この記事の本文はまだ準備中です。
[ ./next_action ]
読んだら、 AdageQuest を実際に動かす。
この開発ログは AdageQuest をどう作ったかの記録です。 読み終わったらそのままサービス本体へ戻って、 実物で価値を確かめてください。
AdageQuest
AdageQuest ができるまで — 48 ことわざ × 5 層 × 4 モード を ブラウザに 載せる
学習 5 本目、 ai-lab 学習 5 本柱 完成 (耳目指算 + 言)。 48 件 厳選 ことわざ × 漢字 + 読み + 意味 + 中国古典/仏典 出典 + 英訳 の 5 層 × 4 出題モード (読み当て / 意味当て / 穴埋め / 故事 → ことわざ) × 3 難度 で組んだ、 フィールドノート / 万年筆ノート motif のサービス設計記録。
[ ./related_logs ]
関連する開発ログ
ToonCast
ToonCast ができるまで — AnimeGANv2 をブラウザで動かす
AnimeGANv2 の小さな ONNX (約9MB) を onnxruntime-web (単一スレッド WASM=COOP/COEP不要、 color-revive で承認済みライブラリの再利用) で実行。 512x512・[-1,1] 正規化で推論し、 結果を元解像度に戻して表示する設計記録。 写真は端末内処理。
read log →ColorRevive
ColorRevive ができるまで — onnxruntime-web で白黒写真をカラー化
DeOldify の量子化 ONNX を onnxruntime-web (CDN side-load・単一スレッド WASM=COOP/COEP不要) で実行。 256x256 でモデル推論し、 輝度は元写真・色だけ AI を YCbCr で再合成して輪郭を保つ設計記録。 写真は端末内処理。
read log →PhotoTwin
PhotoTwin ができるまで — CLIP画像埋め込みで似た写真を見つける
CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) の image-feature-extraction を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各写真を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で重複・似た写真をブラウザ内で検出する設計記録 (新ライブラリ追加なし=what-cam と同じ CLIP の再利用)。
read log →AkinFind
AkinFind ができるまで — 文章embeddingsで意味検索をブラウザ内に
多言語の文章埋め込みモデル (Xenova/multilingual-e5-small) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各文を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で意味検索と似ている文ペア検出を全て端末内で行う設計記録。
read log →WhatCam
WhatCam ができるまで — CLIP のゼロショット画像分類をブラウザで動かす
CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 写真と候補ラベルの近さをブラウザ内で計算。 日本語ラベルを英語プロンプトに変換し、 図鑑と自由入力の両モードで「これ何?」を判定する設計記録。
read log →DepthCast
DepthCast ができるまで — 1枚の写真をAIの深度推定で立体にする
Depth Anything (transformers.js) を CDN ESM で side-load し、 1枚の写真から深度マップを推定。 WebGL2 フラグメントシェーダで深度に比例した視差 (iterative backward parallax) を作り、 赤青アナグリフ / WebM 書き出しまで端末内で完結させた設計記録。
read log →