트위치는 내년쯤이면 철수가 보이겠구나 옛자료

방통위가 과징금에 집착한다면 내년이 아니라 올해가 될 수도 있겠네요.

이건 게임방송 시장 흐름상 당연한 의문인데 말이죠.

남은 유튜브,아프라카,카카오 셋 중 다음으로 나가 떨어지는건 과연 누굴까?

벌써부터 불쌍하다.

노벨AI에 대한 잡상 옛자료

디퓨전 학습 모델이라고 해도 수학적 방법론은 미분해서 최적해(Global minium)를 구하는 겁니다.

신경망 특히 GAN 모델은 로지스틱 선형다단법 중에서도 경사하강법이 사용되는걸로 보이는데 선형다단법은 지역 최적해(local minium)에서 분석이 멈출 수 있는 알고리즘상의 결함이 있습니다. 이를 위한 보정이 필요한데 분석의 시작위치를 랜덤으로 하게 만들면 됩니다. 

이러한 방법론적 과정의 일부가 시각화한게 분명 노이즈겠죠.

그 결과 하단의 1회(EPOCH=1) 학습과 100회(EPOCH=100)처럼 점점 구체적인 형태로 업데이트 되는 것이 시각화 되지만 이는 또한 적분 곡선이 최적해를 향해 가고 있는 것입니다.

그러니까 흑백의 이분화된 노이즈에서 시작했다 해봐야 적분 곡선의 끄트머리에서부터 분석이 시작하는 것일 뿐인거죠.


저 신경망 로직이 로지스틱 손실 함수를 비용 함수라고도 표현하는데서 알 수 있듯이 사실 GAN 자체는 경제적으로 굴릴리면 완전한 노이즈에서부터 시작하는게 아니라 원본에서 노이즈를 적당히 주면서 학습하는 방식이 더 유리할 겁니다. 

실제로도 위의 GAN 설명을 보면 이미지의 크기를 묘사한 파란색이 점점 작아졌다 커지는 식으로 이미지화 했는데 그러니까 원본의 해상도를 떨어뜨리는 방식으로 학습했다는걸 설명하고 있습니다.

로직의 현실 타협점이 이러함에도 더 많은 비용이 들어감에도 순수 노이즈에서 시작하는데는 노이즈에서부터 시작해야만 되는 현실적인 여러가지 이유가 있을 겁니다.

깃헙의 예제에서 알 수 있다시피 GAN with 디퓨전 로직도 이처럼 영역을 분류해서 그 특징을 학습합니다. 그리고 인간은 여기에 텍스트로 태그를 달아줘서 텍스트만으로도 이미지를 구현할 수 있게됩니다.

문제는 이러한 GAN with 디퓨전 로직 자체는 구글도 진작에 뛰어든 분야입니다. 대표적인게 위의 키메라 페인터. 
까놓고 말해 키메라 페인터만 보면 감이 안오겠지만 위의 산수화 사진부터 납득하고 다시 바라보면 대번에 이해가 될 겁니다.

그러나 키메라 페인터는 딱히 관심을 받지 못하였습니다. 그야 사람들은 몬스터에 큰 관심이 없었으니까요.

그러다 58억개의 이미지를 학습했다는 스테이블 디퓨전 모델이 등장하면서 특정한 분류의 이미지들이 화제를 받기 시작하다 노벨AI에서 폭발적인 반응을 일으키기 시작했죠. 

물론 학습이미지의 원본때문에 폭발적인 반응이 일어난 것이 사실이지만 노벨AI도 오픈소스는 github에 정직하게 포크해둔 것을 올려둔 상태로 이를 통해 스테이블 디퓨전를 베이스로 다른 접근법의 디퓨전 모델(k-diffusion-multigen)을 더해서 학습한 것을 대강이나마 알 수가 있습니다.

그 결과로 특정 이미지의 합성에 있어서 손가락의 정합성이 향상이 되었고 반대로 소위 물거북 머리가 되는 문제점을 동시에 보여주고 있는 중이죠.

그리고 다시 수학적 문제로 돌아와서 암만 학습해봐야 비용의 문제로 인해 시도하고 있는 경사하강법에 의한 분석은 한계가 있습니다. 

같은 조건을 주웠음에도 가챠마냥 왔다갔다하는 시각적인 결과라는 것은 열심히 적분 값을 계산해도 최적해에 도달하지 못하고 발산되고 있는 결과 일 것이고 이는 최적화가 덜 되었다는 의미이겠죠.

물론 이는 아직 향상될 여지가 있다는 이야기겠지만 현재의 디퓨전 모델로 향상될지 아닐지는 확신할 수가 없습니다. 

심지어 노벨AI의 물거북 그림체 논란에서 알 수 있듯이 계속해서 학습해봐야 돈낭비였다는 결과가 나올지도 모릅니다. 

..

이러한 뻔히 예상되는 신경망 모델 학습 설계의 한계를 뛰어넘을려면 노벨AI처럼 추가로 학습을 더하여 시도하는 방식은 당연히 의미가 있습니다. 

세분하게 분류해낼 수록 좋은 결과가 나올 수 밖에 없는건 자명하니까요.

그렇기때문에 개인적으로 볼때 노벨AI는 기술력이 없는 사짜인가라는 의구심에 대해서는 저는 NO에 손을 들겠습니다. 

다만 누누히 글에서 이야기했지만 문제는 비용, 이거 분석할 모집단인 이미지의 수가 늘어날 수록 돈이 미친듯이 들어가는 짓인지라 노벨AI가 감당할 수 있을지는 저는 몰라요. 

돈 없는데 석유왕 스폰서도 못 구했으면 망하는거고 그로인해 결과적으로 사기꾼이 되는건 당연히 죄값을 치뤄야지 않을까... ~_~a

Stable Diffusion에 대한 잡상 옛자료

어제부로 서브컬쳐 짤모음 사이트의 데이터셋으로 img2img AI인 Novel AI가 등장해서 SNS에서 난리도 아니었습니다만 해당 AI의 기반은 오픈 소스인 Stable Diffusion이죠.

Stable Diffusion 자체도 최근 급부상한 서브컬쳐의 화두로 최대 강점은 오픈소스이자 로컬 실행이 가능한 결과적으로 무료로 사용가능한 img2img AI라는데 있겠습니다.

그러나, 개인적으로 볼때 Stable Diffusion의 최대 강점은 이러한 AI기반 편집툴을 포토샵에 사용할 수 있게끔 했다는데 있다고 봅니다.

앞서 유명해진 midjourney나 dalle2과 달리 포토샵을 기반으로 작업을 한다면 무엇이 가장 차이가 나겠습니까? 
한장 이미지의 결과물이 아니라 레이어로 계층화된 이미지의 결과물에서 시작합니다.
이로인해 최종적으로 인간의 손을 거칠때 필요한 생산성에서 크게 차이가 날 것은 자명합니다.

그러니, 구글을 비롯 포토샵을 대체하겠다는 인간의 생산성에 대한 욕망을 무시한 순진한 접근법의 AI들과 달리 Stable Diffusion은 img2img AI시장에서 제일 강력한 세일즈 기반을 선취한 상황으로 보여집니다.

dalle2의 배경을 그럴싸하게 임의로 그려내는 아웃페인팅 기능과 마찬가지로 Stable Diffusion도 배경을 임의로 그려낼 수 있는데 이걸 포토샵에서 단계적으로 기능한다? 

현명하게 생각하면 현재의 정답은 둘 다 사용한다입니다. 내컴퓨터(로컬) 자원을 사용하는 것도 아니니 말이죠. 그러나..... 

물론 저분야의 현업 종사자가 아니라면 머리 속에 어떤 생각이 스쳐지나갔던 저러한 노도의 물결을 지켜볼 따름이겠죠. :)

..

전세계 게임 개발업계가 이러한 img2img AI를 N뭐시기 동네마냥 세일즈 포인트로 정녕 사용할 수 있을지는 의문이지만 암암리에는 이미 영향력을 끼치고 있을거라고 봅니다. 

슈로대DD 편의성 제로 게임의 아이템 관리 슈퍼로봇대전


원래라면 말딸 챔미 하느라 정신 없는 기간이지만 이나리에 릿키까지 다 뽑아 놓고도 의욕이 도통이 안나 챔미용 캐릭터를 깍질 못해 난생 처음으로 B그룹 준결승에 진출하면서 겜하는 여가시간이 남아돌아 똘기 넘치는 짓이나 적어 둘려고 합니다.


슈로대DD에서 어빌리티칩을 입수순으로 스크린샷을 합니다. 이 뒤에 포토샵같이 자동으로 이미지 처리하는 배치 액션을 지원하는 툴로 스크립트를 작성합니다.


작성된 스크립트를 스크린샷 폴더에 적용해서 일괄 변형


포토스케이프라는 프로그램으로 OCR 인식에 필요한 문자열만 잘라낸 이미지 파일들을 간단하게 이어붙입니다.


구글 드라이브에 올립니다. 그리고 구글 문서로 열어서 자동으로 OCR되는걸 기다립니다.
세로 100 픽셀안에 3문단 정도인 기준으로 세로 3만픽셀 정도되니까 인식을 못하고 뻣어버리고 한 1만픽셀까지는 인식을 하더군요.


일단 메모장으로 텍스트를 복사해서 쓸때없는 특수 문자를 버립니다. 별모양의 경우 OCR이 일본어로 인식하고 번역을 시작하면 별모양으로 잘 인식이 됩니다.

그러나, 구글문서가 일본어 인식하지 못할 경우는 디폴트가 중국어인지 별모양 대신 해괴한 한자로 인식될 가능성이 매우 높습니다.
숫자만 따로 짤라서 인식 시킬려면 별도의 추가 조치가 필요할 겁니다.


엑셀 프로그램에 붙여 넣습니다. 저의 경우는 리브레 오피스의 캘크로 시도.
OCR 결과물 특성상 간격 기준을 추가하면 나름 편리하게 분류해줍니다.

문제는 텍스트만 누끼를 따서 인식시킨게 아니라서(중요) 숫자와 문자의 순서가 일관성이 없게 뒤죽박죽이 되버리고 단독으로 숫자 1만 있는 경우 오인식이 흔한 편이라서 이 부분에서 정리하는데 손이 많이 갑니다.


정리가 일단락 되었으면 중복필드 제거로 빠르게 정리


이걸 RAW값을 저장할려는 시트로 복사


원하는 RAW값을 다 추출했으면 원본은 일단 소중히하기 위해 복사한 시트에서 필요한 값들을 인덱싱하는 열을 생성하고 합니다.

=IF(ISERROR(SEARCH("攻撃力",K2),0),1,0)+IF(ISERROR(SEARCH("攻撃力",M2),0),1,0)+IF(ISERROR(SEARCH("攻撃力",O2),0),1,0)+IF(ISERROR(SEARCH("攻撃力",Q2),0),1,0)+IF(ISERROR(SEARCH("攻撃力",S2),0),1,0)

뭐 이런식으로 말이죠.


DD 게임하는 분들은 아시파디시 특수파츠를 100% 이식하기 위해서는 재물이되는 잉여칩이 20개가 필요합니다.
원하는 결과값 20개을 넘버링한순으로 재배치하고 게임상에서도 순서순으로 하나씩 골라갑니다.


시간이 남아돌면 이렇게 아이템 옵션별로 정리해서 뭘 합쳐야 빈칸을 만들 수 있을지 확인하는 것도 가능.

까놓고 말하면 슈로대DD가 시뮬레이션 계통을 표방하는 다른 가챠 게임들처럼 필터링 기능만 제대로 지원해주면 절대 이럴 필요가 없습니다.

그러나, 이 게임은 심각한 우여곡절 끝에 어쩌다보니 VVIP조차 이런 낙제점 수준의 편의성 경험에 아무런 반발을 안하고 있는게 현실이니까요.

이렇게라도 정리하면서 효율적으로 진행하게 되면 이 게임의 상위권에 안 속할 수가 없게 됩니다.

말딸 한섭 타우러스배 B그룹 결승 프리코네 사이게




엉망진창인 스케쥴속에서 치뤄진 타우러스배.

솔직히 의욕이 많이 깍인 상태라 반쯤 던진 상태로 깍다만 캐릭터들로 참가했고 일섭때와 달리 일절 아무런 과금도 안한 상태였습니다만 다들 뒤숭숭한 분위기였던 덕분일려나요?

B그룹 결승에서는 무난한 대진운에 속했고 상대편의 독점력 스킬이 안터진 덕분에 승리를 했습니다.

독점력은 현시점에서 도주는 답이 없고 선행은 쌍원코너류가 아닌 중반 속도기를 통한 로또성 미리 거리벌리기나 효율이 구리다는 평가의 빠져나갈 준비(스피드스터)를 고려해야 대비가 되는데 일반적인 유저들은 대부분 찍지를 않았을테지요.


고작 보름 후에 열리는 다음 챔피언스미팅은 인자계승으로 맥퀸이 좋긴 좋습니다.
봄 우마무스메와 키타산블랙외엔 힌트를 배울 방법이 없는 장거리 코너 스킬을 인자계승으로 물려줄 가능성이 가장 높은게 맥퀸이니까요.

문제는 오구리캡과 은근히 상성이 나오는 마루젠스키 인자가 나름 넉넉하게 대두되는 동안에 맥퀸은 일섭과 달리 정말 쓸만한 부모 인자가 매우 적은 상황이라는 겁니다.

그러니, 키타산블랙이 장거리 코너 스킬을 떨구길 바랍시다.

또한 타우러스배같은 경우는 파워 청인자에 URA인자가 터지는게 포인트 였다면 여기는 그냥 스태인자에 URA인자가 잘 터지길 바라시면 됩니다.

..

육성은 보통 스태미너 카드를 2~3장 넣게 될텐데 3장쯤 넣으시는 분들은 스피드20%, 근성10% 유형의 캐릭터가 이외로 예쁜 스탯으로 완성시키기 쉬울 겁니다.

스태미너에 10~20% 보너스인 캐릭터는 스테미너 카드 2장쯤으로 방심할 가능성이 높은데다 근성이 은근히 낮아서 롱스퍼트를 충분히 활용하지 못할 가능성이 있습니다.

혹여 스테미너 계산해주는 시뮬레이션 사이트에 의존하고 있다면 꼭 룸매치를 통해서 실태를 확인하시는게 좋습니다.

룸매치도 열렸으니 깍아보고 테스트해보시면 알겠지만 스태미너+@계랑 스피드+근성계는 추구되는 육성이 꽤 다르다는 점만 명심하시면 되겠습니다.

아시는 분은 아시다시피 나리타 타이신이 독주할 가능성이 높기 때문에 대타이신 봉인용으로 중반 (추월용) 가속기등을 고려하는 골드쉽을 깍는 방법을 궁리할 필요가 있습니다.

하반기 물건너 모바일폰 게임은 대흉년 모바게


TGS 2022 개최까지 이제 2일

코로나 시국 후유증일까?

버블에서 긴축 경기로의 대전환을 예측하지 못하고 플랜B가 없이 웹3에 홀렸던 기업들의 뻔한 업보일까?

아니면 거대한 자본의 홍보력이 없으면 무모할 뿐인 BM에서 벗어 날 수 있는 스팀이 물건너 개발자들에게도 구세주로 떠올랐기 때문일까?

작년만해도 가챠 게임판에 세가,코에이테크모,스퀘어에닉스,반다이남코등등 굴지의 회사들이 가챠게임을 TGS에서 오픈해오곤 했습니다만 올해는 이제 이틀남았는데도 없는건지 조용히 있다 깜짝 발표로 시작할 셈인지 도통 아무런 기색이 없습니다.


덕분에 물건너 일본땅에서 벌어지는 행사인 TGS에서 적극적인 행보를 보이는 가챠게임 회사는 Level Infinite(feat. 텐센트)외엔 없다시피 합니다.

텐센트가 먹으면 중화 폰게임이 나온다 모바게



텐센트가 직간접적으로 유비소프트 주요 주주로 영향력을 확대하던 시점에서부터 유비소프트는 인디캐쥬얼 퍼블리셔가 아닌 본격적인 F2P 모바일폰 게임 시장에 도전하기 시작했습니다.
그리고, 올해들어서도 텐센트의 영향력은 더욱 커졌고 이에 호응하듯 광폭의 행보를 보이고 있습니다.

뭐 텐센트 입장에서야 여전히 중국에서 게임 판호가 나오다말다 나오다말다말다말다하니 이런 방법이 그나마 최선이겠습니다.



그리고 그 결과 어쌔신크리드 모바일이 이미 예고된 상태에서 어쌔신크리드 코드네임 제이드라는 중화 버전 모바일 게임까지 예고가 된 상황입니다.

일단 추후발표(TBA)가 걸려 있지만 보다시피 톰 클랜시 모바일 신작에 유비소프트 중국 스튜디오들이 대거 참가하고 있는데서 알 수 있듯이 이번 모바일 게임 신작이 온전히 유럽이나 북미세일 가능성은 희박하다 할 수 있겠습니다.


샤니마스는 또 스캔들이 터진건가 데레스테 밀리시타 리듬겜



이번에는 사쿠야인가?

스캔들 규모만 보면 니치카껀처럼 사쿠야껀은 그냥 덮고 갈만한 케이스이긴한데 성우 본인에게 계속할 의지가 있는지는 의문이 듭니다.

사이드엠을 포함, 유이카, 니치카 담당 CV의 크고 작은 스캔들 이후로 아이마스IP 자체가 반남의 높으신 분들에게 찍힐대로 찍혀서 플랜B로 굴러가고 있는게 보이는데 말이죠.

심지어 높으신 분들이 말딸 의식하고 있는 것도 분명해서 샤니랑 밀리 둘 다 특정 컨텐츠 개발에 역량을 쏟느라고 공수표만 남발해서 당장의 라이브팀 운영 역량은 바닥을 찍는 중.

반대로 딱히 하는 일만 하는데도 데레만 더욱 독보이는 상황.

깝깝하다.

건담 UC 인게이지 전력증강작전 SSS 랭크 공략 슈퍼로봇대전



건담 UC 인게이지는 출시 9개월 혹은 복각가챠 3개월만에 수명이 다해버린듯한 MS들이 대거 출현했던 클랜배틀 이후로 매출이 토막나며 침체기에 빠졌습니다.

그리고 매출이 꺽이면서 자연히 경쟁도 사그라질 8월 클랜배틀이 시작하지 않고 있습니다.

보통은 25일쯤에 방송을 한 뒤에 클랜배틀이 시작되었는데 이번 방송은 29일.

안그래도 현재 UC 인게이지의 운영 행보에 불만을 가지고 G제네 이터널같은 다름 게임으로 눈길을 돌리는 유저들이 이미 속출해버렸다는 걸 생각하면 상당한 운영의 도박수가 되겠습니다.

.

한편 이렇게 기존유저들이 이탈하는 분위기인 가운데 운영은 커스텀 10,11,12단계에 필수불가결한 G-5 개조 소재를 대량으로 입수할 수 있는 전력증강작전이라는 이벤트를 열고 있는 중입니다.

이 이벤트의 적들은 드래곤 퀘스트의 메탈 슬라임과 비슷하나 다르게 크리티컬이더라도 무조건 데미지를 1씩 입는 사양이고 사실상 회피를 하지 않고 무조건 맞습니다.

그렇기 때문에 이 전략증강작전의 포인트는 두가지로

딜레이가 적고 빠른 템포의 공격 패턴을 가진 기체.

전체 공격 EX어빌리티를 가진 기체로 적을 70기 이상 잡아야 된다는 점입니다.

딜레이가 적고 빠른 템포의 공격 패턴을 가진 기체 중 가장 유망한 기체는

풀아머 유니콘 그 다음이 GP02A, 사이코자쿠, 자크I(오리진) 순입니다.

..

전체공격을 가진 기체는 GP02A, 나이팅게일, V2, 큐벨레이가 있습니다.

여기서 중복으로 꼽힌 GP02A는 이번 이벤트에서 SSS 랭크를 딸려면 필수라는 이야기가 됩니다.

이걸 모르면 70기 SSS 랭크는 커녕 50기 A랭크도 겨우 달성할 수 밖에 없고 하루 6판짜리 보상이 하루 5판이하짜리로 쪼그라 드는 것과 마찬가지 이러면 PvP가 컨텐츠인 이 게임에서는 자연낙오나 다름없는 상태가 될 수 밖에 없습니다.

...

이런 암울한 분위기는 운영의 실책이나 다름없는데 이러한 침체 분위기를 날릴 반전의 킬러 컨텐츠가 있을 것인가?

있다면 과연 제때 꺼낼 수 있을 것인가!?

말딸 포지션 센스, 주목 받는 댄서 스킬 이야기 프리코네 사이게





일섭,한섭 사건사고 이슈들은 적을 틈을 안주게 스케일이 커져 있는 상태고 이건 전에부터 적어두던 글이니 일단 올립니다.

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포지션 센스와 주목 받는 댄서는 레인이동속도업 스킬입니다.

초창기 데이타 기반으로 분석을 할때는 표기상으로는 포지션 센스는 3초간 0.025 m/s , 주목 받는 댄서는 3초간 0.035 m/s로

일반적인 목표속도업 스킬이 0.15~0.45 m/s로 10배 이상 낮은 수치이기 때문에 매우 좋지 않은 평가를 받았던게 사실입니다.

다만 시간이 한참 지나 레인 이동시 목표속도 상승상태를 명백하게 추론할 수 있는 상황까지 이르게 되면서 밝혀지는 부분이 생겼죠.

레인 이동시 목표속도는 0.0002 × 파워 스탯 ^ 0.5m/s 만큼 증가한다.

파워 800 기준으로 0.4 m/s , 파워 100 증가할때마다 0.020~0.024 m/s 씩 증가해 절호조 기준으로 파워 1320이면 0.513 m/s라는 추론치가 나옵니다.

즉 외각에서 내각이던 내각에서 외각이던 레인 이동을 하고 있는 동안에는 목표 속도가 어떤 속도증가 레어 스킬보다 더 높은 보정을 받게 되는거죠.

다만 현시점에서는 위험회피와 식스센스는 강제로 도주 각질이 외각으로 뛰게 만드는 효과가 없기 때문에 gif짤의 세이운스카이처럼 위험회피로 강제 외각 후 주목 받는 댄서가 터지면서 버그스러운 내각 파고들기는 기대할 수는 없을 겁니다.

이러한 장점이 있음에도 불구하고 문제점은 스킬 발동 중인 3초동안 이러한 목표 속도 증가가 동반되는게 아니라 실제로 레인 이동(좌우이동)이 발생했을때만 목표 속도 증가가 동반되기 때문에 안쪽 순번으로 출발하는 경우 의미가 없다는 추론도 쉽게 됩니다.

뭐 이러한 추론에 따라 레인 이동중 목표 속도 업 효과를 챔피언스 미팅에서 누릴려면 주목 받는 댄서보다 포지션 센스가 더 유리한 것이 아니냐는 미검증된 가설도 존재합니다.

개인적으로는 가능하다면 주목 받는 댄서쪽이 도주 기준으로 1번 레인을 잡을 가능성이 더 높기 훨씬 효과가 좋다는 입장.

여담으로 이러한 레인 이동시 목표 속도 상승때문에 논스톱걸 판정이 완화되는 시점에서 일반적인 분석에서는 기록되지 않는 속도가 더해져 무시무시한 위력을 발휘하기 시작합니다.

반대로 선행 각질의 교묘한 스텝처럼 좌우이동(레인 이동) 판정시 가속도가 증가하는 스킬도 이번 일섭 단거리 챔미처럼 8~9 선행으로 바글바글하면 강력할 수 밖에 없는 스킬이라는 추론이 쉽게 가능합니다.


포지션센스나 교묘한 스텝류는 트위터나 공략스레에 돌아다니는 스킬 이득 마신표 분석상에서는 항상 빠져 있지만요.

무효라서 분석에 빠진 스킬이 아니라 비교와 분석이 힘들어서 빠져 있다라는 이야기가 되겠습니다.

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