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読んだら、 AspectChart を実際に動かす。
この開発ログは AspectChart 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。
占い 5 文化軸 完成 (西洋数秘 fate-num / 中世タロット arcana-flip / 中米マヤ maya-cast / 東洋十干十二支 zodi-stem / 西洋占星術 aspect-chart)。 簡略 Meeus 太陽公式 (0.01°) + Meeus 月 6 項摂動 (0.3°) + Standish-Williams J2000 平均要素 + Kepler 方程式 Newton-Raphson 8 反復 + 軌道平面 → 黄道座標変換 + 地球視差差引で 7 天体地心黄経を 計算。 12 サイン 等分割 + 5 アスペクト orb 4-8° + 84 種 解釈テキスト + ホロスコープ円 SVG (12 サイン分割 + 度目盛 + 天体グリフ + アスペクト線 5 色) で組んだ、 Victorian 占星術ジャーナル motif のサービス設計記録。
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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 →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 →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 →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 →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 →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 →