DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで2022年を境に爆発的な流行を見せはじめた AI 画像生成。コアとなる拡散モデルの基礎解説、研究領域で育てられた技術が一般層にまで羽撃いた変遷、その過程で生じた解決されるべき問題点、および日進月歩で増え続ける発展的な手法群について、網羅的に流れを追いかけるメタサーベイを作成しました。 明日にでも世…
プロンプトを変えずに色んなキャラを生成する！（Prompt Free Generation）｜gcem156
今回の目的は、プロンプトを考えずに適当な画像を入力するだけで、それっぽい画像を生成するモデルを作ることです。そのために、画像分類モデルの出力をStable diffusionのUNetが理解できるように学習し、画像自体をプロンプトとして扱えるようにします。 ※自分の記事があまりにも面白すぎて冗長になってしまったので、太字部分だけ読んでもだいたい分かるようにしています。 ばっくぐらうんど哲学的問題：AIを使いこなせず無駄な労力を割く人間と、AIに頼って自分では何もできなくなった人間、どちらが猿に近いのだろうか？ WD14-Taggerの登場により、danbooru由来のデータであろうがなかろうが、danbooruタグに基づく学習ができるようになりました。そのため、多くのアニメスタイルの画像が、danbooruタグを列挙したプロンプトを入力して作成されています。しかしWD14-Taggerの出
VRoid(3D)とLora(追加学習)でオリキャラを学習させてAI画像を一次創作の肥やしにする｜852話｜note
こんにちは、852話です。 今日は追加学習の話ではありますが理論的なものと使い方的な工程はすっ飛ばして手法と考え方のみの記事になります。 AIによる画像生成、色々楽しんでいる人が多い中「これで自分のオリジナルキャラクターが出力できたらな」と思う人もいると思います。絵が描ける人であれば自キャラを描いた絵をそのままLoraで追加学習させれば簡単にAIで出力できますが、では絵が描けない人は……という話です。 今回は以下のソフトを使います。 ・VRoidStudio（3D） ・場合によってはペイントソフト ・Lora（追加学習/colab可） ・WebUI等のLoraが使えるAI まずVRoidStudioで3Dモデルを作ります。着せ替えみたいな形で３Dモデルが作れます。 今回はこちらの「デモ子」を作成しました。 3D「デモ子」で、VRoid上でモーション、ポーズを付けられるので30枚程度スクショ
Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
図解Stable Diffusion
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
Stable Diffusionを「いらすとや」で追加学習する - TadaoYamaokaの開発日記
前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャプションがある「いらすとや」をスクレイピングして、データセットを作成した。 データセット作成 「いらすとや」から全ての画像とキャプションを取得した。 画像に複数バリエーションがある場合は、1つ目の画像のみを使用した。 キャプションは、日本語になっているため、Googleスレッドシートで、「=GOOGLETRANSLATE(XX,"ja","en")」を使って英語に変換を行った。 合計で、22891枚の画像とキャプションのセットが用意できた。 画像サイズ変換 画像は、5
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
Googleの無料サービスTeachable Machineで画像認識モデルを作成してみた | Ledge.ai
「Teachable Machine」はGoogleが提供する、簡単に機械学習のモデルを作成できるサービスです。Teachable Machineでは「画像プロジェクト」「音声プロジェクト」「ポーズプロジェクト」の3種類のモデルが作成可能ですが、今回は「画像プロジェクト」を作成します。 まずはTeachable Machineにアクセスします。 「使ってみる」をクリックします。 「画像プロジェクト」を選択します。 「標準の画像モデル」を選択します。 「Class1」と「Class2」にそれぞれ犬と猫の画像を10枚ずつアップロードします。 アップロードができたら、「モデルをトレーニングする」をクリックします。 学習が完了したら、「Webcam」の部分を「ファイル」に変更し、学習時に使わなかった画像をアップロードします。 無事、予測ができました。 最後に今回はTeachable Machine
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