OpenCVの勉強③（分類器を作成してみる） - Qiita
OpenCVの勉強、第3回です。 前回は予め準備されているカスケード分類器を使ってオブジェクト検出をしましたが、 今回はカスケード分類器を自作してみたいと思います。 目標 テニスボールを検出できるカスケード分類器を作る。 作業フォルダの準備 分類器を作成する作業フォルダの作成と、必要なファイルの準備をします。 <DIR> cascade <DIR> neg <DIR> pos <DIR> vec opencv_annotation.exe opencv_createsamples.exe opencv_ffmpeg346_64.dll opencv_interactive-calibration.exe opencv_traincascade.exe opencv_version.exe opencv_version_win32.exe opencv_visualisation.exe o
アイエスエス株式会社 "Innovative System Solutions" - OpenCVを使った機械学習
今日の話題は，OpenCVを使った機械学習．物体検出をご紹介しよう ちなみに使ったOpenCVのバージョンは1.0．上位バージョンも大筋は変わらない． 機械学習に使うツールは、 ・createsamples.exe ・haartraining.exe なのだ． これらはOpenCVをインストールすると、デフォルトで”C:\Program Files\OpenCV\bin”の下にできる． １．学習データを用意する 学習に必要なデータは、学習対象の画像データ（正解画像）と、学習対象が写っていない不正解画像である。 正解画像7000、不正解画像3000位は必要と言われているらしい。 で、これらの画像から学習に使う、vecファイルなるものを作成するのだが、そこでcreatesamples.exeを使用する。 大量の正解画像を用意する方法は2つあり、まず根性で全部自分で用意する方法。そして回転等加え
GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
March 24, 2023 Stable UnCLIP 2.1 New stable diffusion finetune (Stable unCLIP 2.1, Hugging Face) at 768x768 resolution, based on SD2.1-768. This model allows for image variations and mixing operations as described in Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents, and, thanks to its modularity, can be combined with other models such as KARLO. Comes in two variants: Stable unCLIP-
【Stable Diffusion Web UI】モデルの入れ方・使い方(Checkpoint)
この記事では、Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111版・Forge版）のモデルの使い方について紹介します。 Stable DiffusionとはStable Diffusionは、無料で使える画像生成AIです。テキストを打ち込むと、それに応じた画像が生成されるしくみです。人物や動物、風景など、さまざまな画像を生成できます。 例えば、「サングラスをかけた猫」と入力するとそのような画像が生成されます。生成する画像のスタイルも多様でイラストや写真、水彩画やアニメ調など、自分の好きなテーマでAIに生成してもらうことができます。 Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111版・Forge版）とはStable Diffusion Web UIは、（AUTOMATIC1111）ブラウザを通じて手軽に画像生成を行える無料のWEBアプリケーショ
Latent Consistency Modelによる蒸留を試してみた｜gcem156
1～8ステップくらいで画像生成ができるようになるLatent Consistency Modelをつくります。まずはLatent Consistency Modelの説明をし、次に蒸留体験記を書いていきます。 性能は微妙ですが、個人的にはうまくいくことが分かっただけで満足です。生成なんてしないしー。 拡散モデル 目を瞑って想像してみてください、あなたは深い森の中に迷い込んでしまいました。その森には1時間に1回の頻度で鐘を鳴らす教会があり、あなたはその音を頼りに教会へ向かうことになりました。果たしてあなたは何時間で教会に到着するでしょうか・・・。 さて、ここで歩くスピードとか体力は無視して、シンプルに鐘の音から方向が正確に予測することができるかを問題とします。1回の鐘の音を頼りにどんどん進んでしまうと、見当違いの方向に向かってしまいたどり着かないかもしれません。しかし何回も音を聞きながら慎重
Stable-Diffusion-WebUI入門 | 株式会社オリゴン
Stable-Diffusion-WebUIは、OpenAIが提供する画像生成ツールの1つです。GAN（Generative Adversarial Networks）をベースにしており、リアルな画像生成を実現することができます。本記事では、Stable-Diffusion-WebUIの特徴、インストール方法、画像生成の例、拡張機能の使い方などを解説していきます。 【Stable-Diffusion-WebUIの特徴】 Stable-Diffusion-WebUIは、GANを利用して、自然な画像生成を可能にするツールです。GANは、2つのニューラルネットワークを利用して、画像を生成します。1つのネットワークが生成器（Generator）と呼ばれ、もう1つのネットワークが判別器（Discriminator）と呼ばれます。生成器は、ランダムベクトルを入力として受け取り、それを元に画像を生成しま
Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111)事始め｜お茶濁す
今流行りの画像生成AIに触れてみたい。 何やら「Stable Diffusion 」とやらが人気だそうだ。 どれ、触ってみるか。 はて、何をどうしたらよいのか。 こんな悩みはつきものです。 慣れてしまえば、どうってことは無いですがマニュアルが無く 途方に暮れて触らずじまい、という方も居るかも知れません。 そこで、画像生成AI初心者による初心者のためのノウハウを紹介します。 といっても、オリジナルではなく公式ベースの初心者ガイドのURL紹介です。 （他人のふんどしで何とやら） まずはこちら PixelPirate氏による、txt2imgの初心者向けプロンプト講座です。 私には上記の記事以上に簡単に説明できる自信がありません。 ひとまず1つの英単語だけ覚えてください。 1girl このたった1ワードだけで無限の可能性を秘めています。 ようこそ、画像生成AIの世界へ。 好みの女の子、女性のタイプ
NVIDIA CUDA toolkit on Windows - Qiita
この記事の内容 Windows環境でGPUを利用した機械学習環境を整備します。 自分のPCの設定メモですので、内容のほとんどは最後に紹介する参考サイトの焼き直しです。 CUDA Toolkitインストールの主な手順 最新のGPUドライバの入手 GPUドライバ、Tensorflow に対応した CUDA、cuDNNの入手 ドライバのインストール Tensorflow、Pytorch、CuPy のインストール システム構成 PC：DELL XPS15 2017（GeForce GTX 1050） NVIDIA GPUドライバ： 451.48（GPUドライバは最新版がよさそうです） CUDA Toolkit： CUDA Toolkit 10.0 Archive（Tensorflow） CUDA Toolkit 10.1 update2 Archive（Pytorch） cuDNN： v7.4.2
【Stable Diffusion】自分だけのLoRAの作り方～その１
https://mountainnavi.com/diffusion/2279/ こんにちは、画像生成AIの性能を最大限に引き出すための重要な要素、LoRA学習の設定値に焦点を当てたいと思います。設定 ... LoRA（Low-Rank Adaptation）はAIの追加学習ツールで、自分の好みの画像を学習データとしてAIを再学習させることができます。自分で作成した『Lora』を使用することで、特定のイラストのスタイル調整や、特定の人物やキャラクターで画像を生成することができるようになります。 好きな人物の画像を生成することも可能ですが、著作権や肖像権の問題には十分注意が必要です。 有名人やキャラクターの画像を学習させる場合は、公開せず、私的利用に限定してください。 LoRAに限らず、生成した画像全般についても同じ注意が必要です。 『Lora』モデルの特長 LoRAモデルとは、AIが生成す
Downloading models
Downloading models Integrated libraries If a model on the Hub is tied to a supported library, loading the model can be done in just a few lines. For information on accessing the model, you can click on the “Use in Library” button on the model page to see how to do so. For example, distilbert/distilgpt2 shows how to do so with 🤗 Transformers below. Using the Hugging Face Client Library You can use
テキストから画像を生成するAI「Stable Diffusion」をWindowsにインストールしてみた／自宅で好きなだけ画像生成、VRAMが10GB未満のビデオカードでも解決策あり【特集・集中企画】
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Why torch cuda_is_available returns False even after installing PyTorch with CUDA | Saturn Cloud Blog
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Windows PCにCUDA ToolkitとcuDNNを導入する
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