會田流生成AI秘伝の書 -初級編-｜會田与作の孫
いつもご覧いただきありがとうございます。會田の孫です。じいちゃんの倉庫から生成AIの秘伝書をこっそり拝借してきたのでお伝えします。 生成AIの種類まずは生成AI周りのことについて簡単に説明をします。 じいちゃんが使ってる生成AIのソフトは（厳密に言うとソフトではないのですが便宜上ソフトと呼びます) 「Midjourney」 ミッドジャーニーと呼ばれるソフトです。これだけを使ってるようです。 数多くの色んな生成AIのソフトが生み出されていますが、2024年4月時点で世界を牛耳っているソフトが2つあります。 一つはこのMidjourneyと、 もう一つは 「Stable diffuision」ステイブル・ディフュージョン ※略してSDというソフトです。 SDをざっくり説明すると、Loraという特定の人物を再現できるアバターのようなシステムを使う事で同じ人物を色んなポージングで出力することが可能
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
ChatGPTの精度を上げる、あらゆる質問の最後に置く「命令」 優秀な壁打ち相手を作る、「チャットAI力」の高め方
クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト 徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1
ChatGPTによるプログラム生成の可能性と限界（後編） - Qiita
はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題（プロンプト）に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス
Midjourneyで水も滴る美少女を描く｜あずみの
今日はMidjourneyで女の子を描いていました。 AIお絵描き生活にハマりすぎて肩が凝り始めました。 いっぱい失敗していくうちに、ちょっとずつ顔が崩れないようにする方法がわかってきました。完全ではないですが目もグニャグニャしにくくなってきました。Midjourneyさんが賢くなってきたのだと思います。 うむうむ。悪くない。かわいいじゃない。 それなら前からやってみたかったことに挑戦。 この女の子の顔をベースに、「水滴が女の子の周りをぶわわわわわ」みたいな絵を描いてみましょう。 以前は「シャワーを浴びる」という表現をして禁止ワードに引っかかりました。それで今回は「透明な絵の具」に変更。「女の子が透明な油絵の具に溶けて上向きに滴り落ちる」という表現で指示文を作ってみたのがこちらです。 水の流れ方を「上向き」「下向き」に変更してみても面白い。 これは滝行のようになってしまったので、水滴を「小
【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典｜saip(さいぴ)
【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か
M1 MacBook ProでStable Diffusionを動かすまでのメモ
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました！ たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
AIが「架空のモデル画像」を生成 広告・ポスターで利用可能 スキャンダルでの降板リスクをゼロに
写真素材の販売などを手掛けるイメージナビは6月8日、AIが実在しないモデルの画像を生成するサービス「INAI MODEL」を始めた。画像を購入した企業は、架空のモデルをWeb広告やポスターなどに起用できる。モデルとの契約期間を気にせず永久に画像を使える他、モデルがスキャンダルを起こすリスクがなく、差し替えが発生しないのが特徴。 当初は若い女性の画像のみ生成・販売し、今後は男性やシニアにも対応する予定。同じモデルが異なるポーズをとっている画像や、異なるモデルが同じポーズをとっている画像なども生成できる。著名人に似せたモデルは作成しない。 サービス開発にはAIベンチャーのデータグリッドが協力。画像を生成するAIと画像を評価するAIを敵対させ、精度を向上させる技術「GAN」（敵対的生成ネットワーク）を利用する。 モデル画像を生成する際は、イメージナビが利用許諾を得た上で実在する人物の写真を撮影。
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
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3秒の音声があれば本人そっくりの声で日本語・英語・中国語合成できる「VALL-E X」はやはり脅威。MSが非公開にした技術のOSS版を試して実感した（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
ジトメさんはTwitterを使っています: 「AIアニメーション始まりすぎだろ.. 動きめっちゃかわいいんだが.. かなり変換の安定感が増してきたのでこのまま学習精度が上がれば実用に耐えるな.. https://t.co/tZGOU5bVk3」 / Twitter
チャットAIは小説家や漫画家がこういう使い方をするとかなり使えるとみた「すご…この使い方は画期的」
GitHub - google/budoux