図解Stable Diffusion
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
画像生成AI「Stable Diffusion」でプロンプト・呪文やパラメーターを変えるとどういう差が出るか一目でわかる「Prompt matrix」と「X/Y plot」を「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」で使う方法まとめ
画像生成AI・Stable Diffusionを導入するにはNVIDIA製GPUを搭載したPCのほかにPythonやAnacondaなどの知識が必要で、ローカル環境に導入するには少し敷居が高いところがありました。しかし、2022年8月に一般公開されて以降、多くの開発者によって誰でも簡単にStable Diffusionをローカル環境に導入可能でかつGUIで操作できるツールが次々と開発されています。「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」はその中でも他のUIには搭載されていない機能も盛り込まれた決定版とも言えるツールで、その中でも特に画像生成にお役立ちな機能である「Prompt matrix」と「X/Y plot」を実際に使ってみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Di
キャラを自分で描ける人によって「Midjourney」にマンガやイラストの背景を描かせる研究が着々と進んでいる模様
まとめ 【新世代コミPo】「Midjouney」にマンガを描かせてみるテストで出来上がった超美麗フルカラー漫画「サイバーパン.. 「作れるかも」といっている暇があったら「作ってしまってから考えればいい」という精神、実にクリエイターらしくて良い 128873 pv 510 631 users 324 中本アイアール＠水平思考ユニットうみがめ部 @air_nakamoto Midjourneyさんに、 TRPGセッションの背景画像をご担当いただきました。 17世紀大航海時代シナリオということで、 背景の用意をどうしたものかと思っておりましたが、 短納期にもかかわらず、快く引き受けてくださいました。 ほんと、女神様やで。 pic.twitter.com/SlCBnEgprA 2022-08-11 18:18:57 リンク TRPG JAPAN Midjourneyの使い方｜TRPGの背景や挿絵に
Midjourneyに$40課金して見つけたコツ｜shi3z
最近流行ってるAIといえばMidjourney。 吾輩は自宅の電気代が5万円を超えてしまったのでgakyoをお休み中。 というか最近はgakyoでなくてもrepica.comとかいろいろあるのでそっちでいいのではないかと思っている。 そこでMidjourneyですよ。 開発リーダーはLeapMotionの人。 何より安い。だって今まで月に5万かかってた電気代が$30でいいわけですからね。 でもチキンな吾輩はとりあえずお試し→終了→$10プラン→終了と繰り返して、$30/月プランに入りました。だから$40課金勢。 Discordで簡単に使えるのでGakyoよりワンクッションくらいは面倒なんだけど無いよりマシ。 Midjourneyは人間とかの描写に「あまり」制限がない。DALL-Eとかの公開版だと人間の描写に制限があったりするので使うのが難しいが、Midjourneyはハリウッド俳優の名前と
最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法
ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記：ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi
反ウクライナの主張を繰り返すSNSアカウントは偽物でプロフィール画像もAI製、さらにそのフォロワーもニセのAI製だったことが明らかに
FacebookやTwitterなどでウクライナが不利となるようなフェイクニュースを繰り返し投稿しているアカウントが、実在しない架空の人物のものであり、プロフィール画像に設定されているのは人工知能(AI)により作成された架空の人物の写真であることが明らかになっています。 Facebook, Twitter remove disinformation accounts targeting Ukrainians https://www.nbcnews.com/tech/internet/facebook-twitter-remove-disinformation-accounts-targeting-ukrainians-rcna17880 Facebookを運営するMetaが、ロシアによるウクライナ侵攻に関するフェイクニュースを投稿するアカウントからなるネットワークを削除したと発表しました。
現実の動きをそのままアニメーションに変換できる無料サービス「Plask」に開発者からの注目集まる。AI技術で映像から手軽にモーションキャプチャーを生成可能
「Plask」は、韓国・ソウルに拠点を置く同名のソフトウェア会社が開発。現実の動きをAIが自動で取り込み、単純な操作でモーションデータを作成できることからアニメーターやゲーム開発者らを中心とした界隈で大きな注目を浴びている。 編集画面では、各ターゲットの配置やキーフレームの調整といった機能を搭載。今後は複数人での共同編集も実装する予定とのこと。データの出力は汎用フォーマットのGLB、FBX、BVH形式などに対応し、BlenderやMayaといった3DCGソフトでも扱うことができる。 （画像はYouTube「Meet Plask – Plask – AI Motion Capture and 3D Animation Tool」より）（画像はYouTube「Meet Plask – Plask – AI Motion Capture and 3D Animation Tool」より）（画像は
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
Jetson Nano であらゆる人が AI コンピューティングの利用が可能に | NVIDIA
GPU Technology Conference (GTC) 2019 において、NVIDIA は、Jetson Nano 開発者キット を発表しました。これは、組込み設計者や研究者、個人開発者がコンパクトで使いやすいプラットフォームに本格的なソフトウェアを実装して最先端の AI を活用できるようにするコンピューターで、現在 99 ドルで手に入れることができます。Jetson Nano は、64 ビット クアッドコア ARM CPU と 128 コアの NVIDIA GPU により、472 GFLOPS の演算性能を発揮します。さらに、5W/10W の電力モードと 5V の DC インプットを備えた、効率的で低電力のパッケージには、4 GB の LPDDR4 メモリーが含まれています。 新たにリリースされた JetPack 4.2 SDK はグラフィックス アクセラレーションを備えた U
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
サブカルのためのword2vec | BLOG - DeNA Engineering
はじめに AIシステム部AI研究開発グループ アルバイトの五十嵐です。（ @bonprosoft, ポートフォリオ：http://vbcpp.net/about/ ） 現在、東北大学大学院の修士1年で、大学院では（自然言語ではなく）高速な文字列処理アルゴリズムに関する研究を行っています。 私は2017年9月上旬から3週間ほど、アルバイト兼インターンとしてハッカドールチーム内のNLPのタスクに取り組んでいました。 その後はアルバイトとして、期間中にできなかった追加実験と実際の製品への適用に取り組んでいます。 取り組んだタスク 突然ですが、みなさま、ハッカドールはインストールされていますか？ ハッカドールは、主にサブカルチャーに関する記事に特化した、ニュースアプリケーションです。 アプリケーション内のユーザーのクリックや「ホシイ/イラナイ」などのアクションを通して、ハッカドールがユーザーの好み
「自殺願望の正体」をAIで解明、命を救うイノベーションの最前線 （Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース
神奈川県にある平凡なアパートの一室から、男女9人の遺体が発見された通称「座間猟奇殺人事件」は、発覚やいなや日本社会に大きな衝撃をもたらした。 まず人々の関心は、白石隆浩容疑者の生い立ちや殺人動機、そして猟奇性に向かったが、同時に被害者たちとの接点にも注目が集まった。白石容疑者は、ウェブサイトやSNSを通じて、「自殺願望」を持つ被害者たちに接触。その心理を巧みに犯罪に利用したというのだ。 2017年5月、政府は「平成28年度自殺対策白書」を閣議決定している。その資料に盛り込まれた警察庁統計によると、2016年の自殺者数は2万1897人。その前年2015年には、3万4427人を記録したとされている。同白書が比較した約90カ国内では、ワースト6位（女性は3位）の自殺率となった。自殺の全体数は減少傾向にあるとされているが、いまだ日本の社会的課題のひとつであることは間違いなく、解決の糸口は見つかって
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
「最近、野菜が高いからどうにかしてよ」と夫にぼやいた結果 - Mana Blog Next
今日は自宅で起きた出来事についてのエントリーです。 スポンサーリンク 最近、野菜が高くて困っています 最近、野菜が高い。それで月々の食費がいつもよりも高くなってしまう。天候の問題もあるし、仕方無いけれど困っちゃうよね･･･ それで「ちょっと、最近野菜が高いからどうにかしてよ～」と夫にぼやいた結果･･･ 水耕栽培を本格的に始めて、自宅で野菜を育てているようです。さくらのIoTでイチゴ育成中の私と、似た者夫婦ですね。 「野菜高騰を抑えるために効率よく野菜を育てる仕組みをIoTで作ってみせる！」と夫は宣言していました。種を発芽させて、もうこんなに育ちました。 IT業界のTOKIOですか。その発想は無かったよ。 しかし発芽させる期間に、なぜか私の化粧水用のオーガニックコットンが減っていたぞ･･･気のせいかな･･･ いつの間にか動画が公開されていた 発芽期間のIoT水耕栽培について、いつの間にか夫が
「AIの性能を上げている場合ではない」──東ロボくん開発者が危機感を募らせる、AIに勝てない中高生の読解力
「AIの性能を上げている場合ではない」──東ロボくん開発者が危機感を募らせる、AIに勝てない中高生の読解力：「ロボットは東大に入れるか」成果報告会（3） 「東ロボくんの性能を上げるよりも、中高生の読解力向上が直近の課題」――国立情報学研究所（NII）が14日に開催した人工知能（AI）開発プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」の2016年成果報告会で、中心メンバーの新井紀子教授が警鐘を鳴らした。 NIIの調査によれば、中学生よりも（文脈を理解できない）AIのほうが文章を読めているという事例があるという。「正直言って、東ロボくん（AI）の性能を上げるよりも中高生の読解力を向上させるほうが国民としては直近の課題だ」（新井教授）。
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
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AIで『中世の都市の俯瞰図』を錬成しようとしているが何度やっても炎を吹き上げる…→鎮火するまでの流れが呪術師みたいで面白い
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