デジタルは便利です。 デジタルで漫画を描くようになって「できること」がたくさん増えました。 例えば、一度描いた線が気に入らなければ何度でも修正できますし、「人体のバランスがおかしいな」と思ったら、体の各部分を選択ツールで囲い拡大縮小するなどして調整できます。便利になったことを挙げればキリがありませんが、人類の歴史を省みると、テクノロジーの進化とともに失ったものも多い訳です。 果たして、漫画の絵の場合はどうなのでしょうか?ちょっと検証してみようかと思います。 冒頭のイラストはClip Studioという作画ソフトで描いたものですが、線画の時点ではこんな絵でした。 線画の状態だと、背景の一部が描かれていない中途半端な状態の絵で、どういう状況なのかよくわかりませんね。 しかし、グレーで色付けをしていくとこの原画の意図が分かります。 まずは手前の人物にグレーで色をつけて… 背景にもグレーを塗り、光
Twitterに投稿された、数枚の女の子の写真が話題になっています。制服に身を包んだかわいらしい女の子、どこかのアイドルかな? と思ったのですが……なんと、その正体は3DCGだというのです! まじかよ! 3DCGです。信じられますか? 本物の人間にしか見えません。 「Saya」と名付けられたこのキャラクターは、夫婦でCGを作成されている@mojeyukaさんの作品。ムービーのためのキャラクターなので、なんと動かせるとのことです。しかも、まだ目標の質感には届いておらず、「もう少し見直しが必要」だそうです。何という向上心。人物写真を見ても、実在の人物かどうか信じられなくなりそうです。 ネット上では、「すばらしい」「実写かと思いました、すごいな」「すごすぎる…」「本物の人間かと思いました」といった声が上がっていました。確かに、もうまったく見分けがつきません。次はぜひ、動いているシーンが見てみたい
うまくできましたか? ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか? waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Googleで写真から人物を切り抜く方法を検索をするとPhotoshopやGimpの情報が多く見つかります。 でもPhotoshopやGimpはちょっと細かい操作が必要で、画像加工初心者にはちょっと厳しいです。 ざっくりでよければ、Excelで結構簡単にできます。 (Excel 2010以降の機能のようなので2007や2003ではできません。) おもむろに画像を貼り付けます。 画像を選択すると右上に「図ツール」が表示されるので、タブを切り替えます。 左端の「背景の削除」を押すと こうなります。 ピンク(紫?)の部分が透過される部分です。 このままでは胸元がスケスケになってしまうので、調整します。 左上の、「保持する領域としてマークする」を利用すると透過されない領域をざっくり指定することができます。 わかりづらいですが、胸元に+マークがつき、ピンクじゃなくなりました。 これで透過されなくなっ
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか? 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
Adobe MAX 2014の目玉イベントの一つ「Sneak Peak」で発表された13個の未来の技術をまとめました。 「Adobe Magic」と呼ぶにふさわしい、クリエーターにとってワクワクするような研究・開発の発表です。
テクスチャマッピングに変革をもたらす「Ptex法」とは? 無駄なメモリ消費を減らす技術の正体に迫る ライター:西川善司 竹重雅也氏(Developer Technology Engineer,NVIDIA) テクスチャマッピングの世界に「Ptex」と呼ばれる新たな手法が登場して,注目を集め始めている。先頃行われたCEDEC 2014でも,NVIDIAの竹重雅也氏が「リアルタイムレンダリングにおけるPtex手法について」と題した講演を行い,この新しい手法の利点と課題を説明した。そこで本稿では,竹重氏による講演の概要をレポートしたい。 テクスチャマッピング技術が抱える問題とは? CGの世界に限ったことではないが,長らく使われてきた手法が必ずしも良いものだとは限らない。優れた方法が別にあると分かっていたとしても,ハードウェア性能の限界などによって「その手法しか選べない」ということはままある。そし
HTML5で2次元のインタラクティブコンテンツを制作するには、さまざまなJavaScriptライブラリがあります。どれを選択するべきか迷いどころではないでしょうか? そこで今回はHTML5の各種JavaScriptライブラリについて、パフォーマンスを比較検証してみました。 今回検証したフレームワーク メジャーなJavaScirptライブラリとして次の5種類でテストしました。バージョンは2013年4月10日現在の最新版を使っています。詳しい検証方法は記事の後半にまとめています。 CreateJS (EaselJS 0.6.0) Arctic.js (v0.1.11) enchant.js (v0.6.3-48) Pixi.js (v1.0.0) Processing.js (v1.4.1) 各種JavaScirptライブラリのベンチマーク結果 ※グラフの数値が高いほどパフォーマンスが高いこと
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