ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 | 謎の技術研究部
ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 AIイラストはPromptだけだと思い通りのポーズが出せない。そこで既存の線画やポーズから出力をコントロールする手法がControlNet。できるだけ細かいところまで設定を見ていく。 ControlNetがv1.1にアップデートされたため随時記事更新中！推定モデルの解説はほぼ網羅(一部あまり使われてないと思われるものは掲載していない) かなり頻繁に更新しているため、履歴を最下部に掲載 最終更新時のControlNetのバージョン：1.1.201 はじめに この記事はStable DiffusionのExtensionであるControlNetのより深い解説を目指す。 なにをするもの？ 今まで殆ど運任せだった画像生成だが、ControlNetを使うことである程度ユーザーが
ルメールさんの「自信あります」について考察してみた｜中毒じゃない象さん
先週、日曜日の夜、何気なしにこんなTweetをしたら、びっくりする程の反響をいただいた。 ここまで期待いただいたからには、ちゃんとした知識を皆さんに提供しなければと思い、筆を取ることとする。 結果として、徹夜した上に午前休を取った。私はどうかしていると思う… なお、考察対象が考察対象なので、元データに不備がある可能性や、そもそもサンプル数が足りないことはご了承いただきたい。というか文句言う奴がいたら、マジで殴りにいくから気をつけてほしい。 わたしの手元にあるデータではルメールさんが2015年に日本に移籍して以来、G1で自信があります発言をしたのは30件強でした。今回はそれらの分析となります。 そもそも、なぜルメールさんの「自信あります」発言がこんなに注目されているかというと、日本人にはこの発言が奇異に映るからだろう。 競馬に絶対はないと言われるように、レースには様々な予期できぬ事象が絡むた
漫才『ザ・セカンド』 松本人志の指摘にも反応しなかった「観客審査員100人」の功罪（堀井憲一郎） - エキスパート - Yahoo!ニュース
漫才『ザ・セカンド』ギャロップが優勝 ベテラン漫才師の大会『ザ・セカンド』はギャロップが優勝した。 文句なしの優勝であった。3本の漫才ネタを披露して、間断したところがなかった。 この大会は若手の大会と違って、8組が出場して対決勝ち抜き制で展開される。 「準々決勝」「準決勝」「決勝」と3本のネタを披露して勝ち抜かないと優勝できない。 その状況で、ギャロップは圧倒的な3本を見せて、優勝した。 ギャロップと囲碁将棋の「事実上の決勝戦」 唯一、準決勝での囲碁将棋との対決だけが接戦であった。 先行の囲碁将棋を見たときは、こっちが勝ったのではないかとおもったのだが、後攻のギャロップのパフォーマンスも見事で、どっちが勝ってもおかしくない、という状況になった。 蓋を開けたら、どちらも284点と同点。 痺れる状況であった。 高い評価（3点採点した人）の数によってギャロップが辛うじて勝ち抜いたが、負けた囲碁将
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
