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DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
無料かつ高機能なペイントアプリ「Krita」に画像生成AI「Stable Diffusion」を組み込むプラグインが「krita-ai-diffusion(AI Image Diffusion)」です。Generative AI for Kritaを使えば落書きのような下描き画像から美麗イラストを生成できるとのことなので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Acly/krita-ai-diffusion: Streamlined interface for generating images with AI in Krita. Inpaint and outpaint with optional text prompt, no tweaking required. https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion ・目次 ◆1
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
「自分の絵柄でキャラ絵をいろいろ創りたい!」 いよいよ今回で最初の区切りにしようと思います。というのもこの分野、毎日のように新技術が生まれてきているので、同じ目標にしていても次々と試す余地が出てきてキリがないのです笑 といっても今後も画像生成は続けるつもりなので、これからまた画像生成日記が出てきた時は何卒よろしくお願いいたします! そこで今回は「自分の絵柄でキャラ絵をいろいろ創りたい」を、今までの「DreamArtist」「ControlNet」そして今まで触れていなかった「HyperNetwork」「LoRA」を組み合わせて試行錯誤していきます。 前回に続き、以前描いたこの絵をベースに進めていきます!(HyperNetworkがあまりに長くなってしまったため、結果が気になる方は画像を中心にご覧ください!笑) ※2023/3/9追記:57~59週目の内容を、備忘録としてまとめました。Sta
こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る!StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
株式会社テクノスピーチ(所在地:名古屋市千種区、代表取締役:大浦 圭一郎、以下 テクノスピーチ)と国立大学法人名古屋工業大学 国際音声言語技術研究所(所在地:名古屋市昭和区、代表:徳田 恵一、以下 名古屋工業大学)は、このたび人間の声質・癖・歌い方をこれまでになく高精度に再現できる歌声合成技術を開発いたしました。 テクノスピーチと名古屋工業大学は共同で音声合成・歌声合成技術の研究・開発に取り組んでおり、これまでに業務用カラオケ機器「JOYSOUND」や音声創作ソフトウェア「CeVIO Creative Studio」等に音声合成・歌声合成技術の導入を進めてきました。本研究では、特定の歌唱者の約2時間の歌声データベースに対して、深層学習等のAI技術を適用することにより、歌唱者の声質・癖・歌い方を学習しました。合成の際は、任意の歌詞付き楽譜を入力するだけで高品質な歌声を合成することができま
[CEDEC 2017]ゲームの品質管理はAIに任せる時代!? スクウェア・エニックスが活用法を語る ライター:米田 聡 今日(こんにち)のゲームは,有償無償のDLCや,オンライン専用タイトルであれば定期的なアップデートを通じてコンテンツをリフレッシュし,プレイヤーに長く楽しんでもらう方向のものが増えてきた。そのためゲームの提供側からすると,「DLCやアップデートをテンポよく投入し,プレイヤーを飽きさせないこと」がとても重要になってくる。 眞鍋和子氏(スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 AIエンジニア) こうした背景からゲームでも開発イテレーション(iteration,ここでは「開発サイクルを回すこと」)の効率化や迅速化といったことが話題に登ることが多くなっている。CEDEC 2017の3日めには,そんなゲームにおける開発イテレーションの効率化を,「遺伝的アルゴリズムによるAI」で
歴史の話にくわえて、海外と日本のゲームAIを巡る「認識の落差」についても、三宅氏に語っていただいているので、ぜひ未読の方はご一読いただければと思う。 ところで、この「ゲームAI」史の記事の中で、1980年に発売されたアーケードゲームの名作『パックマン』が、どうやら「ゲームAI」の起源らしいという話が、三宅氏によって語られている。 「世界一売れたアーケードゲーム機」としてギネス記録にも載っている、この40年も昔の名作が「世界最古のゲームAI」でもある――それは一体、どういうことなのか。しかも、『パックマン』の開発人数は、たった7〜8人。どのような経緯で、当時のナムコは21世紀のゲーム開発にも通じる「ゲームAI」の発想を必要としたというのか。 ――実は、その謎を解き明かすイベントが、去る2016年12月12日に開催されている。 『人工知能の作り方 ―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか
鈴木裕氏: ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。(中略)ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な(=32bitもしくは16bit)精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
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