SlideShare a Scribd company logo
1 of 15
【初心者向け】ドット絵にありがちなミスとその改善法 講演者:ルナール
・ドット絵 は、パソコンがあれば簡単に  始められる、初心者向け な絵の描き方! しかし… ・一緒に学ぶ人 がいない ・何故綺麗に見えないのか わからない ドット絵を始めるのは難しい?
確認その1:『パレット』とは?
R(RED:赤) G(GREEN:緑) B(BLUE:青) 三原色 のことを指す ・この3色の組み合わせで、自由に色が作れる 確認その2:『RGB』とは?
・ドット絵でも、基本は アナログ と変わらない ・デフォルメ するとちょっと楽 また、ドット絵の描き方は、 ・線画 を描いて、色を塗る ・概形 を描いて、色を塗る の2パターンがある 1、構図・線画について
RGBの 差が極端に大きい色 は多用しない ペイントやオフィスのパレットがわかりやすい例 対策 ・デフォルトパレットは使わない! ・赤や青を少し混ぜる 2、色作りのコツ①
彩度を下げて、全体を青みがけることで、 全体の雰囲気を調整した。 2、色作りのコツ②
2、色作りのコツ③ 暗くする =  RGBを均等に下げる これは間違い!!     他の色を混ぜていく イメージで、グラデーションを作っていく
2、色作りのコツ④ 一系統につき、 2色 で十分 慣れていくにつれて 色の数をだんだんと 増やしていく
他の人のパレットを使う! ・GIFファイル・256bmp・一部PNGファイルは、 EDGEで開けばパレットを見ることができる ・最初は、人のパレットで描いて、だんだんと    使う色の特徴を覚えていくこと 2、色作りのコツ まとめ
アンチエイリアス とは、  ドット絵のカクカク(ジャギ)を取り除く技法 基本的な技法だが、 初心者は間違って使いがちな技法 初めは使わない方がオススメ 3、アンチエイリアスの落とし穴①
3、アンチエイリアスの落とし穴② 無理にアンチエイリアスをかけると、表現の幅が狭まってしまう あくまで、ハイライト・影といったカラーリングを重視して使う
以上説明したことは 『上手いドット絵を描くための必須事項』 ではありません! 『楽に見栄えの良いドット絵にする方法』 です これらの技法をベースに、新しい描き方を   見つけていってください。 4、補足
ご清聴ありがとうございました

More Related Content

What's hot

ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論
tsukasa obara
 
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモAnaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
ayohe
 
Variational Autoencoder (VAE) 解説
Variational Autoencoder (VAE) 解説Variational Autoencoder (VAE) 解説
Variational Autoencoder (VAE) 解説
Akihiro Nitta
 

What's hot (20)

萩の月問題 - 第14回 #日曜数学会
萩の月問題 - 第14回 #日曜数学会萩の月問題 - 第14回 #日曜数学会
萩の月問題 - 第14回 #日曜数学会
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践
 
よいコード、わるいコード
よいコード、わるいコードよいコード、わるいコード
よいコード、わるいコード
 
ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論
 
Map
MapMap
Map
 
SVMについて
SVMについてSVMについて
SVMについて
 
[DL輪読会]AVID:Adversarial Visual Irregularity Detection
[DL輪読会]AVID:Adversarial Visual Irregularity Detection[DL輪読会]AVID:Adversarial Visual Irregularity Detection
[DL輪読会]AVID:Adversarial Visual Irregularity Detection
 
lsh
lshlsh
lsh
 
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモAnaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
 
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
 
Variational Autoencoder (VAE) 解説
Variational Autoencoder (VAE) 解説Variational Autoencoder (VAE) 解説
Variational Autoencoder (VAE) 解説
 
識別モデルと生成モデルと損失データ
識別モデルと生成モデルと損失データ識別モデルと生成モデルと損失データ
識別モデルと生成モデルと損失データ
 
K-means hashing (CVPR'13) とハッシング周り
K-means hashing (CVPR'13) とハッシング周りK-means hashing (CVPR'13) とハッシング周り
K-means hashing (CVPR'13) とハッシング周り
 
Polar符号および非対称通信路の符号化について
Polar符号および非対称通信路の符号化についてPolar符号および非対称通信路の符号化について
Polar符号および非対称通信路の符号化について
 
Pietで競プロしよう
Pietで競プロしようPietで競プロしよう
Pietで競プロしよう
 
【DL輪読会】Monocular real time volumetric performance capture
【DL輪読会】Monocular real time volumetric performance capture 【DL輪読会】Monocular real time volumetric performance capture
【DL輪読会】Monocular real time volumetric performance capture
 
물리 기반 셰이더의 이해
물리 기반 셰이더의 이해물리 기반 셰이더의 이해
물리 기반 셰이더의 이해
 
MLOps Course Slides_JP(配布用).pdf
MLOps Course Slides_JP(配布用).pdfMLOps Course Slides_JP(配布用).pdf
MLOps Course Slides_JP(配布用).pdf
 
Transformerを用いたAutoEncoderの設計と実験
Transformerを用いたAutoEncoderの設計と実験Transformerを用いたAutoEncoderの設計と実験
Transformerを用いたAutoEncoderの設計と実験
 
フォトンマッピング入門
フォトンマッピング入門フォトンマッピング入門
フォトンマッピング入門
 

Recently uploaded

Recently uploaded (12)

知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
 
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 

ドット絵にありがちなミスとその改善法