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C95初参加の新刊

人生を取り戻した日記を書いたにも関わらず、C95の新刊をtumblrに書いてなかったので、書きます。

もうコミケ終わってるんやけど。。。

タイトル: くりくりすーがくれっすん～AIのための数学第一歩～ B5 本文94p, 1000円

概要: ロージアちゃん達と一緒にベクトル・行列、超準解析による微分法の基礎を学び、簡単な機械学習アルゴリズムを導出、pythonで実装をす��本です。 レベルとしては中学生でもわかるように書きましたが、できれば高校数学IAの命題論理と集合論、多項式と関数のグラフについて知っていると良いです。 前作「ろーほるすーがくれっすん」からの続編的な作品で、引用が幾らかあります。

pixiv: https://www.pixiv.net/member_illust.php?mode=medium&illust_id=72308963

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人生を取り戻しました

大げさなタイトルだ…クソポエムです。

しかし、僕は人生を取り戻しました、というよりも光明を見出した、ように思います。或いは妥協したのかわからないけど。

ろーほるすーがくれっすんを公開したのが、2016年12/30

もともと作っていたのが2016年の初頭からだったので、あれから2~3年たちました。

僕は学生からプログラマーとして社会人になりました。

そして、自分自身と仕事とのギャップを感じておりました。

もっとアカデミックな仕事をしたかったが、製品開発や、ビジネスに傾倒した仕事しかなく違和感を覚えました。上司は僕のアカデミックな活動に理解を示していたが、他の幹部は研究開発は自分のやりたいことやって製品開発やSIerからお金を取る役割みたいに思ってる空気がありました。

（これでも機械学習の研究開発職で、学生の時共同研究していた会社なのに、マッチングしないなんておかしいよな…）

それから、描いてた絵も描かなくなり、創作活動全般も少なくなり、好きだった数学も触れることが少なくなってました。

完全に日々を過ごすだけの人間という虚無に堕ちたように感じます。

そして、2018年、僕は、機械学習を始めます。

きっ��けは仕事で機械学習アルゴリズムに触れることになったからです。

僕は、とりあえずライブラリを使って動けばいいや、性能が出ればいいや、みたいなのが多く、軽蔑してました。裏側にある数学的理論、アルゴリズムを証明し、機械学習の世界を覗き、改めて応用数学の楽しさを実感しました。

そこからkaggleにチャレンジしたり、ノンパラベイズの本を読んでベイズ理論の楽しさを知り、渡辺理論の本を読んで理論の完成された美しさに感動したり、ついでにプロコンやARに挑戦したりしました。

そんなあるとき、以前から仲が良かったtwitterのフォロワーさんに夏コミで出会いました。

そこで、「いりすさんもコミケで本出しましょうよ！　絶対面白いですよ！」といってくれて「面白そうだな」と思い、冬コミに応募しました。

本の内容としては、ろーほるすーがくれっすんをさらに深めて自分の興味ある機械学習に絡められたらなぁ…と考えました。

内容としては中高生でも分かるように微積分と線形代数を入門して機械学習アルゴリズム導出みたいな面白い本が書けたらなぁと思ってました。

しかし、ロージアちゃんたちはJC...微積分をεδでやるのはきついよな…高校生の微積分を厳密に扱うには…

そこで、僕は超準解析に出会いました。斎藤正彦訳　キースラーの「無限小解析の基礎」に出会いました。

あまりに煩雑な大学以降の微積分の問題が解決し、高校生の微積分のように平易な記述で厳密な数学の世界が広がってました。

感動を覚えてこれは学んで本にしなければ！　と思い、冬コミ申し込んだ9月から超準解析による微積分を学び始めました。

数学の創作をしながら、新しい数学を学ぶ、可愛いクリティクリスタを描き、本のスコープをマネジメントしながら、改善の繰り返しでものを作る、刺激的な毎日でした。

会社には自分の作りたいものがあるから11月は週4勤務にさせてくださいと頼みました。

（ギャップは感じるが基本はホワイト企業なので、すごく嬉しかったし、機械学習に出会えてエンジニアとしての基本的な考えを培えたのもすごく感謝してます。なにより僕のやりたいことを好きにやらせてくれることもあるし、すごくいい会社だと思います。まあ、でもギャップは感じるのは、うむむ、なぜ…あと、もし他のところにいくとしたら、創作のために週4勤務できる場所が絶対条件になるくらい転職観は変わりましたね…笑）

そして、いま、僕は脱稿し、本が届き、pixivにサンプルをあげました。

僕の人生は、数学の美しい理論、人々に豊かさを齎す技術、そして���リティクリスタに在るとただ実感しました。

今、僕は人生を取り戻し、魂の潤いを感じております。

それは或いは妥協なのかもしれないけど。    

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自炊のために焼けた本を白黒にしたかった

どうも。

kindleの続きです。

古本などを購入していると自炊するときに、モノクロで保存すると焼けがノイズになります

なのでグレースケールで読み取りますが、サイズが大きくなってしまいます。

今回はグレースケールpdfをイメージにして、画像処理で焼けを除きモノクロにすることを考えます。

結論は自分で加工するよりもscansnapで濃度を設定した方が良かったです。（一番↓参照

環境:

OS: windows 10

使用言語: python(anaconda, jupyter-notebook)

手段1 pdf -> png -> 編集png -> pdf -> モノクロ2値pdf

pdfの画像を出力する

参考: https://haitenaipants.hatenablog.com/entry/2018/07/17/000101

from pdf2image import convert_from_path, convert_from_bytes import subprocess import glob import img2pdf import os dir_name = 'ディレクトリ名' book_name = '本の名前' image_ext = 'png' save_ext = 'png' images = convert_from_path(input_pdf_path) for id, image in enumerate(images): output_img_path = os.path.join(dir_name, '{0}_{1:03}.{2}'.format(book_name, id, image_ext)) image.save(output_img_path, save_ext)

画像の編集

続いて、Imagemagickでjpegを編集

参考:

https://blogs.yahoo.co.jp/alpha3166/14283752.html

http://netbuffalo.doorblog.jp/archives/4010915.html

ただ、これは古い(imagemagick v6.0)ので、v7系向けに変更が必要 pythonからpowershellを呼び出して実���させる。

input_img_path_regext = os.path.join(dir_name,'*.' + image_ext) output_img_path_regext = output_img_path = os.path.join(dir_name, 'result-%03d.' + image_ext) run_cmd = 'magick {0} -channel Red -separate -modulate 130 +level 1.5 {1}'.format(input_img_path_regext, output_img_path_regext) res = subprocess.run(['powershell.exe', run_cmd], stdout=subprocess.PIPE, shell=True)

画像をpdfにまとめる

参考

https://qiita.com/daikan_murata/items/e1c38db8b41d141f12d8

files = glob.glob('./grayscale/result-*.' + image_ext) pdf_name = book_name + '_monochrome.pdf' with open(os.path.join(dir_name, pdf_name), 'wb') as f: f.write(img2pdf.convert(files))

グレースケールのpdfなのでモノクロ2値にする

参考:

https://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?t=22668

monotone_pdf_name = book_name + '_monotone.pdf' run_cmd = 'magick {0} -threshold 96% -type bilevel {1}'.format(pdf_name, monotone_pdf_name) res = subprocess.run(['powershell.exe', run_cmd], stdout=subprocess.PIPE, shell=True)

結果: 24MB -> 13MB

Scansnapのモノクロ2値を明度を上げて読み込み

メニューバーのScansnap Managerを右クリック > Scanボタン設定

カラーモード: 白黒

オプション > 白黒読み取り時の濃度を調整します

一番左の薄くにする。

結果: 24MB -> 5MB

画像の変換結果比較

https://twitter.com/irisuinwl/status/1073825697926340608

結論: ScansnapでOK

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kindleで読んだページを記録しながらpdfを読む

最近kindleを買いました。

自炊した本をkindleで読む方法をググると、トップにメールで「タイトルを変換`して送る」とする方法が来ますが、実際にそれをするとレイアウトが崩れてしまって読めたものじゃない（縦と横が反転され、1ページ目に索引がくるみたいな）です。

それを解決するため、様々な移行手法を比較した結果が以下のエントリに書いてありました。

https://blue1st.hateblo.jp/entry/2015/03/07/210944

この記事では、上記エントリの[32文字の英数字]_[ファイル名]_PDOC.pdfとした場合について、複数ファイルの場合に対応した話を記載します。

��ず、前述のエントリでは、 32文字の英数字を’X’*32としてましたが、kindleでは

32文字の英数字を識別子としてファイル管理しているようです。

すなわち、複数ファイルを同一の英数字32文字としてしまうと、管理できなくなってしまいました。（kindle上のsend-to-textで1ファイルしか表示されない）

そのため、この英数字32文字の箇所をハッシュにして、ファイル変換するスクリプトを書きました。

import glob import os import re import hashlib pdf_list = glob.glob('*.pdf') for file_path in pdf_list: filename = os.path.splitext(file_path)[0] filename = re.sub('_', '-', filename) hash_num = hashlib.md5(filename.encode()).hexdigest() to_file_path = '{0}_{1}_{2}.pdf'.format(hash_num, filename, 'PDOC') os.rename(file_path, to_file_path)

これによって、タイトル名タイトル名と最初の英数字32文字が対応したファイルに変換されます。

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tumblrにgithubのリンクを追加する

どうも～

tumblrにgithubのリンクがなかったので、HTMLを編集して追加しました。

その手順をメモします。

before

after

手順①　HTML編集画面までいく

デザインを変更するブログの外観を編集ボタンをブログ設定画面を開く

サイトのテーマ > テーマ編集を開く

カスタムテーマ↓のHTMLを編集を押す

手順②　githubのリンクを追加する

まずCtrl+Fで検索画面を開き、`twitter`で検索

検索すると「twitterのユーザー名を設定する箇所」、「設定したtwitterのユーザーのリンクを表示する箇所」があるのでそれをコピーしてGithubのものに置き換える

twitterのユーザー名を設定する箇所 

``` ... <meta name="text:Twitter Username" content=""> <meta name="text:Github Username" content=""> ... ```

設定したtwitterのユーザーのリンクを表示する箇所 

``` ...                {block:IfTwitterUsername}                <a target="_blank" class="sidebar-link link-twitter" href="https://twitter.com/{text:Twitter Username}" title="Twitter: {text:Twitter Username}"><li><i class="fa fa-fw fa-twitter"></i> Twitter</li></a>                {/block:IfTwitterUsername}                 {block:IfGithubUsername}                <a target="_blank" class="sidebar-link link-twitter" href="https://github.com/{text:Github Username}" title="Github: {text:Github Username}"><li><i class="fa fa-fw fa-github"></i> Github</li></a>                {/block:IfGithubUsername} ... ```

手順3 アイコンを設定する（もう↑のコードで設定できてるけど）

まずアイコンを表示している箇所を探す。手順2の流れで

``` <i class="fa fa-fw fa-twitter"></i> ```

が読み込んでいる箇所だと理解する。

次に、アイコンを読み込んでいそうなcssを探す。

Ctrl+Fでcssで検索するとfont-awesomeのcssがあるので、それっぽいので開く

``` <link rel="stylesheet" href="https://netdna.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css" integrity="sha384-wvfXpqpZZVQGK6TAh5PVlGOfQNHSoD2xbE+QkPxCAFlNEevoEH3Sl0sibVcOQVnN" crossorigin="anonymous"> ```

開いたCSSの中でgithubの文字列を探す

`.fa-github`というそれっぽいクラスがあるので使ってみる。

使い方はtwitterのと同じく ``` <i class="fa fa-fw fa-twitter"></i> ```

を

``` <i class="fa fa-fw fa-github"></i> ```

に置き換える。

こんな感じで、できました。

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LOVE

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texの環境構築

2年ぶりにろーほるすーがくれっすんをコンパイルしようと思い、tex環境を作ったのでメモ（texのpkg管理とか色々と怒りを感じたのでその思い���強し。

OS: Windows 10

texのインストール

abtexをインストールする https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~abenori/soft/abtexinst.html

パッケージをインストールする

■ emathをインストールする http://emath.s40.xrea.com/ <インストールディレクトリ>\w32tex\share\texmf-dist\tex\platex\misc\emath にsty.zip配下をインストールする

■ niceframeをインストール https://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/kumazawa/tex/niceframe.html 1. zip展開後ディレクトリでpower shell(cmd prompt)を開き`latex niceframe.ins`する。 2. できたファイルを `<インストールディレクトリ>\w32tex\share\texmf-dist\tex\platex\misc` につっこむ 3. また、mfファイルを`<インストールディレクトリ>\w32tex\share\texmf-dist \fonts\source\public\niceframe`につっこむ 4. powershellで`mktexlsr`とする。

■ refract.styをインストール https://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/kumazawa/tex/refract.html のrefract.styを`<インストールディレクトリ>\w32tex\share\texmf-dist\tex\platex\misc`につっこむ

これで動いたっぽいので、コンパイル方法を記載（昔はdvi-> ps -> pdfにしてたけどこれで一応それっぽいのはできたので…） platex rohomath.tex dvipdfmx rohomath.dvi

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BTOで購入したUEFI+セキュアブート環境PCでデュアルブート,GPU機械学習環境を構築

はろー、いりすです。

最近ボーナスが出たのでド○パラでGALLERIA ZVを購入したので、ゲームだけでなくGPUを使った機械学習環境を構築したいとおもいます。

構築した環境は以下です。

OS: Windows10とUbuntuのデュアルブート

Windows 10 (sda)

Ubuntu 16.4 LTS (sdc)

NVIDIA Driver: 390.35

cuda: 9.0

cudnn: 7.0.5

TensorFlow: 15.0

XGB: latest

historyを切り貼りしたので環境設定などは微妙であんまりコードは参考にしないほうがよいと思います。

こういうところで詰まった！　ここを見ればよいのか！　という共有になればいいです。

Linux OSの構築

まず、GPU開発環境を構築する先はLinuxです。(Windowsだと色々��倒なので)

そのためにCドライブでデュアルブートをするのではなく新しくSSDを購入し、そこにOSをインストールします。

BTO製のPCだとWindowsのインストールディスクがなく、デュアルブート失敗のリスクが高いからです。

SSDを購入する

まず、秋葉原で以下を購入しました。

250GのSSD

SSDとケースを接続するネジ

sataケーブル

PCショップの店員さんに「Linux環境作りたいんですけど～」など聞き、スペックは決定しました。

SSD増築に関しては以下が参考になりました。

【SSD】増設するよ

http://gamingjisakupc.com/%E8%87%AA%E4%BD%9Cpc/%E3%80%90ssd%E3%80%91%E5%A2%97%E8%A8%AD%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%88/

価格.com - SSDの選び方

http://kakaku.com/pc/ssd/guide_0537/

家に帰って取り付けます。

UEFI画面 or windows ディスク管理画面でSSDが接続されていることを確認します。

別ドライブにUbuntuをインストールする

基本的な手順は以下のリンク先手順に従ってインストールしました。

空の内蔵HDDにUbuntu14.04をインストールしてマルチブート(nvidia GPU使用)

http://may46onez.hatenablog.com/entry/2016/02/04/201701

この手順はDVD+Ubuntu 14.04ですが、LiveUSB+Ubuntu 16でも可能です。

【詰まったところ】

USBからBootしてもtry ubuntuできない…

→ 上のURLにもある通りquiet splash -> nomodesetにする

Ubuntuインストール完了後にしたこと

無事Ubuntu 16がインストールできました！　でも、viでカーソルを押してもABCDになるし、バックスペース反応しないし、apt-get updateでエラーが発生する…

それぞれ以下の対応を行いました。

カーソルを押してもABCDになる, BSが反応しない

https://qiita.com/blue_camel/items/e2bd59a3b33acd5edfd0

apt-get updateでエラーが発生する

https://foolean.net/p/1449

NVIDIAドライバのインストール

では、Ubuntuをインストールしたので、次にGPU環境を整えていきましょう。

この作業はUEFI+Secure Bootだったため、結構悩みました。

インストール手順は以下を参考にしました。

Ubuntu 16.04.3にCUDA 8.0とcuDNN 6.0をインストールして、TensorFlow GPUの環境を作成する

https://qiita.com/mitsuharu_e/items/ecff16bdbcb795a86433

Ubuntu 16.04 + CUDA 9.1 + cuDNN 7.0.5 + Tensorflow 1.4.0 http://tyokota.hatenablog.com/entry/2017/12/20/170451

以下の感じでインストール

# add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # apt-get update # apt-get install nvidia-390

ただ、このままではうまく行きません。

インストール時にSecure bootをdisableにしますか？的な質問がくるので、No���答えます。

UEFIのsecure bootがenableでもインストールするには以下を参考にMok Managerを使ってUbuntuサイドで鍵認証を済ませます（ここらへん全然わからない…）

以下を参考にしました。

https://qiita.com/chiral/items/3105c52fc9fdb528dbd7

https://askubuntu.com/questions/762254/why-do-i-get-required-key-not-available-when-install-3rd-party-kernel-modules

※ MokManagerでのパスワードは入力は入力したパスワードのn文字目という入力に注意です。

これを行えばnvidiaドライバはインストールされ、以下のコマンドが実行できます。

# nvidia-smi

【詰まったところ】

nvidiaドライバのインストールをしてログイン画面でログインしようとしてもログイン画面に戻る（ログインループする）

[調査方法] : 「ubuntu nvidia ログイン」などでググるといいです。

よくある現象のようです。

http://hiroyky.hatenablog.com/entry/2017/01/03/050900

自分の場合はMokManagerでの認証しないで起動したら発生しました。

最初分からずに、インストールしたnvidiaドライバを除けば治りましたが、unity(Ubuntuのデスクトップ画面)が死にます。

それが以下

デスクトップにログインすると画面がまっさらな状態でタスクバーなどが出ない。

[調査方法] : 「ubuntu デスクトップ 表示されない」などでググるといいです。

これも結構よくある現象のようです。

https://qiita.com/tttamaki/items/e51bbbf04edf04b9b7c3

次の対処方法が詳細で良いです。特にunityが変なときに.xsession-errors, /var/log/Xorg.0.logのログを見ればよいことが書いてあり、参考になりました。

http://ywkw1717.hatenablog.com/entry/2017/11/14/090556

自分の場合、.xsession-errorsは以下でした。

openConnection: connect: No such file or directory cannot connect to brltty at :0

結局、Unityのキャッシュ削除で治りました。以下のURLの48番目に方法が書いてあります。

https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/at-spi2-core/+bug/1285444

cudaのインストール。

CUDA Tool packageからインストーラーを持ってきてインストールします。 ただし、TensorFlowをpip等でインストールする場合はcuda 9.0を使っているので、cuda 9.0を入れます。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Target PlatformからLinux>x86_64>Ubuntu>16.04>deb(local)を選択し、出てくるインストール手順に従いインストールできます。

ここで、rebootしないとnvidia-smiが動かないことがありました。

cudnnのインストール

cudnn 7.5をインストールします。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

# dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1_cuda9.1_amd64.deb # dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15_cuda9.1_amd64.deb # dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.15_cuda9.1_amd64.deb

mnistサンプルを動かします。

# cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~/ # cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN # make clean && make # ./mnistCUDNN

TensorFlowを入れる

公式ドキュメントに従い、GPU版TensorFlowを入れます

https://www.tensorflow.org/install/install_linux

livcupti-devを入れます。

# apt-get install libcupti-dev # export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64

自分はanacondaを利用しているので、Installing Anacondaの手順に従い、インストールしました。

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingAnaconda

$ conda create -n tensorflow python=3.6.4 $ source activate tensorflow (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.5.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

動作確認

これで問題なかったらOK

(tensorflow)$ python -c "import tensorflow"

xgboostを入れる

kaggleで大人気のアンサンブル学習 xgboostを入れます。

基本はxgboostの公式のinstallationに従うのみです。

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html#building-with-gpu-support

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html#python-package-installation

実行したらblasが入ってないぞ！　と怒られてしまったので、途中でインストールしてます。

$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost $ cd xgboost $ mkdir xgboost $ sudo apt install cmake $ cmake .. -DUSE_CUDA=ON $ make -j $ sudo apt-get install atlas-devel lapack-devel blas-devel $ cd ../python-package/ $ python setup.py install

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ツキノちゃんフルーツ

ツキノちゃんのさわやかっぽい感じの絵などを描きました。

以下に作成工程などを記載したいと思います。

まずウォーミングアップに30秒ドローイングを90秒、デジタルで30分ちかくやりました。

デジタルで描くのに手をならさないとと思ったためです。流石に30秒はきついので90秒でかけなかった人体はしっかり模写をしてどこがかけなかったかなどを考えながら行いました。

 まず描きたいものは空模様のワンピースを着た少女というのが先行してました。

空模様なので、ツキノちゃんの鮮やかな水色のヘアと合うかななどを考えました。

空模様ワンピだけだと面白くないので何か持たせたいと思いました。空模様に、何が合うのかというのを考えて、色鮮やかなものが良いな、ということを考えてました。ツキノちゃんの無邪気さや素朴さ��食欲のあるところなどを考えたら、フルーツ市場にあるようなフルーツなんかが良いのではないかと思いました。最近上野いくのにはまってるのでそれの影響かもしれませんが。

普段はアナログでラフを描いてからデジタルで線画に移るのですが、今回はラフもデジタルで描きました。

まずはメインとなるツキノちゃんのポーズ（フルーツを持たせるということ）を大まかに決定しました。もっとも見せたい主役から実装しようという算段です。

コンセプトは決まっているので、全てを描かずにいきなり色に移ります。ネットで主線を描く前に色を塗って、その上から線を描くと良いという話を聴いたので、それを試してみます。空模様ワンピやツキノちゃんをかきつつ、背景の色を決定します。それに合わせて背景も描いていきました。

このとき気をつけたことは、心理学の統計をとった結果で人間は絵画鑑賞の際、目線に大きく影響を受けるとの事なので、目はしっかり描こうと思い、目のレイヤーだけ別にしました。

塗ったところに線をかきました。あとは背景とフルーツを塗ります。

フルーツはどれが何のフルーツかを明示しました。

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ロージアちゃんの絵

ロージアちゃんのUR+覚醒記念絵など

ロージアちゃんのURおめでとう絵について、作った工程なんかを記します（2ヶ月近く前なのであまり覚えてないけど）

まず、アナログでラフを描きました。

すべてを描かずに、ここに装飾、ここに人物、ここに文字を入れて、こんな感じの絵を作るぞっていう設計図的な感じで描きました。

ていうか、腕がかきたくなかったです。

下の装飾は2000個近くあるステンシル集がdover publificationから出ており、それを参考にしました。

まずは上のアナログラフの人物からなぞります。

今回の主題はロージアちゃんで、ロージアちゃんのUR+を祝うのだから、最も描きたいものはロージアちゃんなのでロージアちゃんを描こうという算段です。

ここから腕とかお腹とか諸々を足していきます。

腕は対称的に描けそうだったので、片方を描いて、左右反転しました。

しかし、左右反転しただけだと違和感があるので、上からなぞりました。

そうすることによって不自然さを減らしました。

そうして、先ほどのラフにしたがって下書きが完成しました。

あとは色を塗っていきます。

実物のモチーフにしたがって色を塗っていきました。

ただ、彩色による視線の誘導をするために、花の色はロージアちゃんの髪と同じくピンクで塗りました。

実際に全てを彩色しましたが少し寂しかったので背景に木を追加しました。木の描き方はジャックハムの風景画入門を参考にしました。

これで完成しました。

大体10時間程度

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けものフレンズの感想

良かった点、気になって点、感想、考察をつらつら書いていきます。

可読性を考慮してませんし、読みづらいと思いますがご了承くだしあ…

あと普通にネタバレ注意です。

ヒグマさん、カバンちゃんを追いかけるサーバルちゃんに「諦めろ」と辛辣だけど、やはり言葉と実力が伴っているし、キャラ描写が非常に魅力的だと感じた。

「なんでボスが喋れるの？」と問いかけるシーン、設定を散りばめるのがさりげなくて良い。

ボスが「かばんちゃんとサーバルちゃんとの旅楽しかった」っていうシーン

楽しいを感じられるということは人工知能がボスに搭載されている？

元々11話などで自分の意思で調査にいってるから人工知能が入ってることは明白だけど、意思に対しての機能が強い反面、フレンズと話さなかったり人間っぽくなさの描写が多いのが気になった。そういったぎこちなさが発展途上な人工知能（汎用コンピュータではない）という描写になっているのかもしれない。

黒いセルリアンからかばんちゃんのバッグが落ちてきた描写  ->  サーバルちゃんが飛ばした紙飛行機はバッグの中にあったもの？

黒いセルリアンに掴みながらサーバルちゃんがかばんちゃんを返してよ！　っていうシーン、好き。泣く

駆けつけてきてくれたフレンズたち -> 11話でヒグマに抱きかかえられながら逃げてるときにボスが各地のラッキービーストに呼びかけていた？

ハカセ「夜目が聞かないだの、地図が読めないだの」 -> ハカセがフレンズたちを連れてきたんだろうな～良い。

声は出てなかったけどその場にいたフレンズたち

オーロックスちゃん、カメレオンちゃん -> タイトルロゴが出るシーン

シロサイちゃん,アルマジロちゃん -> 崖を降りるシーン

ハシビロちゃん -> サーバルちゃんが紙飛行機を投げて逃げるシーン

まだ全部補足出来てないけど、多分全員いるんじゃないんかなぁ…

サーバルちゃんが燃えた紙飛行機飛ばすシーン

野生開放すると目が光る（？）、サーバルちゃんの目が光っている。サーバルちゃんが野生開放して紙飛行機の投擲、マッチを使用した？

サーバルちゃんが野生開放して知識を得た？　何はともあれかばんちゃんを助けるためにかばんちゃんの能力で助けるのは熱い。泣いた。

カバンちゃんがフレンズからヒトに戻るシーン

ここが一番の謎だと思った。元々はミライさんの髪の毛からフレンズ化、戻るなら髪の毛では？　ジャパリマンとか食べてたし、それまで概念的であったフレンズであったカバンちゃんが、ヒトとして受肉したため？

あるいはフレンズのまま？　

水をかけて岩に戻る

火山から出てきた溶岩のセルリアンだった？

ツチノコがセルリアンを溶岩にして崩すシーンは、4話の地下迷宮で溶岩を崩せなかった描写との比較になっていると感じた。

ヒグマとサーバルがアプリチュートリアルのメンバー。何か意図が？

途中で出てきた動物

名前はアードウルフ（最後のスタッフロール）

一話で巨大セルリアンに襲われた場所ということは、サーバルちゃんが聞いたセルリアンに襲われたフレンズの声はアードウルフだった。セルリアンに襲われたため動物に戻った。

参考： http://www.excite.co.jp/News/reviewmov/20170329/E1490714851295.html?_p=4

再生するカバンちゃんの衣服

サンドスターからヒトに戻ったときのカバンちゃん：タイツと手袋が無い

遊園地のカバンちゃん：タイツが再生途中

皆とお別れするカバンちゃん：手袋が再生途中、タイツが90%くらい再生

仮説１：カバンちゃんは実はヒト化してなくてフレンズのまま

仮説２：衣服のみサンドスター由来のもの（フレンズが着ているものと同等のもの）のため、衣服は再生する

過去にカバンちゃんが行った行動が再現されている。カバンちゃんの叡智がフレンズたちに涵養されている。

「じゃぱりまんに料理をつけたら美味しいんじゃないかな～」 -> 既存の料理をマッシュアップすることで料理を行う。

船に改造されたジャパリバスを押すシーン -> 9話のゆきやまで傾斜を利用し輸送した

ジャパリバスを船に改造 -> 7話でハカセたちが「人間は道具を使用し新しいものを作る能力」といったいたように、フレンズたちが工作能力を発揮した

皆で船を作る展開 -> オープニングでサーバルちゃんとボスが木の板とロープを持ってきたシーン、皆でロープを持っていたシーンはこれを意味していた？

それまでの地方がきょーしゅーちほーでカバンちゃんが行く先がごこくちほー -> 九州と四国が元ネタ。九州だからそれまで居た地方に火山があった？

お別れシーンで振り返らないかばんちゃん -> 1話でサーバルちゃんと別れるときに何度も振り返っていたかばんちゃんだったが、振り返らないようになっている。

お別れシーンでアライさんとフェネックちゃんがいなかった、最後サーバルちゃんと出会うカバンちゃんが「みんな」と言っている。 -> ついて来たのはアライさん、フェネックちゃん、サーバルちゃん？

最後に出てきたフレンズに「あなたは何のフレンズ？」と問いかけるかばんちゃん -> 1話でサーバルちゃんがかばんちゃんに「あなたは何のフレンズ？」と問いかけることを意識した？

最後のフレンズはマイルカ（スタッフロールより）

最後にサーバルちゃんがついてきたシーン

一話のラスト

それまでの旅は、過去のミライさん、サーバルちゃん、ボスの旅をなぞっていた。そして、セルリアンの被害からジャパリパークを出て行くミライさんであった。それに対して、船での新しい旅は、カバンちゃん、サーバルちゃん、ボスのそれまでの過去の再現した旅とは異なる、新しい旅立ちである。嘗てセルリアンによって閉鎖されたじゃパリパークを救い、過去を乗り越えた新しい旅なのである。

最後に薄く右下につづくと描いてある（こういう演出…！） -> 新映像作品作成決定

本当に素晴らしい作品をありがとうございます。

正直1話でクソアニメだと思いましたし、多分何も知らない状態で1話をみたらクソアニメだと思うのは自分の中で変わりないのですが、そんな作品が大きく期待を裏切るということは、我々のもつパラダイムを常に更新していかないといけないと切実に感じました。 （どうでも良いけど、社会的な観点という意味でよく使われるパラダイムですが、これは意味が本来と違って、元々はクーンが提唱した科学世界で使われる常識のような意味合いで使われています。）

なぜ、このような素晴らしい作品が生まれたかと考えると、たつき監督をはじめとする様々なスタッフが熱心に作った結果だと思いました。

やはり、何かを作るうえで時間を多く費やし、深く考えて創作することが、良い作品につながると感じております。

自分も、絵を描いたり、小説を書いたり、プログラミングをしたりする創作者の端くれですが、創作において、かけた時間、考えた時間に比例して、それだけ良い作品ができあがると感じます。

そして良い作品を作るために、限られた時間を浪費してはいけないのだと感じます。

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2017/02/25に描いたものまとめ。ネタが絶妙すぎる

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着せ替えロージアちゃん

ロージアちゃんの着せ替えゲームを作りました。

http://kisekae-rosia.appspot.com/

対応ブラウザ:chrome,firefox

スマホ未対応

Git: https://github.com/irisu-inwl/kisekae_rosia

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ろーほるすーがくれっすん

今年の初めほどに、ロージアちゃんとホルミーちゃんと一緒に数学を学ぶウェブテキストを完成したので、こちらにも公開しておきます。 

https://drive.google.com/file/d/0B8ZyspFWaxQ1c3FyWWlzX2c4R28/view

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2016年おえかきまとめ②

2016年に描いた絵をまとめたいと思います。その２

シャウエンの写真見て描きたくなったもの。フォビズム的な。

サイバーパンクな絵を描きたくなったので。ラペッジ好きだけど、これがデジタル初書きだったりします。大友、森本、田中あたりが大好きだからサイバーパンク大好きマンになってしまったが、ああいう雑多だけど整然としている絵を描くのは難しいですね。

リックスはかわいい

朝焼け好き。agehaでみた80kidsのDJのビジュアルがすごくてこういう感じの絵を描きたくなりました。

オーバーレイを多用してジャクリンちゃんを描こうとしたもの。RAMRIDERのラジオボーイをイメージして描きました。

手癖で女の子を描くやつ

astrixというサイケデリックトランスのコンポーザーのDJをagehaで見に行って衝撃を受けたために描いたもの。astrixとrixというギャグ。

ツキノちゃんの誕生日絵。普通に1日遅れだった気がします。オーバーレイを多用したり、厚塗り的にお菓子を描いたりが楽しかったです。ツキノちゃんをデジタルから描いたのですが、速さを優先して、なんかバランスが崩れてて悲しい。

自分で書いた小説の表紙を自分で描こうと思って描いた絵です。この時期、SB69アニメ2期が始まり、仕事で疲れて全くおきなかった創作欲が出てきたのを記録しています。ありがとうSHOWBYROCK!!

2016年最後に書いたロージアちゃんです。相変わらず髪の毛をぐしゃぐしゃに描くのが好きです。顔の輪郭が可愛く描けました。ただ、大人すぎてロージアちゃん感が薄い気がして難しいですね、絵というものは。ルーミスのクリエイティブイラストレーションを読み、絵について色々考える機会が出来たので、そのときに描いたものです。

今年もがんば��ていきたいです。とりあえず、漫画でわかるパースとカラー＆ライトを読んでマスターしていきたいですね。

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2016年おえかきまとめ①

2016年に描いた絵をまとめます。デジタルオンリー

とりあえずデジタルで何か書こうとおもったやつ

オリジナルキャラのいりすちゃんです。

とりあえずデジタルでかきたかったロージアちゃん。スプレーでグラデーションすごい便利だと思った。

ホルミーちゃんのバースデー絵。普通に2,3日遅刻したのが悔やまれる。ビルをかけるようになりたい。

SB69ブロマイドをかくタグのもの。リクエストしてくれたにゃんだふるさん、ありがとうございます。キャラを別々にアナログで下書きし、デジタルでマージする形で描いたら思ったより上手くいきました。めずらしく男性を描いて楽しかったです。

SB69ブロマイドをかくタグのもの。リクエストをしてくれた敷島さん、ありがとうございます。視線誘導や分割を考えて絵を描いたと記憶してます。

ロージアちゃんの誕生日絵。三人かくのが大変だったと記憶してますが、楽しかったです。色と視線誘導を考慮して描いた覚えがあります。ロージアちゃんの髪をぐしゃぐしゃに描くのが好きです。

この時期、バブみが赤ちゃんプレイと誤解されているっていう話が出てて、かきたくなった赤ちゃんプレイホルミーちゃんです。あんまり��ロくないのが残念です。

キチガイマンガ

ツキノちゃんを浮世絵みたいなので描きたかったので描いたものです。昔の中国の絵みたいになってて難しさを実感しました。上に描いてある文章は日本風景論から引っ張ってきた富士山についての歌だったと記憶しております。

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ジャクリンちゃんをかきました

ジャクリンちゃんを描いたときの作業工程をまとめて、次に活かす為にはどうすればよいかを考えます。

背景：

カラー＆ライトp60のエッジライトをつかって絵を描きたい。逆光で輪郭を輝かせるには二つの光景が思い浮かんだ。一つは都市の夕日に照らされる少女の姿。もう一つは燦々たる太陽に照らされ莞爾する少女。溌剌としたジャクリンちゃんが描きたかったので後者を選択した。

作業初め

さて、題材は決まったので、まずは簡単にラフやら下書きやらを書いていく。色塗りを中心に行いたいので描き方は厚塗りを選択した。従来はアナログに構図のラフ、人体、下書きなどを描いて仕様設計をしていくが、今回はデジタルでアジャイル開発のように行いたかったので、ラフ→下書きと段階を経ずにラフと下書きの中間的なものをつくり作品を仕上げていく形式をとった。後に記すが、この方法は良い面もあり悪い面もあった。以下がそのラフと下書きの中間的なものである。バリューのラフ（ルーミス、クリエイティブイラストレーション90pみたいなもの）と下書き手間のものをアウトプットとした。

下書きから本書き

下書きっぽい何かが出来上がったので、色を塗っていく。線画は厚塗りでやるようにいつでも���えることが可能なので、彩色を重視した。脳死で色を塗っていたが、色は配色で見え方が変わるので、白背景に逆光を塗るのは厳しいことに気がつき、軽く背景を彩色した。簡単な背景を用意するとどのように色を選択すれば良いか分かりやすくなった。オーバーレイ信者なので、エッジライトが働く輪郭付近にオーバーレイと加算（発光）を用いた。逆光で生じる陰は上から乗算レイヤーに薄暗い赤紫色を塗った。大体以下のようにジャクリンちゃんが描けた。

洗練させていく

大体の絵の完成形は見えてきたので、細かいところを描きつつ完成度を高めていった。ジャクリンちゃんに影が無かったので、影を追加した。光が不自然だったので削った。背景の空いた右端が不自然だったので、木々を追加した。木々を追加することで構図が三角形になって自然な感じがした。線が下書きのものを流用していたので、色を塗る、線を削るなどして見栄えを良くした。ここで下半身がおかしいので、修正をしたいと思った。普通は線画からの修正が必要だが、今回の塗り方では線画が存在しないので、スポイトで色をとり塗ることで作業の手戻りすることなく修正を図ることができた。大体以下のようになった。

ふりかえり

Keep（よかったこと）

厚塗り的な描き方で線画の修正が容易であった。

線を修正する風習がついた。

アナログ→デジタルでなくデジタルで完結した作業工程を実践した。

背景を初めに塗ることで配色が明らかになった。

リムライト（エッジライト）を実践することが出来た。

ジャクリンちゃんをかわいくかけた

バリューのラフを描く試みは良いと思った。

Problem（問題点）

作業時間が3日（6時間くらい）

時短でラフ、下書きを軽めにしようと試みたが、或る程度ものにした段階で構図を考えるので制約がきつくなって、自由度が減って楽しくなかった。

人体を途中でミスった。

付け焼刃的に描いた背景で、自分の想定していた静謐とした場所を背に逆光を描けなかった。

第一段階のバリューラフを有効活用していない。

Try（次に実践すること）

明らかに経験が不足していて、作業時間を減らす以前の問題なので、模写であったり、教本であったりを実践する。（レベルをあげて物理で殴る）

各工程（ラフ、下書き、線画、塗り、仕上げ）��どの時間を図り、改善活動をおこなう

アナログでなくて良いので、ラフを描く

人物画を練習する（30s drawing,スーパーマンガデッサンなど）

構図のラフを描く。しかし習作にテーマ性を求めるのは聊かナンセンスな感じはする。

バリューラフを活用できるようにクリエイティブイラストレーションやらピートゥリ本などを読んで、その方法を知る。