1枚の画像から「似た画像」をサクッと生成して素材集めを爆速化できるAIツール「Reimagine XL」を使ってみた
資料や作品を作成していると「この画像に似た画像を複数枚用意したい！」という状況になることがあります。画像生成AI「Stable Diffusion」で知られるAI企業Stability AIが開発した「Reimagine XL」を使えば、画像をドラッグ＆ドロップするだけで類似画像をサクッと生成できるとのこと。日本でも無料で使用可能だったので、実際に使ってみました。 Reimagine XL https://clipdrop.co/stable-diffusion-reimagine Reimagine XLにアクセスすると以下のような画面が表示されます。 Reimagine XLの使い方は非常に簡単。類似画像を生成したい画像を点線で囲まれたエリアにドラッグ＆ドロップするだけです。 ドラッグ＆ドロップしてから数十秒で類似画像が3枚生成されました。画面下部のサムネイルをクリックすれば各画像を確
撮影時に知っておけばバランスが良くなる構図の12つのパターンが思わず使いたくなる。「それっぽく見えるレイアウト」や「視線を誘導させるレイアウト」も
デザナビ👀デザインを図解で解説 @wkwdesigner フォローするとデザインのヒントやキッカケが見つかる💡 初心者向けデザインテクニック・Tips／デザインのポイントを図解付きで解説💡 ツイートだけではわかりづらい部分はブログで詳しく解説✏️ https://t.co/X9FzimhN9e
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19 Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN（Convolutional Neural Network）ベースの画像評価モデル「NIMA（Neural Image Assessment）」を論文にて発表しました。 NIMA：Neural Image Assessment 本稿では、任意の画像に対して1から10（10が最高得点）の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的（ピクセルレベルの技術品質）に美しく、または審美的（美の本質）に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeep CNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
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