暑さと甘味料によってもたらされるような白昼夢を思い出して映像にしました。

This is the music video for the original song “Nibi,” released in 2026. I created the song, the visual system, and the web app. “Nibi” refers to a dull grayish color. In this work, I made ink-like coloration the basis of the visuals. Particles in the four CMYK colors drift through 3D space, repeatedly gathering into and dispersing from the shapes of lyrics and motifs to construct the imagery. For the overlapping colors, I used subtractive color mixing calculations; the denser the particles become, the darker they sink as the inks blend together. Although the work is presented on a display, a texture like dynamic printed matter emerges, as if halftone dots on paper were dancing. The particles converge from flat shapes, noise, pendulums, and other geometric patterns into letters, then scatter once again. Rather than a continuous sequence of completed letters, the transitions of gathering and dispersing themselves are the main visual attraction. All of the visuals in this work are rendered as a continuous video within a web app, and the MV video was exported as a single uninterrupted shot with no cut editing. The lyric text is placed in 3D space and is framed by the camera angles set by the creator. I released this web app itself as a viewer, allowing viewers to freely move the camera in the browser and explore areas beyond the viewpoints selected for the MV. This is an attempt to open up both the production process of the visual work and the experience of the creator’s selection of viewpoint itself. The source code is also available on GitHub. For the particle physics calculations, I used Three.js WebGPU’s TSL compute shaders to enable real-time GPU processing of a large number of particles. In environments that do not support WebGPU, it falls back to WebGL 2 and also works on smartphones. MV website https://monotonmusic.com/nibi/

Terminal Slam Music Videoは街の中に存在する広告を全て消去、もしくはSquarepusher由来の広告に入れ替えるということを行ったDiminished Reality, Mixed Reality Music Videoである。近い将来、このMusic Videoで行われた様にAR/MRグラスをかけることによって街中の風景を自由に書き換えることが出来る様になるだろうと真鍋大度は考えて本MVを作成した。 Machine Learningテクノロジーを用いて、 - Object Detection（画像の中のオブジェクトの位置を認識） - Semantic Segmentation（画像の中のピクセル1つひとつに対してラベル付けを行い、意味に応じて画像領域をカテゴリ分類する） - Image Inpaint（画像修復技術） を行った。街中の広告看板はほとんどのものが周期的に変化するため、現在の技術では機械が正確に認識することが難しかったので人力で広告看板の位置データを作成した。 また、解析データ、位置データを用いてマスク情報を作成し、人や広告の存在するエリアのみにグリッチエフェクトをかける、光学迷彩エフェクトをかけるなどのポストプロセス処理を行った。 また、広告の領域を抽出する様な手続きは既存の機械学習技術のみで行うことは不可能だったため、現時点での技術で実現が出来ないものに関しては人力によりマニュアルオペレーションも行った。近い未来には全て自動で出来る様になることを予想しておく。