近況報告

　こんにちはこんばんは、teftef です。最近、記事投稿してないので、少し近況報告を書いておきます。長文になるかもしれませんが、読んでいただけると嬉しいです。

就職

まず、就活が忙しかった。ずっと ES と面接に追われてました。

カテゴリ化することが難しい

　Consistency Models などの Diffusion Models の画像生成を高速化するまとめや画風を保持した生成手法のまとめなど、実はいくつか記事をストックしています。しかし、書けば書くほど量が増えていき、数万字に達することがあります。正直、それでもまだ足りないです。だったら、参考文献に書いてある元の論文を和訳して読んだ方がいいのかなと感じています。

発信することについて

　自分で過去の記事を読み直すうちに、「ここ明確に違うな」と思うところが増えてきた。というのも、1年以上 Computer Vision をやっていて、知識が増えたと同時に、それに付随して分からないことも増えてきました。最近は1 つ理解するたびに、疑問や不明点が複数個湧いてくることがよくあります。過去記事ではそのような不明点は濁していたところが多かったのですが、やはり濁したままでは気持ちいいものではないので、しっかり根本からの理解をしてから書こうかなと思うことが増えました。

　同時に、需要の話についても話したいと思います。
個人的には Computer Vision の分野は数学や物理と深いかかわりがあると考えています。特に数学とは切っても切り離せなく、論文を見てもわかる通り、数式がびっしりということがあります。しかし、そのような数式をたくさん並べて書いてもあまり面白いものではないのかなと考えています。と同時にそのような数式の解説に関しては、良書が数多く出版されているので、そちらを読んだ方がいいと感じています。そのため、別に自分が中途半端に文を書くより、専門家の方々が書いた方がいいのかなと考えました (適材適所ですね)。

見せ方と評価のしかたについて

　普段、あまりいいね数やリツイート数などを気にしないのですが、少しこの辺のインプレッションを伸ばすことについてはなします。
「見せ方」というのは非常に大切で、例えば「～〇〇を使わないと損する！！〇〇の使い方 3 選～」や「知らないと損する●●の仕組み」「最強のモデル△△の使いかた」など、見せ方がうまいなーと思っています。
例えば自分が同じ内容でタイトルをつけるのであれば「〇〇の使用法」や「●●の仕組みを解説してみた」「簡単に美少女が生成できるモデル△△の紹介」とかになってしまいます (実際、過去記事はこんな感じです)。

　じゃあ、真似ればいいじゃないか。それは正論でその通りだと思います。しかし、自分は「〇〇は最強！」や「知らないと損する」のような言葉を使いたくないと思っています。自分は、コンテンツやツール、プロダクトの中身をしっかり知ってもらいたいと考えています。外面ではなく、しっかり中身で評価するべきだと考えています。
　そのため、しっかり核心的な内容まで踏み込んだ中立的な記事を書くことを心掛けようとしていています。いつも冒頭で記事のテーマとなっているコンテンツの原理を簡単に解説している理由はこれです。例えば過去の論文紹介記事では、著者の推しポイントと手法の長所を紹介するとともに、 Limitation や自分が考える短所を必ず書くようにしています。NightShade について書いた記事はがっつりそのような構成で書いています。この部分は自分がどうしても譲れないところであるため、今後も変わらないと思います。そのため、今後もこのような形で続けたいと思います。