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stable diffusion web ui には数多くのモデルがあり、プロンプトを工夫することで、意図するものに近い画像を生成することは可能ですが、それでも限界はあります。 たとえば、特定の衣装やキャラクター、画風、手元にある写真や画像の特徴を生成画像に反映させたい場合、プロンプトでは表現しづらい場合も少なくありません。 そんな時、既存のモデルに対して、手元にある画像を追加学習させると、プロンプトでは表現しずらい特徴を生成画像に反映できるようになります。 今回は、stable diffusion 向け生成モデルに対しての追加学習で最近注目されている LoRA学習 について、その環境構築から実際の追加学習に至るまでの手順を、図をつかって詳しく解説したいと思います。 LoRAとは 生成モデルは膨大な学習データと膨大な計算コストを用いて作成されており、後から追加で学習させる場合においても、相

Anaconda ではディスク容量が大きいので、必要最小限のものだけ入っていればいいから、もっと小さいのが欲しいと思っている方には、Miniconda が最適です。 特に、Pythonで作ったプログラムをPythonがインストールされていない別のPCで動かしたい場合や、64bit版と32bit版のPython を同時に使いたい場合に Miniconda は最適です。 今回は windows10 に Miniconda をインストールする方法と、インストールしたパッケージごと、別のPCにコピーして使う方法について紹介したいと思います。 Minicond とは Anaconda は データサイエンス向けのPython開発環境であり、Python実行環境(Anaconda Prompt）、コーディング＆デバックツール（Jupyter notebook、Spyder）、パッケージ管理コマンドなどが

PostgreSQL、MySQL、SQLite など、主なデータベースには Window 関数なるものが備わっており、日付や値の大小で並んだデータに対して、１つ前の値との差分を計算したり、累積値を求めるようなことが簡単に出来るようになっています。 ただ、Window 関数を始めて使う人にとっては、パーティションといった考え方に戸惑うことも多いのではないかと思います。 そこで、この記事では、その肝となるパーティションの考え方をやさしく解説し、Windows関数の使い方について理解して頂くといった内容になっています。 SQLのWindow関数とは 何らかの条件で並んでいるデータに対して、特定の範囲のデータのみ参照できるようにする機能が用意されており、これをWindowと呼んでいます。 ちょうど窓を開けて全体の中の一部を覗くようなイメージでです。 そして、このWindowに対して、最大、最小、合

ChatGPTを使てみたけど、「質問と関係ない答えが返ってきた」「質問に対して不十分な答えが返ってきた」「今までの会話の流れが無視された回答だった」などの経験は無いでしょうか？ あるいは、ブログや小説のタイトル、記事を書いてもらおうとして、入力文章が長すぎてエラーになったり、返される答えが途中で切られたりしませんか？ ChatGPTに対する質問や作業指示のことを「プロンプト」と呼ぶのですが、実はそのやり方にもコツがあります。 今回は、ChatGPTを使って期待する回答が得られるための質問の仕方について解説したいと思います。 まず、最初にChatGPTの最も基本的な原理について理解しておきましょう。 ChatGPT（チャットGPT）は、入力された文章に対して、次に続く確率が最も高い文章を生成していくように出来ています。 例えば、「ターミナル」というキーワードは業界によって様々な意味を持ちます

自作プログラムを作成していると、画面から入力した値をファイルに保存しておき、次回起動時に復元したくなることが多々ありますよね。 やり方は色々とありますが、今回は多くのアプリで使われている最も標準的な app.config に保存する方法を紹介したいと思います。 あまり他のサイトでは触れられていない、app.configに対するプログラムからの変数追加や削除の仕方や、さらに手軽に使えるようクラス化したサンプルも用意しています。 app.config で設定値を管理したい方は、是非ご一読ください。 app.config の概要 いちおう念のため簡単に説明しておきます。 app.conifig は別名「アプリケーション構成ファイル」とも呼ばれている Microsoft .NET 標準の設定値保存場所です。 app.config は通称で、実際にはアプリケーション名.exe.Config 通常、E

準備 ログ出力には logging というライブラリが必要ですが、これは Python 標準であるため、特にインストールする必要はありません。 プログラムの先頭に import logging と記述しておくだけで使えます。 最初に知っておくべき注意点 ネットでは、 'import logging' によりインポートした logging クラスを使ってログ出力をするサンプルがよく登場しますが、これには注意が必要です。。 このlogging クラスはログ機能の最も根底（ルート）に位置するものでるため、第三者のライブラリ（標準ライブラリも含む）を import している場合、それにも影響を与えてしまいます。 例えば、自作プログラムでログの出力レベルを変更した途端、importしている他のライブラリからも大量にログが出力されて、必要なログが見つけ難くなるといったことも発生します。 推奨される方法

C＃でExcelを読み書きするライブリとして、NetOffice、CLosedOffice、NPOIが有名ですが、この記事ではNPOIの基本的な使い方をサンプルを交えて紹介したいと思います。 他のサイトでは、いきなりソースコードの説明があったり、フォントの指定方法やセルの指定方法などが個別の記事として解説されているケースが多いようですが、ここでは最初にクラスの構成（概要）を理解して頂き、それを踏まえてよく使うであろうメソッドやプロパティについて、短いサンプルを付けて解説していきます。 NPOIとは Javaで使われていたExcelファイル読み書き用ライブラリである「POI」を .NET に移植したものです。 特長として、OfficeがインストールされていなくてもExcelファイルが作成できるという点が挙げられます。 POIの由来は、"Poor Obfuscation Implementat

Google検索で「WPFとは」というキーワードが結構多く検索されているようですが、ヒットする記事は短すぎたり、コードの解説がされていたりと、パッと見てわかりやすい記事が見当たりません。 私のサイトではWPFを使ったプログラミングに関しての記事を数多く掲載していますので、今回はWPFについてどんなものかを図を交えてわかりやすく解説したいと思います。 そもそも、WPFとは？ WPFとは、マイクロソフトが開発したユーザーインターフェース（GUI)の技術であり、「Windows Presentation Foundation」の頭文字を取って名図けられています。 他のサイトでは、「プレゼンテーション層技術」とか「ユーザインタフェースサブシステム」とかの表現がされていますが、要するにアプリケーションの画面を作るための技術です。 マイクロソフトがWindowsに標準搭載している　.NET Frame

【Stable Diffusion】Stability Matrix で画像生成AIを簡単インストール（モデルの移行方法も解説）