ポン出しでくっそカッコいいのできた。
出したのはseedream4.5なんだけど、これ、ちょっとでも外すとがっつりアーティファクトができるから、かなりギリギリのプロンプトになってるようです。
ちなみに生成時のポーズやボーンのリファレンスは無しです。

リファレンスすればええやろって思うかもしれないですが、なしで頑張りたかったんです🥴

これ、何十回の修正と百回以上の生成とモデルを跨ぐために半年間待ち粘り勝ちしたものです。（Midjourney→Nijijourney→Seedream4.0→NanoBanana→Nano Banana Pro→Seedream4.5）の検証でここまできました。
そんな秘蔵っ子を出すので、使ってもらっていいのですが、使うときは引用リポストで「こんなのできたよ！」って言ってもらえたらうれしいです😭

プロンプト↓

Scene:
type: "battle scene"
camera_angle: "dramatic dutch angle, tilted composition"
lens:
type: "super wide-angle lens"
effects:
- "extreme perspective"
- "strong spatial compression between foreground, midground, background"

Character:
identity:
ethnicity: "Japanese"
gender: "girl"
hair: "medium-length hair"
outfit:
style: "windy, dressy, trendy yumekawa fashion"
pose:
description: "bold, dynamic action pose"
body_orientation: "leaning with momentum implied by the tilt"

Hands_and_Gesture:
right_hand:
gesture: "finger-gun"
shape:
index_finger: "extended straight forward"
thumb: "raised vertically"
other_fingers: "tightly curled inward"
position: "held in front of her face"
gaze_alignment: "her eyes follow the pointing direction"

left_hand:
gesture: "open hand"
fingers: "all five fingers widely spread"
position: "placed below and slightly in front of the right hand"
palm_direction: "facing upward as if supporting it"
perspective_role: "dominates the extreme foreground"

perspective:
dominance: "left hand is massively enlarged by wide-angle distortion"
clarity: "both hands and face in sharp detail"
depth_of_field: "full DOF, no background blur"

Lighting:
type: "soft indoor lighting"
mood: "gentle highlights, controlled shadows"
background: "neutral, blurred environment"

Cinematic_Effects:
atmosphere: "action tension + stylized anime dynamism"
motion_sense: "perspective and Dutch angle add momentum"

Output:
aspect_ratio: "16:9"
style: "high-quality anime illustration"
rendering: "clean lines, sharp details, accurate anatomy" December 12, 2025

ChatGPTが頻用する単語表現について。
"Delving into PubMed Records"論文がPubMedに掲載されました！
https://t.co/0tjKxdqbB0
本文はここから
https://t.co/7PlbPqWur5

以下概要。
ChatGPTがよく使う単語表現を拾ってきました。
2000年から2024年まで、それぞれの単語表現が使われた論文の数を算出（PubMedの"text word"検索機能を使用）。PubMedに掲載された論文の数を1年毎に分母として使用することで、その単語の1年毎の使用を算出。
ChatGPTが登場したのが2022年11月末なので、2000年から2022年までの使用率をもとに、それぞれの単語ごとにmodified-z-scoreに変換。
それで、2023年・2024年のそれぞれの単語表現の逸脱を見た、っていう感じです。
なお、コントロールとして、医学系の論文でよく使われる単語表現を先行文献から拾ってきました（それぞれのリストはTable 1にあります。本文参照）。

Figure 1が2024年における単語表現の逸脱度を示したもの（要は2024年に飛び抜けて使われるようになった単語表現）

modified-z-scoreの高い順に、delve, underscore, primarily, meticulous, boast, commendable, showcase, surpass, intricate... って感じで並んでいます。
詳細な数値は論文のAppendix 4にあるよ。

Figure 2はLLMがよく使うであろう単語表現と、コントロールとを比べたものです。
ここからわかるように、LLMが頻用すると考えられる単語表現は、コントロールと比較して2020年くらいからすでに増加トレンドなんだよね。
なので、LLMの使用により、自然に起こるはずであった表現の変化が大きく加速したことになったのでは！と主張してみた（一応これが本研究のnoveltyとなりました）

以下、本論文の思い出。
ChatGPTは"delve"って単語をよく使うよ、って話題になったのが2024年3月だったかな？
行けると思ってデータ集め&解析して、最初のバージョンのpreprintあげたのが、去年の5月でした。
（単著。なんか1回やってみたかったんだ・・・）
間接的にだけど、"delve"の多用について定量的に示した初めての報告だったこともあって、それなりに話題にしてもらいました。

「生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と」
https://t.co/ZHo7RorDJ0
上記のブログをお読みになった方も多かったのでは（ご紹介下さりありがとうございました）

その後：
自分がpreprint出した1ヶ月後くらいかな。Kobakらが、素晴らしいpreprintを出しました。
https://t.co/JQ76Qtdo6F
※すでに出版済みなので、そちらのリンクです

これがすごくてね。Kobakらは、2010年から2024年までのPubMedに掲載された論文のabstractすべて（！）を使って、単語の出現数について調べたみたいなんだよね。
自分の論文は"text word"検索で引っかかったレコードの数なので、例えば一つの論文の中でたくさん"delve"が出てきたとしても該当論文1、としかカウントできない。KobakらはAbstractから調べたから、同じabstract内に2回出てきたら"2"とカウントできるわけです。
で、Kobakらは2年前の使用率と比較していく手法を取って（例えば2024年の単語について2022年と比較）、それにより逸脱度を調べたようです。面白いのが、使用頻度の違いについて、「率」と「差」の両方で算出してるんだよね。「率」の結果は松井の論文と似たような結果になったんだけど、「差」で見ると、今度は頻度が多くて、気づきにくい表現が目立つようになります。「差」でみるとpotential, signifiant, these, findings, crucial, exhibited, whileが増えたって言ってる（面白い！）。
これは実際そうだよね、有意差に関係なく「すごく」というときになんでも"significantly"で書いてしまうので医学論文書く上で結構問題ある特性だったりします。

ちなみにKobakらの論文は、これらの単語の特性から、LLMが書いた論文かそうでない論文かを分別して、アジアのような英語が母語じゃない国からの報告でLLMがよく使われることを示しています。まあこのように素晴らしい論文なんです。

これが出る前は、「delveよく使うよ」って言ってたのは、自分の論文だけだったんだけど・・・（それでKobakらの論文でも自分のpreprintは引用してくれている、ありがとう！）
こんなスーパー上位互換が出てきてしまったせいもあると思う、その後の投稿、ものすごく苦戦を強いられました。

きつかったのが、「あなたが選んだAIっぽい単語表現」はあなたがウェブ上で恣意的に選んだものでしょう。根拠がありません」→rejectのパターン。これでreviewに引っかかったのに2回rejectされました。いやいや、だってさ、そんな論文1個もなかったんだもん・・・（LLMのよく使う単語表現に注目した論文はすでにいくつかあったけど、とくにdelveが多いって言ってた論文は初めの時点ではなかった）

で、今回掲載してくれたPerspectives in Medical Education誌でも、同じように「単語表現の選択が恣意的です」って言われたのね。
でもその他のコメントは好意的だったから、オラァ！やったるわ！ってなって、Scopusを使って、scoping review風をやりました。もうpreprint出してから1年以上たってたから、Kobakらのものも含めて類似論文いっぱいあったもんでね。まあすげえ大変だった（1,273レコードから15を選んできた）。
なので、掲載された最新版では、選択した単語表現は、先行文献に基づいたものになっています。おかげで、primarilyを含めた、見落としてた主要な単語表現を組み入れることができました（残念ながら先行文献になくて割愛した単語もあるんだけど・・・）。

ということでめちゃくちゃ大変でした。Publishされずにおくら入りの可能性も十分にあったので、本当に良かったです。

その他のおもしろ論文3点の紹介：
・Yakura et al. 2024
https://t.co/AJ7qycbEaB
Youtubeの学術講演およびポッドキャストで使われた単語表現を分析。使用頻度が上がった論文はLLMがよく使う単語と一致してたよ、と（→なんとYoutubeでもよく喋られてるよ、ということ！）LLMの単語表現が人間の喋り言葉に波及した可能性を示唆していてめちゃおもろい。

・Juzek et al. 2024
https://t.co/0TwYBY5zNg
"Why Does ChatGPT "Delve" So Much?"論文。
どうして単語表現の偏りが生じるのか、実験結果をもとに考察していて、さまざまな仮説の中から、RLHFが最も影響した可能性について言及している。とてもおもしろい。

・Geng and Trotta 2025
https://t.co/zq0te4HII6
"Human-LLM Coevolution"論文。
LLMが多用することが有名になったと思われる一部表現（例：delve, intricate, realm)は、2025年3月をピークに使用率が減っているよ。
一方あまりバレてないと思われた単語表現（例：significant, additionally）は増え続けてたよ。だそうです。やっぱりLLMっぽい表現は嫌だよねえ（うんうん）。

おまけ。個人的に最近気になるLLM表現：
自分が英語論文書いてて気になるのはyield, highlight, link, significantlyあたりです。underscore, utilize, leverageとかは昔気になったけど、最近は少し目立たなくなった気がする。このようにちょっと体感変わったりします。
エムダッシュ（"—"）が最近よく話題になるけど、GPT-4o後期くらいからだよね。以前はなかった特徴でした。ちなみに自分エムダッシュは嫌いじゃないのでそのまま残すこともまあまああります。

というわけで、
・LLMの適切な使用は、英語論文執筆におけるlanguage barrierを乗り越えるのに役立つはずだから大事だよ（レター）
https://t.co/h1W2QeFalE

・GPT-4はシステマティック・レビューにおけるinitial screeningに使えそうだよ
https://t.co/9mFZ7YlNUy

に引き続き、生成AI関係で、3本目publishすることができました！ChatGPT大好き人間としてとてもうれしい！
そろそろ生成AI界隈の研究者名乗ってもいいかな？
（ユーザー目線のペーパーしか書けないけど）

もし一緒になにかやりたいって先生がいらっしゃいましたら、ひっそりご連絡くださいね
また面白いネタ降りてきたらなにか書きます！おわり！ December 12, 2025

Nano Banana Proで遊ぼう
【参戦画面プロンプト】
⠀
スパロボバトル演出化プロンプト（リプ欄）に続く、楽しいプロンプトができました。ぜひお気に入りのキャラで遊んでみてください。公開時はわたしのプロンプトであることをひとこと添えていただけると嬉しいです。
⠀
参照画像のキャラクターの「参戦画面」を生成するプロンプトです。
⠀
※Nano Banana Pro専用のプロンプトです。
※アスペクト比は16:9で最適化しています。
⠀
◆使い方
下記ブロックの「""」内を任意の文字列に書き換えてください。
⠀
text:
character_name: "キャラクター名"
⠀
"参戦!!"も任意の文字列に書き換えられるので汎用性が高いと思います。
背景は参照画像の雰囲気を推論して描かれます。
⠀
◆プロンプト
layering:
order:
- text_layer
- character_layer
- background_layer
strict: true

subject:
description: >
Preserve the subject exactly as in the reference image, keeping all facial features,
colors, hairstyle, clothing, and proportions. No redesign or reinterpretation.
framing: >
Bust-up composition (head to upper torso), making the subject appear large and prominent.
integrity: full_identity_preservation
detail_level: ultra_high_resolution
micro_details: preserve_skin_texture_hair_edges_fabric_details

composition:
aspect_ratio: "16:9"
layout: >
Subject positioned on one side; headline text on the opposite side.
emphasis: >
Strong presence on the character's upper body and expression.

action:
description: >
Minimal motion enhancement. Maintain the reference pose while adding subtle dramatic energy.

location:
description: >
Generate a simple, abstract background inferred from the tone of the reference image.
No specific elements required; allow the model to interpret color and atmosphere freely.
Background must NOT contain any characters, silhouettes, faces, bodies,
or blurred forms derived from the subject.
background_feel: clean_and_minimal
allowed_elements: pure_color_gradients_light_abstract_shapes_only
prohibit_subject_reuse_in_background: true

style:
visual_style: >
High-impact reveal-splash aesthetic with strong contrast between character and headline.
text_effects: >
Metallic, high-energy lettering with pronounced depth and perspective. No glow effects.
character_rendering: >
Extremely high-resolution rendering with sharp facial details, clean hair definition,
precise edges, and crisp texture fidelity.
background_style_rules: >
Background must be purely non-figurative. No silhouettes, no blurred shapes,
and no reused subject elements.
ink_splash_rules: >
Ink splash must be pure black only. No other colors, tinting, blending, or variation.

camera_lighting:
camera_angle: from_reference
lighting: >
Enhance with dramatic key lighting and subtle rim highlights to emphasize the reveal.
clarity: maximum_definition

colors:
palette: >
Background colors inferred from the reference image.
Character name in metallic silver; announcement text in saturated yellow.
mood: dramatic, heroic, high_energy

text:
character_name: "キャラクター名"
announcement_fixed: "参戦!!"
placement: opposite_side_of_character
perspective: >
Pronounced perspective: front surface larger, back tapered with visible extrusion.
character_name_style: >
Metallic silver, brushed-metal texture, subtle bevel, no glow.
announcement_style: >
Yellow fill, thick black outline, soft white inner edge.
ink_splash:
color: pure_black
restrict_to_color: pure_black_only
shape: ink_brush_texture
placement: behind_text_only
no_color_variation: true

edit_instructions:
background_layer: >
Generate the background first as a clean, abstract inferred color field.
It must contain no character shapes, silhouettes, or blurred forms.
character_layer: >
Render the character on top of the background with highest resolution and sharp edges.
text_layer: >
Render the character name and announcement as the topmost layer above the character.
Apply pure black ink-splash behind the text only.
enforce_layer_order: true
preserve_character_fully: true
crop: bust_up
enhance_character_details: true
preserve_texture_fidelity: true
no_glow_on_character_name: true
enforce_black_ink_splash: true
forbid_nonblack_ink_colors: true
forbid_subject_in_background: true
forbid_blurred_character_in_background: true
background_must_be_nonfigurative: true
background_cannot_reference_or_reuse_subject: true

references:
A: "Main character reference image for perfect preservation."
B: "Optional reference for metallic lettering or color mood."

extras:
quality: ultra
resolution: 4k
fidelity: high
sharpness: maximum
output_intent: reveal_splash December 12, 2025

🔵2025 SEASON FAN-CREATED HIGHLIGHT🔴

2025シーズンも大きなサポートを本当にありがとうございました🔵🔴

#fctokyo #tokyo https://t.co/r188jhmk4m December 12, 2025

Influenza antiviral prescriptions in November estimated at 2.88 million patients, the highest November level in a decade in Japan

インフルエンザ治療薬の11月処方患者数は推計288万人　若年層中心に過去10年で最大

2025年11月のインフルエンザ治療薬の推計処方患者数は約288万人で、過去10年の11月で最大となった。

新型コロナ流行後で最多だった23-24年シーズンの23年11月（約178万人）よりも100万人以上多い。

今シーズンの流行は例年より約2か月早く始まり、11月には全国で警報レベルに達した。

11月の処方患者数は前月比約6倍で、10歳未満と10代が全体の56％を占めるなど小児・若年層の感染が顕著だとされる。

学校や家庭での感染対策が流行抑制のカギと分析されている。

In Japan’s 2025–26 influenza season, prescriptions for four major antivirals reached an estimated 2.88 million patients in November, about six times October and over one million more than November 2023. Over half of patients were under 20, highlighting intense spread among children and adolescents and the importance of school and household infection control.

https://t.co/IjSe9CPUEf

https://t.co/QwEtYOuYjy

#インフルエンザ #抗インフルエンザ薬 #小児感染症

#influenza #antiviraldrugs #pediatricinfections December 12, 2025

めちゃくちゃ長文だけど読んでくれるファンボーイがいると信じてるからね！Youtubeはまた別のhighlightあげるから見てね！
https://t.co/FoxQnkYoFW December 12, 2025

めちゃくちゃ長文だけど読んでくれるファンボーイがいると信じてるからね！Youtubeはまた別のhighlightあげるから見てね！ https://t.co/FoxQnkYoFW December 12, 2025

めちゃくちゃ長文だけど読んでくれる人がいると信じたい...Youtubeはまた別のhighlightあげるから見てね！
https://t.co/1HmqpmL5hK December 12, 2025

Race Highlights | 2021 Abu Dhabi Grand Prix https://t.co/RvYNCKZ8JV @YouTubeより

何度観ても凄いチームプレー December 12, 2025