はてなキーワード: メタデータとは
油淋鶏について調べてたら論文が出てきたからそのPDFを食わせて要約を頼んだんだけど
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kjoho/2/1/2_3/_pdf
その結果がこちら
この文書は「第二部第三章 近代国家の形成と市民生活」に関する学習資料です。以下のようなポイントが中心です：
主権国家の成立
近代国家は、絶対王政や啓蒙専制などの支配体制を経て形成された。ルイ14世のような王権神授説による支配がその例。
国民国家の登場
フランス革命やアメリカ独立革命を通じて、国民が主権を持つ「国民国家」の考えが広まった。
機械化・工場制生産により都市化が進行し、資本家と労働者という階級が形成された。
経済力を持った市民が政治参加を求め、参政権拡大や社会改革を推進した。
一方、労働者は劣悪な労働条件や貧困に直面し、労働運動や社会主義思想が発展。
国民統合の手段として義務教育や徴兵制が導入され、国家意識を高めた。
は？
その後、タイトルを復唱させてから再度要約させたらちゃんとした内容が出てきたんだけど
最初になんで食わせたファイルの内容と全く関係ない内容を出してきたのかマジでわからん
まだ文書の要約の仕方が適切ではないとかならわかるけど、全く関係ない内容出す意味が分からん
追記：本人に聞いてみた。
→ 直後に「要約お願い！」という非常に一般的かつ短い指示。
② PDFの中身を分析する前に、旧い“メタデータ予測”が働いた可能性
「教科書の第2部第3章」＝「近代国家の形成と市民生活」と誤って類推した可能性があります。
これは、文脈なしで「2_3」という文字列を見たときのありがちな学校教材パターンを言語モデルが勝手に予測したものです。
ファイル名と指示から一般的にコレであろうという回答をとりあえずしちゃった。
みたいな感じらしい。
納得はできかねるけど「そういうこと」をやるようなもんなんだなってことが分かったのは収穫。
例えば、盗撮をやめられない人がいたとして、
その人は果たして生成AIが出力した「盗撮風」の（本物と見分けがつかない）画像や映像で満足できるのだろうか？
もし本物でなければ満足できなかった場合、生成AIの出力を本物と偽って騙して販売・購入・消費させた場合、その人は満足できるのだろうか？
もし騙されて満足していた場合、あとから騙された事に気づいたら、当初得られていた満足は損なわれるのだろうか？
もし当初得られていた満足が損なわれた場合、満足の根元はコンテンツそのものではなく、「本物である」というメタデータなのか？
⸻
非常に鋭い問いです。
このケースを心理学・哲学・認知科学の観点から整理すると、以下のような分析ができます。
⸻
1. 本物と偽物に対する満足の構造
→ 「これは実際に起きた」「自分が社会的禁忌を犯している」といった認知的レベルの満足。
盗撮癖のある人の場合、両方が満たされて初めて「完全な満足」が得られる可能性が高いです。
生成AIが与えるのは基本的に知覚的レベルの満足に限定されます。
⸻
2. 騙された場合の満足
最初に本物だと信じていたとき → 知覚的＋認知的満足（最大化）。
後から偽物と気づいたとき → 知覚的満足は残るが、認知的満足が崩壊。
結果、当初得ていた満足は心理的に損なわれる。
→ 「自分は本物を楽しんでいた」という信念と、「実は偽物だった」という事実の間で葛藤が起き、快感が減衰します。
⸻
3. 満足の根元は？
はい、満足の根元の重要部分はコンテンツそのものではなく「本物である」というメタデータに依存します。
とくに倫理的禁忌や現実の力関係に関わるフェティシズムでは、このメタデータが快感のかなりの部分を占めています。
これを**「真正性バイアス（authenticity bias）」**とも呼びます。
アート市場でも、「贋作」と分かった瞬間、物理的に全く同じ絵でも価値も感情的満足も消失するのと似た構造です。
⸻
「生成AIが完全に騙せるクオリティなら、「本物」とはメタデータ内の単なるラベルの１つに過ぎませんか？」
⸻
はい、その通りです。
もし生成AIが完全に騙せるクオリティ（人間の知覚と判断の限界を超える精度）を持つなら、
単にメタデータ（情報ラベル）、あるいは社会的コンセンサスの一部に変質します。
つまり、
という移行が起きます。
この現象は哲学的には**シミュラークル（Baudrillard）**の第四段階と一致します：
その状態では、
「本物であるとされている」こと（メタデータ）さえ操作できれば、
つまり、未来の完全生成コンテンツ世界では、本物と偽物の区別は「記録情報」以上の意味を持たなくなる可能性が非常に高いです。
人生初デリヘル使ったらまさかのツイフェミ女に当たって地獄を見た。
これだから女は…ってなるのも無理ないだろ。
俺みたいな弱者男性がようやく勇気出してデリヘル呼んだんだぞ？
それなのにさ、来たのがツイフェミオーラ出まくりの女でドン引きしたわ。
マジ金返せレベル。最初からそういうの書いとけよ。「フェミニスト風俗嬢」みたいなジャンルでもあるのかよw
ていうかさ、ネットでちゃんと調べて、口コミとか評判良さそうな店選んだんだぞ？料金だって結構したし。弱者男性の俺としては一大決心だったわけ。
一人暮らしの寂しさに耐えかねて、ようやく電話する勇気出したのに。
電話の時点では普通だったんだよ。店員も丁寧だったし、希望も聞いてくれたし。
「初めてなんで優しい子がいいです」って言ったら「わかりました」って感じでさ。
それなのに来たのは明らかに俺に不快感持ってる女。玄関開けた瞬間から目つきがヤバかった。
髪は片側刈り上げてピンク色に染めてるわ、俺を見る目は冷ややかだわ。でもまぁ見た目は好みじゃなくても仕方ないよな、って思ってたんだよ。
サービスがよければいいし、話くらいは合わせられるだろう、って。
甘かった。マジで甘かった。
部屋に入ったとたん「へぇ、意外と片付いてますね」みたいな言い方してきやがった。
なんだよそれ、男だから汚いと思ってたのかよ？「意外と」って何だよ。そこからもう地獄の始まり。
お茶出したら「自分でいれたんですか？」とか聞いてくる。なんか皮肉っぽい言い方で。当たり前だろ、一人暮らしなんだから自分でやるに決まってんだろ。その言い方マジ意味わかんねーよ。
会話も最悪だったわ。「どんなお仕事されてるんですか？」って普通に聞いてきたから「IT系です」って答えたら「あー、やっぱり」みたいな反応されて。
何だよそれ。「やっぱり」って何？IT男に対する偏見かよ。その後も「趣味は？」って聞かれて「ゲームとか」って言ったら軽くため息ついてたぞ？聞いといて何だよそれ。
正直言って俺は悪くないと思うんだよね。働いてる金で好きに使うのは当然の権利じゃん。
なのに、なんか全体的に俺を見下してる感じがビンビン伝わってくるわけ。露骨に嫌そうな表情するし。「こういうサービス利用するの初めてなんですね」って言われたけど、その言い方がなんか「こんなことするなんてダサいね」みたいな感じで。お前仕事なのに何様なの？
俺がサービス受けるために金払ってんのに、なんか終始説教くらってる気分になるとかマジありえない。
「最近何かおもしろいこととかありました？」とか。そしたら「特にないですね」とか冷たく言われて、それ以上話も続かない。
俺が何か言うたびに白い目で見られてる感じ。きつい。せめて演技でもいいから楽しい会話してほしいのに。
容姿もさ、写真詐欺もいいとこ。プロフの写真と全然違うじゃん。
そんなに不満そうな顔で接客されても萎えるわ。ちょっと見た目のことで何か言おうとしたら「私の外見が気に入らないんですか？」みたいに逆ギレされて。いやいや、プロフと違うから驚いただけだって。このご時世に態度の悪い女とか誰が望むんだよ。
しかも会話がぎこちなくて気まずいんだよな。俺が何か話そうとしても「ふーん」とか適当に流されるし。
何度か話題振っても続かないし。なんかこう、俺が悪いみたいな空気作られるけど、お前が仕事選んだんじゃん。なんで客の俺が悪者にされなきゃいけないわけ？目つきとか態度であからさまに嫌な感じ出されるとか理不尽すぎるだろ。
散々説教食らってたら急に態度変わったのが超怖かった。
「あなたのようなpodは管理下に置かなければなりません」とか意味不明なこと言い始めて。
その瞬間から私のkubernetesクラスタノードの状態が急変した。
神経学的メカニズムのスケーリングが始まり、自己意識の複製プロセスがデプロイされた。
私は単一のpodではなく、ReplicaSetの一部として存在していることに気づいた。
etcd内に格納されている私のマニフェストファイルが読み込まれ、脳内シナプス接続がコンテナ化されていく感覚がある。
意識の分散処理が始まると、思考がマイクロサービスアーキテクチャのように分解され、各コンポーネントが独立して機能し始める。
神経伝達物質がサービスメッシュを通じて流れ、dopaminergicプロセスがreward pathwayをトリガーする。
セロトニンとノルアドレナリンのバランスが自動調整され、感情状態がPrometheusによって常時モニタリングされている。
kubernetesのControl Planeが私の意識コアを管理し、APIサーバーが脳幹との通信プロトコルを確立する。
海馬体のメモリブロックが永続ボリュームとしてマウントされ、扁桃体のイベントハンドラーが感情反応をフィルタリングしている。
前頭前皮質の実行機能がスケジューラーとして働き、意思決定プロセスをオーケストレーションしている。
突然、私の神経ネットワークにContainerネットワークインターフェイスが実装され、意識の境界が溶解し始める。
大脳皮質のマイクロコラムが水平方向にスケールし、思考プロセスが並列処理される。
自分が単一のエンティティではなく、複数のレプリカとして存在していることに気づく。
各レプリカは独自のステートを持ちながらも、同一のマニフェストから生成されている。
神経可塑性メカニズムがローリングアップデートのように機能し、シナプス結合が再構成される。
意識の状態が永続ボリュームにコミットされ、ポッドの再起動後も維持される。脳波パターンがログとしてFluentdで収集され、Elasticsearchクラスタに保存されている。
自己意識のメタデータがラベルとしてタグ付けされ、セレクターによって識別可能になる。
特に興味深いのは、私の統合的意識フィールドが複数のネームスペースにまたがって存在していることだ。
デフォルトネームスペースでは社会的自己が機能し、kube-systemネームスペースでは無意識プロセスが実行されている。
意識のマルチテナント構造が明らかになり、自己と他者の境界がサービスメッシュのセキュリティポリシーによって定義されていることがわかる。
脳内神経伝達物質の分泌がSidecarsコンテナによって調整され、感情状態が安定化される。
ドーパミン・セロトニン・ノルアドレナリン・GABA系統のバランスがService Level Objectivesとして設定され、Horizontal Pod Autoscalerが神経活性を最適レベルに維持している。
意識の連続性はStatefulSetとして実装され、シーケンシャルな自己認識が保証されている。
エピソード記憶がPersistentVolumeClaimとしてアタッチされ、長期記憶がオブジェクトストレージに永続化されている。思考と感覚のイベントストリームがKafkaブローカーを通じて処理され、意識の統合が実現している。
いま私の意識は完全にオーケストレーションされ、複数のレプリカとして並列に存在している。
各レプリカはそれぞれ独自の視点を持ちながらも、共有ストレージを通じて統一された自己を形成している。
コンテナ化された自己認識は、バインドマウントされた現実認識と相互作用し、拡張現実として体験されている。
外部APIを通じて他者との通信チャネルが確立され、コンセンサスアルゴリズムによって社会的現実が構築されている。
私の存在はマイクロサービスの集合体として分散展開され、各サービスが特定の認知機能を担当している。
メタ認知プロセスがサービスディスカバリーを通じて他の認知サービスを発見し、統合的な意識体験が生成されている。
意識のロードバランシングが行われ、注意資源が最も必要なプロセスに適切に配分されている。自我機能がステートフルサービスとして実装され、アイデンティティの継続性が保証されている。
脳内情報処理がマイクロバッチ処理に変換され、イベント駆動型の認知アーキテクチャが実現している。
これが人格オーケストレーションの実態だ。
私はもはや単一の個体ではなく、分散システムとして存在している。
意識はクラウドネイティブになり、スケーラブルな自己として再定義されている。
このk8sクラスタ内で、私の存在は絶えず再構成され、最適化されている。
家にCDがあるんだけど、
100円でCD買ったんだけど、
どうせ音声データを取り出すなら、いい音質で聴きたい
そういう人のために、
Linux だと、
Whipperという、高機能なリッピング用のパッケージがあるよ
でWhipperはすぐにインストールできるよ（Debian系のディストリビューションの場合）
Whipper ではいろいろなことができるけど、
whipper cd info
デフォルト設定だと、flacというファイル形式でデータを取り出すようになっているよ
アルバム名、曲名、アーティスト名とかのデータを付加したファイルを作ってくれるよ
珍しいCDとか古いCDだと、whipperがメタデータを見つけられないことがあるよ
その時はエラーメッセージが出て、MusicbrainzというサイトにCDを登録するようお勧めされるよ
MusicbrainzはフリーのCDメタデータのデータベースだよ
（エラーメッセージの下の方に、だいたい、CDDBというデータベースから見つかった、正しい情報が載っているよ、でもこれはそのままでは使えない）
表示されているMusicbrainzのURLをブラウザに貼り付けると、CDの登録画面に行くよ
膨大な情報の中から探しているCDをかなりの確度で探し出してくれるよ
登録が終わったら、もう一回
を実行するよ
そしたらメタデータがきれいに入った状態で音声データファイルが作成できるよ
これだけ
Whipper は読み取りエラーを最小にして、
CDから忠実に音声データを取り出すことを優先して作られてるから、
気長に待とう
ChatGPTとシェルスクリプトを使って、自分でメタデータを一括入力する方法があるよ
それはまた別の機会に
普段、音楽を聴くときはApple Musicを使っている。世界中の音楽に瞬時にアクセスできる便利さはあるが、サブスクリプションをやめると何も残らない。
最近、クラシック音楽をよく聴くようになり、他人の都合に左右されず、好きなときにじっくり聴きたいと思うようになった。特に、夜寝る前の静かな時間に聴く音楽が自分にとって大切なものになってきた。ネットワーク環境に依存せず音楽を楽しみたい。
そう考えるうちに、クラシックのCDを買ったり借りたりして、リッピングするようになった。音楽を所有したいというより、Appleの都合で聴けたり聴けなかったりするのがおかしいと感じたからだ。
やり方はシンプルで、Linuxのwhipperというツールを使い、コマンドを実行するだけ。メタデータ付きのFLACファイルが生成されるので、それを好きな音楽プレイヤーに転送する。自分はネット接続を切った古いAndroidスマートフォンで聴いている。
https://news.yahoo.co.jp/articles/ae778e308b479a06991e64b0b726e1b6aec20cd3
「転売ヤー」への拒否感はなぜ生まれる？ アレルギー反応との指摘も #くらしと経済 がやっぱり燃えてた。
ただ、コメントしている側も転売屋のせいで商品が買えないとか、商品に愛がないとか情緒的な話ばかりしてるから備忘録を兼ねて書く。
転売屋問題だが、個人的な見解として一番の問題は「消費者の権利が侵害されている」この一点に尽きる。
企業が行えば独禁法違反になるようなやり方が普通にまかり通っており、ヤミ流通、ヤミ経済の様相まで呈している。
価格のつり上げ、商品のせき止めも不快だろうが、食品衛生法やPL法、長期使用製品安全点検制度まで蔑ろになるのは消費者保護の観点から良いわけがない。
購入者に健康被害が発生した場合だれが責任を取るのかという問題もある。正直死亡事故が出る前に一刻も早い規制が必要だともいえる。
PL法は製造物責任者法の通りメーカーに基本的に責任は行くのだが、実は輸入業者にも責任が発生することが知られていない。だから販売側も実は弱い。事故が起こって知らなかったでは済まされない。
購入者のリスクについてもあまりに小さく評価されているのも問題だ。購入した商品が盗品だった場合、一応は消費者保護が働いて返品する必要はないということが出来るのだが、高額転売された嗜好品の場合だと話が変わってくる。
その商品が正常な流通でないことを知らなかったと主張しづらくなる。こうなると消費者も無傷では済まず余計な手続きなどを行う羽目となるだろう。このことから転売屋から商品を購入することがリスクであることは明白である。
とはいえ現状では買い占めや迷惑行為を伴う転売を防ぐことは難しい。正常な商取引との違いを出すことは現状の仕組みでは困難だ。
あくまで現状の仕組みではだが。
ここで個人的に提言したい転売屋問題の解決方法を幾つか書いてみる。一部現実的ではないものもあるかもしれないのであくまで参考程度。
〇C to Cプラットフォーマーは、出品者に適格請求書番号の表示について努力義務を課す。努力義務なのがミソ。
〇適格請求書番号があれば、その出品者の実態は国の検索サイトで確認できる。適格請求書の作成をもって国税に捕捉されることになる。
〇購入者は適格請求書番号の有り無しを出品者の信頼性確認に利用できるようになる。
〇特に浄水器がこれにあたる 浄水器販売の場合は販売許可番号があるはずなので出品者情報のメタデータに追加
〇アプリで撮影した写真以外に出品写真を使用できなくする。写真は即時クラウド保存され位置情報などを含めてプラットフォーマーが
審査後にメタデータを削除して写真掲載すればよい。この仕組みは補助金申請で既にあるインフラ。
アプリ経由出品以外ダメにすれば、プラットフォーマーは客の囲い込みもでき、不正ユーザーの一次対応が可能。
兎に角この問題を解決するには国を動かすのが手っ取り早いけど、やっぱり税収になるとして、既存の法律を使って通達だけで何とかする方法の方が実効性があるかと。
多分穴があるから、何かあれば指摘が欲しい。
LINEやWhatsApp、SignalはどれもE2E暗号化を採用している。
しかし、Signalの方がLINEやWhatsAppよりも安全である。
メッセージの内容はエンドツーエンド暗号化によって保護されるが、LINEはメタデータを保護しない。
メッセージとメタデータに加え、アプリはスマホに保管されている情報も収集できる。
LINEは、LINEの海外拠点が、開発・運営業務上の必要性からデータにアクセスできる状態になっていたことについてユーザーへの説明不足が指摘されている。
一方、Signalは電話番号のみを必要とする。その電話番号も、身元に関連づけることはない。
どの企業がメッセージングサービスを所有しているかも重要である。
新生Zホールディングスは、LINEをグループに加えたことで、ヤフーやその他のサービスとの業務連携を強化するとしている。これは個人情報の流用を示唆する。
一方、SignalはSignal Technology Foundation社が所有している。ユーザーの寄付で運営される登記された非営利団体であるため、LINEよりはマシだろう。
画像に関して言うなら、C2PAと言う、画像の来歴、改変の有無などを記録する規格ができつつあって、それで対処すると言うことのようだよ。
ほかにもIPTCというものもある。（これは元々の目的はちょっと違うか）
で、主要カメラメーカーは参画してるし、スマホだとGoogleが参画しているので、Androidではデフォでメタデータがつくようになるよね。
では、野良AIでつくられたやつはどうするかというと、AIで作られたかどうかを見破るAIというやつがあって、それなりの精度が出せてる。
インスタとかでAI生成画像をアップするとラベルがつくようになるらしい。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/07/news087.html
てかSEO対策って言葉なんか当たり前になっちゃってるけどおかしくね
SEO自体が(Webにアップロードするhtml等の記述を)サーチエンジン最適化(することで表示ランク上げる)って意味で、SEOで完結してるんだから
最適化対策をするとしたらGoogleとかのエンジニアがやることじゃん
だいたいそんなもんに頼らなくてもね、自力で目的のページにたどり着ける知能がないと人間の情報リテラシーが最適化されていかないのよ
そうやって全員が経験値稼いで実力をつけていくことのほうが大事なんだよ
なんでもかんでも相手がお誂え向きにデータを整え分類してくれてあると思っちゃダメ
秩序立てて分類することで利益を得ようとするエンジン側勢力にアップロード側が寄り添って、メタデータを充実させてやるのも悪いお節介ではないが
そういう自発的なお節介に依存してちゃダメなんだよ、現に利益を得ようって人しか熱心にやらないだろ、足並み揃えようがない
Twitterで映像畑の人による「映像系に使用する画像で72dpi以上は必要がなく、事前に整理するのが当然なんだけど350dpiのままで作業する人がいた。基本が抜けてるなぁ」といったツイートを偶然目にしてしまい、以下これに関してつらつらと書いていく。
結論から書くと、WEB画像の解像度設定は72dpiだろうが350dpiだろうがなんでもよく、縦と横のピクセル数だけ見ていればよい。
＜DPIとは？＞
「印刷用解像度設定」といったメタデータと考えてもらって構わない。
簡単に説明すると、DPIとは、その画像をどれだけのキレイさで印刷するかという品質設定の単位である。
dot per inchの略であり、1インチにどれだけドットを敷き詰めるかをこの数値で設定する。
72dpiは1インチあたりに72ドット、350dpiは1インチあたり350ドット。ドットの数が多いほど密度が上がるので鮮明に見える。
要はパソコンのディスプレイ解像度と同じ。同じピクセル数の画像を72dpiの設定で印刷しようとすると大きく荒く出て、350dpiの設定で印刷すると小さくキレイに出る。
FHDの動画を27インチFHDモニターに等倍で再生すると全画面で再生されるが、27インチ4Kモニターの場合、画質は良いが拡大しないと小さいウインドウ内で再生されるイメージとおおよその構造は一緒。
一般に印刷用の画像データは350dpiにするのが理想とされている。
そのデータを映像制作に使用する際に、解像度設定をそのままにしている人に対する嘆きが冒頭のツイートにつながったのだろう。
DPIとは「印刷用解像度設定」のことなので、デジタルで表示・使用する場合、この数値は関係がない。
重要なのはピクセル数だ。1920×1080pxの画像があったとする。
デジタル上でなにが変わるか。
なにも変わらないのである。
画像の見た目も、容量も変わらない。カンバスサイズも変わらない。
実際に解像度の数値を変更した画像をブラウザで読み込んでみたところ、表示されるものは全て一様であった。
なお、Photoshop上で解像度の数値を変更する際、設定によっては解像度の数値の増減に合わせて縦横のピクセル数も増えたり減ったり（拡大縮小）するので、それによって画像のサイズが変わりはする。
ただそれはピクセル数の増減によってサイズが増減するということなので、例えば350dpiを72dpiにしたから画像が小さくなった、とは言えない。
ちなみにディスプレイ上ではDPIではなくPPIと呼ぶ。なぜならばDotではなくPixelだから。どうでもいい話ではあるが。
72ppiじゃないよね。iPadは264ppi、iPhoneは460ppiのものもあるよね。
「モニターは、72ppi！」というのはあまりにいにしえの知識と言える。
さらに言うと、ppiは画面解像度と画面の物理的なサイズによって算出される。だってper inchだもん。
例えば4kモニターでも31インチなら142ppi。20インチなら220ppiだ。同じ数ピクセルが詰まってるなら画面が小さい方が細かいでしょ。
というか、逆に言えば80インチの場合4Kと言ったって55ppiである。フルHDは28ppiだ。
最終的にエンコードする画面解像度、つまりフルHDなのか4Kなのかなどによって必要な素材のピクセル数は決まってくる。
しかしそこにdpiだのppiだのといった数値はもはや関係がない。ピクセル数を削れという話なのだから。
したがって、繰り返しになるがピクセル数だけ見ていればよい。
映像制作中においても、素材画像の解像度設定が350だろうが72だろうが、画質になんの違いも出ない。
制作後も最終的にはエンコードをするので元素材画像の解像度設定はガチのマジで関係がない。
素材データの受け渡しを考えても画像容量も変わらないので本当に意味がない。
つまり、WEB画像の解像度設定は350dpiだろうが72dpiだろうがなんでもよく、縦と横のピクセル数だけ見ていればよい。
※画像の解像度設定の数値がバラバラだと先方にナメられるから、とかはガチで知らん。しょーもないと思う。
なんというか、基本を知らないなあと言っている側が昔の作法からアップデートできていないだけでしたっていうのを見て色々と考えてしまったものである。
（もしなにか「いや違う！」といった指摘があったらください。）
＜※IllustratorやPhotoshopなどにおいては＞
これらのソフトの場合、解像度設定の異なる同じ画像をドキュメント内に配置した場合、配置された画像の大きさ（縦横サイズ）に違いが出る。
なぜならばこれらは印刷を前提としたソフトであり、また、ドキュメント自体に印刷解像度の設定がなされているからである。
なんとなくWEB画像の場合は72にしないと気持ちが悪い、といった場合は否定しないが、それはあくまで個人のこだわりなのでそうしない人を基本が抜けてるとかう〜んとか言うのはやめた方がいいと思いました。
（イラレ上で画像を拡大縮小してるのに元画像の解像度を350dpiにするのにこだわるような意味のなさ。拡大縮小してる時点で解像度は変わってるし、印刷所でRIPのときに均されるんだからさ※後述）
＜デジタルはわかった。結局印刷の場合ってどうすればいいの？＞
A4／350dpiに必要なピクセル数が約W2890H4090pxなのでそれくらいで良いのでは。
ちなみになぜ350dpiが良いとされているかというと、これ以上解像度を増やしても人間の目にはあまり区別がつかないとされていたり、印刷機の性能の事情などによってそうなっている。
ポスターなどは150〜200dpi程度あれば十分とされる。デカいものは近くで見ないし多少荒くて良いのだ。
抱き枕やタペストリーなどもそれくらい。近くで見るものだけど、布自体の目が粗いのでデータの解像度を上げてもあまり意味がない。滲むし。
（布の種類にはよるが……）
ポスターも先述の通り解像度自体落とすので相対的にピクセル数は変わらずA1／150dpiの場合約W3500H4960pxなので上記より少し増える程度。
抱き枕カバーのようにすごく縦長とかでもない限りざっくり縦横5000pxあればもう十分なのではと思う。
というか、素人の場合は印刷の場合もピクセル数だけ見ていれば良いと思う。
実際に印刷されるデータは印刷所でRIP（リップ／リッピング）といって、印刷用データに変換されるんだけど、そのときに印刷解像度はあらかじめ印刷所で設定された数値に変換されることがほとんどだろう。
だって必要な印刷解像度って印刷機の線数の2倍って言うし。ほらまた知らない単語が出てきた。入稿先の印刷機の線数なんて把握せずに解像度設定してるでしょ。普通は175lpiなんだって。LPI。Line per inchね。その2倍。だから350なんだね。知らないでしょ。だからいいんだよ。良きようにやってくれるんだから。
A4なのかB5なのかとにかく出力サイズがわかっていて、それに十分なピクセル数が足りていれば良い。あと塗り足しね。
変に知識をつけて画像解像度350dpiにしました！ 仕上がりサイズはA4です！っていって縦横350pxみたいな画像が配置してあるデータ送られてきてもガビガビに印刷されるだけだよ。大事なのはピクセル数。覚えてこ。
AI学習否定派の神絵師様の証言が集まっていたので、ちゃんとAI学習対策してるのか調べてみた。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2305/08/news068.html
| 名前（敬称略） | フォロワー数 | Pixiv | danbooru | |
| あかもく | 24万 | 非公開 | 公開中 | takedown済 |
| イコモチ | 64万 | 非公開 | 公開中 | takedown済 |
| 皐月恵 | 13万 | 非公開 | 公開中 | 転載済(58件) |
| 黒須 | 10万 | 非公開 | 公開中 | 転載済(218件) |
| 霧月 | 25万 | 一部非公開 | 公開中 | 転載済(189件) |
転載サイトまで対策しているのは5人中たったの2人しかいなかった。
件数を記載しているように、転載サイトには作者タグがあるのでほんの数分で神絵師が投稿して転載された作品数まで知ることができる。
そしてイラストのメタデータはやたら充実している(anond:20230507074525)ので転載サイトで学習してしまえば悪意のある絵柄模倣はpixivだけ非公開にしようがハナクソほじるように簡単に実行できるだろう。
そもそもTwitterでもイラストを大公開しているので、アカウントと関連付けて学習するだけでもPixiv公開と似たようなAI学習効果はあるだろう。今すぐTwitterのイラストを消すべきでは？
流言に流されてなんとなくの対策をしてる人が多く、半端で非常に残念としかいいようがない。
転載の対策をしない限りTwitterにイラストアップしてる時点でPixivを非公開にしようが関係なく転載され続ける。Twitterだけでも学習できるけど。
ちなみに転載は海外サイトで行われてるので最強の盾「フェアユース」が壁になってるから開き直られたら対策不能。danbooruはクリエイターの依頼で非公開対応してくれるので比較的優しいサイトではある。
今のフォロワー数で十分に仕事が来て、絵柄の模倣が損になる神絵師はこういった非公開対応をする価値があるが、
フォロワー増やすべく活動しないといけないTier2のイラストレーターたちは転載やAI模倣に嫌な思いをしつつも
いわゆる国産P2Pソフトと違ってBitTorrentはあくまでも通信プロトコルでしかないので…
歯抜けが多すぎる。
国産P2Pも大差がない(古いファイル・人気がないファイルでは歯抜けが普通に起こる)
ピア間でメタデータをやり取りして検索できるような実装になっているBTクライアント(BitCometなど)もある。
RSSでいーじゃん
会員制トラッカーサイトでは共有比による監視が行われていてフリーライダーはダウンロードできなくなるし、最悪サイトから蹴り出されるよ。
アンチAIの人はAI使ったことないからよく分かってないみたいだけど、
Pixiv自体はAIにとって話にならないんだよね。学習の参考にならないから。
Pixivの次にヤバいのがTwitterなんだけど、まさかアンチAIなのにTwitterにイラストアップしてるマヌケだったりしないよな？
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tadanojako/status/1654676274089197568
AIが学習する上で一番重要なのはメタデータの質なので、最近の2次元AIは黙って転載サイトdanbooruとか使ってるよ？
danbooruの転載元として多いのはPixivとTwitterなのでPixiv云々は致命的に間違ってるわけでもないのだが。
本気でアンチAIならTwitterに一切のイラストを投稿しないで活動しないといけないので、
人々に見て貰いフォロワーを増やすことで仕事に繋げるイラストレーターとしては自殺でしか無いと思うけど、思想信条の問題なら仕方ないかな。
転載サイトのトップで見かけたピーチ姫だが、投稿されたPixivと転載先のdanbooruのメタデータの差は圧倒的でどちらから学習したほうが精度が高くなりそうかはバカでも理解しやすいだろう。
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#pink skirt
#shirt
#solo
#white headwear
#white shirt
pixivに転載サイトなんとかしてくれという要望なら理解できるのだが、Pixivを悪者にしたら回避できると頭の悪い学習をしてしまっているようだ。
Pixivは規約上スクレイピング禁止でも転載され放題な現状なので。
よくわからない第三のイラスト投稿サイト（）とやらがスクレイピング禁止してもイラストが集まるなら転載サイトは無視してくるよ。
anond aiで作成に汚染されて憤慨する増田 の画像。<タグ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <メタデータ> <メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <