1 はじめに CX事業本部デリバリー部の平内（SIN）です。 Flutterは、iOS・Androidなどで共通したUIを一度に作ることができるフレームワークですが、Webアプリでも利用することができます。 今回は、Amplify UI Components を使用して、簡単に認証付きのWebページを作成してみました。 なお、Flutter対応のAmplify Authenticationは、2022/08/28現在、Developers Previewであり、Flutter SDK 3.0.0以上が必要です。 https://ui.docs.amplify.aws/flutter/connected-components/authenticator https://docs.amplify.aws/lib/auth/getting-started/q/platform/flutter/#

TL;DR Stable Diffusion でプロンプトに重みをつけたり、意味の世界で足したり引いたりするよ 例: ピラミッド - エジプト + 日本 = ? 画風をシームレスに変換できるよ seed 変更だと大きく変わってしまうけど、小さい重みで補正かければ構図を維持したまま絵に微調整を加えられるよ 意味の足し算・引き算 Stable Diffusion では、内部的に以下の 2 ステップの処理を行うことでテキストを画像に変換している テキストをベクトル(数の組)に変換する ベクトルを画像に変換する ところで、以下の動画を見てほしい テキストをベクトルにすることで、意味の世界で足し算や引き算が実現できている。 これを Stable Diffusion に応用したらどうなるだろうか[1]。 以下では、プロンプトの計算ができるように機能追加したStable Diffusionを用いる。 機

巷で話題のStable Diffusion（以下SD）をファインチューニングする方法が公開されたので、早速やります。

Introduction 先日Githubに公開されたmvSQLiteですが、 「SQLite互換のスケーラブルなデータベース」とのことで話題になってます。 mvSQLiteの特徴は、SQLiteのストレージレイヤーをFoundationDBに分離しているところです。 これにより、DynamoDBのように際限のないスケーラビリティ、point-in-timeでの読み取り、 そしてRDBの厳密な一貫性を提供します。 作成者曰く、mvSQLiteの目標は 「SQLiteを分散データベースに変えること」 とのことです。 FoundationDBとは FoundationDBは大量の構造化データを処理するために設計された分散データベースです。 2015年にAppleが買収したことでもニュースになりました。 データをソート済みのKeyValueデータとして保管し、 すべての操作にACIDトランザクシ

Web API の JavaScript での取得方法について の質問があったので作ってみました。 See the Pen TexTra 翻訳 Demo by John Doe (@04) on CodePen. async function handle(e) { name = "extra"; key = "5b37d68901799f71e8937f26add0fafd06309732b"; secret = "71d1b17cfdc7e26e6232a9a750c038d2"; text = e.target.value; const oauth = OAuth({ consumer: { key, secret }, signature_method: "HMAC-SHA1", hash_function(base_string, key) { return CryptoJS.H

オープンソースソフトウェア（OSS）の利用が当たり前になった今、“脆弱性”情報をいち早く押さえることは非常に重要だ。その対応の早さが企業の存続をも左右するようになっている。システムの脆弱（ぜいじゃく）性を考えたとき、現在ではソフトウェアの脆弱性だけでなく、ハードウェアに近い部分の脆弱性、設定に起因するグレーゾーンの脆弱性、そして組織の脆弱性も考えていかねばならない。 多種多様な脆弱性に対応するには、公開された情報を基に、企業そして情報システム部門などの現場の担当者がそれをどう生かすかに焦点が当たっている。そこで、インシデント情報をまとめて記録する「piyolog」を運営するpiyokango氏に、昨今のインシデントを基に、今そこにある問題点や「企業がどう対策すべきか」について聞いた。 脆弱性は終わらない ――脆弱性に関する事件が次々と明らかになっています。最近、piyokangoさんの印象

Stable Diffusion が来てるねってことで貧者の GPU であるところの Colaboratory でいろいろ試したいのだけどノートブック上で Python のコードをこまごまいじりながら試行錯誤するのは微妙に体験が悪い。 ちょっとしたウェブサービスとして立てて実行できるとよいけれど、なかなかクラウドサービスも帯に短し襷に長しという感じで GPU を気軽に借りられるところはなさそうだ……と思ったら、Colab 上に HTTP サーバを立てられることを知ったので、その方法でやってみることにする。 やってみたソースは以下。 GitHub - motemen/stablediffusion-server-on-colab README にあるノートブックを開いて Huggingface のトークンを埋め、GPU を選択して実行するとサーバが起動する。サーバが起動する前のセルに表示され

話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk