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

AI事業を手掛けるrinna社（東京都渋谷区）は9月9日、画像生成AI「Stable Diffusion」を改造した日本語版「Japanese Stable Diffusion」を9日に無料で一般公開すると発表した。日本語で生成したい画像の内容などを指示すると、AIが内容に沿った画像を出力する。 日本語版はStable Diffusionに、日本語キャプション付きの画像を約1億枚追加で学習させたもの。日本語圏の固有名詞や和製英語、オノマトベ（擬音、擬態語など）など、独特の文化を反映した画像を生成できるとしている。 配布場所はGitHubとAI関連コミュニティサイト「Hugging Face」。ソフトウェアへの組み込みも許可する。開発者向けサイト「rinna Developpers」ではAPIも公開する。 8日には、対話AIキャラクターを育成して交流させる同社製SNSアプリ「キャラる」や、同

アメリカで7月、これまでで“最も遠い宇宙”を撮影したとされる画像が公開されました。 画像を撮影したのは、新しい宇宙望遠鏡「ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡」。 その画像からは何が見えたの？どうやって撮影されたの？詳しく解説します。 （アメリカ総局記者 添徹太郎、科学文化部記者 山内洋平） 公開された画像は？ はるか遠方の銀河団「SMACS0723」 最初に公開されたのは、約40億光年離れた「SMACS0723」と呼ばれる銀河団を中心に撮影した画像です。 遠方の天体を観測するのに適した領域を長時間にわたって撮影していて、数千もの銀河が写し出されています。 銀河団の重力によって空間がゆがみ、奥にある銀河の光が曲がって伸びたように見える「重力レンズ効果」も確認することができます。 画像を拡大すると、さらに細かい銀河や星が見えていて、専門家からは、望遠鏡の性能の高さを感じることができるという声が上が

自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル　「1-2. のフォーム」に、G

SNSなどで大きな話題を呼んでいる高精度な画像生成AI「Stable Diffusion」は、入力したテキストを基に画像を生成するため、「呪文」とも呼ばれる適切な文字列を考案することが重要です。しかし、思い描いている理想はあるものの、どんな文字列を入力すればいいのかわからない人も多いはず。そこで、Stable Diffusionで特定の構図や雰囲気を再現するために使える文字列を、画像例を見ながら調べられるウェブサイト「The Ai Art」を使ってみました。 The Ai Art - AI, Art, and everything in between https://www.the-ai-art.com/modifiers 「The Ai Art」にアクセスすると、「Angles(アングル)」の指定に使える文字列が画像と共に一覧表示されました。 「Extreme close-up ang

生物標本の維持管理には多大なコストが必要で、かつ標本の劣化は免れない 世界に先駆けてデジタル化された生物標本の3Dモデルを1400点以上オンライン公開 メタバースやバーチャルリアリティへの応用・利用が期待される 生物標本は生物を研究する上で重要な役割を担っており、博物館等で保管されています。しかしその管理は煩雑で、くわえて標本の劣化や退色は免れられません。また、多くの重要標本は厳重に管理されますが、それが故にアクセスが困難で、結局あまり利用されないといったジレンマも抱えています。 本研究ではフォトグラメトリ（被写体を様々な角度から複数撮影することで3Dモデルを構築する手法）により、生鮮時のカラフルな状態での生物標本を3Dモデル化し、オンラインで公開しました。(公開ページはこちら) 九州大学持続可能な社会のための決断科学センターの鹿野雄一特任准教授は世界に先駆けて、独自かつシンプルなフォトグ

ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま

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キーワードに沿って人間が描いたような画像を生み出す「Stable Diffusion」というAIが一般公開され、ありとあらゆる高クオリティな画像が大量に生成されています。Stable Diffusionには文字列から画像を生成する「txt2img(text to image)」のほかに、文字だけではなく画像からも新たな画像を生成可能なimg2img(Image to Image)があります。このStable Diffusionのimg2imgを無料で試せるデモページ「Diffuse The Rest」が公開されたので、実際に試してみました。 Diffuse The Rest - a Hugging Face Space by huggingface https://huggingface.co/spaces/huggingface/diffuse-the-rest 以下がDiffuse T

画像生成AI「Stable Diffusion」をLINEで利用できるbotが登場しました。LINEに文章を送るとAIが画像を生成してくれます。 学生エンジニアのNishino（@nishino_0719）さんが開発。LINEでbotを友だち追加すると利用できます。日本語にも対応しており、日本語の文章を送って画像を生成することも可能です。 画像提供：Nishino（@nishino_0719）さん 画像を見る advertisement 関連記事 「陽気なサザエさん」→「謎の陽気なインド人」に？　画像生成AIにサザエさんのOP歌詞を描いてもらった結果がカオス 「画像AIに絵を描いてもらうためのテキストを作るAI」が公開　どのような文章を入力したらいいのか分からないとの声を受け開発 「とんでもない神威を感じる」「地獄楽で見たやつ」　イラスト自動生成AI「Midjourney」が描いた「Jap

九州大学は8月26日、3Dモデル化した生物標本1400点以上をオンライン公開した。被写体をさまざまな角度から撮影し3Dモデル化する手法「フォトグラメトリ」を使い、水生生物など700種以上1400点のデジタル標本を作成したという。ライセンスはCC BY 4.0で、誰でも自由にダウンロードや配布が可能。 九州大学持続可能な社会のための決断科学センターの鹿野雄一特任准教授が開発した、生物標本を対象としたフォトグラメトリ手法「バイオフォトグラメトリ」を使い、3Dモデルを作成した。これまで生物学分野ではフォトグラメトリはあまり活用されず、CTスキャナーやMRIでの内部構造のモデル化が主流だったという。 生物標本は、分類学や生態学などの研究を進める上で重要な役割を担う。しかし、いくら厳重に管理しても標本の劣化や退色は免れず、利用の際に紛失や損傷のリスクも付きまとう。そのため、近年多くの博物館では、標本

AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー

2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf

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ウェッブ望遠鏡の近赤外線カメラによる木星の合成画像。大赤斑が白く写っている/NASA/ESA/CSA/Jupiter ERS Team （ＣＮＮ） 虹色に輝くオーロラに巨大な嵐、そして、はるかかなたに浮かぶ複数の銀河。これらは全て、米航空宇宙局（ＮＡＳＡ）のジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡で捉えた木星の画像に写る風景だ。 米カリフォルニア大学バークリー校の名誉教授で惑星天文学者のイムケ・デ・ペイター氏は、ニュースリリースで画像について「正直言ってこれほど素晴らしいとは全く予想していなかった」と述べた。 ＮＡＳＡによると、太陽系最大の惑星である木星をウェッブ望遠鏡で観測する取り組みはデ・ペイター氏とパリ天文台のティエリー・フーシェ氏が主導した。 ３つのフィルターを組み合わせた合成画像で表した木星は、両極がオレンジ色と黄色なのに対し中央部は青や紫と、色彩が変化している。 その他、うっすらとした輪

AIスタートアップ企業の英Stability AIは8月22日（現地時間）、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 Stable Diffusionを使い作成した機械学習モデルは、ライセンスを明記することで営利・非営利問わずに使用可能。生成した画像などについては、作成者自身が権利を持つ。法律に違反するものや武器など人に危害を与えるもの、誤った情報を広めるものなどでの利用は禁止している。 Stable Diffusionのモデルは、インターネット上の画像とテキストをペアを学習したもので、不適切な画像を出力しないよう安全装置も実装されているという。開発者向けにDiscordのサーバを開設しており、安全な取扱いについての意見も

リンク ITmedia NEWS 画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK AIスタートアップ企業の英Stability AIは、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 154 users 134 リンク はてな匿名ダイアリー HなStable Diffusion 前提として、StableDiffusionでエロ画像を出そうとしてもsafetycheckerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。(Stable… 180 users

It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel

一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい？ 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。（ = その場合無料） いや、こ