今回はGTX1080Tiを使って一日1000円マイニングする方法です。
 (この記事は2021/5/9現在の情報で、1BTC/6500000円で計算しています。)
 あと、NiceHash Minerを使ったときの話です。

　ギリギリ釣りブログじゃないことを祈っています。というのも平均1000円/24h出ることはなく、↓に載せておきますが、一日平均だと500円ほどしか出ません。しかし、瞬時値でこのような効率を出すことがあるのでこのようなタイトルになっています。
　この記事の後、順調にマイニング効率が上がっていき一時日間1000円を越しましたが、イーロンのせいでBTCが暴落し、また日間1000円を下回りました(2021/5/13)

　私は主にGTX1080Tiを使い、DaggerHashimotoというアルゴリズムでTRexというマイナーを動かしていますが、そのPayrateが定期的に大きく跳ね上がるからです。


　しかしながら、下にも画像を貼っておきますが瞬間的には0.15mBTC/24hぐらい掘れます。つまり、ギリギリ1000円/24hに行くか行かないかくらいの効率が出ます。
　つまり、この最大効率が1日中続くように祈願していれば1日で1000円ほどマイニングできるかもしれません。


　ちなみに自分が使っている構成とオーバークロック状態は↓の記事に乗っています。
　平均しても月2万円ぐらいマイニングできます。

　前回の続きとしてTDPTというアプリを利用してトラッキングをしてみました。

VRoidでVRMファイルを作った回
waidayoを使ってみた回


　TDPTはこれまで使ってきたアプリと違ってiPhoneだけで全身をトラッキングできます。また、このアプリだけでiPhoneから配信したり、モーションを書きだしたりできます(490円で機能開放)。
　↓のリンクからダウンロードできます。
　自作のモデルを入れる方法はiPhoneの"ファイル"の中から選ぶか、機能開放後ならVRoid Hubから持ってくることができます。

　実際に使ってみると↓のような感じになります。

ちさと＠Virtual@chisao_62

TDPT使ってみた
認識精度いいし全身取れるしいい感じ
あと可愛い https://t.co/aEHTrqZTO7

2021/05/09 14:18:24

　全身のモーションキャプチャーだけあってiPhoneから1.5mほど離れないとキャプチャーできませんが、その場でターンできるなど精度がよくて良かったです。

　上半身だけでなく全身をキャプチャーするときにはこれからも使っていこうと思います。

　前回せっかく3Dモデルを作りましたが、VR機器を何も持っていない自分としては使える機会があまりありませんでした。


　↑に前回の記事を載せていますが、WakaruはなぜかずっとBetaがついているアプリで、2018年から更新がありません。あと、いろいろ機能はついているのですが自分の環境ではトラッキング性能があまり良くなく、3Dモデルを使っているのに可動域がLive2Dよりも悪かったです。

　それなので、いろいろほかのアプリを探したのですが、waidayoというアプリが使いやすく精度もよかったので紹介します。

　まず、このアプリはパソコンのアプリとiPhoneのアプリがセットになっています。
パソコンのアプリは
iPhoneアプリは
で配布されています。ダウンロードするだけでフェイストラッキングができるのですが、自作のVRMファイルを使ってモデルをインポートすることができます。その説明は公式のReadmeが分かりやすいです。

　モデルをインポートした後パソコンスマホ双方のアプリを再起動するときちんとモデルが認識されました。モデルを入れられたら、双方のアプリを起動すると自動でつながってくれ、パソコン上で動かすことができます。

ちさと＠Virtual@chisao_62

waidayoすごく精度がよくていい感じ https://t.co/evtaoVW8pN

2021/05/09 00:45:03

　このようにだいぶ精度よく可愛くトラッキングできます。
　↓のようにウインクもできるのですごくいい感じです。

昨年、自分でLive2Dモデルを作ってバ美肉しました(https://www.chisatofu.com/archives/23445201.html)が、今回はVRoid Studioを使って3Dの体を手に入れに行きます。

　今回使うのは

• VRoid Studio(https://vroid.com/studio)
• Wakaru ver. beta(https://store.steampowered.com/app/870820/Wakaru_ver_beta/?l=japanese)

　今年のゴールデンウィークもステイホームらしいので家の中でこいのぼりを上げてみました。



　メタ的なことを言うとArduinoでサーボモーターとテープLEDを光らせています。

　今日は憲法記念日なので憲法をかっこよく表示しました。

　使っているコードは前の記事(https://www.chisatofu.com/archives/26990736.html)の物です。
　変更点としては、日本語対応させ、フォントを装甲明朝と限界明朝にし、表示を手直ししただけです。

　ていうことで今回はこれだけです。YouTubeに動画が上がってるので見てってください。

　私は先日マイニングでたまったお金でGTX1650を買いました。買ったのは下にあるMSI GeForce GTX1650 D6 AERO ITX OCV2というモデルです。


　軽くこのモデルのレビューをしておくと、シングルファンモデルで排熱に不安がありましたが、発熱が少なくウチの環境ではGPU温度が65°Cで安定していました。

　そんなこのグラボですが、マイニングするにあたりOC(オーバークロック)をします。

　理由としては、市販されている状態より性能を上げてハッシュレートを上げるためです。
　マイニングはハッシュ関数を解く回数に応じて報酬が支払われるため、一秒間にハッシュ関数を置く回数(ハッシュレート)が多い方がマイニング効率が高いということになります。
　ハッシュレートは主にグラボのMemory Clockに依存します。そのため今回はそこを中心にOCしていきます。

選手紹介
　今回は先ほど紹介した1650のほかに二年前ぐらいに買った1080Tiでも測定をしました。詳しくは↓のリンクの二つのグラボを使用しました。


　まず、それぞれの初期設定を見ていきます。

　それぞれの初期設定をMSIのAFTERBURNERで計測した結果になります。今回はCPU,RAMのクロックを変更しているので
1650

• 1786MHz
• 5750MHz

2021/05/14追記　取引開始したので下の記事にて実際の効率を紹介しています。



　chiaのマイニング効率を求める式は、公式FAQ(https://github.com/Chia-Network/chia-blockchain/wiki/FAQ)にあります。

　そこでは↓のような説明がされています。

　簡単に言うと、↓の画像の赤線の部分が200PBだったときに10TBのHDDを使ってマイニングをすると一日0.46TXCH掘れるということです。(これがどのくらいの値段(BTC?)になるのかは5/3に取引開始しないとわかりません。)

　近年、マイニング需要の高まりにより中古グラボはどこにも売っていませんでした。
　ドスパラやパソコン工房の中古サイトはもちろん、実店舗に行っても中古グラボの棚は空でした。今日の午前中にサイトを回った時点ではどこのサイトにもまともなグラボがなかったのですが、今晩確認したところドスパラ中古サイト(https://www.dospara.co.jp/5shopping/search.php?bg=1&br=31&cate=bg1&sale_end=1&sort=price+desc%2Csortno%2Cscore)に大量のグラボが出品されていました。

　内訳としては値段が高い方から

• RTX2070　2枚
• GTX1080Ti
• RTX2060 SUPER　2枚
• RTX2060　2枚
• GTX1080
• GTX1660 SUPER
• GTX1070Ti　3枚
• RX590
• RX570　4枚
• RX580
• GTX1070　3枚
• GTX1060　2枚
• GTX1650
• GTX1060　4枚
• GTX1050Ti　2枚
• RX560　5枚
• GTX1050　3枚
• HD7950
• GTX950
• GTX750Ti

今回はYellston(https://www.yellston.com/)さんが発表したCoeFont(https://coefont.studio)の使い方の紹介です。

　まず、サイト(https://coefont.studio)に行くとカッコいいトップページが表示されます。初めて使う人はこのページから新規登録します。


　登録が終わるとすぐに音声を生成できるページに飛びます。
　使い方は簡単で、左の欄に呼んでほしい文字を入れ"テキスト編集"を押すだけです。
　
　そうするとすぐに生成された音声が表示され、視聴やダウンロードができるようになります。
　また、生成された音声の読み方を変えたい場合やイントネーションを変えたい場合はその部分を選択するとポップアップが開き、直感的に変更することが可能です。

　このようなシンプルで簡単な音声生成が無料でできます。使用例を↓に載せているので皆さんも使ってみてください。