフトなので、キー数や配列が異なるキーボードをファンクションキーと組み合わせて使うための設定が一通りあります。
キーはBasicやLightingなどカテゴリーごとにまとめられています。
LED制御用のキー。
音量や再生用のメディアキー。
マクロの割りあて。
JIS配列用のキーに韓国語が混じってる。Mac用レイヤーでは「英数」キーに割り当てられていました。
LED制御用のキー。LEDアニメーションのプリセット切り替え。
Mac用のカスタムキー。
マクロ
マクロを作成できます。
セーブとロード
カスタムしたキーマップを保存、読み込みできます。
ライティング
LEDの設定です。明るさ、アニメーションのプリセット選択、アニメーション速度、色を設定でまきす。
正直なところVIAのLED機能はロジクールやRazerに比べると微妙です。キー1つごとに色を設定できません。¥5,000以下のゲーミングキーボードのような決められたパターンのアニメーション、または全てのキーを単色に設定することしかできません。押したキーが光る等のプリセットはありますが、あまりかっこよくないので、光るゲーミングデバイスが好きな方は期待しない方がいです。
前に使っていたロジクールのG512はキーごとに色を設定できました。よく使うキーの色を変えることで視認性が上がりLEDも悪くないなと思いました。
3DCGではよく使うWERがホームポジションになるのですが、色を変えるとキーを探しやすくて便利でした。ちなみにF1キーは1年でLEDが壊れて変な色になっています。ロジクールのLEDは不良率が高いみたいですね。
K8 Pro の感想
K8 Proをしばらく感想です。打鍵感や打鍵音はいいけど、JIS配列を買う場合は注意が必用です。
ポジティブ
- コトコトとした打鍵音が心地よく静かでいい。
- 軽く入力できて、押し戻しのスピードも速いのでタイプしてて気持ちいい。
- アルミフレームが硬く、重量感もあり安定してる。
- キーキャップの配色が好み
ネガティブ
- キーキャップのアルファベットが小さい。かな表記いらない。
- 「¥」「む」「ろ」キーが黒色なのが気に入らない。
- JIS配列はキーキャップがABSで色が塗装。
- フレームが低くてキースイッチが見えるのが気になる。
- LEDが無駄にまぶしい。
- キーごとにLEDの色を設定できない
- Enterキーの下側を押すとカチンと他のキーよりうるさい。
- 有線接続する設定でも充電のLEDが常に点灯するのが邪魔。
基本的には打鍵感と打鍵音の静かさが素晴らしいです。
昔の高級キーボードのセールスポイントは、業務用スイッチを使用してるので耐久度が高いこと、メカニカルスイッチの打鍵感のよさでした。現在のキーボードは「タイピングサウンド」がセールスポイントになっているようです。
たしかにK8 Proは金属フレームとプレートの剛性と、ケース内に入れられた吸音フォームやシリコンパッドの効果が高いように感じます。キーを押した底打ちの音がこれまでのキーボードと明らかに違い静かです。
キーを押した時の軽さや、キーが押し戻されるスピードの速さもタイピングしていて心地よく感じます。アルミフレームの手触りも含め、使っていて気持ちのいいキーボードです。
ネガティブな点の詳細は上にも書きましたが、JIS配列に関する物が多いです。
キーキャップはアルファベットが小さいので見づらいので、かな表記いらないです。「¥」「む」「ろ」キーが黒色なのが気に入りません。US配列同様にキーの「機能性」で色分けして欲しかったです。また、US配列はダブルショットPBTキーキャップなのに、JIS配列はABSキーキャップなのが悲しいです。
構造上しかたないのですが、Enterキーの下側や、スペースなどスタビラ イザーが付いてるキーを押すとカチンと他のキーより音が大きいのが少し気になります。
使用時の目線の高さにもよりますが、キーキャップとフレームの隙間があるのでLEDの光りが直接見えるので無駄にまぶしい。LEDの色をキーごとに設定できないのも残念でした。QMKを使って自分でファーム書けば対応できそうですが、ビルド環境の準備など手間が掛かりそうです。
有線接続で使用しててもバッテリー残量のLEDが常に点灯しているのがちょっと邪魔です。有線ケーブルは充電も兼ねてるのでしかたないのですが、Apple Wireless Keyboard のように必要な時だけ点灯する仕組みの方がシンプルでいいと思います。
基本的に打ち心地がいいのでお勧めです。JIS配列のキーキャップに不満を感じることが多かったので、購入を検討してる場合はUS配列と比較してみるといいと思います。
K8 Pro を選んだ理由
消去法で K8 Proになりました。
Keychronに興味を持ったのはロープロファイルメカニカルを使ってみたいと言う理由でした。ホットスワップ対応でスイッチを後から変更できるのも面白そうに思えました。実際に店頭でロープロファイルを試してみると、他のメーカーとあまり違いが感じられませんでした。反面、通常プロファイルは違いがわかり打ち心地がよかったです。ロープロファイルの予定を変更して通常プロファイルキーボードを買うことに決めました。
キーボードには3DCGで頻繁に使用するテンキーが欲しいのですが、KeychronのJIS配列 100%レイアウトキーボードを調べると選択肢がほとんどありません。フルCNC機械加工アルミニウムボディに興味があったので「Q6」のJIS配列があればよかったのですが、ありません。「K10」はQMK/VIAに対応していません。「V6」はABSボディーで、JIS配列は半透明スケルトンです。
「V6」にしようか散々悩んだのですが、テンキーよりアルミフレームを使ってみたかったので80% レイアウトの K8 Pro を購入しました。
US配列がスタンダード
Keychronを購入するにあたり色々調べましたが、自作キーボード界隈なども基本はUS配列が世界的にスタンダードです。
KeychronはJIS配列やISO配列など各国ごとにローカライズした商品を販売していますが、US配列以外のキーキャップはABS素材です。交換用のキーキャップも多くがUS配列です。
海外メーカーのKeychronがJIS配列を作ってくれるだけありがたいのですが、オリジナルの品質を体感したい場合はUS配列を使えた方がいいと思いました。
Keychronの購入を検討されてる方は参考にしてみてくださいね。
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Procreate Dreams 発表
iPad用ペイントアプリを開発するProcreateが、手書き用のアニメーション作成アプリ「Procreate Dreams」を発表しました。価格は買い切りで $19.99。11月22日発売予定です。
https://procreate.com/jp/dreams
Procreate Dreams
Procreate Dreams は、誰でも使えるように設計された強力なアニメーションツールを取り揃えた最新のアニメーションアプリです。高度な撮影処理、タッチベースのパフォームとシンプルなフレーム単位の編集、音声とビデオのサポートをはじめ、多彩な機能を備えています。
Procreate Dreams には、印象的な 2D アニメーション、表現力に富むビデオ、息をのむようなストーリーを生み出すのに必要なすべてが揃っています。
描画 & ペイント
まったく新しい Procreate の描画体験。強力な新しいエンジンに搭載された Procreate の驚異的なブラシの数々を手に取り、巨大なキャンバスと有り余るほどのレイヤーを活かしましょう。タイムラインをフリックして非表示にすることで、“Flipbook” での描画スペースを広げることができます。
パフォーム
誰もがタッチ操作でモーションや視覚効果のアニメーションを制作することや、動画再生中に即座に反応することが可能になります。
マルチタッチ タイムライン
アニメーションに特化した革新的なタイムライン。スムーズなジェスチャによって集中して制作に取り組めます。
音声 & ビデオ
音楽や音響効果を追加。動画を編集。ビデオを読み込んで編集することも、劇的なボイスオーバーや環境の音楽、食欲をそそる音を加えることだってできます。
ProRes フッテージの読み込み
4K の非常に美しい ProRes フッテージでも超高速な編集が可能です。
ステージ
生き生きとしたシーンを。たくさんのキャラクターをすべて 1 つのプロジェクト内で生み出せます。シンプルなピンチジェスチャでステージをズーム、パン、回転させることで、ディテールに集中。“ステージ” の描画のオン / オフを切り替えることや、スポットライトを当てるまでコンテンツを “バックステージ” に待機させることができます。
Procreate Dreams にはアートやストーリーを生み出すのに必要なすべてが詰まっています。そしてこれは単なる始まりにすぎません。
ライブモーション & 効果
果てしなく編集可能。
撮影処理
強力かつ高精度。
リアルタイムのレンダリング
動画を編集後すぐに再生。
オニオンスキン
オニオンスキンを簡単に有効化してカスタマイズ。
テキスト & 字体
字体のアニメーションを作成、カスタムフォントを読み込み。
未来のファイル形式
最新の Procreate ファイル形式がいつでも利用でき、瞬時に開いて、自動保存。iCloud との同期をサポートしているため、管理やバックアップも簡単です。取り消し操作の履歴がファイルに保存されるようになり、作品が失われることを恐れずにいろいろな操作を試すことができます。こちらのファイル形式はまず Procreate Dreams で利用可能になった後、次世代の Procreate 製品の基本機能となる予定です。
瞬時に開く
すぐに創作に取り掛かれます。Procreate Dreams のファイルの開閉は一瞬です。
自動保存
もう保存し忘れることはありません。変更を行うたび、即座に保存されます。
iCloud のサポート
iCloud との同期によってファイルの管理やバックアップが簡単になります。
前回の続きから再開
ファイルと取り消し操作の履歴がすべて保存されるので、いつでも自由に取り消し操作が行えます。
IPAD と APPLE PENCIL に最適
完璧な組み合わせ。iPad の主要開発者が、Procreate Dreams で再びタッチと Apple Pencil での比類なき体験をお届け。自然で即応性の高いペイントや、操作性が大幅に向上したタイムライン編集などをお楽しみください。
アートは万人のもの。Procreate Dreams がお客様の追跡やお客様データの盗用を行うことはありません。18 種類の言語と iPad の幅広いサポートを備えた、サブスクリプション不要の Procreate Dreams は、まさに万人のものと言えます。
Procreate Dreams
サブスク不要でたったの $19.99 USD。
11 月 22 日 から開始されます。
トレーニングデータの芸術と技術
VFXにおけるAI、機械学習に関する記事が公開されていたのでメモしておきます。
https://www.fxguide.com/fxfeatured/the-art-and-craft-of-training-data-yes-training-data/
トレーニングデータの芸術と技術
機械学習の学習データ構築に活用されるVFX
機械学習(ML)は、VFXのさまざまな問題を解決するためのアプローチとして注目を集めています。しかし、MLがVFXのために何ができるかが注目される一方で、MLソリューションのトレーニングデータを作成することに焦点を当てたVFXの新しい分野も存在します。Houdini、Nuke、その他多くのVFXツールは、トレーニングデータの生成にクリエイティブに使用されており、この傾向はさらに拡大することが予想されます。より深い理解を得るためには、MLプログラムの根本的な性質を調べる必要があります。
学習ソリューションとしてのML
機械学習ソリューションを作る前に、解決すべき問題と、MLアプローチが機能するために必要なことを理解することが不可欠です。特に、どのようなデータがすでに世の中に存在しているのか、そしてそのデータを使って問題を解決できるのか、ということです。一見すると、可能な限り大量の "ground truth "や完全な例が欲しいだけだと思われるかもしれないが、それは現代のMLを効率的に訓練する方法ではありません。
教師あり学習データと教師なし学習データは、機械学習で使われる2種類のデータです。教師あり学習データは、機械学習モデルの学習に使われるラベル付きデータです。つまり、入力データには正しい出力がラベル付けされ、モデルは入力データに基づいてこれらの出力を予測するように学習しkます。一方、教師なし学習データは、機械学習モデルの学習に使用されるラベル付けされていないデータです。この場合、モデルは、何を探すべきかについての特別なガイダンスなしに、データのパターンと関係を学習することを意味します。
教師あり学習データと教師なし学習データにはそれぞれ長所と短所があり、そのどちらを選択するかは、解決しようとする特定の問題と利用可能なデータに依存します。しかし、MLに詳しくない人にとっては、どちらの場合もデータが多ければ多いほど良いと思われがちです。そうではありません。
どちらのMLモデルにも、データをキュレーションするためのアートとサイエンスがあります。 例えば、オブジェクトのテクスチャを完全に「間違った」ものに変えると、ニューラル解を構築する際に、学習データをよりジオメトリに集中させ、表面特性から偏らせる効果があります。植物の葉を識別する分類器があったとして、その植物の品種を特定する最良の手がかりとなるのは、本当は葉の形状やエッジの詳細であることがわかっているとします。データセットのサブセットを作成し、表面特性を「低く評価」することで、自動車の塗料で作られたような、奇妙な表面特性を持つ葉のセットを混ぜることができます。自然界の葉が車の塗料で栽培されることはないので、これは明らかに誤りですが、MLから見れば植物の品種を識別するために表面特性に頼ることができなければ、葉の形状により傾倒するでしょう。つまり、VFXアーティストが車の塗料で植物を作り、MLのソリューションを指示したりキュレーションしたりするために雇われる可能性があります。 これは合成データの例です。この特別なアプローチは、「ディストラクター」を使ったドメインランダマイゼーションとして知られています。
合成データ
ビジュアル エフェクト ツールを使って合成データを作成することは、ML用の大規模で多様なデータセットを生成する方法として、ますます一般的になってきています。この種のデータは、実世界の学習データが不足している場合や、実世界のデータを入手するのが困難または高価な場合に使用されることが多いです。VFXソフトウェアは、リアルな仮想環境、オブジェクト、キャラクターを作成し、有用なシナリオで操作したり撮影したりするために使用できます。VFXを使用することで、稀な出来事や危険な状況など、現実では入手が困難または不可能なデータを作成することができます。さらに、照明、天候、カメラアングルを制御できるため、データ生成プロセスや入力可能性のバリエーションをよりコントロールできます。また、上述したように、MLソリューションの舵取りをする方法として、非常に明らかに「間違った」データを作成するために使用することもできます。 その結果、合成データはMLやコンピュータ・ビジョンのアプリケーションにとって不可欠なツールになりつつあります。
COVIDの期間中、多くの企業がVFXベースの合成データの利点を発見しました。例えばアメリカのある農業会社は、グラウンドトゥルースデータ用の写真を撮影するために人を畑に呼ぶことができなかったので、代わりに合成データでトレーニングを行いました。VFXではMLを訓練してrotoを向上させたい場合、人間のアーティストがセグメンテーションマップのために様々な個々のフレームに注釈をつけたり、ロトスコープで切り出したりすることができますが、アニメ化されたデジタルヒューマンを使って合成的にセグメンテーションマップを作成するのに比べて、ノイズが入ってしまいます。ここでは「ロト」セグメンテーションは、実際に3Dシルエットがあることに基づいてフェイクされていますが、非常に正確なものになります。100%正確で高品質なデータを作成することができ、従来の手法で見られるような欠陥は一切ありません。
合成トレーニングデータとは、人工的に生成されたデータのことで、現在すべての主要AI企業でMLモデルのトレーニングに使用されています。NvidiaやGoogleをはじめとする多くの企業が、生成的敵対ネットワーク(GAN)、ニューラルネットワーク、VFXシミュレーションツールなどを使って合成トレーニングデータを生成しています。
合成データは、以下のような様々な手法を用いて生成することができます。
- データの増強
- GAN推論
- 3Dアニメーション
- シミュレーション
- ディストラクター
- アブレーション
- 合成少数オーバーサンプリング技術
- 交絡因子の修正など
- その他多くの方法があります
合成訓練データの目的は、機械学習モデルの訓練に使用できる大規模で多様なデータセットを作成し、その精度を向上させることです。なぜなら、合成学習データは多くの場合、より効率的に生成され、役に立つ対応する追加メタデータを提供してくれるからです。例えばあるアプリケーションの学習に、デジタルヒューマンの顔を使用することができます。それは、より正確でリアルに見えるからではなく、非常に正確な表面法線を提供できるからです。
多ければ良いというものではない
MLソリューションを作成し、特にキュレーションするには、解決しようとする問題、使用されるデータ、適用されるMLアルゴリズムを深く理解する必要があります。これは高度なスキルと要求の高い(人間の)役割となり得ます。構造化されたアプローチに従い、継続的に反復と改善を行うことで、MLソリューションは複雑な問題を解決し、イノベーションを推進するための強力なツールとなり得ます。MLが膨大なデータを持っているからといって、必ずしも精度が高いとは限りません。アカデミー賞受賞者のライアン・レイニーは、2021年にfxguideに対し、彼の長編ドキュメンタリー映画『Welcome to Chechnya』のためのトレーニングデータの撮影について、このように説明しています。
バイアス
長編映画を制作する際、レイニーは適切なトレーニングクリップの選択に集中することが重要なステップであることに気づきました。どの証人の顔にも置き換え可能な膨大なトレーニング素材から、注意深く厳選されたサブセットのみが使用されました。このプロセスでは、トレーニングデータを追跡し、ヘッドアングル、色温度、照明のマッチングに基づいてフレーム/クリップのセットを自動的に生成するために、いくつかの機械学習ツールが導入されました。特定のトレーニングデータは、データセットの「顔」エンコーディングに基づき、NumPy - ユークリッド距離、「ビッグテーブル」ルックアップ手法を使用してマスターデータベースから引き出されました。顔のエンコーディングは、顔の角度と表情に基づいています。
各俳優は、同じ演技を複数のアングルで撮影するために、周囲に複数のカメラを配置して撮影されました。カメラのセットアップ中、実際のシャッターコントロールは同期して制御することができませんでした。その結果、ライアンはただカメラを回し、テイク間のカットはしませんでした。その結果、意図的なテイクと、俳優が片側に寄って監督と話している間のランダムな録音の両方をトレーニング映像として残すことになりました。その結果、トレーニングデータ全体として、俳優の顔の片側(俳優が監督と話すために振り向いたときにカメラに映る側)に偏りが出てしまいました。ライアンは、これこそが避けるべき偏ったトレーニングデータであると指摘しました。
ライアンの例は、トレーニングデータに望ましくないバイアスがあることですが、MLトレーニングの技術に長けていれば、コントロールバイアスを導入することも同様に有効です。MLのソリューションには批判的な目でアプローチすることが重要であり、ハイテクでAIを使っているからといって、そのソリューションが正しいとか優れていると単純に信じてはいけません。基礎となるデータと仮定を調査し、使用されているトレーニングデータの限界を考慮することが不可欠です。
さらに詳しく知るために、エヌビディアとグーグルのML専門家に話を聞きました。
NVIDIA
ポール・キャレンダー氏は、NVIDIAのレプリケーター・チームのテクニカル・アーティストです。NVIDIAは機械学習分野において、間違いなく今世界で最も勢いのある企業であり、その事実は、上場企業としての急速な収益と株価の躍進に反映されています。
NVIDIAには、SimReadyアセットを作成するための開発者ツール一式があります。SimReady(シミュレーション対応)アセットとは、物理的に正確な3Dオブジェクトのことで、正確な物理特性、挙動、メタデータを持ち、シミュレーションされたデジタル世界(および/またはデジタルツイン)で現実世界を表現します。SimReadyアセットは、Universal Scene Description (USD)を使用して構築され、NVIDIAのオープンソース、スケーラブル、マルチプラットフォーム物理シミュレーションソリューションであるPhysXで最大限の精度を得るために、現実世界と同じように動作するように構築されています。
NVIDIAのSIM Readyアセットは、通常のVFX要件を超えるものです。SIM Readyアセットは興味深いもので、ポール・カレンダー氏は、「アセットでは、多くのプロパティや属性をランダム化することができます。 VFXアセットのいくつかの側面は、マテリアルプロパティなど簡単に変更することができますが、一般的には、メッシュを分離したり、異なるピースに分割したりするようなことをしたい場合は、すべてを完全にパラメータ化するのが理想的です」 Sim Readyアセットでは、可能な限り多くのプロパティをプロシージャルにランダム化することができます。
同社のOmniverseツールキットとSDKの一部として、Omniverse Replicatorと呼ばれる特定の合成データ生成があります。これは、合成データ生成に特化したOmniverseの拡張機能です。NVIDIAのOmniverse Replicatorは、研究者や開発者が物理的に正確な合成データを生成し、MLネットワークのトレーニングを加速するためのカスタム合成データ生成(SDG)ツールを簡単に構築することを可能にする中核部分です。ポール・キャレンダー氏は、「これはすべてPythonicで、SDGシミュレーションを作成するためのOmniverseの他のすべての側面と統合されており、合成データを生成するために使用できます」とコメントしています。
MLによるVFXの「トリック」には、一般的なものがたくさんあります。例えば、ビジュアル・オブジェクトの部分的な非表示バージョンを作成するといったものです。もう1つの興味深いMLのコンセプトはアブレーションと呼ばれるもので、ポール・キャレンダー氏はこう説明します。「データセットは、テクスチャのランダム化、照明のランダム化、ノイズの追加など、様々なバリエーションで生成されます。アブレーションは、ランダム化がどの程度パフォーマンスに有効かをテストするために、ランダム化の種類を1つずつ削除するセットを作成します。これは、SDGチームがバリエーションがデータセットにどのような影響を与えるかを理解するのに役立つツールの1つです」
合成データに使用されるVFXに関して、カレンダーはSDG(合成データ生成)の段階を次のように分類しています。
- アセット
- シーン構築
- シミュレーション
- データ生成
「アセット生成は、伝統的なVFXにとって最大の分野です。なぜなら、"ドメインギャップを埋める "ために様々なアセットや環境が飽くことなく必要とされ、現場の真実に近づくことができるからです」と彼は説明します。「HoudiniとBlenderは、プロシージャルであるため、特に注目に値します」プロシージャル性とSimReadyアセットは、SDGのバリエーションを作成しパラメータ化するためのソリューションの一部です。「私たちは、アセットを取得し、シーンに入力するためのプログラム的アプローチに傾倒する必要があります。そのためには、すべてのアセットが分類によって自分が何であるかを "知っている "必要があります。 理想的には、シーンの生成とキャプチャの実行中にこれを行い、変更できないハードな "ベイクダウン "アセットに頼らないことです。これが、リアルタイム・ソリューションが望ましい理由のひとつです。SDGの修正とレンダリングと生成の速度は、潜在的に非常に速いのです」
コンポジティングのような伝統的なVFXのコンセプトも、SDGに類似しています。「センサーノイズやピクセル色域のマッチング、さらには光の吹き出しのマッチングも、グランドトゥルースにそれらのアーティファクトが含まれている場合には重要になります」このようなアーティファクトは、合成中やグレーディング中に、多くの場合リアルタイムで、あるいはポストプロセスとして適用することができます。「必要な効果を達成するために、OpenCVや他のpythonフレンドリーな画像ライブラリのようなライブラリを使用して、ポスト補強が通常行われます」通常NVIDIAは、シーン自体のライティングのバリエーションなど、主要なバリエーションにマッチさせようとします。「すべてをシミュレートすることで、現実に近づくことができ、シーン内のライトのフォトメトリック特性をマッチさせることで、プログラム的に数値を微調整しても、意味のある一貫した結果を得ることができるからです」
SDGは他ではできないことを解決してくれるので、非常に重要なのです。「画像内の車両が非常に小さく、アノテーションを行う人が、それらがどのクラスの車両であるかを識別できなかった例を見ました。 SDGは、画像内のレンダリングの大きさに関係なく、それらの分類を知ることができます」。この場合、SDGを含めると、AIモデルは遠くの車両を認識する性能をより引き出すことができました。
ポール・キャレンダー氏は、MLは退屈なデータ整理や平凡な作業とは程遠く、SDGは「探偵や錬金術」に似ていると指摘します。「AIは人間のように特徴を認識したり検出したりはしません。だから、何かがどのように見えるかについて、私たち自身の先入観に従うだけでは必ずしも正しいとは限らないのです」 このため、優れたSDGを生成することは、シーンを生成するアーティストと、データ上でモデルをテスト・訓練するMLエンジニアの間の反復プロセスであると彼は考えています。
「私たちのチームは、シーンの本質的な部分を探り出し、合成的にシステムを再構築して、大量のデータをプロシージャルに構築しています。VFX(およびゲーム開発)には、まさにこのような長い歴史があると常に感じています。リファレンスからビジュアルを作成し、結果を達成するために、多くの場合プロシージャルで、多くの場合シミュレーションとして、システムを考案するのです」
結局のところ、ポール・キャレンダーのようなアーティストは、SDGを成功させるために、VFXやゲーム業界で一般的なツールを深く利用しています。「それはエキサイティングな空間であり、スキルのマッピングは非常にうまくいっています」
GoogleのSynthetic Teamは、プロダクションで使用される一般的なVFXツールの多くを使用しています。Houdini、Blender、Maya、NukeなどのDCCツールです。「パイプラインとワークフローは、過去のVFXにインスパイアされていますが、VFXハウスと同一ではない環境で統合されています」とGoogleのルカ・プラッソ氏(元Dreamworksシニアテクニカルアーティスト)はコメントしています。「私たちは、多くのカスタムおよび独自のツールやコードをミックスに加え、テックアーティストが私たちのエンジニアリングスタッフと一緒に働いています」と指摘します。「機械学習における合成データの役割と使い方は日々進化しており、データの生成と消費の方法はプロジェクトによって異なります。
Googleのチームは、世界を "見て理解する "ためのアルゴリズムを訓練するために使われる、一般的な合成3Dシーンに焦点を当てています。多くの場合、この世界は複雑で、三次元で、アニメーションで、GANや同様のアルゴリズムではまだ再現できない多くの情報の層でできています。同時に、新しいテクニックは "伝統的な "パイプラインに居場所を見つけます。例えば、モーションは単にモーキャップで生成するのではなく、合成することができます。シーンや写真のリライティングやリレンダリングは、例えばNeRFアルゴリズムを使って、新しいエキサイティングな方法で行うことができます。 (NeRFの説明については、fxguideの記事を参照)
チームにとっての挑戦は、合成パイプラインを大規模に開発しながら、こうした急速な変化に対応できるようにすることです。合成データがMLで有用なのは、現実世界では必要なスケールで簡単に取得できないデータを生成できるからです。合成データは、人間のアノテーターによってもたらされる "ノイズ "に悩まされることなく、正確で、アノテートされ詳細です。「多くの場合、合成データは、実世界からデータを収集し始める前であっても、新しいアルゴリズムの設計のブロックを解除することができます」と彼は説明します。
合成データシステムの設計における課題のひとつは、バイアスにどう対処するかということです。「例えば、アルゴリズムにペンを認識させる必要がある場合、形状、材質、外観、手触りを制御し、これまでに製造されたあらゆるペンを生成できる手続き的システムを設計します。このようなシステムを設計する際には、例えばボールペンのみを設計するような偏りが生じないようにする必要があります。実際のデータを取得し始めると、そのようなバイアスを取り除き、実際のデータにできるだけ近いものを作成するために、デザインの選択を常に再評価する必要があります」HoudiniのようなプロシージャルVFXツールは、チームが取り組まなければならない多くの作業に適しています。「私たちのチームは、新しいハードウェアセンサーが利用可能になる前にデータを作成するよう求められることがよくあります。このようなアプローチは、従来のDCCツールで可能なことをシミュレートし、研究開発を解き放ちます」
「以前はPDI/ドリームワークスで子供や両親の観客のために映画を作っていたのに、今はアルゴリズムだけが見るような映画を作るなんて冗談だ......僕はアルゴリズムのために映画を作るんだ。幸いなことに、続編を作るとき、アルゴリズムはうるさく言わないんだ!]- ルカ・プラッソ
スケール設計もまた別の課題です。MLアルゴリズムの中には、非常に多くのデータを必要とするものがあります。「数千の画像/シーン/バリエーションが必要なのではなく、数百万、数千万が必要な場合もあります。そのような場合、7分の長編映画クリップを作成するために設計されたVFXのようなパイプラインを、作成する必要があるすべてのデータセットに対して複製することができます」
Googleも独自のパイプラインや技術を持っており以前から実装し取り組んでいるが、彼らのMLエンジニアはSIGGRAPHやCVPRのようなカンファレンスで研究成果を発表する傾向があります。「グランド・トゥルースの実データは、これらのシステムのほとんどを設計する上で非常に重要です。私たちの仕事の根拠となり、アーティストがワークフローに不必要なバイアスを持ち込むのを防ぎます。私たちの仕事がうまくいけば、私たちのデータは(必要とされる品質とスケールの限界内で)可能な限りグランドトゥルースに近いものになります」
Googleはまた、トレーニングデータのキュレーションも機械学習プロセスの重要な部分としています。「キュレーションは、合成データと実データの測定と正確なラベリングに大きく関係しています。これによってML研究者は、トレーニングで安全に使用できるデータを特定し、比較対照し、より良いアルゴリズムのパフォーマンスを達成するために、実データと合成データの適切な "比率 "を見つけることができます」
合成データの最も単純な形
合成データは、現実世界で撮影されたグラウンド・トゥルース・データの代わりとなるオリジナルの画像やデータを新たに作成するために使用する方法と、オリジナルのグラウンド・トゥルース・トレーニング・データを補強、補足、構築するために使用する方法があります。2つ目のケースは、トレーニングデータとして使用される可能性のある画像を取得し、それを反転させ、回転させ、人間の目には些細に見えるが、実際にはトレーニングデータに膨大な乗算効果をもたらすような方法で調整する自動化されたプロセスが存在します。PyTorchのような様々な機械学習ツールでは、学習データを9倍にする自動化された機能を備えていることも珍しくありません。アフィン変換とは、画像を反転(ミラーリング)するように、直線や平行度は保持するが、必ずしもユークリッド距離や角度は保持しない幾何学的変換のことです。
次元と深度
機械学習では、次元とはデータ・ポイントを表現するのに使われる特徴や変数の数を指す。例えば、データ・ポイントは3つの次元を持ち、その高さ、幅、深さを表す。データセットの次元数は、MLモデルの精度に大きな影響を与える可能性があります。機械学習における深さとは、ニューラルネットワークのレイヤーの数を指します。ニューラルネットワークは複数のレイヤーから構成され、それぞれが情報を処理するニューロンを含みます。ネットワークのレイヤー数はその深さを決定し、これはモデルの精度に大きな影響を与えます。より深いネットワークは、データのより複雑な関係をモデル化することができるため、より正確な結果を出すことができます。トレーニングデータのキュレーションの重要な側面の1つは、MLパイプラインの次元と深さに基づいて、適切な量と種類のデータを提供することです。
交絡因子の修正
MLにおける重要な洞察は、交絡因子がニューラルネットワークモデルの予測性能に悪影響を与える可能性があるということです。MLは複雑な問題を解くのに強力だが、欠点がないわけではありません。MLの最大の課題の1つは交絡因子の存在です。交絡因子とは、MLモデルの精度に大きな影響を与えうるが、モデルの出力には直接関係しないデータ中の変数のことです。例えば、画像中の猫を識別するために学習されたMLモデルにおいて、猫の毛色は、猫を識別するというタスクには直接関係しないが、モデルの精度に影響を与える可能性があるため、交絡因子となる可能性があります。これに対処するためには、モデルを学習する前に、データ中の交絡因子を特定し、それを考慮することが重要です。これは、特徴選択、データの前処理、またはデータのキュレーションなどのテクニックを使用することによって行うことができます。
これらの課題の1つは、このような交絡因子の存在に起因する、ディープラーニング手法によって抽出された「誤ったシグナル」を除去することです。このような認識ミスを認識した上で、経験的な証拠によると、ディープニューラルネットワークは、一見よく訓練されたディープラーニングモデルが、ラボで収集/管理されたデータセットでは高い予測力を持つにもかかわらず、外部データセットでは限定的な予測性能を示すような、交絡要因からシグナルを学習することができます。
少数特徴とSMOTE
MLにおいて少数特徴とは、他の特徴に比べて出現数が少ないデータの特徴です。これらの少数特徴はMLモデルの精度に大きな影響を与える可能性がありますが、数が少ないために見落とされがちです。少数特徴はバイアスを引き起こし、不正確な結果につながる可能性があるため、モデルを学習する前にデータ内の少数特徴を識別し、考慮することが重要です。オーバーサンプリングやアンダーサンプリングなどのテクニックを使用することで、データセットのバランスをとり、少数特徴が無視されないようにすることができます。さらに特徴選択などのデータ前処理技術も、データ中の少数派の特徴を識別し、考慮するのに役立ちます。
SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)は、データセット内の少数特徴の問題に対処するために使用されるML技術です。これは、データセット中の少数特徴に類似した合成データ点を作成することで機能します。これにより、モデルは少数特徴からより良く学習することができ、より正確なモデルが得られます。SMOTEはデータセットに少数派の特徴が少ない場合に特に有効で、データセットのバランスをとり、これらの特徴が無視されないようにするのに役立ちます。
データサイエンティストのJoe Cincottaがfxguideに説明したように、「SMOTEはクラスタリングを使って、十分に表現されていないサンプルの近辺の値を近似します」これは単純な数値には有効です。 複雑な画像データセットの場合は、生成モデルの方がより望まれるものに近いです。画像データセットで少数派の特徴を特定した場合、少数派の画像でのみ学習されたGANや拡散モデルの出力を使用することで、少数派のオーバーサンプリングを実行しようとすることができます。
ドロップアウト
ドロップアウトは、オーバーフィッティングを防ぐためにMLで使われるテクニックです。オーバーフィッティングは、モデルが訓練データにフィットしすぎて、未知のデータに汎化できない場合に発生します。ドロップアウトは、訓練中にニューラルネットワークからニューロンをランダムに「脱落」させることで機能しまうす。これによりネットワークは、未知のデータに適用できる、より一般的な特徴セットを学習するようになります。ドロップアウトはモデルの精度を向上させ、オーバーフィッティングの可能性を減らすのに役立ちます。
オーバーフィッティングは良いこともある
LAで開催されたSIGGRAPHで、Wētā FXチームは、パンドラの水棲生物メトカイナ一族のサンゴ礁の村の近くの海底に生息する生物のオーバーフィッティングについて語りました。
オーバーフィットは、特定のユースケースのための合成データを生成するために意図的に使用することができます。小さなデータセットにモデルをオーバーフィットさせることで、データ分布の複雑な詳細を捉えることができます。そして、コントロールされたバリエーションや摂動を導入することで、元のデータの特徴を維持した新しい合成例を作成することができます。このテクニックは実世界のデータが限られているが、モデルをより良く一般化したい場合に特に有効です。例えば、Wētā FXのオーバーフィッティングは、注意深くコントロールされ、目的を持って行われています。彼らの目標は、未知のデータに対してパフォーマンスの低いモデルを作成することではなく、学習データから複雑なディテールを捉えるモデルの能力を活用し、この知識を制御された方法で使用して、類似しているが独創的な水中植物や海藻を大量に生成することです。
MLアルゴリズムに世界を教えるために映画を作る。
NVIDIAの新しいマゼンタグリーンスクリーンアプローチは、今年のSIGGRAPHでも注目されました。この研究は、グリーンスクリーンをキーイングするための新しいアプローチとして、いくつかの一般紙で取り上げられました。しかし、これは、トレーニングデータとして使用するための非常に高品質なマットを生成する新しい方法であるという、主要なポイントを見逃していました。 前景の俳優のカラー画像と高品質のアルファチャンネルを同時に記録することにより(特別なカメラや手動のキーイング技術を必要としない)、非常に正確なマットを素早く作成する自動化された方法を提供します。
チームは、緑色の背景に俳優を録画し、赤と青の前景照明のみで彼らを照らす新しいアプローチを設定しました。これは、分離と最新のCMOSカメラの設計方法によって非常にうまく機能します。この構成では、緑色のチャンネルは、明るく均一な背景を背景にした俳優のシルエットを示し、俳優のアルファチャンネルの逆であるホールドアウトマットとして直接使用することができます。次に彼らはMLを使用して前景の緑チャンネルを復元するために、まったく別のAIを使用しますが、前景の再色付けにのみ使用します。そのために、白色照明で照らされた俳優のシーケンス例を用いて色付けモデルを学習させ、説得力のある前景の結果を得ています。真の問題は、再色付けにMLを使用することではなく、マットの品質です。
彼らの技術で出力された高品質のアルファチャンネルデータは、将来のMLマッティング研究で作られる新世代の自然画像マッティングアルゴリズムのための、格段に優れたトレーニングデータセットを提供します。
そして、それは拡大する一方です
特にジェネレイティブ・モデルの急速な発展により、合成データ生成は今後ますます拡大していくでしょう。
MaxFlow
ノードベースのシーン管理プラグイン「MaxFlow」が公開されています。価格は$62。
見た目がBlenderのCompositingノードっぽいですね。Maxは標準のシーン管理機能として「ステートセット」がありますが、同様の機能を持ったプラグインが大量に作られるのが面白いですね。何個目だシーン管理プラグイン。
https://vizbox.gumroad.com/l/maxflow
MaxFlow - ノードベースのシーンデータ管理で、シーンの状態切り替えを簡単に実現
MaxFlowをご紹介します。MaxFlowはノードベースのシステムを使ってシーンの状態を簡単にコントロールし、設定を自由に組み合わせ、ワンクリックでシーンの状態切り替えを実現する、シーンデータ管理の画期的なアプローチです。
様々なシーンに対応 MaxFlowは、ビジュアライゼーションのプロフェッショナル向けに設計された強力な効率化ツールです。3DMaxソフトウェアの機能を拡張し、VrayやCoronaなどのレンダリングエンジンをサポートしています。屋内、屋外、製品ビジュアライゼーションなど、様々なアプリケーションシナリオに適しています。
状態切り替え MaxFlowのノードベースのインターフェースは、シーンデータを視覚的に操作することができ、ビジュアルでユーザーフレンドリーなソリューションを提供します。いつでもステートを切り替えて、さまざまなライティングやコンポジションを試すことができ、優れたデザインの成果を披露することができます。
バッチレンダリング MaxFlowの状態記録機能により、同じMaxファイルで複数のライティングとレンダリングの設定に対応できます。バッチレンダリングを使えば、ワンクリックでこれらの設定をレンダリングして保存することができます。
30日間無料トライアル
迅速なサポート対応 30日間無料トライアルで無限の可能性を体験してください。専属のサポートチームが、あなたの旅のあらゆるステップに対応します。ご質問がありますか?問題が発生しましたか?迅速で親切な対応をお約束します。
サブスクリプションなし、一度買えばずっと使える
MaxFlowでシーンデータ管理を前例のないレベルに引き上げましょう。ダイナミックでノードベースのアプローチを採用することで、シーンの状態をコントロールしたり切り替えたりする方法を変革します。今すぐMaxFlowを体験して、シーン編集の未来を発見しましょう。
シーンに力を。あなたのコントロールを高めましょう。MaxFlowを発見してください。
インストール
- 全てのDLLを "3dmaxrootfolder "にコピーしてください。
- 3ds Maxをリロードする。
- カテゴリー "TRViz
動作環境
3dsmax2022-3dsmax2024
Samsung | Exynos Auto V920: Future driving
サムスンの車載用チップのデモ映像のようです。レンダリングが綺麗。技術系の説明ビデオが好きだったりします。
Exynos Auto V920は、最先端のIVIシステムを実現するサムスンの第3世代車載用プロセッサである。CPU、グラフィック及びニューラルプロセッシングのパフォーマンスが大幅にアップグレードされたV920は、重要な走行情報をリアルタイムで表示するだけではなく、高解像度のビデオコンテンツやゲームを、複数のディスプレイで円滑に再生し、最適な車内体験を提供する。
V-Ray VFX & Animation Showreel 2023
MOOOV.Motion - reel `23
ロシア方面のCGスタジオのリールでしょうか。CMやニュース番組のCGっぽいです。レンダリングや色使いが綺麗ですね。