Imagicを理解する17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。
やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】｜やまかず
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
GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model
Stable Diffusion was made possible thanks to a collaboration with Stability AI and Runway and builds upon our previous work: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Robin Rombach*, Andreas Blattmann*, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer CVPR '22 Oral | GitHub | arXiv | Project page Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model. Thanks to a generous compute
グーグルが開発した画像圧縮ツールSquoosh。フロント開発向けにNode.jsで扱う方法まとめ - ICS MEDIA
グーグルが開発した画像圧縮ツールSquoosh。フロント開発向けにNode.jsで扱う方法まとめ 『Squooshスクーシュ』というGoogleが開発した画像圧縮ウェブアプリがあります。ブラウザで変換結果を見ながら圧縮設定ができるので、画像圧縮の難しい知識を持たない方でも使いやすいことが特徴です。圧縮だけでなく、WebPなどの各種フォーマットへの変換・リサイズといったこともできる便利ツールです。 このSquooshをNode.jsで扱える『libSquoosh』が存在します。libSquooshは大量の画像を一括で圧縮、WebPへの変換、リサイズなどの処理をこれ1つで完結できるのがポイントです。昨今のウェブはページの読み込み時間が重視される傾向があります。画像のファイルサイズは読み込み時間に大きく影響するため、画像圧縮は重要なテクニックです。libSquooshをwebpack・Viteと
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
画像最適化戦略 Lazy Loading 編 | blog.jxck.io
Intro 長らく議論されてきた <img> や <iframe> における Lazyload について、仕様と実装が動きを見せている。 ここでは、特に画像 <img> に注目し、 Lazyloading の議論の変遷を踏まえた上で現状を解説する。 画像最適化シリーズ第 5 回目のエントリである。 画像最適化戦略 PNG/JPEG 編 画像最適化戦略 Picture 編 画像最適化戦略 WebP 編 画像最適化戦略 SVG/Font 編 > 画像最適化戦略 Lazy Loading 編 Lazyloading 画像や iframe の埋め込みは、読み込むサイズも大きく、処理が同期であるため、レンダリングのボトルネックになりやすく、それらが多いページでは初期表示の遅延の原因となることが多くあった。 特に縦に長いページでは、最初にユーザが見えている領域 (Above the Fold) では表
ImageMagick による余白トリミング - clock-up-blog
前提 ImageMagick をインストールしておくこと。 Windows でも Mac でも Linux でもインストールできるはず。 余白トリミングするコマンド 以下のようなコマンドで、画像の余白を自動検出してトリミングしてくれる。 mogrify -trim +repage hoge.gif 画像がJPEG等の場合、背景色にノイズが乗ることがあるので、背景色判定をやや曖昧にするオプション（-fuzz *%）を指定すると良い。 mogrify -fuzz 5% -trim +repage hoge.jpg 複数画像を一気にトリミングしたい場合はワイルドカード指定もできるやで～ mogrify -fuzz 5% -trim +repage *.jpg JPEG のトリミング例 変換前 変換後（-fuzz を指定しない場合。微妙に余白が残る） 変換後（-fuzz 5% を指定した場合。ぴっ
ImageOptim HTTP API for optimization on web servers
ImageOptim API makes pages load faster Web service for image compression. Easily resize and optimize images on your server. Faster web pages and apps Make images load faster and save bandwidth. Improved compression enables you to use beautiful images without bogging down your site. Image resizing on demand Easily create responsive images and thumbnails with high quality resampling and compression
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
大量の印刷用画像をウェブ用に変換する方法 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。広告事業部の上田です。 今はおもに新広告商品の開発をしていますが、少し前までプロのレシピを開発していました。 そのときの話を少し書きます。 プロのレシピは雑誌や料理本、料理研究家のレシピが見放題、横断検索もできるサービスです。 2014年9月にリリースしました。 インターネットで公開されているレシピだけではなく、雑誌や本にしかないレシピもたくさん含んでいます。 開発中、これらの大量のレシピをどうプロのレシピにインポートするかが問題の一つとなっていました。 データは出版社から、基本的にInDesignの形式で受け取りました。 テキストはPDFに変換してコピー&ペーストして手で修正という力技で対処しましたが、画像はEPSファイルをウェブ用に変換しなければいけません。 印刷用の画像なのでカラーモデルはCMYKです。 普通にJPEGに変換しただけだと『IE8以下では見られない』『Chr
ニコ動 超チューニング祭で最優秀賞もらいました
ニコニコ超会議で開催された「超チューニング祭り」に恋人である武藤スナイパーカスタムからお誘いされて参加しました。 投票してくださった方々のおかげで最優秀賞！ ありがとうございます！ ニコ動モバイル版のトップページのhtml,css,jsを軽量化するお祭りでして、にぎやかな会場、狭いブースの中で詰め込まれておもしろかったです。 チーム：ウルフギャングの紹介 エンジニア、デザイナーのバランスチーム。 武藤さんが狼が好きなのでそれっぽい名前にしました。ギャングらしくふたりとも革ジャン装備。 武藤スナイパーカスタム Twitter : tai2 コンピューターグラフィックスとPythonをこよなく愛すマッチ棒エンジニア。 イシジマミキ Twitter : woopsdez 写真をアップするたびにおおつねさんに「太った？」と言われる番付上昇中のデザイナー 他はエンジニアふたり、個人での参加などが
LGTMでめでたさを伝えるChrome拡張をつくった
先日、高速にドッグフードを食べる方法を見て、LGTMとLGTM.inというサービスを知りました。 LGTMは、“looks good to me."の略で、GitHubのプルリクに対するOKコメント、LGTM.inは、そのコメントにノリのいい画像を添えてspice upしようというサービスです。コードレビューの終わりにめでたさを伝えてもらえれば、字面だけのLGTMよりもうれしいし、そういう小さな承認はお互いに大事。 ということで、LGTMでめでたさを伝えるChrome拡張をつくりました。 LGTM Chrome拡張 インストールはこちらから。 Chrome ウェブストア/LGTM 拡張を起動するとLGTM.inから取得したランダム画像を3件表示します。 画像が気に入らないときはMore LGTMボタンをクリックして画像を再取得できます。 使い方 使用したいLGTMの画像をクリックするとUR
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