ニュース記事で知人女性による監禁・傷害事件を知った花。
彼女たちと疑似家族のように暮らした20年前の記憶が甦る...
第一章 再会
第二章 金運
第三章 祝開店
第四章 予感
第五章 青春
第六章 試金石
第七章 一家団欒
4x4 Pixel Diaryは、16ピクセルのドット絵を描いて、他の誰かとランダムに1対1で作品を交換できるサイトです。 あなたが絵を送ると、誰かの絵が届きます。届いた絵はあなただけのものになります。 届いた絵はSNS等で公開してもOK、というルールにしています。あなたもそれに同意した上で、ぜひだれかに絵を届けてあげてください。 ※不快な内容の投稿や、公序良俗に反する利用等は禁止です。 このサイトはきょーらさんが開発し、現在は一旦hokuが運営しています。
現在閉鎖中のこちらのサイト「4x4 Pixel Diary（仮称）」ですが、
— hoku@個人開発 (@hoku_unagi) December 9, 2025
開発者のきょーらさんとご相談をさせていただいておりまして、一旦私の方で再開させていただこうかとお話をしています。
こういう「創作そのものを楽しめる」サービスってとても良いなと思っていまして、… https://t.co/ysatokIdHm
【新サービスリリースのお知らせ】 こちらの画像保護技術を無料で利用できるサービスをリリースしました。 ぜひこちらもご活用ください！ lovlet.jp/hub
— Lovlet - 画像保護プラットフォーム (@lovlet-jp.bsky.social) 2025年12月10日 17:00
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Recent advancements in diffusion models revolutionize image generation but pose risks of misuse, such as replicating artworks or generating deepfakes. Existing image protection methods, though effective, struggle to balance protection efficacy, invisibility, and latency, thus limiting practical use. We introduce perturbation pre-training to reduce latency and propose a mixture-of-perturbations approach that dynamically adapts to input images to minimize performance degradation. Our novel training strategy computes protection loss across multiple VAE feature spaces, while adaptive targeted protection at inference enhances robustness and invisibility. Experiments show comparable protection performance with improved invisibility and drastically reduced inference time.Google翻訳による和訳
近年の拡散モデルの進歩は画像生成に革命をもたらしましたが、芸術作品の複製やディープフェイクの生成といった悪用のリスクも伴います。既存の画像保護手法は効果的ではあるものの、保護効果、不可視性、遅延のバランスを取るのが難しく、実用化が制限されています。本研究では、遅延を低減するために摂動事前学習を導入し、入力画像に動的に適応することで性能低下を最小限に抑える摂動混合アプローチを提案します。本手法の新たな学習戦略は、複数のVAE特徴空間にわたる保護損失を計算し、推論時の適応型ターゲット保護によって堅牢性と不可視性を向上させます。実験では、不可視性の向上と推論時間の大幅な短縮を実現しながら、同等の保護性能が得られることが示されました。
