画質 高画質

なぜバレた(マツキヨで5000円以上使った)

0 3

1つまた目標ができた

フォロワー5000人くらい行ったら男性歌い手2.3人でユニット組む!!!

After the rainの曲とかオリジナル曲とかいろいろ挑戦していきたいなー

その為には俺の推しさん、リアコさん増やさなければ🤍

1 39





反撃の鐘楼で強いのかなと思います。

ターン1が付いていないので、バトルのたびに5000アップするデコイになります。

手札に加えたユニットをそのままエナに戻すこともできるので実質ノーコストです。 https://t.co/LcBjd6Wwgl

0 0

フォロワー様の数5000人超えました・・・!🙏😭
皆さまありがとうございます!そしてこれからもよろしくお願いします✨✨✨

I've got 5000 followers...!!🎉
Thank you everybody✨✨✨

53 344

いろいろ変わってんじゃーん

ログボ石は1週間で、5000!
ロード画面SDキャラは2年目のものも出るようになった感じですかね……


1 16

絵のお仕事募集中!
あと3人を予定してます。

アイコンやヘッダーは5000円

気軽にリプやDM送ってください!✨️

お支払い方法は銀行振込のみです🐰


0 4


🥀『ラヴィ』🦇
5000回再生おめでとう🎉🥂

どこを切り取っても最高にかっこいい
囁くようなラップも大好き💕✨

🍷https://t.co/9ZQ589YwgA

の登録、高評価も応援お願いします🥰






https://t.co/ccRL5tsK1N

13 24

【🍾リアイベグッズ先行公開🎉】

・缶バッジ各種 1個500円
 (10個+1個セット 5000円)
・Tシャツ 1枚3000円
・新シリーズ設定資料本 1冊500円

購入制限(下記記載)がございますのでご了承ください。

リアイベのチケットはこちらから
ご購入できます!😆🎉
https://t.co/TtC86Xzih5

63 176

🥀
🥀「ラヴィ」🦇
🥀5000回再生越えおめでとう🎊🎉

イケボすぎてかっこいい
でぃあくんの歌ってみた❤️❤️

チャンネル登録 高評価
引用元❤️RTお願いします🥀






https://t.co/wlN1utRDFK

12 27

5000回再生突破おめでとうございます❤️‍🔥

でぃあくんからのご褒美ラヴィチュウ ♥️
『ラヴィ』
🥀https://t.co/ClXYpe2nPX🦇







https://t.co/tC7Qk3rWYE

7 15

💎 🫖

顔面偏差値は高いでしょうか・・!?
偏差値に自信はありませんが
歌には少しだけ自信があります…✨
執事Vtuberはいかがでしょう?🫖




6 26

SKIMAさんにて立ち絵を5000円で販売しております。
IRIAMでの動作確認済みです。(ver1推奨)
ママやってみたいんです!どうかお願いします!


https://t.co/85awXkZLUu

8 11

でぃあくんの歌ってみた
🥀『 ラヴィ 』🦇
5000再生突破おめでとう✨🎉

チャンネル登録や高評価もぜひお願いします😊







https://t.co/4qAIT5aMNW

14 23

でぃあくんの歌ってみた
🥀『 ラヴィ 』🦇
5000再生突破おめでとう✨🎉

常にイケボだけど「ワンパン」はさらにめちゃめちゃイケボです🥰






https://t.co/JXaxabWu5Y

11 24

フリル生成するの楽しすぎてせっかく回復したAnlasが5000消えた

3 48

おはよう〜〜😳☀️☀️早起きからの予定があるのでがんばるよ〜〜😳☀️

Spotify 83000突破!!!!🎉㊗️

ヤバい、、、かにちゃんが残り5000再生差まで詰めてきてます😱😱😱

負けないぞおおおおおおお

今日も全端末でループ再生して10万再生突破しようね😭😭😭😭‼️‼️‼️

380 1268

'𝙲𝚑𝚛𝚘𝚖𝚊'
by SOKOSOMA

🟩🟨🟧🟥

A 1/1 retro-inspired geometric abstraction available in 5000x5000, 300dpi on

https://t.co/OxWa9YYrX5

0 4


이번에 상시 커미션 오픈합니다 !

💜 = 5000원
목표금액 달성시 RT 하신분들중 2분 그려드려요 💛
문의나 신청은 트위터 DM 으로 부탁드려요 !
많은관심 부탁드립니다 (。•̀ᴗ-)✧
.
.
(진짜진짜 열심히 그려볼께오,, 신청부탁해오,,

10 2

のイラストで学習
レイヤ構造:1,3,1
step:MAX5000 活性化関数:relu 学習率:0.0001
ニューラルネットワークレイヤ構造を”広く浅い”設定
画像は初期⇒2000⇒最終

2 1