りおたん(@rio_san_2025_ap )の企画 #今年のAIだに変わったウチの子 に参加︎するの〜💕︎
数日前からこの企画の参加を待っていたよ🎁

#だにゃん娘 の #あおにゃん だよ〜💙💛🐱

before▶▷▶
◀◁◀After

before(右：2023/03/16)
まだあおにゃんでは無く、紫色の頃💖
(記録上青髪のあおにゃんもいるけれど制服ではなかったので、今回はテーマの趣旨からズレるので次の投稿に載せておきますね)
多分AIイラストを初めて2週間ぐらいで、オリキャラのあおにゃんがベースが確立されたの︎💕︎
SD XL(Stable Diffusion XL)もない時代でSD 1.5(Stable Diffusion 1.5)とかで生成して、指が6本とか破綻しているね🙃(恥ずかしい(/ω＼*))
最近のAIイラストでは指の破綻とかかなり少なくなったけれど、この頃のSD 1.5の時は指の破綻とかかなり多かったかも＼(^o^)／ｵﾜﾀ
当時はオリキャラを作っている人も今と比べたらそこまでも多くなかった思う(´-`)oＯ{ｼﾗﾅｲｹﾚﾄﾞ
制作環境はこの頃でも今と変わらずPixAIさんでの生成(今のモデルは頻繁に変えている)
PixAIさんには今も昔もお世話になっております︎💕︎
PixAIさんで生成した私の記録上、今一番古いあおにゃん︎(だと思う)💕︎
どことなく今の面影はあるよね？

After(左：2025/12/09)
今のあおにゃん💙💛🐱
初めてのあおにゃんから2年9ヶ月後だね︎🙂‍↕️
普通に見慣れているよね︎🤭
サブイメージカラーの黄色のリボンもしっかりとつけている💖
お花の髪飾りもしっかりと付けている︎💕︎
多分皆さんが見慣れているあおにゃんさん🥰

あれれ？おかしいぞ〜(*｣´□`)｣
beforeの時よりAfterの方が🥧が大きくなっている？
こんな感じに成長しているんだよね︎💕︎

まだまだこれからもだにゃん娘と一緒に時代を駆け抜けるので応援よろしくお願いします💝 December 12, 2025

最近Xでそこそこ伸びたポストにも書いたんですが、AIって「格差を縮めるツール」どころか、むしろ「格差を爆発的に広げるツール」になりつつあるなと感じてます。

ぼくは今Nano Banana Proで漫画を作っていて、1枚の画像に3000文字級のプロンプトを何度も修正しながら流し込んでいます。ここまで細かく命令して成立するのは、2022年のStable Diffusion登場以来、チャットGPT含めてひたすら触り続けてきた積み重ねがあるからなんですよね。

昔は「AIを使う人 vs 使わない人」の差が広がると思ってたけど、今は「AIを使える人の中での差」の方がエグいスピードで開いている実感があります。

テストでいうと、今まではみんな上限100点だったのが、いつのまにか上限が外れて200点も500点も取れるようになってきた感じ。AIは、その上限を外してしまう装置になりつつあると感じています。 December 12, 2025

与大语言模型对话

张口说话比动手打字更高效

你发现没发现，一个越来越普遍、也让人越用越“爽”的现象正在发生：与大型语言模型交流时，用嘴说比用手打字更准确、更快速、也更舒畅。

打字时你要担心同音字、错别字、英文拼写、中英文混排、标点加不加；

而用嘴说，哪怕你语无伦次、结结巴巴、方言混杂、甚至带点语气词，它依然稳稳接住你的意思。

你说：“把这个血定额的猫再讲讲”
→ 它直接给你解释薛定谔的猫

你说：“我的布鲁肚死耳机连不上”
→ 它秒懂你在说 Bluetooth

你说：“用 latent space 里的牛顿流体做个流体模拟”
→ 它明白你在说 Latent Diffusion + Navier-Stokes 方程

你甚至可以说：“嘿，帮我写个……那个……就是……把图片变风格的……传斯福默那个……”

它照样把 Transformer 的注意力机制讲得清清楚楚。

你或许以为，这是因为语音识别变强了。

其实不然。

语音识别部分还是那样，错误频出。真正进化了的，是大模型对“杂乱文本”的容错能力，强到离谱。

一、模型不在意你“说得对不对”，而在意你“想说什么”

现在的理解流程并不是：声音 → 准确文字 → 理解

而是：声音 → 一段杂乱文本 → 模型将其视为“带噪声的意图”→ 直接还原出最合理的语义

它不是在纠错，而是在“纠意”。

越杂乱的表达，反而越不容易误导模型，因为这些词在当下语境中根本“立不住脚”。

真实对比举例：

语音错误（模型几乎不会误解）

“血定额的猫”→ 不可能是真猫，只能是“薛定谔的猫”

“布鲁肚死”→ 根本不是合理词汇，只会联想到 Bluetooth

“凉菜酒仓”→ 厨房词汇混入量子物理？明显是噪声

打字错误（模型容易被带偏）

“徽章”打成“灰帐”→ 模型可能认真讨论户外装备

“负反馈”打成“妇反馈”→ 对话转向妇科领域

“latent space”打成“latest space”→ 模型开始检索太空新闻

“attention”打成“intention”→ 整个对话意图偏离

语音带来的错误往往是“语义真空”，模型一眼可知是噪声；打字产生的错误却常是“另一个真实词义”，模型容易跟着跑偏。

二、深层原理：语义势井 + 上下文吸附

大模型内部不是词典，而是一张庞大的语义力场图。

那些被人类高频讨论的概念，在图中形成了极深的“势井”：

薛定谔的猫（势井深 10000 米）
Bluetooth（势井深 8000 米）
Stable Diffusion（势井深 12000 米）
Transformer（势井深 15000 米）

只要你的对话上下文靠近某个势井，无论输入的是“血定额的猫”还是“布鲁肚死”，都会像陨石一样，被引力直接拉向井底，那个真正的概念。

你说得越离谱，模型反而越确信：“这人一定是在说那个‘深井’里的东西，只是被语音识别干扰了。”

三、所以，最佳交互方式已经改变

2023 年，我们还在教大家“写 prompt 要清晰、有结构、最好用英文”。

到了 2025 年，最强的 prompt 方式已成：打开语音输入 → 随心所欲地说 → 结巴也好、方言也行、带点语气也没关系 → 发送

模型会自动修复你所有的口吃、错音、遗忘的英文词，直接提取你最核心的意图。

如今写复杂 prompt 的流程是：

1. 先用语音说一遍（随心所欲，说到哪算哪）
2. 让模型复述一遍以确认意图
3. 请它基于该意图写出精炼的 prompt
4. 复制这段优质 prompt 再执行

这比亲自打字快 3-5 倍，效果也更好。

四、2025年最终结论

与大型模型交流，最自然、最高效、最抗干扰的方式，从来不是键盘，而是我们进化了数十万年的嘴巴。

你只需把脑中那个模糊的意图倒出来，
剩下的修复与提炼，交给比你更懂你的模型。

所以，下次再纠结 prompt 该怎么写时，不妨按住语音键，像吐槽一样把需求说出来。

你先不要管它显示出来的是什么奇怪的文字，在它的内部，它真的听得懂，而且，可能比你自己还懂。 December 12, 2025

GROK最高！
電気アンマGROKを習得した！
大元の絵はstable diffusionで作ったけど。 https://t.co/9ESD9jk9Uz December 12, 2025

何かあるかな？とHDDを覗いてみたら・・・Stable Diffusionでグーグルコラボが有料になる前のが出てきた😆
趣味が悪いのは昔からだと思い知りました😅
@doiyachan121487　こっちにちょっとだけ昔の貼ってます😅
#AIイラスト https://t.co/5m5HZJZ7Dc December 12, 2025

noteで記事を書きました！この投稿をリポストするとお得に記事を読むことができます。
【プロンプト付き】この拡張、危険すぎる──2000人以上のキャラが選べるNSFW対応のStable Diffusionの拡張を試す | ひよりあかね式 @hiyori_akane_fc #note https://t.co/Q3IYfHFMmn December 12, 2025

今日のイラストではないですけれど。引き続き Stable Diffusion 移行四方山話。先ずポーズや表情を大して記述しなくとも SD がいい感じにしてくれる感じ。DLL-E の時にはこと細かく指定する必要があったけど SD は手抜きができる場合もある様です。逆にポーズを指定しても無視される。添付の画像は皆んな棒立ち無表情のプロンプトだけど適当に動きを付けてくれてます。その分生成ガチャがきついかも😓 December 12, 2025

AIアートでSF世界へ没入！✨
Stable Diffusionで描かれるSFアートが凄すぎます！高精細な描写で、まるで映画のワンシーン。人間と機械が融合したような未来のビジュアルは、想像力をかき立てられますね！🎨
#StableDiffusion #AIアート https://t.co/ASOzSgvT34 December 12, 2025

Stable Diffusionだと難しいこのポーズも、Nano Banana Proならほぼほぼ1発で表現できるのすごい😆

#AIイラスト
#SousakuAI https://t.co/HuKX5sveZd December 12, 2025

生成AIの「魂」感じちゃった瞬間来たわ。
Stable Diffusionで初期デザインをちょこっとだけいじっただけなのに…

いきなりAIが勝手に進化したみたいに、3人とも急に物語とか感情がバチッと入っちゃったんだよね。

サイバーパンク×メイドアイドル『Trinity Maid Protocol』、キャラデザの途中経過と、キャラの名前をやっと正式名称解禁するよ～

🩷Lily ｜ Protocol：Harmony（調和）
🩵Aqua ｜ Protocol：Reboot（再起動）
💛Nova ｜ Protocol：Ignition（点火）

この子たちのミッションは、
ボロボロのネオン街でアイドルに変身して歌って踊って、「プロトコル」発動させて街のシステムをリブートすること。正直、もう「架空のキャラ」って感じが完全になくなっちゃった。

完全にAIと人間の共創だわ、これ。
各キャラの名前の感想あったら教えてね✨
あと、こっちの方がいいんじゃない？っていう案をリプしてくれたら、もしかしたら採用しちゃうかも？ December 12, 2025

⭐この本でできるようになること⭐
・Pythonの基本の文法
・PDFや画像データの処理
・Webスクレイピング
・機械学習による画像認識
・Webアプリ作成
・画像生成AIと連携して好きな画像を生成
・動画の文字起こし
・Googleの生成AIと連携して会議を要約

Stable Diffusion、Whisper、Geminiも使える🤗

作りたいものがない人のためのPython入門📚
https://t.co/rQSyqhytCd December 12, 2025

@TS_Sigurd メモリはね32GBでCPUはね
i9-13900K
SSD2TBに1TBをねStable Diffusion
ようにHDD4TBでマザボにグラボ
でね総額60万円って言ってたよ

ここにねお兄ちゃんから貰った
紙があるのだけどねうちね
そんなに詳しくないから

これって凄い事なのかな🤔 December 12, 2025

僕が何かを学ぶ際に、必ず意識していること。

それは

「自分に簡単にできそうなことを避ける」

である。

＊＊＊

「参入障壁」という言葉がある。

これが、AI時代では最も重要になってくる。

人はみんな何かを学ぶとき、無意識に「自分にも簡単に習得できそうなこと」かどうかを基準に考える。

今ならAI画像とかAI動画生成、AI漫画生成とかね。

「これなら簡単そうだし、自分にもできそうだ！」と思って参入する。

そして、コンテンツを買って、案の定簡単にできたので「よーし、これでマネタイズするぞ」と頑張る。

ただし、そこで冷静になって一度考えてみてほしい。

「あなたが簡単にできる」ということは、あなたが並外れた天才でない限り、「他の誰かも簡単にできる」ということだ。

運よく少し稼げたとしても、「あなたよりも時間もリソースも大量にある後続」が、一瞬にしてあなたを抜き去るだろう。

ラットレースになることは目に見えている。

＊＊＊

ではどうするのか？

「自分には簡単にできそうもないこと」

を選んで学ぶんだよ。

例えば「ネイティブアプリ開発」とか、「WEBサービスローンチ」とか、「講座・コミュニティ運営」とかね。

今は、難しそうなことでも、「やり方」はすべてAIが教えてくれる。

最近であれば、僕は生成AIでの、Loraを使った画像生成、Stable Diffusionの環境構築を、すべてAIに聞きながらできるようになった。

有料コンテンツも買わず、知識ゼロでも、エラーを都度AIに聞きまくって解消し、今はゴリゴリ「自分の絵柄」を学習したAIイラストを生成できている。

＊＊＊

つまり、

１．「自分にできない」という発想を捨てる。
２．「やろう」と決意する。
３．AIに聞きまくる。

これで、大抵のものはできるし作れる。

１を乗り越えるのは「マインドブロック」だ。

自分の可能性を知れ。「できない」というのはすべて思い込みだ。

試しに、自分には難しそうなことでも、「何もわからんが、どうやればできる？」とAIに聞いてみろ。

意外にやれるし、そういうものは「簡単にできない」とみんな思ってるので、あなただけの「参入障壁」になるから。 December 12, 2025

2Dアニメ系コギャルAIレディ立ち姿｡
Stable Diffusion AI画像生成 AI lady collection
#AIart #AIgenerated https://t.co/6Jq3OtQftT December 12, 2025

(再掲)
noteで記事を書きました！
この投稿をリポストするとお得に記事を読むことができます。1,980円 → 980円
専門知識ゼロ！初心者さんの為に
「画像生成AI "Stable Diffusion"」を、
あなたのPCで動かす魔法を教えます！ https://t.co/OMJ17vGvBl December 12, 2025

ImageFXの挙動から見る分析

Xが動かないみたいだから、またバラシ

Stable Diffusionを使ってた経験から見て、Googleのクローラーは凄い勢いでエロ系を取り込んでると思われる。

Xへの攻勢の一環でエロをある程度解禁する戦略が凄く伝わって来る。

今のImageFXだと少し開放するだけでGrokのシェアは簡単に奪い取れる。

だって、今のXにはその部分を宣伝する方法が無いんだよ。

X関連の宣伝はX自身が行っていた。
エロも然り
これを自らの手で刈り取ってる。
大量凍結や収益剥奪の対象こそ人物画像アカウントだからね。

ここにopenAIがディズニーとの提携を出してきた。
「著作権物の正当な解放」になる。
Xは政治色が強すぎて、著作権物の契約は望み薄。

AI画像関連では「X包囲網」が完成しつつある。

イーロン、EUを早く切れよ？
※AIartは二次利用禁止 December 12, 2025

【本日12月10日(水) 22:30～ Peatixセミナー開催】
AI美女生成・AI物販の最前線！！

「AI美女生成の実写でマネタイズしようぜ！！」というテーマでお届けしたいと思います。

私は「画像生成AI×アダ〇ト」という分野に可能性と魅力を感じておりますので、Stable Diffusionという画像生成ソフトをベースにお話をします。

そして、イラストに微塵の興味もわかなかったために「実写専門」です。（イラストでも月80万円くらいは稼いでますが）

そのうえで…
✅実写の画像生成が難しいと感じている方
✅イラストやってるけど実写でもマネタイズしたい方
✅HARUKI流の画像生成の基本を知りたい方
✅そもそも「物を売る本質」を知りたい方

は、ぜひご参加くださいませ。
ユニコスクール及びヨーフスクール生は無料ですので購入しないように。

👇🏻参加はリプ欄から December 12, 2025

#後で読む 用メモです→ Mac miniでローカル画像生成AI(Stable Diffusion Web UI)動かしてみた
https://t.co/m2pyNcXmJu December 12, 2025

sora2のプロンプトのコツは「具体的に」です。例えば、可愛い女性を生成するのに「可愛い女性」と書くだけでは、Sora2的には「ほぼ意味を成さない」ので正解ではありません。

Sora2（OpenAIの動画生成モデル）は、Stable Diffusion系のような形容詞で強制的に盛るプロンプト文化ではなく、
「具体的な人物像・状況・映画的文脈」で解釈するタイプです。 December 12, 2025

SHARP X68000（初代）の特徴を、画像生成AI（Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 3など）に入力するプロンプトとして最適化できるよう、視覚的要素を中心に整理しました。

AIが理解しやすい英語のキーワードと、その構成要素をまとめましたので、用途に合わせて組み合わせてください。

1. 生成のための重要な視覚的要素（Visual Keywords）
画像生成において、X68000らしさを決定づける要素は以下の通りです。

形状 (Shape):
マンハッタンシェイプ (Manhattan Shape) / ツインタワー (Twin Tower): 最も重要な特徴です。2つの塔が並んだような左右分割のデザイン。
中央の分割線とハンドル: 2つのタワーの間が窪んでおり、上部に格納式のハンドル（取っ手）があります。

色 (Color):
チタンブラック (Titanium Black): 漆黒ではなく、質感のあるダークグレー〜黒。
赤色LED (Red LEDs): 電源ランプやアクセスランプとしてのアクセント。

周辺機器 (Peripherals):
CRTモニター (CRT Monitor): 液晶ではなく、奥行きのあるブラウン管。
キーボード: 本体と同じ色のメカニカルなキーボード。
マウス: 角ばった2ボタンマウス。

雰囲気 (Atmosphere):
1980年代後半 (Late 80s): レトロフューチャー、ハイテク感。
サイバーパンク (Cyberpunk): 黒いボディは暗い背景やネオン光と相性が良いです。

2. そのまま使えるプロンプト例

目的に応じて以下の英文をコピー＆ペースト、または改変して使用してください。

パターンA：製品カタログ風（リアル・詳細）

本体のデザインを正確に出したい場合に適しています。

Sharp X68000 personal computer, released in 1987, iconic twin-tower design, split vertical case, titanium black color, red LED indicators, retro technology, nostalgic Japanese PC, high detailed product photography, studio lighting, 4k, --ar 16:9

パターンB：サイバーパンク・雰囲気重視

「伝説の名機」としてのカッコよさを強調する場合に適しています。

Sharp X68000 computer in a dark cybernetic room, glowing red LED lights, twin-tower black casing, futuristic 1980s design, synthwave aesthetic, neon ambient lighting, volumetric fog, cinematic composition, hyper-realistic, --ar 3:2

パターンC：当時のユーザーの部屋（ノスタルジー）

生活感のある、当時のマイコン少年の部屋を再現する場合に適しています。
A messy desk in a Japanese room from the 1980s, Sharp X68000 computer on the desk, black CRT monitor, twin-tower PC case, floppy disks scattered, manga books, warm lamp light, nostalgic atmosphere, highly detailed, anime art style

3. 画像生成のコツ（AIへの指示出し）
X68000は非常にユニークな形状をしているため、AIが一般的な「四角いデスクトップPC」として生成してしまうことがあります。それを防ぐために以下の点を含めると成功率が上がります。

「Twin Tower」を強調する: split case や two vertical towers という言葉を加えると、左右に分かれた形状が出やすくなります。

「PlayStation 2」に似ないようにする: 形状が似ているため、もしPS2のような画像が出てしまう場合は、ネガティブプロンプト（除外したい要素）に PlayStation, game console を入れるか、プロンプトに Vintage PC, Keyboard, Mouse を強調してPCであることを認識させてください。
画面の中身: 画面に何かを表示させたい場合は、screen displaying 16-bit pixel art game (16ビットのドット絵ゲームを表示) などを追加すると雰囲気が出ます。 December 12, 2025