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はてなキーワード: gptとは
絵を描けるようになりたい、という強い思いが伝わってきました。コンプレックスを克服しようとするその気持ちは素晴らしいです。ここでは、初心者の方が「絵を描くことが苦手ではなくなる」ための具体的なアプローチを提案します。
1. 「描くこと」に慣れるための第一歩
気楽に始める
完璧を求めず、「描くこと」に慣れるのが最初の目標です。簡単な図や模写から始めましょう。
例えば、手元にある日用品（コップ、ペンなど）を描いてみる。輪郭だけでもOKです。
毎日少しずつ描く
毎日5分～10分で構いません。小さなノートを用意して、「今日は何でもいいから1つ描く」を習慣にしてみてください。
2. 「描き方」の基本を学ぶ
書店や図書館で「初心者向けのデッサン本」を探してみてください。YouTubeには無料でわかりやすい解説動画がたくさんあります。
おすすめキーワード：「初心者 デッサン 基本」「簡単なスケッチ入門」。
模写から始める
写真やシンプルなイラストを見ながら、真似して描いてみましょう。最初はトレース（なぞる）でもOKです。
例えば、子供向けの絵本やキャラクターイラストを選ぶと、形が簡単で描きやすいです。
3. 自分の絵を記録して成長を実感
描いた絵を保存
他人と比べない
あくまで過去の自分との比較に集中。周囲の上手い人を見ても焦らないでください。
4. 絵を描くことを楽しむ工夫
例えば「好きなキャラクターを描けるようになりたい」など、小さなゴールを決めると楽しく続けられます。
iPadやタブレットを持っていれば、無料のアプリ（例：メディバンペイントやアイビスペイント）を使うと便利です。消しゴムや色塗りが簡単にできます。
5. 外部の力を借りる
地域で開催される絵画教室やワークショップに参加すると、基礎を楽しく学べます。
同じく絵の練習をしている人が集まるグループやハッシュタグ（例：「#初心者絵練習」）を見つけて、刺激をもらうのも良い方法です。
線を引く練習
真っ直ぐな線や円を何度も描いてみてください。手のコントロールが上手くなります。
簡単な形を描く
四角、丸、三角を組み合わせて、リンゴや家のような形を描いてみましょう。
影をつけてみる
物に影を描くだけで、絵が立体的に見えるようになります。
最初は誰でも不安になるものです。でも、少しずつでも「描く」という行動を続ければ、必ず慣れてきます。完璧でなくて大丈夫。絵を描くこと自体を楽しめるようになる日が必ず来ますよ！
絵を描けるようになりたい、という強い思いが伝わってきました。コンプレックスを克服しようとするその気持ちは素晴らしいです。ここでは、初心者の方が「絵を描くことが苦手ではなくなる」ための具体的なアプローチを提案します。
1. 「描くこと」に慣れるための第一歩
気楽に始める
完璧を求めず、「描くこと」に慣れるのが最初の目標です。簡単な図や模写から始めましょう。
例えば、手元にある日用品（コップ、ペンなど）を描いてみる。輪郭だけでもOKです。
毎日少しずつ描く
毎日5分～10分で構いません。小さなノートを用意して、「今日は何でもいいから1つ描く」を習慣にしてみてください。
2. 「描き方」の基本を学ぶ
書店や図書館で「初心者向けのデッサン本」を探してみてください。YouTubeには無料でわかりやすい解説動画がたくさんあります。
おすすめキーワード：「初心者 デッサン 基本」「簡単なスケッチ入門」。
模写から始める
写真やシンプルなイラストを見ながら、真似して描いてみましょう。最初はトレース（なぞる）でもOKです。
例えば、子供向けの絵本やキャラクターイラストを選ぶと、形が簡単で描きやすいです。
3. 自分の絵を記録して成長を実感
描いた絵を保存
他人と比べない
あくまで過去の自分との比較に集中。周囲の上手い人を見ても焦らないでください。
4. 絵を描くことを楽しむ工夫
例えば「好きなキャラクターを描けるようになりたい」など、小さなゴールを決めると楽しく続けられます。
iPadやタブレットを持っていれば、無料のアプリ（例：メディバンペイントやアイビスペイント）を使うと便利です。消しゴムや色塗りが簡単にできます。
5. 外部の力を借りる
地域で開催される絵画教室やワークショップに参加すると、基礎を楽しく学べます。
同じく絵の練習をしている人が集まるグループやハッシュタグ（例：「#初心者絵練習」）を見つけて、刺激をもらうのも良い方法です。
線を引く練習
真っ直ぐな線や円を何度も描いてみてください。手のコントロールが上手くなります。
簡単な形を描く
四角、丸、三角を組み合わせて、リンゴや家のような形を描いてみましょう。
影をつけてみる
物に影を描くだけで、絵が立体的に見えるようになります。
最初は誰でも不安になるものです。でも、少しずつでも「描く」という行動を続ければ、必ず慣れてきます。完璧でなくて大丈夫。絵を描くこと自体を楽しめるようになる日が必ず来ますよ！
Chat GPT
「ヒトカク」は、特定の初学者（小1レベルを自己申告するユーザー）には適合性が低い。
「分からないところが分からない」という障壁は、学習過程において致命的である可能性が高い。
2024年現在、より初学者向けに最適化された教材が市場に存在する。
ヒトカクの効果的な活用可能性：対象者に適切なサポート（例：分からない部分を指導できる環境）が提供されれば、挫折確率は減少する可能性があります。
学習選択の重要性：初学者が「自己選択した教材」を使用する場合、モチベーションの向上につながる傾向があります。そのため、「ヒトカクは絶対に挫折する」という断定には統計的データの補強が必要です。
「ヒトカクに代わる具体的な教材やメソッド」
学習を進めるための補助環境（例：オンライン指導、初心者向けのコミュニティ）
これらの変数が明確化されれば、さらに有用なアドバイスの生成が可能です。必要であれば、追加情報をご提供ください。
推奨次ステップ：具体的な代替教材の情報共有、または初学者向け学習モデルのパラメータ調整に関するご相談をお待ちしております。
そもそもの話、X社は画像生成AIなど作っていない。彼らがつくっているのは検索支援AI Grok。学習に使いたいのはテキストの方であって画像ではない。
わかりやすさのために ChatGPTと比較してみる。2023年にリリースされた GPT-4 に試しに今期のアニメについて質問してみよう。
今期最も人気のアニメはなんですか？
ChatGPT:
2024年の今期で人気のアニメはいくつかありますが、「進撃の巨人」や「呪術廻戦」が特に注目を集めています。また、新作では「東京リベンジャーズ」や「スパイファミリー」も話題です。どの作品に興味がありますか？
アニメに詳しい人ならちょっと古い話をしているのがわかるだろう。 GPT-4 が学習を行なったのは2023年までの情報だ。なので最新の話題に対応できないのである。
一方、Grok は Xの投稿をリアルタイムに検索して反映する。もし Grok で同じ質問をすればダンダダンやリゼロ、ブリーチ辺りの話をするはずだ。つまり、Xが収集したいのは「ダンダダンの７話泣かされたわ・・・」みたいな投稿のことであってイラストではない。
Grokには画像生成機能がついているが、これは自前の物ではなく Black Forest Labs社 の FLUX.1 というモデルである。X社が Xに投稿されたイラストを収集して学習させているわけではないのだ。それでは FLUX.1 の訓練に使ったのはどこの画像なのだろうか？データセットは明らかにされていないが十中八九使っていそうなのが LAION-5B である
現在大手の企業は「著作権的にクリーンな」画像生成AIをつくっているが実際には版権物が出てくることが知られている。なぜそんなことが起こるのだろうか？
このからくりは LAION のデータセットにある。LAIONはドイツにある非営利組織。ネット上のありとあらゆる画像を収集しタグをつけたデータセットを公開している。
A. LAIONは非営利の研究組織です。ドイツの著作権法（§60d UrhG）に従いあらゆる著作物の利用が許されています。
とあるようにドイツの法律上合法である。実際に訴えられた後LAION側が勝訴している。とはいえこの組織にはAI関連企業からの多額の寄付金があることが知られており、パチンコ３店方式のような意味合いでの合法とも言える。
尚、反AIさんと反々AIさんが著作権法第30条の4を巡って喧嘩をしていますが、世界では日本の法律は関係ないです。いちおう念の為。
他の絵師さんに Glaze を使うように詰め寄ったり、使わないやつはAIに加担していると攻撃したり。挙げ句の果てには「自分の絵にGrazeをかけました」と宣言したり。
もう、全てが間違っている
そもそも、Glaze も Nightshade もAI学習を阻害するものではない。学習したモデルをぶっ壊す毒なのである（poisoned って書いてあるでしょう？！）
相手に食わせなければ意味がないんだ。Glazeかけたとか自分で言うな。対策されるでしょう？（後述）
それと他の人に強要する意味はない。使いたい人が使えば十分なんだ。
事実すでに効果は上がっていてOpenAIは悲鳴をあげ対策を急いでいる。
反AIさんの考えるよりも Glaze/Nightshade はずっと強力だ。それはデータセットを汚染する攻撃である。簡単に言えば Nightshadeは「学習中に他の絵に変換されてしまう」ノイズをかける。この操作を毒入り（poisoned)と呼ぶ。ピクセル毎の微小な変更なので Nightshade をかけた後もイラストはぱっと見はかわらない。
Nightshadeを使って例えば 犬の画像を猫の画像になるノイズをかけたとする。するとAIは犬と猫が混ざったまま学習を進め「犬」と言う概念が無茶苦茶になってしまう。
図：毒入りモデルの変化 (arXiv:2310.13828から引用)
上の図は毒入りの画像を２００枚食わせたときの変化の様子だ。犬が猫になってしまっている。それだけではなく”犬”に近い概念、”子犬”、”ハスキー”、”狼”もぐちゃぐちゃになっている。
図：毒入り枚数による変化 （同引用）
こちらは50、100、300、と毒入り枚数を変化させたときの様子。50枚の時点ですでにめちゃくちゃになっている。
もし私が反AIだったなら、イラストに Nightshadeをかけて danbooru に投稿するだろう。二次元イラスト特化の画像生成AIはdanbooru2021/ danbooru2022 などのデータセットを使っているものと見られる。これらはイラスト投稿サイトdanbooru から収集したものである。
ところで Glaze も Nightshade もその内部で画像生成AIを使っているということを知ったら反AIさんはどんな顔をするだろう？
Glaze は特徴量抽出を行う。おそらく Stable Diffusion の VAE（Variational Autoencoder）を使っている。そしてNightshade の方も 内部ではStable Diffusion 等の画像生成モデルを用いて別の画像を生成する。
Glaze が機能しない？あるいは解毒方法が見つかったかもしれない
上のスレッドのコメント欄では Glaze が論文のようには機能しないことについて議論され「画像のリサイズをしたのではないか」と予想している。Glazeをかけた後に画像を縮小、データが圧縮されてノイズ効果が消えたのではないかということだ。
A) 絵師さんが Glaze をかけたあと画像を縮小した可能性
B) 画像サイズやファイルタイプによってはプラットフォーム側が勝手に加工をする
C) 学習の際にリサイズを行う (Stable Difusion XL では1024px, 古いモデルは512px)
A,B については絵師さん側に知識があれば対処可能だけれども C の方はなんともし難い。小さい画像を投稿したところで [縮小→拡大] でノイズは落とせそうだ（解像度は悪くなるだろうが）
LAIONは収集画像そのものを所有せず、データセットはウェブ上にある画像のurlとタグをまとめた物であるらしい。
ということは、LAIONの新しいデータセットが公開されたタイミングで画像のurlを変更すれば学習に使われることを回避できそうだ。特に、個人サイト／ブログの所有者ならば古い url に●んこ画像でも差し替えておけば嫌がらせになる。（タグ差し替えはこのグラフの Simple Attak に相当）
90年代においては画像に直リンクされたときの報復としてうん●画像に差し替えたものです。まさか令和になっても有効とはね
この記事をぼちぼち書いているいるうちに2日が経過した。今、私のXのタイムラインもおすすめもとても静かだ。攻撃的な人たちやデマに流されやすい人達は皆どこかに行ってしまったようだ。残ったのはこれまで静かにイラストを描き続けてきた人たちでとても穏やかな空気が流れている。ずっとこのままがいい。
をChat GPTにお願いした。
以下は、政治家が不倫問題に関して謝罪会見を行う際の謝罪文の例です。一般的な構成に沿って、謝罪、反省、今後の姿勢を含んだ内容としています。
皆様、本日は私のためにお時間を頂戴し、誠にありがとうございます。
まずは、私の不適切な行動によって、ご迷惑とご心配をおかけしたこと、心よりお詫び申し上げます。政治家としての立場にありながら、私の軽率な行動が家族や支援者の皆様、そして何よりも国民の皆様の信頼を大きく裏切る形となりましたことを、深く反省しております。
特に、私を日々支えてくれている妻（夫）や子供、家族に対しては、筆舌に尽くしがたいほどの苦痛を与え、大切な信頼関係を損ねてしまいました。彼らに対する申し訳なさと後悔の念で、胸が締め付けられる思いです。また、日頃から応援してくださっている支援者や党の仲間の皆様にも、多大なるご迷惑と失望を与えてしまったこと、重ねてお詫び申し上げます。
私は、政治家として社会の模範となり、国民の皆様の信頼に応えるべき責任を持っております。しかし、その責任を果たすどころか、私自身の行動が社会に悪い影響を与える結果となり、自己の未熟さを痛感しています。このような事態に至ったことを真摯に受け止め、改めて自らを見つめ直し、行動を改めていく所存です。
今回の件について、今後は家族と向き合い、信頼を取り戻す努力を重ねて参ります。そして、皆様から再び信頼いただけるよう、一日一日を大切にし、政治家として襟を正し、全力で職務に努めて参ります。
最後に、このたびの件で失われた信頼を取り戻すことは容易ではないと承知しておりますが、今後の行動で示していきたいと考えております。改めまして、私の不徳の致すところで多くの方々に多大なるご迷惑をおかけしましたこと、心よりお詫び申し上げます。
1. 謝罪と反省：最初に、すべての関係者と国民に謝罪し、自らの行動を反省している姿勢を示します。
2. 家族や支援者への謝意と謝罪：家族や支援者への謝罪と失望させたことへのお詫びを述べます。
3. 政治家としての責任感の認識：政治家としての責任を果たせなかったこと、模範であるべき立場での失態を認めます。
Q.日本のジャーナリストの不倫の謝罪時のコメントをまとめて教えてください
A.具体的な実例については、著名なジャーナリストやメディア関係者が不倫で謝罪した際のコメントとして、以下のようなものがあります。実際の名前や詳細は省略していますが、一般的なスタイルや内容に関して参考になります。
1. ケースA
ある著名なニュースキャスターが不倫報道を受けた際、以下のようなコメントを発表しました。
• 「私の未熟な行動によって、家族を深く傷つけ、多くの皆様にご迷惑をおかけしました。深く反省しております」
• 「特に、私を支えてくれていた妻には、言葉では表せないほどの申し訳なさを感じています」
• 「視聴者の皆様に失望を与え、信頼を裏切ってしまったことを心からお詫び申し上げます」
このキャスターは、視聴者や家族への謝罪と共に、再出発に向けた反省の姿勢を示しました。
2. ケースB
別のジャーナリストは、自身の番組で直接謝罪し、以下のようなコメントをしました。
• 「公正な立場であるべき報道関係者として、極めて不適切な行動をとってしまいました」
• 「大切な家族を傷つけ、多くの方々の信頼を裏切ったこと、深くお詫び申し上げます」
• 「これからは自分自身を見つめ直し、信頼を取り戻すために日々精進して参ります」
このように、自らの行動が報道関係者としての職業倫理に反していることを強調し、立場に対する責任を感じていることを示しました。
3. ケースC
大手メディアの記者が不倫報道を受け、以下のように謝罪コメントを出しました。
• 「私の軽率な行動が多くの方々にご迷惑をおかけしたこと、深くお詫び申し上げます」
• 「とりわけ、支えてくれた家族に対して、筆舌に尽くしがたいほどの申し訳ない気持ちでいっぱいです」
• 「この経験を通じて、改めて人間としても成長し、信頼を取り戻せるよう努力していく所存です」
この記者は、自らの行動を軽率だと認めた上で、今後の姿勢について言及しました。
4. ケースD
番組プロデューサーが不倫報道後に謝罪コメントを発表しました。
• 「私の不徳の致すところで、最も大切にしなければならない家族を傷つけてしまいました」
• 「長年支えてくださった視聴者の皆様に失望を与えてしまったこと、心からお詫び申し上げます」
• 「再び信頼を得られるように行動を改め、一からやり直していく決意です」
このケースでは、家族と視聴者に対する謝罪を優先し、再出発の意志を強調しています。
これらの謝罪コメントは、いずれも自らの非を認め、家族・関係者・視聴者への謝罪を行い、今後の行動改善の意思を表明するという点で共通しています。
