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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���を導出、pythonで実装をする本です。 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。
��して、2018年、僕は、機械学習を始めます。
きっか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、そしてク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を呼び出して実行させる。
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��した話を記載します。
まず、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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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も強し。
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だと色々面倒なので)
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��か?的な質問がくるので、Noと答えます。
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��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��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��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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おえかきで勉強してきたものまとめ
今まで読んできたお絵描きの本とサイトの感想をまとめますよ~
自分の備忘録兼これから絵を描く人の助力になると幸いです。
前提:
・お絵描き暦 2015/10月からお絵描きをはじめました。だから、1年と4ヶ月ちょい。
絵はすぐに上手くならない(成富ミヲリ)
まず絵を描き始めようと思ったときに読んだ本です。どうすれば絵が上手くなるのか知りたいので読みました。
この本は、画力が伸び悩む人のために、絵が上手くなるとはどういうことか、絵の上手さパラメータを上げるための練習法(デッサン、クロッキー、模写、写真など)、デッサン学校の先生である著者のそれまで見てきた事例集などが記載されております。
とにかく文章が読みやすくスラスラ読めました。絵を描いてるけど、どうすれば上手くなるんだろうと思ったら手にとって見ることをオススメします。
画力には二種類あるという記述が記憶に残っています。線を上手く引けることなどのテクニック的な上手さ(慣れみたいな)、車を描けることやバイクを描けるといった構造を把握している記憶力(経験)の二種類です。
この本を読み、人物を書くなら人体の構造、鳥を描くなら鳥類の構造、建物を描くためにパース(別に建物に限らないけど)を勉強しようという計画を立てられるようになったと思います。
読んだ期間:2015/11~12月
アイドルを描こう(みず��ともみ)
ツイッターで見かけた、女児がぷりぱらやアイカツ! といった可愛いアイドルの女の子を描けるようになるために読む感じの本です。
まずはじめに練習となる女の子をトレーシングペーパーでなぞり、そして描かれているアタリから模写してみようという練習があります。そこから着せる服の種類、アクセサリ、髪型、配色、表情などを個別にレクチャーし、最後に自分だけの可愛いアイドルを作ろう! といった構成でした。
懇切丁寧に絵の描き方を教えてくれて身になることが多かったです。ロージアちゃんの着せ替えゲームのときに参考にしたりしました。
読んだ期間:2016/1月
アタリ革命(みずなともみ)
前述のアイドルを描こうのアタリから絵を描くスタンスに感動したので購入。アタリがついたポーズ集といった感じでした。アタリを描いてからお手本を模写するように使ってました。
読んだ期間:2016/1月
ヒトカク (http://www.asahi-net.or.jp/~ZM5S-NKMR/)
模写をしてなんとなく人体が描ける??? ように??? なってきた??? でも、一から描けないなってときに人体の構造を理解するために読みました。
有名なサイトなだけあって、めちゃくちゃわかりやすかったです。球を描いてから顔を描くといった、単純な構造から複雑な人体を描いていこうといった内容です。
最初の頭の描き方、手の描き方、身体の描き方、髪の描き方を読みました。
このサイトのお陰で、人体の描き方の手順がわかりました。現在、自分の人物の描き方ほとんどの方法がヒトカクとジャックハムで得た描き方となっております。
読んだ期間:2016/2~4月
初めての風景画教室(F・ピートゥリ)
風景画を描きたかったので読みました。まず鉛筆の使い方(風景を描くための鉛筆の動かし方)を教え、ビネットでしたり風景画特有の技術を教えてから、そこから実際に色々描いてみようという内容です。
一つの例を模写するのに1時間近く掛かるので30pまでしか読んでません。
読んだ期間:2016/4~5月
やさしい美術解剖学(J・シェパード)
人物の描き方を知ったので、より実物に則り描くため、人物の構造を知ろうと思い購入しました。
手や腕、足といった詳しい部位の骨と筋肉が描かれております。灰色の背景に図が描かれており、何処に影が出来るのかわかり易い図となっております。
そもそも全然人体が描けないし、まずは大まかに描けるようにポーマニを模写しつつ、ちゃんと描ける様になってからちゃんと読もうかなーとか思ってます。
たまに、この部分の構造はどうなっているんだろうと気になったときに参考にします。
風景画の描き方(ジャックハム)
この本は自分が読んだ美術書の中でもトップに入るくらい有益な美術書です。最高の本の一つです。
この本はタイトルの通り、風景画を描くためのテクニックを教える本です。
まず、はじめに構図の話があります。画面を線で分割するときに均等に分けると具合が悪い、画面にものを配置したときに読者の視線はどう動くか、どのように構図し視線を動かせばよいか(フォロースルー)、画面上に大中小の物体をどう配置すると感じが変わるか、明暗の配置、などが描かれております。
その後に木の描き方 (木の種類ごとに分ける) 、岩の描き方(岩の輪郭の出来方)、雲の描き方(雲の種類、形)、などといった具体的なテクニックに移ります。
この本の一つの特徴としては抽象的な画が多いということです。優れた絵画は絵の題材から切り離されて素晴らしい構図であったり表現技法を評価されるため、抽象表現を用いております。
「画家が絵を見るときには題材を全く考えに入れずに見ることが必要です。そのようにして純粋に芸術的な立場から評価することが出来るのです。絵の主題はべつに重要ではなく、主題を表現する方法が重要なのです。展覧会で特選になった絵が何の価値も無いごみ屑であったり、逆に価値の無い絵が陶器セット、優勝馬であったりするのです。といっても主題と表現方法が一致して初めて絵全体が素晴らしいものになり見る人を絵の中に引き寄せるのです。」
この言葉にいたく感動したことを鮮明に覚えております。
読んだ期間:2016/5~8月
順不同ですが43ページまで読みました。
人体のデッサン技法(ジャックハム)
ジャックハムの風景画と一緒に買いました。
人体を描く色々なテクニックが紹介されてます。こちらは人物が描けないときに読んでましたが、一から読むと結構大変でした。また、記述も少し難解でなにいってるか分からないことが多かったです。
こういう課題があるからここを読もう、みたいな読み方をする方がいいように感じました。
意外に通して読むとアタリの描き方、筋肉の起伏をTで表現する方法、人体バランスのとり方、コントラポストとといった大切なことが身についたと思います。
読んだ期間:2016/7~8,10月
59Pまで読みました。
スーパーマンガデッサン(松本剛彦、森田和明)
マンガの作画で人物画の描き方を教える本です。とにかく前述のジャックハムやヒトカクでは写実的に人物画を描いてたのに対して、こちらではマンガ風に描いているので、二次元絵をメインに描いている自分にはこちらの方が読みやすくモチベーションにつながり易いと思いました。
顔の筋肉の構造をマンガの絵に起こしたり、簡略の人体模型からマンガの絵にしたり、立ってる人物を描くときに重心を考えたり、背骨と正中四線で厚みを持たせたり、肩や胸のしなりだったり、顔と首と胸の連動であったり、パースを入れて人体を描いたり、男女の違いの描き方であったり、いろいろと知ることが出来ました。
手や足のディテールは少なく、むしろ胴体全体の記述が多く、ヒトカクで知りえなかったことを知れたのは良かったです。
読んだ期間:2016/10~11,2017/1~2月
順不同に読んでおり109ページまで読みました。
ク��エイティブイラスト���ーション(A・ルーミス)
読んでて非常に感動を覚えた本です。
この本は、実際にイラストレーターで活躍する若手の人へ向けて描かれた本です。基礎は出来ていて実際に作品作りをする上でよい作品を作るために何を考えるべきかを描いております。
完全に中・上級者向けです。ルーミスの本は哲学書といわれてますが、確かに絵を描くときに何を考えるかの技術と思想が織り交じった内容です。
まず、どのように絵の構図を作るかが書いてあります。線を引く方法、いくつもの曲線から作る方法、グリッドから作成する方法、シンボル(例えば文字)から構図を作る方法、消失点と構図、パースとデザイン、視線の辿る道などに言及しております。前述のジャックハム「風景画の描き方」の最初の方が好きならば是非とも買うべきです。
構図の次に明暗をつける話になります。明暗の計画を立ててから、実際の絵に適用していく方法、主題に両立するように明暗を決める話でしたり、様々な視点からかかれております。
ルーミスの「やさしい人物画」でもそうでしたが、悪い例を示しているので難解な内容であっても、非常にわかりやすいです。
この本を読んで、ルーミスはデザインの人なんだなーとしみじみ感じました。
この本で学んだグリッド構図法を、ロージアちゃんのstar(https://irisu-in-wonderland.tumblr.com/post/156108973782)の構図として適用しました。
読んだ期間:2016/11~12
103ページまで読みました。
カラー&ライト(ジェームス・ガーニー)
デジタルに慣れてきて、色を塗るときにどうすれば良いかを考えるときに読みました。
どのような光のあたり方があり、色がどのように変化するのかを記載した本です。色彩学の理論と応用の橋渡し的なスタンスでかかれております。
光の当たり方がどのような効果を与えるのかといったことが書いてあったり、著者の経験を織り交ぜて描かれており、非常に分かりやすい本です。
ゲーテの色彩論から心理的な効果へと色を適用していた事例は目から鱗でした。
ジャクリンちゃんの水着絵(https://irisu-in-wonderland.tumblr.com/post/156036513402)は、この本に記載されているエッジライトを参考に描きました。
読んだ期間:2017/1月
まだ75Pまでしか読んでませんが、色々適用したいです。
パース! マンガでわかる遠近法(デヴィッド・チェルシー)
パースの知識が皆無なので、学びたいと思い読み始めました。
マンガ形式でパースとは何かを勉強する本です。チャラい本かと思いきや、格子上に直方体を描くアプローチをしており、非常にプリミティブな教え方でびっくりしました。ただ、その方が本質から理解できるのでありがたく思います。パースを考えて物体を作図する手法を知ることが出来ます。
ただ、基本的な理論が多く実際にパースを考えた作図例が少ない(あるっちゃあるけど、どうやって描くとか手順が皆無)ので、スーパーパースデッサンやパース塾を副読書にしつつ読むのが良いと思いました。
読んだ期間:2017/1~2月
115Pの三点透視まで読みましたが、全然適用はして��せん。
パースを考慮した絵が描きたいですねぇ…
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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。
今年もがんばっていきたいです。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。あんまりエ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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