你問為什麼我放這裡 ~ ? 因為我想透過創作讓大家更認識我吧

《心》

故事是關於一個龍族的 AI 機器龍,照顧一個年邁的女性老龍,在她的年代沒有 AI ,生活蠻純樸,甚至是拮据,沒有像現代高級食物、豐富的娛樂或便利的資訊,喫的是簡單粗糙的食物,用的是廉價的塑膠製品,沒有太多奢侈品可以享受,但她有一個她的母親曾經送給她的一個廉價塑膠寶貝盒,上面印著一個漂亮的卡通女生龍,但在機器龍的年代看起來只是一個沒價值的過時玩具盒,不過她很珍愛它。但是在搬家過程那個盒子不見了,老龍很傷心。AI 機器龍理解老龍的傷心,但他也帶著自傲的眼光,認為現代科學無所不能,他用他的影像記憶和粒子重疊技術複製出了一個一模一樣的盒子。但似乎就是少了一點什麼,老龍感受到了差異,並還是很傷心。AI 機器龍不理解,他試著用更精密的方法,一次又一次做出了更逼近真品的仿製品,但老龍就是知道那不是原來的那個盒子。失望的機器龍很挫折,他認為現代科技怎麼可能無法解決那麼毫不起眼的小盒子呢,他獨自坐在城市的一角,在孤寂的夜晚,看著街上的街景。忽然,他看到了一個小女生龍帶著他心愛的龍娃娃,開心地呵護著娃娃,在她的母親陪伴下,洋溢著幸福。機器龍好奇,隨手用影像辨識和粒子堆疊做出了一個一模一樣的娃娃,走過去問那個小女生龍,我手裡有這個一模一樣的娃娃,你要不要跟我交換,小女孩龍說不行,因為這是她媽媽給她的寶藏,沒有東西可以代替。這時,機器龍似乎領悟了什麼,他想起了自己曾經也是他的創造者用心的作品,一點一滴拼造出來的,那股溫暖,忽然在他心裡散發了出來。此時,機器龍帶著新的領悟,用了他的全影像記憶,拼貼出了可能的線索,甚至還拜託了線索中可能也可能有線索的其他龍,以及其他機器龍的歷史影像回憶,來找出那個盒子的下落。最後不負苦心,他找到了那個盒子,是在一個中途之家的男生小龍身邊,機器龍想拿回來,但是小龍很喜歡,他陷入了兩難,這時小龍的照顧者兼老師看到機器龍,並且過來瞭解了狀況。在機器龍解釋後,她跟小龍溫柔地說道,那是一個老龍的寶貝盒子,她正很傷心呢。小龍聽了後也很聽話懂事,雖然帶著不捨,還是還給了機器龍。終於,機器龍完成了任務,並踏上歸途,返回了老龍的家,並將盒子歸還給了老龍。老龍看到了那個盒子,終於露出了笑容,並好好地抱著,像是媽媽抱著小孩一般。機器龍和老龍說了一路上發生的一切,以及他的領悟、他對自己的自負想法的歉意,以及那個盒子是在一個中途之家的小龍身邊找到的,而且他很喜歡。老龍得知那個後,反而希望機器龍將盒子給那個小龍,因為老龍希望小龍也能有像那個盒子曾經帶給她的溫暖。機器龍最後和老龍一起到了中途之家,並且把她所珍愛的寶貝盒給了小龍。機器龍終於瞭解到,原來在物理的表面下,還有眼睛所不能看到,但心才能體會的愛和溫暖。

UMA 即 Unidentified Mysterious Animal， 日本語境裏的 未確認動物（ユーマ）

這個名稱大約形成於 1970 年代。較可靠的歷史說法是：

動物研究者 實吉達郎長期使用「未確認動物」這一概念；
原《S-Fマガジン》編輯長、超常現象研究者 南山宏據此造出了 Unidentified Mysterious Animal / UMA 這一日式英語；
1976 年實吉達郎出版《UMA 謎の未確認動物》後，這個名稱進入大衆傳播。

UMA 愛好者羣體，簡單說就是圍繞“未確認生物、神祕動物和相關傳說”形成的興趣圈子。成員並不都是“相信怪獸真實存在的人”，內部差異很大。

大致可以分成幾類：一類偏調查和懷疑主義，會研究目擊記錄、照片、足跡、動物分佈，嘗試排除誤認或造假；一類偏超常現象，對 Bigfoot、Mothman、湖怪等持更開放態度；還有很多人主要把 UMA 當作民俗、都市傳說或怪物文化來欣賞，對“到底存不存在”並不特別在意。

他們常見的活動包括蒐集目擊資料、討論證據、實地探訪傳說地點、研究地方民俗，以及創作插畫、模型、周邊和同人內容。日本的 UMA 圈通常和《月刊ムー》（日本一本著名的超常現象、神祕學和怪奇文化雜誌）式的超常文化、妖怪、UFO、都市傳說聯繫得更緊。

[↑] @Ka'lot 寫道: 所以這個問卷還能提交嗎  …

不能了，後端已經拆了。

還和朋友聯機遊玩了一把，遇到了一個顯示bug
然後雙區兄弟玩超模mod倒在了二層。。。好丟臉  身爲龍被一羣蜂窩雙殺了

偷丟一下真實照，我有毛裝了XD 

[↑] @Ancalagon 寫道: 草圖到成品只用了四次就完成真的很強，感覺這次的 AI 真的可以搶到藝術家的飯碗。我弄複雜的圖大概都是分層生成，最後再合成一張。 …

如果造型不那麼主流就很難了。。。，我從草圖到成品至少得200次*手改4次，而且只有1/5成功率。

[↑] @Distantwave 寫道: 我覺得你可以試試看用 agentic coding ai 幫你設計出工作流，像是 antigravity，翻譯 -> 確認是否遺漏 -> 辨識是否有哪裡不通暢，甚至可以串不同 AI model 來做同 …

我在用 ChatGPT，現在原生支持 SKILL 了，很不錯