結局ボリュームデータは、自前で。

技術で適当に遊びたければ人に頼りきるとラクなんだろうけど、何かを追求したいときは、甘くなくて、実験のプログラムや解析は自分でやらないと、思うように挙動しないし、結果的に時間を無駄にすることになります。

ということで、これからはなるべく自前で何でも作ります。なんかもう、ちょっと違う領域に入ってきたな。

ボリュームレンダリングがわからんかったけど、もしかしてこれ？

これか？ 

https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba2-vdb-converter

すぐに読んでみる。

結果、よくわからんかった。mitsuba2のボリュームがmitsuba1とxmlからして違うことはわかって、heterogeneousの中のsigma_tをgridvolumeタイプでボリュームデータを読んだら、実行は通ったけど、結果が思ったように出ませんでした。もしかしたら方向とか座標がずれているのかもしれませんが、よくわからずです。

ロゼノユキドケ

以前にも購入したロゼノユキドケ ですが、今回はwinter ver. です。

前回は2升も飲んだのに、レビューをさっさと書かずに味のことについてほとんど触れずの状態でした。

http://geblog3.blogspot.com/2020/10/blog-post_66.html

精米歩合50%の純米大吟醸で12度です。

前回は書いていませんでしたが、同じでした。

赤っぽい見た目で、ボトルが赤いというパターンがありますが、これは液体が本当に赤い。

味は、どろっとした甘さが特徴の甘酸っぱい感じです。

今めちゃくちゃ寒いので、この甘さは重すぎるかもと思いつつ、しっかり飲み切りました。

甘いお酒が好きな方には、日本酒がこんな味になるのか？という新鮮な気持ちになれるはず。

1升で、税込み3520円でした。

はじめてmitsuba 2使ってみたことを記事にしてみたけど

とある投稿に向けて、私の手法との比較画像を作る過程で、いやー最適化してーなぁ、と思ったのだけど、ほぼ手付かずで、そのまま数週間たって、某上司から「アドベントカレンダーって企画しってる？」と聞かれて、知らなかったけど、イキり負けしたくなかったので、「んー、聞いたことあるかなぁ」とか言ってたら、話が進んで、冒頭の最適化の記事を書くことが決まってしまいました。

どうやらアドベントカレンダーってのは、もとは25日までの日めくりカレンダーだったのだけど、qiitaという謎サイトが技術屋が12月1日から25日まで、毎日更新の記事を書くイベントに仕立てたらしく、上の会話のアドベントカレンダーは、元の意味のアドベントカレンダーではなかったということです。

どうせなら、今やらなきゃいけないことを書こうと思い、Mitsuba 2という神を使うことを書いてみました。

で、できたページがこれ。

https://qiita.com/dw_sakurai/items/08888526d70672a2c402

本当はボリュームレンダリングまで書くつもりでしたが、書くのがだるいし、時間もゆとりがあるわけではないので、途中でやめました。無理。

それでも、多少、読む人がいるかな、と思っていたら全然人気がないらしく、なんじゃい、という感じです。

まぁ、よくよく考えたらMitsuba 2に興味ある人は英語読めるし、コードも読めるし、なんでもできるので、こんなページに興味持つわけないな、と気づいて、「あっちゃぁ、やっちまったなぁ」という気分です。

腰痛

ヘルニアか？内蔵か？なんかよーわからんが、腰痛。腰のために立ちながら作業する机にしようかな。

感動した謝罪動画

終盤に江頭さんが人が如何に優れているかを言ってて感動した。

カンムリの新しい奴らを鍛える

手が空いたら調べ物をすると言っていたのにもかかわらず、疲れすぎて脳みそ使わないことやろうと思い、ポケモン対戦したら、捕まった女騎士のごとく、「くっ、ころせ」と言ってしまうくらい、某オタクにボコられてしまった。絶対に許さない。よくよく考えたら、サニーゴに殺さただけなので、詰めの技を入れておけばいい話だった。くそくそくそくそくそくそく。

ま、それと、新ポケも鍛えていく。必ずぶっ。

暇な時間に調べたいことoverleafのローカル化

overleafをローカルで作れるという噂を聞いたので、今日はそれについて隙間時間を使う。予定。

随時更新する。

https://www.scaleway.com/en/docs/installing-sharelatex-ubuntu/

これか。

自身の発表の振り返り

新しい問題を見つけたので、それのために手順を組んで、ちょっとだけ新規性のあるアルゴリズムで解こうとしたのだが、結果のクオリティが足らなかったと反省している。

それでも、特定の変人は喜んでくれた。6名くらい。議論のなかで、良いアイデアが出たので、実装して結果が改善したら、何名かに連絡してみようと思う。

技術的な貢献で、私が気付いてなかったけど、某Sぐる先生が気付いたのは、スーパーピクセルの算出演算をピクセルではなく要素に拡張し、CVDに適用しているところ。これは全く気が付いていなかった。

そのあとに思い付いたのは、周辺領域の色の畳み込みで、目標画像に近づける可能性があるので、もしかしたら制約付きの行列操作だけで、最適化を実現できるかもしれない。

学会面白いな

ひとつの発表をとっても、捉え方がいくつもあって、あの発表は面白かった、ためになったという声を聞いた一方で、あれはいまいちだったね、とも聞く。ひとつの発表でも、背景や求めるものが違うと、印象が全然違うということを知った。

具体的なことでいうと、某先輩のトークである。トーク内容は、正直ほとんど覚えていないのだけど、企業での研究の継続性やマネジメントについてだったらしい（）。
これについて、学生ウケは良かった、と聞いた。あの発表で研究職の幅の広さを知れたし、産業側への興味が出たとのことである。
一方で、某教員からは、スポンサーでもないのに自社の動きについて話過ぎだし、業界の人なら知らない話ではないので、もっと技術に寄ってほしいよね、ということである。
なるほど、どちらも言い分は正しいように思う。

賛否あるにしても、大半に有益なら良い発表だったんじゃん、って思う。あとはスポンサーしてくれ、というくらいである。