![[スタパ齋藤のApple野郎] 画像生成AI「Midjourney」で時間が溶けまくる! 最近の俺は“生成物の校正”に夢中!!!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/40254e85609e2d789e6742cbfe6631b31471c25c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1510%2F219%2Fstpapl2023-06-21thumbnail.jpg)
画像生成AI「Stable Diffusion」は文章(プロンプト)を入力するだけで好みの画像を生成してくれますが、ローカル環境でStable Diffusionを使う場合は複雑な初期設定が必要です。オープンソースで開発されているPythonパッケージ「ImaginAIry」なら、Stable Diffusionを用いた画像生成環境をpipで簡単に構築可能で、画像生成以外にもプロンプトによる画像編集や超解像機能も利用できてめちゃくちゃ便利そうなので、その機能をまとめてみました。 GitHub - brycedrennan/imaginAIry: AI imagined images. Pythonic generation of stable diffusion images. https://github.com/brycedrennan/imaginAIry ImaginAIryは「L
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル(データ)作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
「実在しない人物」の全身画像を高解像度で生成する「全身モデル自動生成AI」が誕生しました。開発したのは京都大学に事業所を構えるデータグリッド。 実在しない人がヌルヌル生まれる 「全身モデル自動生成AI」が優れているのは、顔と体を合わせた全身を生成可能で、なおかつ1024×1024ピクセルの高解像度で出力できる点です。ディープラーニングを応用したAIに大量の全身モデル画像を学習させることで、手足の長さや肌の色、男性らしい・女性らしい体つきまで表現可能になったといいます。 高解像度の全身画像生成は世界でも前例の無い研究とのこと アパレルや広告業界での活用が期待されます 今後は広告・アパレル関連企業との実証実験を行い、実運用に必要な機能の開発を行うとのこと。また現在は動作まで生成可能なAIの研究に着手しており、さらなる精度向上にも期待が高まります。 データグリッドは過去に「実在しないアイドルの顔
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