Stable Diffusion呪文集(プロンプト)完全ガイド。これで美少女AI画像が生成できる！ - 画像生成ドットコム
呪文(プロンプト)とは? 呪文(プロンプト)とはStable Diffusionをはじめとする画像生成AIに入力する文章のことです。呪文(プロンプト)は画像の特徴を表すようなキーワードや文章を,区切りで入力するのが一般的な呪文(プロンプト)です。呪文(プロンプト)は呪文と呼ばれることも多いです。 呪文(プロンプト)には次のようなキーワードが指定されることが多いです。 画像の品質、クオリティ(例: masterpiece, best quality) カメラフォーカス(例: sharp focus, depth of field, blur background, bokeh) ライト・ting) 構図(例: front view, full body) 人物(例: 20 years old woman, 15 years old actress) ポーズ(例: looking at vie
ITクソつまんなくなった。
流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ
令和トラベル Dify講座（社内イベント資料） | ドクセル
スライド概要 社内で実施したDify講座の資料です。 Dify初級者から中級者向けに参考になる内容もあるかもなので、外部公開してみます。
Visual Studio Code の Emmet機能を使ってコードを楽に書こう - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約1分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 はじめに コードを書くのに慣れてくると、いちいちコードを書くのが煩わしくなりませんか？ そんな時 Visual Studio Code（以下、VSCode） の Emmet機能 を使えば、HTML等、特にWEB関連のコードを書くときに補完をしてくれるため、作業効率が格段にUPします。 騙されたと思ってぜひ一度お試しくださいませ！ 設定方法 1. VSCodeを開き、画面左下の「⚙️」 > 「設定」をクリック 2. 「emmet」と検索し、画面中段にある「Emmet: Trigger Expansion On Tab」にチェック 以上になります。 どんな事をしてくれるのか？ あるコマンドを入力後、「Tab」を押す事で良しなに補完をし
フルリモートで相手に気持ちよく仕事をしてもらうためのコツあれこれ
社内のプチ発表に使った資料です。 文章のコツ 前置き フルリモートでは、文章でのやり取りがメインになる。 なので、文章がヒドいと「この人と仕事するのキツイ」と思われちゃう😢 そう思われないための色々思ったことを自戒メモ。 なるべく箇条書きにする
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
MLU-Explain
MLU-EXPLAIN Visual explanations of core machine learning concepts Machine Learning University (MLU) is an education initiative from Amazon designed to teach machine learning theory and practical application. As part of that goal, MLU-Explain exists to teach important machine learning concepts through visual essays in a fun, informative, and accessible manner. Neural Networks Learn about neural net
Train, Test, and Validation Sets
Train, Test, and Validation Sets By Jared Wilber In most supervised machine learning tasks, best practice recommends to split your data into three independent sets: a training set, a testing set, and a validation set. To demo the reasons for splitting data in this manner, we will pretend that we have a dataset made of pets of the following two types: Cats: Dogs: For each pet in the dataset we
AI作曲サービスの新星「Udio」が誰でも利用可能に。Sunoを超えたか、試してみた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
Suno対抗のAI作曲サービスとして前評判の高かったUdioがパブリックベータとして一般公開されました。
アイリスオーヤマ、不良品の冷凍庫交換せず 経緯がXで拡散→一転「誠意ある対応」、購入者が明かした一部始終
警告音が鳴りっぱなし...交換品も「爆音」問題 今回の問題が注目されるようになったのは、Xユーザー・マオ（＠masa_sei_good）さんが16日、「アイリスオーヤマの家電はヤバい！」と切り出したのが発端だ。まるでチェーンソーのような音を上げる冷凍庫の動画を添えて、 「届いた冷凍庫の天板が歪んでて扉が開いてるエラーで使えず、それ連絡しても交換をしてくれなくて仕方なく販売店が交換対応」「そして届いた交換品がこの爆音wwww」 と伝えた。投稿が大きく注目されるなか17日には、「アイリスオーヤマさんからご連絡があり誠意ある対応をしていただいています。私からは謝罪は不要な旨をお伝えして商品の交換をお願いしました」と報告。「前回は販売店とメーカーとの板挟みにあってしまい怒ってしまいましたが、今回の状態は楽しくて笑っております」と心境を述べている。 投稿者・マオさんは20日、J-CASTニュースの取
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
竹中平蔵「政治家の5年1000万円不記載で過剰にガタガタすべきでない」全員が潔癖だと、社会はなかなか成り立たたない - みんかぶ（マガジン）
政治と金の問題が永田町を揺るがしている。ANNの調査によると、政治資金問題で派閥からのキックバックを収支報告書に記載していなかった国会議員は議員辞職する必要があると考える人が65％にのぼった。しかし経済学者の竹中平蔵氏は「川の水が清すぎると魚は住まないのです」と話す。「社会のリダンダンシーの中で『そういうことは起こり得るな』と社会が許容度を持つべきだ」。一体なぜなのかーー。 目次 グレーの部分をある程度許容することが健全な社会には必要年間200万円の不記載で過剰にガタガタすべきではない大切なのは問題が起きた原因を議論すること派閥を解散させることよりももっと重要なこと日本でも政党法をつくれば石破氏や小泉進次郎氏も総理に？完全に捨て身な岸田総理に期待 グレーの部分をある程度許容することが健全な社会には必要 社会の中にはリダンダンシー（冗長性）は必要だと思っています。川の水が清すぎると魚は住まな
You Don't Need Next.js | ドクセル
[beta] Next.jsクイズ2 • <p>にはなにが表示されるでしょうか？ /app/page.tsx "use client"; import { useCallback, useEffect, useState } from "react"; export default function Home() { const [date, setDate] = useState(); const fetchDate = useCallback(async () => { const response = await fetch("/api"); const data = await response.json(); setDate(data.date); }, []); useEffect(() => { fetchDate(); }, [fetchDate]); return ( <
CEO出木場 久征の思う「新しい価値」のつくり方 | Inside Out | About | リクルートホールディングス
リクルートホールディングス代表取締役社長 兼 CEOの出木場 久征（いでこば ひさゆき）が、社外講演やメディアでお話させていただいた内容を再編集し、プロダクトづくりにかける思いや、マネジメントとして大切にしている考え方をお届けします。 「これがなかった時は、どうやってたの？」と思うくらい便利なサービスを作りたい 私の娘が12歳の誕生日プレゼントに「スマホが欲しい」と言ってきました。「スマホがないと友達と遊びに行けない」って言うんです。「そんなことはないだろう、パパが子供の時は携帯電話なんてなかったんだから」と返したのですが、「じゃあ、パパはどうやって友達と遊んでたの？」と逆に聞かれて答えに窮してしまいました。そう言われてみると、どうやってたんだろう…？って。友達の家に電話して「○○君いますか？」なんて、今の時代ではできないですよね。本当に便利なものを使っていると、昔どうやっていたかを忘れて
tarコマンドのオプションが覚えられない自分を救いたい よってイメージで脳に刻み込むことにした！
この5つがよく使うやつですよね。 「bzip2やxzは？」だと！ ナニソレオイシイノ？ とにかくイメージで印象づける 脳の海馬にtarコマンドのオプションを刻み込むためには視覚的なイメージを刻み込むのが一番です。 アーカイブの展開時と作成時のxとcをどう覚えるか？ まずtarコマンドはアーカイブの 展開時には「x」 作成時には「c」 を使います。 これをイメージに落とし込みましょう。 展開時はアーカイブされたファイルがX状に広がっていくイメージ xはアーカイブされたファイルがx状に解き放たれていくイメージを持ちましょう。 アーカイブ作成はファイルが包み込まれるイメージ cはcという文字にファイルが包み込まれるイメージを持ちましょう。 このイメージで展開時と圧縮時で 「どっちだっけ？」 となることはなくなるはずです！ 他のvとfはどうする？ xとcをイメージに落とし込みました。次はvとfを見
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Nuxt Serverと$fetchを 組み合わせたTypeScript開発体験
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第21回：ComfyUI応用編。ControlNetでポーズ・構図を指定する (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
テキスト生成AI『Claude』が提供する60以上の「プロンプト集」が使える！すぐに苦手な仕事を自動化せよ | ライフハッカー・ジャパン
Shadow DOMとCSSの現状
