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序章 これまで、安部公房の作品をめぐる二つの考察をお届けしてきました。第一弾「見えない視線の恐怖」では『箱男』を通じて、「他者の見えない視線」がもたらす監視と自己商品化の恐怖を。第二弾「他者（外界）への通路」では、安部公房の乾いた不毛な世界とタル・ベーラの湿った泥濘 ...

視覚ログ 雨がフロントガラスを叩く音だけが車内に響く。 ワイパーがリズミカルに動き、街灯の光が水滴に乱反射する。黒と白のコントラストが極限まで強調されたこの景色は、現実でありながらどこか映画的な幻影を帯びている。安部公房の小説に登場するような、匿名性の漂う都会の夜。 ...

第一章　安部公房の「不毛な平面」とタル・ベーラの「泥の道」を、AIで可視化する あなたは今、どんな「箱」の中にいるだろうか。 前回の「見えない視線の恐怖」では、スマホという青い光の牢獄の中で、私たちが自ら進んで「箱男化」していく様子を考察した。 見る者と見られる者の ...

第一章　『箱男』の今日的な解釈 — 匿名性というシェルター あなたは今、この文章を読んでいる。 PCあるいはスマホの青白い光を浴びながら、タイムラインを無意識にスクロールしているかもしれない。 1973年に安部公房が発表した小説『箱男』には、巨大なダンボール箱を頭か ...

Pod Cast 「JSONと物理法則で描くAI画像」 JSONと物理法則で描くAI画像（Coding realistic images with JSON and PBR）Google Deep MIndによる Deep Live、対談形式の音声でお伝えいたします ...

Pod Cast 「物理法則で現実を再構築する」 本題の前に、研究中のPBR（Physically Based Rendering）、AI画像生成における物理原理レンダリングについて音声での解説データを公開します。 このサイトはどこに向かっているのか？　Google ...

はじめに 以下、概念 → 実務的メリット → テンプレート構造 → 使い方の順で説明します。 ここでいう「再利用テンプレート」とは、👉 毎回ゼロから書かなくても、項目を差し替えるだけで高品質なプロンプトやJSONを量産できる設計図のことを指します。👉 いきなり結論で ...

はじめに 2025年秋以降、私はJSONを活用した構造化されたプロンプトについてアプローチしてきました。現在、さらにHEX値による色調調整を加味することにより、AI画像生成の精度を高めようと実験中です。これにより「生成ガチャ」のランダム性を減らし、意図した結果に近づ ...

はじめに はじめに AI画像生成において、思い通りの「空気感」や「色彩のニュアンス」を制御するのは容易ではありません。特に、歴史や文化に裏打ちされた奥深い色合いを表現しようとすると、通常の自然言語プロンプトだけでは曖昧な出力に終わってしまうことが多々あります。&nb ...

はじめに Google Imagen 4 は、Google DeepMind が開発したAIツール。テキスト（言葉）から画像を自動生成するものです。たとえば、「青い空の下で笑う犬」という簡単な説明を入力すると、それにぴったりの画像を作ってくれます。2025年に登場し ...