ｗｔｂｌ

ﾁｮﾜﾖ

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

Realtime Caustics in #GodotEngine
まだデノイズもTemporal系もしてないけど、やれば普通に実用やね
最高！

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

毒Suicaの講評に「動くと耳が揺れてさらにかわいらしくなりそう」とあったんだけど、怖い海外ミームみたいになって失敗した

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

ステゴ熱、再燃
流石に作れ

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

chu!😘ロリコンでゴメン パパ養育で食ってくことにしたんだ。食わせる？養育を食う？食うことによる養育？
脳が増えちゃう〜
俺以外ステゴ

[ネコミミ好き之助 9月22日プリステ @tsukudasub]

黄金一族とビーチ

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

LR系パーサーに関するアイデアをFableと詰めて実装させてみたら、表の圧縮率でIELRの上位互換ができたかもでアツい　へぼだったら殺してくれな
最下層をSLRとして、conflictをメタ状態と捉えて上層のLRパーサーに投げていけば、状態を因数分解できて構文をめ��ゃ結合できね？というもの

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

https://t.co/ckQ9EEMV3d
ヒェ～！

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

@nagakagachi GPU Gemsで
- 普通の保守的：overestimated conservative rasterization(「過大評価」)
- 内包する方の保守的：underestimated conservative rasterization(「過小評価」)
という説明が使われているらしい　ﾁｬｯﾋﾟｰ全能！
https://t.co/eaP20yNNHB
カジュアルな和訳何？内包/包含/内接？

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

無知か、少なくとも考証されていない音楽

感受性を売るには、感情を預けられると信頼される必要があり
そのきめ細かさが要は恥晒しだけど、じゃあ美徳だとは言えず　実際そう単純でなかろ(そもそも技量が先)
意思が無くても時に綺麗に映る　それに救われて、あまつさえ甘んじて良いのか？
素甘
なます

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

@nagakagachi 設計はchatGPTで、codexに渡す時には雑にフロー化されてます。あとメモベースで認識させることの方が多いかも
(でもGPT5.5以来何も信用できなくなって暗中模索nowです)

↓見て見て、最近ずっとながさんのprobe見てたから発想がソレ

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

@kurokumanohito 絡んだのミスったね

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

@kurokumanohito 頭悪い

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

@Heyvae__
お前かリッピングモデルをよりによってニコニ立体に投稿してるアホは　やめとけ
シビアなこのコンテンツで二次創作���配布を先駆した人達を舐め腐りすぎ。配布したいなら俺みたいにモデル作れ
利用規約十二条一項の複数の号に引っかかりそう(そも知的財産権侵害)だから普通に通報できるぞ

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

ああ誕生日という概念があったのか
そこ目標にしとけば良かったなステゴ

…残り一年！w

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

AIのおかげで頭脳労働に沈める時間が飛躍的に増えた
…ように見えて、その殆どが生産的で、低周波の全幅アテンションで殆どのナイフに空を切らせながら価値観を彫刻する文化的活動、最近やれてない気がする

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

ステゴしばいたら明透ちゃんしばこう

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

明透ちゃん上手すぎる　やりたい歌唱が明瞭にありそう(そのままやってそう)に感じる、どういうこと？

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

@nagakagachi シーフードの方は汁入れたまんまでも普通にいける味です！　　　　ｺｼﾞﾝﾃｷﾆﾊ

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

#トランセンド生誕祭2026
(昔作ったモデル)

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

ヤバそう そんなことできるの？

[Vlad Erium 🇯🇵 @ssh4net]

Bridging Physically Based Rendering and Diffusion Models with Stochastic Differential Equation

Junwei Shu, Wenjie Liu, Changgu Chen, Hantang Liu, Yang Li, Changbo Wang

https://t.co/rZqQBZA5uh

Abstract:
Diffusion-based image generators excel at producing realistic content from text or image conditions, but they offer only limited explicit control over low-level, physically grounded shading and material properties. In contrast, physically based rendering (PBR) offers fine-grained physical control but lacks prompt-driven flexibility. Although these two paradigms originate from distinct communities, both share a common evolution -- from noisy observations to clean images. In this paper, we propose a unified stochastic formulation that bridges Monte Carlo rendering and diffusion-based generative modeling. First, a general stochastic differential equation (SDE) formulation for Monte Carlo integration under the Central Limit Theorem is modeled. Through instantiation via physically based path tracing, we convert it into a physically grounded SDE representation. Moreover, we provide a systematic analysis of how the physical characteristics of path tracing can be extended to existing diffusion models from the perspective of noise variance. Extensive experiments across multiple tasks show that our method can exert physically grounded control over diffusion-generated results, covering tasks such as rendering and material editing.

[ｗｔｂｌ @blueWater456186]

1. 一生進展できんステゴ
2. 一生進展できんのにキレて��コピペして掘った顔(悪くない)
一生完成しないﾀｽｹﾃ～～～～～
俺を殺して～～～～～
俺を殺して～～～～～～～～～～