#デプロイナウコンテスト に応募しました!
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写真を読み込むだけで日本/世界の地図が塗られていく無料の Webサービスを作ってみました🗾🌎
サーバへのデータ送信一切なし!すべてブラウザ上で処理されます。
#すまのべ
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ハンズ渋谷店を愛してくれた、あなたへ。
#ありがとうハンズ渋谷
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【プレスリリース】
首都高速道路株式会社の「首都高 Open Innovation Challenge -Local 5G Open Lab-」に採択されました。
AIスマートグラス×3Dデジタルツイン×ローカル5Gで、日常保守と災害対応での現場と管制の情報連携を検証していきます。
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
ホロラボカンファレンス2026にて、三菱地所設計様と一緒にセッション登壇させていただきます!
倉庫に眠る丸の内建築の保存部材をXGRIDSでスキャンを行い、さらにUE5で再現された丸の内都市モデルの3DGS化、そしてそれらを繋ぐArraival.Spaceの活用とその技術についてお話させていただきます。
【イベントのお知らせ】
10/23(金)に「HoloLab Conference 2026 #HoloConf26 」を開催します。
「AI conneXts Reality」にテーマに、AIを活用した産業DXやデジタルツイン実用化に向けた事例、AIとXRの連携などのセッション・展示の盛りだくさんなイベントを予定しています!
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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ITmedia NEWS@itmedia_newsOct 13
Japan
JapanConnected via WebAccount-level information, not a live location or per-post device.
米Getty Imagesが破産申請へ AI画像の台頭で経営悪化、「報道写真」軸に年内の再建目指す
itmedia.co.jp/news/article/2…
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実景と模型が溶け合う、鉄道写真の新しい空間表現。
鉄道写真家・中井精也さんが、XYN Spatial capture solutionを活用し、現実の風景と模型、人物を組み合わせた新しい制作ワークフローを体験。
現実の街並みを3DCGアセットとして取り込み、空間コンテンツとして活用することで、これまで別々に存在していた実景・模型・人物をひとつの空間表現へとつなげます。
3DCGの専門家だけでなく、写真や映像のクリエイターにとっても扱いやすいXYNの空間キャプチャーソリューションの可能性。
現実の風景を起点に、表現の幅をさらに広げます。
🔗 hubs.ly/Q04zz3-y0
Big news for CAD: SMLIB, NVIDIA's NURBS based kernel is finally open source today 🍻🎉
We have been working with SMLIB and its dev team for more than 20 years. It enables all our products: classcad.ch headless CAD, GUI, AI/MCP, PDM, etc
github.com/NVIDIA-Omniverse/…
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東京・神田にある絶滅メディア博物館内の「消えたカタログ図書館」。
只今収集家による鉄道カタログの展示イベントを開催中!
関東・東日本のものをメインに、西日本や北海道や九州のものも。途中で展示替えも計画されているとのこと。
ボリュームすごすぎ!
収集家御本人が居られて鉄道談議も。
本日より「消えたカタログ図書館」をギャラリーとして使う新企画の第一弾がスタート!
今夜は19時から鉄道関係者、鉄道マニアの方向けの無料内覧会を開催します!どうぞお越しください!
#鉄道コム #鉄道パンフレット
#消えたカタログ図書館 #神田 #絶滅メディア博物館附属
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設計には必ず「動機」があるのかな、と思います。解決すべき問題がある、ということですね。たとえば「限られた土地の中にこれから第一子を迎える新婚家庭の家を建てたい」などですよね。建築についてはかなりの類型・蓄積があるため、比較的ですが似たような設計が最適解として出て来やすいように思います。この時、人間であれば五感を駆使して感覚で判断したり解を導いたり、あるいは課題そのものを分析するのですが、AIの場合は視覚や聴覚が備わっても、そこからの解析的技法を「感覚」と言えるのだろうか?みたいな議論は今後もありそうですね。まぁしかし摂動的な近似最適解くらいは設計としてAIが導出できても不思議はないなぁ、などとも思ってしまうのが最近の動向です
デザイナーはアーティストでは無いし(そう言う側面はある)、技術者でも無いし(そう言う側面はある)、デザインの訳語は設計なのでじゃあ「設計とは何か?」
今AIによって実現されている事は、定量化に向いている事や言語化出来ること事で、それはビジネスととても相性がいい。
逆に言うと、定量化や言語化は人は不得意なのでそれができる人にはビジネス的に価値がある。
設計=デザインとは定量化や言語化出来ていない問題の本質を視覚化する事と理解している。
視覚化は定性的なので、ビジネス的にはデータや言語化で補強をする。
なので、デザイナーの価値とは本質の視覚化を行える能力なんだけど、「問題の本質」がデジタルの世界にある話ならAIに置き換わるだろうけど、現実世界にしかない場合はどうなんだろうな、とは思う。
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演出・クリエイティブディレクションで参加した、ストレイライトの「S/N-GUL4R1TY」。
ALEV-1のメイキングが公開されました🤖
ワンちゃんのステージは色んな意味で再現性がなく、現実感のない、夢のような瞬間でした。
マジもんの奇跡を実現してくれたロボチーム、こんな無茶を許してくれた関係者の皆様にも感謝の限りです…
これからも、奇跡の瞬間をお届けしていきます!
#ストレイ_XXX #ストレイ_LOVE
#ノクチル_さよなら透明
283 Production XXXX Performance
XXX= S/N-GUL4R1TY
✨ALEV-1メイキング動画
Wish your birth - THE MAKING OF ALEV-1
📺このあと20:00よりプレミア公開!
youtube.com/watch?v=Qptgkh0x…
#ストレイ_XXX #ストレイ_LOVE
#ノクチル_さよなら透明
✅アソビストアプレミアム会員先行受付中!
asobiticket2.asobistore.jp/r…
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New Release v0.5.4!
Release: LichtFeld Studio v0.5.4 is out!
With many commits from 26 contributors merged into master, v0.5.4 brings projects, an online gallery, faster training and lower VRAM usage.
Release overview video:
youtube.com/watch?v=DIcGFMeB…
WHAT’S NEW IN v0.5.4
• Projects and Project Manager
The native .licht project format we promised for the next release is here. A project keeps datasets, checkpoints, trained models, scene edits, camera paths and workspace layouts together, so you can reopen it to continue training, refine a scene or export your work.
The new Project Manager lets you browse, search, filter, preview and organise local and external projects, with autosave, save points and recovery after interrupted sessions.
• Online Gallery beta for all portal users
Publish projects directly from LichtFeld Studio to the online gallery with a title, description, thumbnail, camera view and presentation settings. Keep working locally, republish updates to the same scene and sync gallery-side changes back. Large scenes stream as SSOG.
The gallery is in beta testing for all portal users, so we would love your feedback.
• Faster training and lower VRAM
Up to 3× faster training than v0.5.3, lower VRAM usage in training and the viewer, better control of peak memory, faster loading of large PLY files and 3DGS models, and more memory-efficient compaction and export for very large scenes.
• Normal-guided training
Normal priors, generated automatically when missing, add geometric guidance alongside color and help with ambiguous structure, challenging surfaces and thin structures.
Depth and normal supervision now also work with 3DGUT and fisheye cameras.
• Training improvements
MRNF gains far-field reconstruction and better opacity handling, pruning, initialisation and resume behaviour. GUT improves reconstruction quality, exposure correction and undistortion.
Other improvements include better appearance correction and sky handling, transparent images composited against the training background, improved EXR support and more camera models for fisheye lenses and complex distortion.
• A smoother experience
Heavy operations are less likely to block the interface, while the viewport avoids unnecessary redraws and has better frame pacing when idle.
Editing improvements include clearer selection feedback, better brushes, crop boxes, depth filters, scene-tree operations and undo/redo. Unicode paths, Windows file handling and Wayland support have also been improved.
• Presentation and export
A richer HTML viewer with labels, multiple measurements, screenshots and VR-oriented interaction.
Expanded and faster PLY, SOG, SSOG, SPZ, USD, glTF and GLB support, plus better video extraction, camera paths and headless rendering.
AVAILABILITY AND SUPPORT
This release will be available to all supporters as a Windows binary via the portal in about an hour (Slow CI):
portal.lichtfeld.io/
At the same time, LichtFeld Studio remains free and open source under GPLv3 and can also be built directly from source.
Please consider supporting the ongoing development of LichtFeld Studio through a donation via the portal or the supporters page.
THANK YOU
Thank you to everyone who supports this project financially, contributes code, reports bugs, provides datasets, helps with the website, and contributes in countless other ways.
A special thank you to our foundational sponsor Core11, and our Gold Sponsor Volinga. Thank you as well to every donor and to all of our Bronze Sponsors.
LOOKING AHEAD TO v0.5.5
The next iteration toward v0.5.5 focuses on integrating structure from motion (SfM), so you can go from images straight to a trained and published scene, all inside LichtFeld Studio.
Hint: We do not yet have a Silver Sponsor or Platinum Sponsor and an Infrastructure Sponsor😀
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【建築とAIの現状について、長文です】
設計事務所と大学で建築デザインとデジタル環境の実践と研究をしている立場でちょっと真面目に昨今思うことを。
建築におけるAIの影響、当初思っていたよりかなり根源的な変化が今後数年で起こると思います。結論から言うと、設計も施工も、おそらく数年後には今の組織や業態は維持できなくなっていると思います(それは必ずしもいきなり大量失業ということは意味しません)。自分の設計事務所であるNOIZでも、先週事務所の業務を丸1日閉じてみんなで終日議論して手を動かしてみて、今後の事務所の立ち位置や戦略の見直しをしてみましたが、とても1日でカバーしきれる内容ではありませんでした。おそらく今後しばらくは、何度も議論を繰り返す必要がありそうです。
僕は正直ほんの2-3か月前まで、建築設計というのは圧倒的な高次情報とそれぞれの非線形な決定因子が縦横に絡みあう複雑系であり、かつそれに紐づく実空間を扱う領域なので、多くの職業の中でもAIに浸食されるのはずっと後の方になると考えていました。しかしこの数か月で、AIが建築という実務のかなりの部分を、十分に実装に耐える精度と複合度で扱えるようになり始めていることを(現在公開されていることとまだこれから出てくることを併せて)認め、立場を変えざるを得なくなりました。AI耐性が強いと思っていた設計業態が一気に浸食されるポイントは、BIMや3Dモデラ―などのさまざまなデジタルツールです。
AIは直接ペンを持てませんし、人間のようにぼんやりしたイメージから正確な形や構造を導き出すことも苦手です。しかし人間がデジタルツールを扱うときの、さまざまなソフトウェアのインターフェースは、デジタル空間と実空間をつなぐフィルターとなります。そしてここは現在のAIが最も得意とする領域でもありす。つまり、人にとってのデジタル技術との接点は、AIにとっての実世界との接点でありインターフェース(界面の向こう側から見た時の)になっているわけです。AIはこの界面の向こう側から、我々がこのインターフェースをどう使って、どういう操作をしてどんな情報を作り出しているのか、その評価はどうされて、どのように次工程に送られているのか、大量のデータ群として抽出し、学習することができます。作業の課程だけでなく、その結果生み出されるデジタル化された建築情報も、彼らの得意な学習分野です。
これまでは、建築データ(BIMなど)は人(とその社会)向けに構造化されていたので、AIもそのままでは消化することは難しかったのですが、そうしたデータがお金をかければ一定量生成できるようになり、かつそれらの入力と出力とを十分に学習し、さらにその合成データの中で無数のエージェントが拡張学習できる環境が世界中に構築できるようになった今、人がBIMやモデリング、図面のツールで行う作業やそれらに付する条件(法律や施工性など)は、急速に彼ら(AI)が食べられる食材になりつつあります。かつ、彼らを養うのに十分な量が、この半年ほどでとんでもない速さで生み出されつつあります。
結果、今から半年程度の間に急速に、雨後の筍のように、テキストとスケッチ、写真、図面や参考イメージなどの組み合わせで3Dデータを生成できるいわゆるバイブモデリング(テキストを入力すれば正確な建築の3Dモデルが自在に生成できる)のサービスが市場に出てくることになり、さらには厳密な数値入力や法的な適合条件なども加えていくことでモデルの精度を上げることもできるようになり、今我々が時間をかけて進めている専門的な設計工程のかなりの部分(作業と知見)が、AIを用いた会話や参照データの組み合わせで生成できるようになってしまいます。
それでも少なくとも当分は、設計の最初と最後の工程、つまり与件や方向性を決める事と、最終的にAIに提案された生成物を評価し、感覚や好みまで含めた微調整を行うことは、人間の設計者が行うことになるでしょう。とはいえ設計工程のうちかなりの部分AIが扱えるようになることで、設計者という専門家でなければならない作業工程は劇的に減りうる、もしくは圧縮されることになるでしょう。しかも、恐らく変化はかなり急速に起こります。
これは事業者目線で見れば圧倒的な効率化です。例えばこれまで半年かかっていた基本設計工程のうち、ざっくりと最初(与件や方向性)と最後(評価や調整)の1か月ずつは設計者が行うとして、その間の4か月分の工程が1週間で終わってしまうようなインパクトです。原則として設計報酬というのは専門性単価での作業時間に対してかかるものですから、これまで6か月かかっていた成果物が2か月と1週間でできてしまえば、単純に設計料としてチャージできる額も半分以下になってしまいます(実際には作業以外の価値も生み出しているのでその評価をどう扱うかも重要な観点ですが、そこはまた別の議論です)。特にデザインの質や効果などにこだわる場合などでは単純な比較はできないとはいえ、ある程度こだわりがないような機械的な設計機会は、こうしたAIを用いた効率的な設計プロセスに今後一気に置き換得られていくでしょう。
重要なのは、そのAIによる工程圧縮にかかるコストです。現時点でまだ各種バイブモデリングは試験的なものなのでトークンも試験的に安く設定されていますが、こうした工程が社会インフラとして定常化した段階で、各AIサービサーがトークン代を上げてくることは目に見えています。設計料としてチャージできる額が半分以下になる中、その人件費がトークン代に置き換わるような比率ならまだよいですが(経営視点では)、おそらくはそれ以上の設定になっていくでしょう。そうなったとき、設計事務所は設計報酬をほとんどトークン代という経費に充てざるを得なくなります。効率は上がるかもしれませんが、得られる報酬や利益はむしろ下がる方向に行くことになりそうです。
そのとき建築家は、より効率がよく自社の設計スタイルにチューニングされたAIを育て、それをいかにうまく使って設計案とデータを生成するか、その与件やプロセスのデザイン、アウトプットのチューニングができるかを問われる職能、ある意味AIを飼いならす羊飼いの役割になっていきます。僕は実は2016年に10+1というオンライン媒体に、「建築のAIはバベルの塔か」という論考を書いているのですが、その中でまさに事務所ごとのAIを飼いならす羊飼いのような役割になるだろうと書いていたのですが、まさか10年後にもう一度同じことを、自分でも驚きながら言うことになるとは。。。AIをいかにうまく使いこなすか、いかに良いAIを育てるか、これが多くの設計事務所にとって生き残る道になっていきます。
この議論は、あくまで設計者という立場からのものです。その前提での問題は、設計者はそうした作業がやりたくて建築設計という職能を選んだのかという点にあります。もちろん施主や事業者から見れば、多少の質の低下や面白さの喪失があったとしても、仮に設計料も設計期間も半分以下でほぼ同じ結果が得られるなら、ほとんどの発注者はそちらを選ぶようになるでしょう。そうなったとき、設計事務所の仕事は上記のようなAI羊飼いになっていくとしたとき、人は、それがやりたくて設計の道を選ぶのでしょうか。
先日の事務所内での議論でも、新しいビジネスとしての可能性(AI設計をいち早くパッケージ化してそこにNOIZチューンを仕込むことで大量に早く面白い設計を受注する)と、そもそも自分たちはどんな価値をもたらしたくて、何を実現したくてこの道を選んだのか、という根源的な問いに全員が揺さぶられることになりました。その時は結論めいたものは出していませんが、おそらくほぼ全員が、やっぱりデザインという過程を通して、何か新しい価値を生み出す過程と、その結果にフルコミットしたいのだという思いを新たにしたはずです。そうなったとき、そうした指向性の建築家は、ごく一部のこだわりの仕事を受けるニッチなマーケットで、Spotify全盛の時代にVinylの職人のような形で生き残るしか道はないのでしょうか(それはそれでちょっと魅力的ではありますが)。
もちろん僕は僕なりの客観的な視点で、ビジネスとしての可能性に関しても相応のアイディアや準備もあるのである面では新しい局面にわくわくしている部分もあります(投資家募集中です)。それでもやはり根源的なところで、本当にこれが自分のやりたかったことなのだろうかという問いが湧き上がってくるのも否定はできません。やはり僕は、第一義的にデザイナーでありたいのだと思います。
それでも時代は否応なく変化していきます。そうなると、お馴染みの言葉が繰り返されます。「自分がやらなければ他がやる。やらなければ取り残されて野垂れ死ぬ。だから、誰がどう思おうとやる以外に選択肢がない」。レミングマーチの音が聞こえてきます。
NOIZでは建築におけるデジタル技術応用の可能性を最先頭で切り開いてきた自負がありますし、今は大学でより大きな座組と予算でそうした領域の技術や社会における貢献を、最先端の環境で研究させてもらえる立場でもあります。だからこそ、そんな短絡的な結果を選ぶしかない以外の可能性、まだ我々には既存の価値と社会の体系というフィルターを通して見えていない創造性や可能性を、探り、理解し、開拓していきたいとあらためて強く思います。
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イベント案内
10月31日に「伊勢」でXRミートアップ文化財開催します!
参加申し込みは不要で、当日先着100名様にご入場頂けます。
また詳しくは近々アップしますので、少々お待ちください。
31日は伊勢に集合お願いします!!
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How do you visit a railway station that no longer exists? 🚂
Hubert Schnedl rebuilt Vienna’s Nordbahnhof as a synthetic splat, vibe-coded a tour on top of it directly in Arrival and then hosted four live sessions as part of #TagDesDenkmals #EuropeanHeritageDays.
Visitors explored as avatars, discovered historical images and videos, and asked questions by voice - bringing a shared, human experience into a digital space.
Next live tours: Oct 18 or explore the permanent virtual tour at your own pace.
この講演では、どうやってXRを地域に根付かせるかという泥臭い部分を話してみました
現場でみて、感じたものを落とし込めるのは人間の強みですよ
「ホタルイカに会えない季節」をXR技術で変える 個人開発から市・ミュージアムとともに育てたホタルイカプロジェクト【XR Kaigi Hub 大阪 2026】 - Mogura VR News moguravr.com/xr-kaigi-hub-os…
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私たちは東京に行きます!🇯🇵 10月23日(金)のHoloLab Conference 2026でお会いしましょう!
パートナーであるHoloLabチームの皆さまのサポートに心から感謝しています!日本のクリエイターやパートナーの皆さまにお会いできるのが楽しみです。
その週にお会いできる方は、ぜひDMでご連絡ください!
🤖 Made with AI
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「ホタルイカに会えない季節」をXR技術で変える 個人開発から市・ミュージアムとともに育てたホタルイカプロジェクト【XR Kaigi Hub 大阪 2026】 - Mogura VR News moguravr.com/xr-kaigi-hub-os…



































