Oikonです。 今月からモバイルアプリ開発にチャレンジしており、悪戦苦闘中です。 アプリケーションを開発する際には、要件定義やUIデザインなどを事前に決めることが多いです。今回はUIデザインのアイデア出しについて焦点を当てます。 個人的にモバイルアプリのデザインは門外漢なのでどうしようかと思っていました。UIモックアップの作成には以下のような手法があると思います。 UIモックアップの例: ペーパープロトタイピング: 紙とペンを使って画面レイアウトをスケッチ ワイヤーフレーム: 基本的な構造と配置に焦点を当てた簡素なデザインを作成 (Balsamiq, Draw.io) デザインツールモックアップ: 実際のアプリに近い見た目のデザインを作成する手法 (Figma, Sketch、Adobe XD) モバイルアプリ開発の初学者だと具体的なアプリのUIモックアップに躓くことも多いです。Figm
先日公開したアニメ絵の実写版を作る記事はおかげさまで好評でした！ アニメ絵生成の第二弾に行く前に、アニメ絵実写版生成でも威力を発揮する「雑コラ」をAIでリアルにする手法について今回は説明します。 実はAIアートグランプリの時も「雑コラ」と言われたりしていたのでしたw 渚の妖精ぎばさちゃん対キモノアゲハ／koizoom1／漫画@gibasachan 雑コラに見えるけど すごい技術 登場人物より多いモデル これはゆるキャラの未来きたな…#AIArtGp pic.twitter.com/5A4wMUJsND — Dr.(Shirai)Hakase #AI神絵師本 #技術書典14 (@o_ob) March 12, 2023 AIといえばラーメン(？)ですが、こんな画像も作れちゃいます！ラーメンの中にいる秘書さん！ ラーメンの中にいる秘書さん絵面としては結構インパクトがありますが、実は作るのは全然
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
Googleストリートビューを自動操縦して、永遠にさまよう様子を眺めることのできるページを作った。結果としてGoogleから数十万円の請求が来てしまった。 数日間の旅行に行った。帰ってきた後で、なんとなくGoogleストリートビューでその旅行先を眺めていた。 自宅で眺めるPCの画面には、まだ記憶に新しい旅先の景色と確かに同じものが広がっている。自分が歩いたルートに沿って画面の矢印をクリックしていくと、分かれ道に突き当たる。自分が歩いていない道の方を選んで進む。当然ながら、知らない場所が出てくる。記憶の中の景色が自分の知らない景色に繋がっていく。 Googleストリートビューの中では、旅行中に自分が選ばなかった道を選んで、さまよい続けることができる。自分がここにいるあいだも、Googleストリートビューの中では記憶の中の知らない場所をうろつくことができる。それは良いなと思ったので、Googl
9月15日(土) DNSについて追記しました。バックエンド？今はクラウドがきっと上手くやってくれるので深く考える必要は無いんですよ（知らないので書けません😔） 問題のツイート 面接の質問で「ブラウザを立ち上げてページが表示されるまでの仕組みを全て知ってる限り説明してください」ってのをやると結構Web系の知識どれだけあるか分かると思ってる — 🍛🍺 (@tan_go238) September 10, 2018 解釈 今回は「ChromeのURL欄に入力してからページが表示されるまで」をやります。ブラウザの起動云々はWeb系の話じゃないと信じてます。 1. HTTPリクエストが飛ぶ **HTTP2のヘッダ圧縮技術**に全て書いてありました。 (追記)下のリクエストヘッダはテキストで書かれていますが、実際にはこれをバイナリにしたものが飛んでいるとのことです。segfoさんありがとうござい
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
概要 静止画をドット絵風の低画質に変換にする「低画質画像メーカー」を作った。 低画質画像メーカー 内容は先日画像をドット絵風の低画質に変換するTwitter Bot「低画質」を作ったで書いたとおり。 こういう画像を こうする。 この画像*1が こうなる。 世の中の画像が低画質のドット絵風味の画像になる。 やったぜ！ 使い方 使い方は、 ①「ファイルを選択する」から変換したい画像を選択する ② デフォルトのパラメーター(ドットサイズ4x4, 色数6色)で画像が生成される ③ 「ダウンロード」ボタンが現れるのでそれを押すと画像が保存される。 という感じ。画像アップしたらひょいっとできる。 その他にも各スライダーを動かしながら自由にドットサイズや色数も調整できる。 ドットのサイズは小さくなればより高画質に、 色数は小さくなればより単色に 近づいていく。 コツ 良い感じの低画質画像を生み出すために
こんにちわ、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。好きなみかんは紅マドンナです。 今回は、サイボウズのサムネイル事情について記事を書きたいと思います。サイボウズに限らず通常の Web アプリケーションでもサムネイル作成はよくあると思いますが、ハマりどころが多く涙しているサムネイリストも多いかと思います。これからの時代を生きるサムネイリストが快適なサムネイルライフを送れるよう、知見を共有したいと思います。 弊社では画像変換ツールに ImageMagick を用いており、従って本知見は ImageMagick 固有のものがほとんどです。 画像比較は人間の眼で行うべし サムネイル周りに何か修正を入れたら修正前後の画像を比較しましょう。機械によるバイト列の比較では画像の良し悪しがわかりません。頼れるのは人間の眼だけです。肉眼で確認しましょう。 比較できるツールを作ると良
iPhone 6s・6s Plusのバッテリーの性能が、搭載されているチップ「Apple A9」のメーカーによって差があることが話題になっています。 「A9」はSamsung�とTSMCが供給していますが、Appleも”性能に2〜3%の違い“が存在することを認めており、その要因はチップの「製造プロセスルール」が、 サムスン製 ：14nm TSMC�製 ：16nm と異なることにあるようです。 下の動画をはじめ、様々な比較テストが行われていますが、概ね次のような傾向がみられるようです： プロセッサーのベンチマークに差はない(僅かにサムスン版が優勢？) サムスン版は連続して高負荷かけるとバッテリーをより多く消費する サムスン版は連続して高負荷かけると本体の温度がより高くなる 通常の負荷ではバッテリー・温度に差はみられない 単純に考えると、プロセスルールがより微細な14nm(サムスン製)の方が、
連載目次 Unity 5では、画面にいろいろな特殊効果を与えることができるImage Effectが無料で使用可能になった。今回は、このImage Effectの使い方について解説する。 また、特殊効果の違いを分かりやすくするために、草や木を生やした地形に3Dキャラクターを動かす簡単なデモを作る。これを基にさまざまな特殊効果を適用するので、3Dキャラクターや地形の見え方から、その違いを確認してほしい。 画面のUnity 4.xの使い方を解説する連載「ゲーム開発初心者のためのUnity入門」で、地形の作り方は何度も作成してきているが、今回はUnity 5における地形の作り方を解説しておく。基本はUnity 4.xと変わらないが、表示される草や木の名称および木の画像が変わっているので、おさらいの意味も含めて最初から解説していく。 Unity 4.5／4.6と本連載における筆者の環境について U
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
画像処理.comでは、こんなことが学べます！ ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理（カメラ検査）を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード（撮像素子CMOSやレンズ、照明など）やソフト（各種検査における画像処理の手法など）に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
ども、ゆうせいです。先日、作業効率を上げるショートカットについてご紹介しましたが、今回は「仕事の効率を上げる（効率化）Macアプリ」のお話です。 画像をサクッと編集するアプリ、文字入力が捗るアプリ、そして集中力を高めてくれるアプリなどなど、そんな感じのものを「無料」に絞ってご紹介します。 画像編集が捗るアプリ ほぼ劣化なしで軽量化「ImageOptim」 まず最初にご紹介するのは、ほぼ劣化なしで画像を軽量化するアプリ「ImageOptim」です。これは、画質はそのままで、容量を軽くしてくれるという大変ありがたいアプリです。 使い方は簡単。画像をドラッグ&ドロップするだけ。複数枚を一度にぶっこむことも可能です。 比較してみた 元画像：844KB （画像へのリンク） 「ImageOptim」で軽量化した画像：516KB （画像へのリンク） 40%近く軽量化できましたが、ほぼ劣化していないと言っ
import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; String from = "変換前の画像パス"; String to = "変換後の画像パス"; try { BufferedImage image = ImageIO.read(new File(from)); BufferedImage tmp = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics2D off = tmp.createGraphics(); off.drawImage(image, 0, 0, Colo
まずはこの画像見えますか？ → 見えなかったら、IE6かIE7あたりをご利用でしょうか。 HTMLには次のように書いています。（見づらくてすみません。） <img src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGQAAABkCAYAAABw4pVUAAAABmJLR0QA/wD/AP+gvaeTAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAABkAAAAZACHJl7mAAAPj0lEQVR42u2deXCc5X3HP8+79yFptTpW1mkdlm/ZYBtkbGC4IVCHciQ4pXUozGRKjpaZlMmkmUw7TKbTTOm0ZEiZ0EyICcWUkrQFzOEYcHxgIL4kIQsJS9Zpr7Rrr3al1a529336x64FtrUraaXVruR9Zt7RjEba4/m
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