《白蛇のはなむこ》是我昨天在逛Melonbooks时发现的一本新出的漫画，故事背景正好是设定在目前我所住的京都，而且内容与白蛇、妖物附身等这些日本民俗话题相关，很合我口味。目前只有日文版，如果试着将标题翻译成汉语的话，可以翻译成：《白蛇的花婿》。目前我才看了两章，漫画中就出现了几个似曾相识的地方，简单考证，很容易就确定了原形取景地（即圣地）。
下面就做一个简单的圣地巡礼的速报，这次巡礼的部分主要是《白蛇のはなむこ》漫画第1卷第1、2章中所出现的神宫丸太町车站（神宮丸太町駅），在现实中属于京阪电车（京阪電車）。以下非照片的漫画截图均引用自漫画《白蛇のはなむこ》。
上面这张图是第1章出现的图。因为是河流，一看就让我猜到是鸭川。不过在判定方向时，这张图却误导了我。如果图中的光芒线是太阳光的话，那么这张图所画的场景很可能是不存在的。图中的河流是南北流向的鸭川，图中右侧为北，左侧为南。而京都的地理位置位于地球的北回归线以北，所以常年照射到的太阳光，都应该是从南往北照射。图中的光线却是从北往南照射……现实里应该是不可能发生的（而且附近看起来也没有什么很能反光的玻璃墙幕高楼大厦）。
近日我读了京都大学一位硕士生（修士）的毕业论文，标题是《中国の日本テレビアニメ受容についての考察:1997 年から 2002 年の『新世紀エヴァンゲリオン』を例に》。我猜作者李宗軒应该是汉语母语者，所以理应由他来翻译的。不过目前我只找到了这一篇日文论文，所以我就小小地越俎代庖一下，来为标题做一个拟译：《有关中国接受日本电视动画的考察：以1997年至2002年的〈新世纪福音战士〉为例》。本论文由作者本人公开于GoogleDrive，并发布于其X社交平台（这2个链接是否有效由其本人控制）。
而我的这篇文章，将会从一个（自称）被研究者中的一个个体的角度，写一些想法。不过在此之前，我要说明2个问题：「我是如何知道本论文的」以及「为什么我自称是被研究者中的一个个体」。
（图片使用ChatGPT创作。）
其实我与本论文作者仅有过一次网上简单的交流。2023年夏天的时候我去东京旅游，在旧书店一条街神保町的一家专门销售与中国有关的书刊杂志的书店「東方書店」里，看到了两册有关中国早年间动画，以及早年间御宅族展会活动（オタクイベント）的同人志。买下读了之后，我觉得先不谈内容如何，这种将过去的事整理并记录在纸上，这种形式本身就是一种很有意义的、可以对抗遗忘与人为消抹的方法。同时也感到自己似乎变成了历史的尘埃。拜读之后才知道原来有这么一个社团「剣の中華情報部」在整理中国ACGN方面十几乃至几十年前的情报。看介绍这应该是单人社团，也就是一个人以社团的名义在进行活动。
最近我在二手书店买了这本「辞典」——《オタク用語辞典大限界》。标题翻译过来的话可以是：《御宅用语辞典 大极限》。这是一本收集并介绍御宅族领域词汇的书，并且正如题目所示，采用了辞典这一体裁。标题中还有个文字游戏：日本的一些日文辞典会以「言海」（げんかい=Gen Kai）来命名，类似于简体中文的「辞海」即语汇的海洋之意。本书标题这里则用了日语里的同音词「限界」（げんかい=Gen Kai），除了模仿「言海」类辞书这一层含义外，也有套用御宅族流行语「限界オタク」（热衷于某事物以至于超越极限的御宅族）的含义在内，这是一种一语双关。
这本书是三省堂所出版，而三省堂则是日本知名的辞书出版业者，我记得在东京的书店一条街「神保町」还有他们的大楼。不过呢，也别太高看了这本书，因为实际上这本辞典的作者并非想象中的专家学者业内人士团队……等等，而只是由名古屋短期大学（2年制大学）现代教养专业的小出研究班（小出ゼミ）的22届、23届的学生所联合编写的一本书。基本上可以理解为一群当下正读大学的御宅族，为自己所身处的兴趣领域编写的一本词汇书。据书本前言介绍，这本书原来的目标只是在校内展会上发售，后来逐渐扩充完善，才成了一册面向社会大众出版发售的「辞典」。
这本书其实还挺新的，出版时间是2023年的12月。差不多去年下半年我就注意到了在互联网的社交网络平台上对这本书的讨论，不过当时我看到的评价褒贬不一，因此我没有第一时间入手购买。最近正值日本的五一黄金周，在二手书店偶遇这本书，又赶上书店打折优惠活动，我就买来了。对我来说，此书「拥有」是其一，「阅读」是其二。
本书所收录的词汇大致被分为以下几类（参考本书目录）：
【御宅共同用语】
【三次元共通用语】
【日本男性偶像领域用语】
【K-POP领域用语】
【2.5次元领域用语】
【二次元共通用语】
【游戏共通用语】
【明日方舟领域用语】
【斯普拉遁领域用语】
【火焰之纹章领域用语】
【世界计划缤纷舞台领域用语】
【精灵宝可梦领域用语】
【原神领域用语】
【BL领域用语】
个别的游戏领域以及偶像类的都不是我关注的领域，因此我就翻看了一下除此之外的其他部分。
该怎么说呢……这本书确实有点单薄。我说的单薄并不是指它288页的厚度，而是说其收录的内容基本依然停留在这两届学生自己所感兴趣的领域范围内。例如，她们收录了BL领域的词汇，并将之整理收录成了一个章节，却好像遗忘（或故意避开）了以男女之间关系为题材的作品中的词汇（例如：おねショタ、抜きゲー），并且也没有收集百合类（描写女性与女性之间情感的作品）的词汇。此外，我倒是把【BL领域用语】 这一部分的几页都读完了，发现其中与「王道学园」这一设定背景的BL词汇特别多，相比之下其他种类的BL关系词汇就显得不足。自然，这也是受本书的编辑团队的自身经验，以及最初的编写目的所影响的吧。
刚公布的《メモリーズオフ 双想》（MO9）角色资料中，有一个名叫中森雪加（なかもり せつか/Nakamori Setsuka）的角色。为了避免今后出现奇怪的绰号（昨天某人已经预见到了：比如用中文的读音去读然后找一个相近的词汇来称呼她……），我就先考查了一下她的名字来源。果然和我预想的一样——
先说结论：「雪加」（せっか）其实是一种可爱的麻雀：棕扇尾莺。
（图片来自维基百科棕扇尾莺词条。作者：Anton Croos）
在日语里，这种鸟类被被称为「雪加」或者「雪下」，两者读音都是「せっか」（Sekka）。基本上就是小号的麻雀。而在读音上，尽管严格来说，这种鸟类的名字与中森雪加的后两个字「せつか」（Setsuka）略有不同，但如果阅读大约一百年之前的日文文章，就可以知道当时日文里还没有出现表示促音的字母「っ」，而都是用「つ」（tsu）来表示的。所以在这里，认为这两个「雪下」就是同一个单词，应该也没什么问题。
下面来列举一下历史资料里的雪加这种鸟类。
最近我读完了这本在1993年由日本角川所出版的游戏小说。说实话，其内容吸引力对我来说平平无奇，不过我觉得通过这篇书评，对这本小说做一个介绍，让读者知道原来曾经那部游戏还有这么一本周边作品，也是一件有意义的事。
对，「那部游戏」，你想到什么了吗？它的略称是MM。在我曾经小学时寒暑假蹭别人红白机玩的当年，它是在我玩过的屈指可数的RPG游戏中的一部。游戏原作的英文名是《METAL MAX》，如果你还没想起来的话，那么我还是来贴个图吧：
没有技巧、没有比较。这次就是发一个使用AI绘图工具所生成的一个很可爱的女孩子！
这次其实是用ChatGPT生成的，我给出的指示是：「创建一个MMORPG中的形象：矮人族、女性（年幼可爱）、穿着女仆装，拿着鸡毛单，头戴锅子作为头盔。」
她就来了！
比如可以用来访问
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AnimagineXL是用于AI绘图工具Stable Diffusion的一款模型，风格主要为日本ACGN的插画，也就是所谓的二次元画风。在之前的一篇文章《比较AnimagineXL模型对于游戏风格、游戏主机以及奇幻世界职业相关标签的表现》中，我比较了该模型对于不同的游戏风格（3D、像素画艺术、MMORPG等）以及游戏主机平台，还有就是奇幻职业等标签的反应及表现。在之前的比较中，我注意到了该模型对于3D和像素画艺术（pixel art）有较为明显的反应。
这一次，我尝试用不同的方法来融合这两个要素，即既3D，又像素。此外，我还比较了Stable Diffusion WebUI下4种不同的采样器对于同样提示词的画面表现。
在比较过程中我生成了许多图片，并构成了一系列的对比图表。其中我最喜欢的是这一张：
AnimagineXL是用于AI绘图工具Stable Diffusion的一款模型，风格主要为日本ACGN的插画，也就是所谓的二次元画风。
最近，我尝试了一下该模型对于游戏风格、游戏主机，以及奇幻世界职业相关标签，具有怎样的表现倾向，以及其对于不同标签、不同词汇的提示词，在保持其他参数不变的情况下，仅改变其中1～2个参数，会有怎样的差异。
我使用的比较方法是AUTOMATIC1111所开发的stable-diffusion-webui中Script模块下的X/Y/Z plot功能，比较的形式是Prompt S/R。我尝试改变两个参数进行比较。这两个参数是人为设定的，大志可以归类为：【游戏风格、游戏主机】、【奇幻职业】。顺便一说，之所以会想到尝试该模型对于不同游戏主机的表现，是因为最近我在逛二手商店，找一些过去的游戏光盘和卡带。
在比较测试中，用到的正面提示词：(masterpiece), ((best quality)), detailed,fantasy world,1girl,human,a cute slime,dungeon,looking at viewer,3D
负面提示词：(worst quality:1.6),(low quality:1.6), easynegative,extra limbs,(2girls),NSFW
其他参数选项可以查看本文内图片的png info信息。
我构想出了一种功能方法，仅利用StableDiffusion（这里以Automatic1111所开发的WebUI为例）的文生图功能，就能连续产生许多画面内容大体上一致的、不同表情的角色。
效果（以3张图为例）：
