今朝、服を文字に変える投稿をしましたが、あれは実は1stステップでした。服を文字に変える場合、文字と文字の隙間ができますが、その隙間には元画像には写っていない背景を透過する必要があります。
朝の投稿は背景の白が入ればいいだけなので、比較的出しやすいのですが、街中のショットの場合、画像に合わせた背景も埋めてもらう必要があります。
Hailuo、Higgs、Nano Banana Proで同じPromptを試したところ、Hailuoが一番綺麗に生成できる確率が高かったです。Hailuoの場合、AIエージェントが画像を元にPromptを書き換えるので、精度が上がるようです。Higgosも表に見えないけれど、多分Prompt補正されているのかな、って思っています。
成功率はHailuoで半々くらいでしょうか。失敗すると最後の画像のようになります。これはこれでアリなのかもしれませんけれど😃
Promptはコメントに。[YOUR_TEXT]に服にしたい文字を入れます。
1枚目は一律白文字にするパターンですが、コメントに記載のものは服のパーツに合わせて文字色を変えます。
#nanobanana2 #qwen November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

#CNP リーリー＆ルナのぬいぐるみの予約販売が、本日より開始！🥳✨
「Nano Banana Pro(プロバナナ)」で応援マンガ作りました！🐼🐰💕
主のシャオランちゃんと於兎ちゃんも嬉しそうです🥰💭

（※ガイドラインで許可されている、CryptoNinjaとCNPの原作イラストを読み込ませて制作🙏）

【プロンプト】
添付のキャラクターで萌え絵漫画風の作風・演出・表情表現を重視した漫画を生成してください。
倭国の漫画形式として、右から左・上から下へと自然に読めるコマ割りにしてください。
コマの配置や形状は自由ですが、視線誘導だけは倭国式の読み順に従わせてください。
均一なレイアウトではなく、変則的または自由配置のコマ構成でお願いします。
必ずフルカラーの漫画として生成してください。

シャオラン（女性キャラ／お団子）と於兎（女性キャラ／ウサ耳）が、それぞれのパートナー、リーリー（パンダ）とルナ（うさぎ）のぬいぐるみの発売を喜ぶ漫画にして。

【入れたい情報】
リーリーとルナのぬいぐるみが登場！
11月28日（金）から予約販売開始。

【禁止事項】
・左→右読み、下→上読みの構成。
・別人に見えるアレンジ
・参照キャラの特徴を他キャラに置き換える
・英語にする。セリフの横書き。
・色の変更・服装の改変・モノクロ、白黒、線画、トーンのみ、グレースケールでの出力 November 11, 2025

Nano Banana Proなら緯度と経度を指定して空撮だってできちゃいます！ （ここはハワイ上空）
よければ試して引用かリプ欄で見せてください✨
（RPします）

【空撮プロンプト】
緯度と経度が21.280773495217826, -157.83667385084246の位置の上空に馴染む空撮画像を作成してください。指定のキャラクターがその場所から落下してるように馴染ませてください。笑顔で楽しそうな雰囲気.

【空撮プロンプト（写真集版）】
緯度と経度が21.280773495217826, -157.83667385084246の位置の上空に馴染む空撮の写真集を作成してください。指定のキャラクターがその場所から落下してるように馴染ませてください。写真集のように美しくレイアウトしてください。笑顔で楽しそうな雰囲気. November 11, 2025

Nano Banana Proで緯度と経度を指定してその場所を観光する方法が面白い！（今回は疑似鎌倉旅行✨）
googleMapで位置を指定して右クリックで緯度と経度が出るのでそれをコピペするだけなので簡単。

【プロンプト】
緯度と経度が35.31721720077321, 139.5357227423284の位置で地元の現在の時間雰囲気とリアルタイムの天気に合った画像を作成してください。指定のキャラクターがその場所で観光してるように馴染ませてください。

【プロンプト（写真集版）】
緯度と経度が35.31721720077321, 139.5357227423284の位置で地元の現在の時間雰囲気とリアルタイムの天気に合った女性の写真集を作成してください。指定のキャラクターがその場所で観光してるように馴染ませてください。写真集のように美しくレイアウトしてください November 11, 2025

Nano Banana Pro で ハワイ上空 プロンプト使ってみた！
これメッチャ良い！！！
Veo3.1 で動画化してみました！

ーーー📒プロンプトーーー
緯度と経度が21.280773495217826, -157.83667385084246の位置の上空に馴染む空撮の写真集を作成してください。指定のキャラクターがその場所から落下してるように馴染ませてください。写真集のように美しくレイアウトしてください。笑顔で楽しそうな雰囲気. 名前は「こはく」です、写真集に記載して。 November 11, 2025

ひとつのプロンプトだけで、ゲーム主人公の12種類のアクションを作ろうとしたんですが…結果→ちょっと理想が高すぎました😂3時間かけて、できたのは10アクション。🐰
Nano Banana Pro–Prompt Share㉛
Action game character motion. Looping animation. Each image should be 1:1. Include 16 common core actions: stand, meditation, walk, run, jump, roll, crouch, melee attack, ranged attack, block, use item, open chest, hit reaction, gain buff, death, and victory. Each action should generate a consistent animation on a black background with 16 frames, with the first and last frame being the same image. Arrange the frames in a 4×4 format. Use NanoBanana Pro to generate the images.Clean edges. Ensure character consistency. No text on the images. No watermark. No UI.
作業フロー👇
1️⃣ プロンプト＋参考画像を @lovart_ai に投げる
2️⃣ いい出来のものを選んで、該当アクションをプロンプトから削除→残りのアクションを再生成
3️⃣ しぶとい動きは、ピンポイントでプロンプト修正
全部揃わなかったのは正直悔しいけど…
よく考えたら👇
📦外注予定12→ 残り2
……これ、半分勝利では？🤓🤓
AIでゲーム用アニメーションを作る時代、
本当に来てる。まだ気分屋だけど、そこも含めて楽しい。
2025.11.28
#Nanobananapro　#Lovart　
#インディーゲーム #Indiegame #kanaworksai November 11, 2025

あ、これNano Banana Pro🍌の活用法で1番やばいわ。。。。。
自分の写真添付
→プロンプトポチ
→８種類のSNS用プロフィール完成
顔の一貫性を保って、この質が秒で作れるのエグイ！
作成に5時間かけた渾身のプロンプトは
いいね&リツイートで自動で届くようにしてあります！ぜひご活用ください👇 https://t.co/IiwMfxTzYR November 11, 2025

Nano Banana Proで指定位置の100年前に時をかけてみました✨
当時の街並みやファッションを見ているだけでも面白いですね！
今回はキャラクターの服装はあえて変更してませんが何も指定しないと当時のファッションに変更されるようです。

【プロンプト】
緯度と経度が35.31721720077321, 139.5357227423284の位置で地元の100年前の画像を作成してください。指定のキャラクターがその場所で観光してるように馴染ませてください。キャラクターの服装の変更はしない。但し、一点だけ当時のファッションを取り入れる。※セピアやモノクロ調にはしない。

【プロンプト（写真集）】
緯度と経度が35.31721720077321, 139.5357227423284の位置で地元の100年前の画像の写真集を作成してください。指定のキャラクターがその場所で観光してるように馴染ませてください。写真集のように美しくレイアウトしてください。キャラクターの服装の変更はしない。但し、一点だけ当時のファッションを取り入れる。※セピアやモノクロ調にはしない。 November 11, 2025

サーキュラーちゃんが倭国各地のグルメを紹介する4コマ漫画、次は愛知です。旅姿のサーキュラーちゃん、かわいい🩷nano banana proが描いてます🎨
もう「次は愛知グルメで」くらいの指示で一発で描いてくれる。「わぁー」っていう口癖を入れてもらった。完全にテンポ掴んできてるけど、オチがワンパターンやな…😅

#EXPO2025Forever #サーキュラーちゃん #4コマ漫画 #nanobanana #万博ぬいぐるみ部 #生成AIなんでも展示会 November 11, 2025

こんばんは〜✨
XSTYLEメンバー 222 (にゃんにゃんにゃん) 達成記念🎉
#XSTYLEにゃん イベントをこっそり開催いたします😺
開催期間：11月28日(金)～30日(日)頃まで🐤
まったり楽しみましょう❣️

画像はkonmariさんのNano Banana Pro🍌プロンプトをお借りして作りました✨
#みんなのルヒア https://t.co/ZqD8WKZzji https://t.co/1s6Ug8TNGe November 11, 2025

こんばんは🐈‍⬛
お疲れ様でした🍵
おやすみなさい～💤

最高の湯たんぽ💕
AI漫画　Nano Banana Pro 🍌 https://t.co/52sjRpDFEp November 11, 2025

BANANA もちょっとで130万🍌だよ

2025はBANANAでありえない展開が繰り広げられて楽しませてもらえたなっ🤎
BANANAありがとの1再生お願いします🍌

#BANANA #JO1 #佐藤景瑚
https://t.co/9jrIAmwEGX https://t.co/Q8O2xg4aNi November 11, 2025

Nano Banana Proで遊ぼう企画
【まるで”超化”のバーゲンセールだな】

みなさんの”超化”イラスト
楽しませていただいています。

なぜかAIイラスト界隈外の
参加が多いような？

あとヒト以外も多いｗ https://t.co/5DnSgiYKKq https://t.co/mEkUYX3NDj November 11, 2025

アクションメカ娘
⠀
ズザザッ
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
⠀
AIイラストを2年やっていると
マンネリ化することがあります。
実は夏くらいからちょっと
モチベーションが落ちてました。
⠀
今の生成物よりも前の生成物の方が
良く見えてきて何を作っても良いと
思えなくなってしまいました。
⠀
そんな状況を変えてくれたのが
Animon AIでした。
⠀
昔作っていた「メカ娘。」シリーズを
試してみたらこれがしっくりきて
作るのがめちゃめちゃ楽しい！
⠀
さらに最近登場した
Nano Banana Proがこれまた楽しい！
⠀
おかげでモチベーションが復活しました。
AIイラスト楽しい。 November 11, 2025

Nano Bananaで簡単に漫画つくれる。資料レベルならこれでOKというか革命。

Nano Banana Pro がすごい！──AIがクリエイティブ実務に組み込まれ始めた現場レポート｜ブーストコンサルティング株式会社 https://t.co/ELVFUBWVnx November 11, 2025

「Nano Banana Pro(プロバナナ)」活用術を発見！🥳📝
AIアニメ・MV制作中、シーンのアングルに迷ったら、絵コンテ生成で提案してもらえます💡
アングル名もセットで出してくれるので、勉強にもなり、指示出しの際もスムーズです✨

【プロンプト】
青い森を飛んでいる少女のシーン、ダイナミックなアングルで、マルチカットの絵コンテを提案して November 11, 2025

@ooosaka_desu バナナマンファンなら一回は行きたいですよね！
bananamanliveと一緒に行けたら至福だろうなぁ… November 11, 2025

@7ifPE26CSQUSiqC ご参加ありがとうございます！わどです🍌

お待たせしました！
「Nano Banana Pro」の常識を覆す
【新・わど式プロンプト・クリエイターPro】の全貌をまとめたnote記事はこちらです👇

🔗 https://t.co/xICuOWvQLB

記事の中で期間限定になりますが
「無料ツールのURL」も配布しているので、
ぜひ今すぐ使ってみてください！

（正直、有料級の内容なので...いつまで無料公開できるかわかりません🤫 早めにチェックしてね！）

もしツールを使って良い画像ができたら、
引用リポストなどで教えてくれると喜びます！！ November 11, 2025

たまにはスゥィーツを♪
21世紀に入ってから初めてのクレープです
選んだのはNutella Banane
言ってしまえばチョコバナナですかね
小躍りしてしまいたいくらい美味しかった♪

ブーランジェリー パティスリー VIRON 渋谷店@渋谷区宇田川町 文化村通り https://t.co/4xbvCK3Mja https://t.co/4HsOIsozlS November 11, 2025