@moonshellnds
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mdxonline.s3.us-west-2.amazo… MDXWin 雑なMXDRVエミュレータ 2023/12/14 Added partial support for English. 往年のX68k用MXDRV音楽ファイルをそれっぽく再生するアプリです。更新点は添付の画像を参照してください。
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久しぶりに起動したら、ついにもちふぃったーはSuperMochiFitterだけになっちゃったんだね…。いつかなくなるだろうなとは思っていたけど。あとからBlenderで調整したいのでファイル形式はFBXがいいんだけどなぁ…。でもまぁ、変換速度が爆速になるので、普通の人は速い方が嬉しいよねきっと。
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手袋消したい…。まぁ…。いっか。いつも通り手動で非対応衣装を着せましょう。着ぐるみだからそんなに大変じゃないしね。（粗があっても誤魔化しやすいので）
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いつの間にかAvatarPoseSystem:PropPlacerが動かなくなってた…。Propsを有効にするとメッシュが消えてしまう。一か月に一回くらいしか使わないけど、無いととても困るのでなんとか直したい。とりあえず新しいアバタープロジェクト作ってまっさらな状態でテストしてみよう。
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ふぅ。めっちゃ面倒だったけど、なんとかPrefabでネイルを付けられました。今後は一ヶ所変えれば全部適用できるようになったので、今までよりも気軽にネイルチップを付け替えられるようになったはず。
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amazon.co.jp/dp/B092QXFHV9 鬼高いけど、ありかもしれない。買ってみよう。

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今後の人生に全くメリットなさそうだけど、えいやっと新しいことをしてみよう。お金以外でデメリットはないはず。
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暇なので他の教科も自己採点してみた。国語75点、地理95点、歴史81点、公共84点、科学と人間生活75点、地学基礎70点、英語88点、情報100点でした。もしかしたら私は理系ではなかったのかもしれない…。（何を今更ｗ
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無事全教科クリアしました。意外とちゃんとした証書が届くのね。人生最後のちゃんとした勉強期間でした。意味があったかはともかく、まぁ良かったんじゃないかと思います。
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Edgeが年内にJpegXLにデフォルト有効化されそうなので、ついに私も次世代静止画ファイルフォーマットに移行する時が来ました。すべてのJpegファイルをJpegXLファイルに（ビットパーフェクトで可逆な）トランスコードして20%位削減して、できればpngファイルもJpegXLで可逆再圧縮して40%位削減したい。
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とりあえず100万枚弱あるJpegをJpegXLにトランスコード中。Jpegは100%完璧に元に戻せるので躊躇いなく変換してOK。問題はpng。もちろんJpegXLは可逆圧縮にも対応しているので問題ないのですが、なんとなく見た目で「可逆圧縮してあるよ」っていうのが拡張子から判断できると便利だったんだけどねー。
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制作素材とかを除いてほぼ全てのjpgファイルとpngファイルをJpegXLファイルに変換できました。大体530GBが400GBくらいになりました。普段のファイル管理はそんなに変わらないけど、バックアップ時間とかストレージ金額とかが20%削減されたと思うと、とても意味があった気がして気分が良いです。
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amazon.co.jp/dp/B0F4RP1QG2 俺、上手くいったらRTX5070Ti増設するんだ…。（死亡フラグではないと信じたい

CY アダプター PCI-Express 4.0 PCIE 4x - Oculink SFF-8612 SFF-8611 ホストカード U.2 SSD eGPU 外付けグラフィックカードドック用

PCI-Express 4.0 PCIE 4x - Oculink SFF-8612 SFF-8611 ホストカード（U.2 SSD eGPU 外部グラフィックカードドック用） このPCI Express 1xカードは、PCを1つのSFF-8612インターフェースで拡張します。オプションのケーブルを使用して、例えば1つのSSD / eGPUを接続できます。カードはPCI Express信号を...

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ついでに、プロジェクトをコンパイルするたびに、全てのソースコードをLLMに見せて明示的バグや潜在的リスクを列挙してもらうようにした。RTX5080を20秒間ぶん回す電気代を考えると、もう少し頻度を減らした方が良いのかもしれないけど、いっつも横から口煩くちょっかい出してくる相棒が欲しいのです。
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折角なのでGUI版も作ってみた。クリックすると詳細表示みたいな感じ。どっちが見やすいかは微妙なところね。「コンソールに文字が出るだけ」の方が読みやすい気もする。まぁ見た目はどっちでもいっか。私はプログラムを書きたくてプログラミングしてるようなものなので、Codexじゃなくていいです。
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RTX5080でStyle-Bert-VITS2が動きました。Install-Style-Bert-VITS2-CPU.batを実行したあとに、古いsetuptoolsと、CU128のPyTorchと、古いnumpyを入れて、style_bert_vits2/models/models_jp_extra.pyの418行目を画像の通りに書き換えたら動きました。CPU版ベースなので学習はできませんが動きました。
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サブPCの自分用メモ。Kotoba Whisper V2.0、Style-Bert-VITS2、LM Studio (Gemma4 12B)、VCClient (RVCv2)、Emotion Detector （声音で表情）、VRChat (Desktop)で、大体25GBくらいVRAM使ってるけど足りてる。Oculinkが快適に安定しているのでいざとなったら増やせる安心感。
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折角ローカルAPIになったので、OpenAIやGeminiのクラウドAPIを使っていたところを全部ローカル処理にした。といってもLM StudioがOpenAI互換なので微調整くらいで。自宅サーバで（電気代以外）無制限に使えるなら、エッジ端末やIoT端末でWhisperやLLMが使えるから便利そうね。電気代が…ねー。
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