Stable Video Diffusion のご紹介 — Stability AI Japan
本日、私たちは Stable Video Diffusion を公開しました。これは、画像モデル Stable Diffusion に基づく最初の基盤モデルで、動画生成用です。 現在、研究プレビューとして公開されているこの最先端のAI動画生成モデルは、あらゆるタイプの人々のためのモデルを作成するための私たちの旅の重要な一歩を表しています。 この研究リリースでは、Stable Video Diffusion のコードを GitHub リポジトリで公開し、ローカルでモデルを実行するために必要なウェイトは Hugging Face のページで見ご確認いただけます。モデルの技術的能力に関するさらなる詳細は、私たちの研究論文で確認できます。 様々なビデオアプリケーションに適応 このビデオモデルは、単一画像からのマルチビュー合成など、様々なタスクに簡単に適応させることができます。私たちは、Stable
StableDiffusionでリアルな人物画像を生成するための呪文（プロンプト）ヒント集 - Qiita
いい感じの画像を生成するコツ 話題の画像生成AI StableDiffusionですが、よくSNSで見るような高画質高品質リアリスティックな人物画像を生成するにはそれなりのコツがあります。 この記事では、どのような単語を使えば高品質な画像を生成できるか、例を紹介します。 StableDiffusionを使ってみるにはWebUIが便利です。以下のリンクから使い方がわかります。 ただ欲しい画像のテキストを入れるだけではだめ 例えば、女の子の画像が欲しいとします。 ただ"girl"と入力すると以下のような画像が出てきます。 悪くはないですが少しCGっぽいですよね、もう少し写真っぽい画像が欲しいです。 高画質を連想させる単語を入れる さて、ここで以下のように "best quality" や "high resolusion" など高画質を連想させる単語を嫌というほど入れます。 ちょっとびっくりす
Appleが画像生成AI「Stable Diffusion」にまさかの正式対応、開発者いわく「画像を1秒以内に生成可能」
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app
Draw Things: AI-assisted Image Generation
Based on popular Stable Diffusion models, Draw Things helps you create images you have in mind in minutes rather than days. It is free, runs everything 100% offline on your device to preserve your privacy. Draw Things app is available for iPhone XS, XS Max, Xr, 11, 11 Pro, 11 Pro Max, SE 2nd Gen, 12, 12 Mini, 12 Pro, 12 Pro Max, SE 3rd Gen, 13, 13 Mini, 13 Pro, 13 Pro Max, 14, 14 Plus, 14 Pro, 14
話題の無料画像生成AI「Stable Diffusion」をオフラインのiPhoneのみで動かせるアプリ「Draw Things」を使ってみたよレビュー
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」が大きな注目を集めていますが、Stable Diffusionを使うには高性能GPUを搭載したマシンを用意する必要があるため興味はあっても使うのを諦めていた人も多いはず。そんな中、iPhoneに搭載されたチップを利用してオフラインでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするアプリ「Draw Things」が公開されました。実際にDraw Thingsを使ってみたところ、モデルデータの切り替えやシード値の手動入力など高度な機能が山盛りの高性能画像生成アプリに仕上がっていたので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 Draw Things: AI-assisted Image Generation https://draw.nnc.ai/ Draw Thingsを使うには、
画像生成AIで自分が作りたいイメージから類似画像を見つけてプロンプト・呪文を次々に探していける「KREA」
画像生成AI「Stable Diffusion」は「プロンプト」として文字列を入力することで、その文字列の内容に沿った絵や写真を自動で生成してくれます。しかし、自分の理想により近い画像を生成してもらうためには、多種多様な文字列を大量にプロンプトとして入力する必要があり、この複雑なプロンプトを探ることが画像を生成する工程の中でも特に大変な作業の1つです。「KREA」はAIで生成された画像とそのプロンプトをまとめたデータベースで、自分が理想とする画像を生成するためのプロンプトを探る作業がはかどります。 KREA — create better prompts. https://www.krea.ai/ KREAのトップページはこんな感じ。 上段の「search for prompt」に「anime」と入力してみると、以下のようにサジェストが表示されました。 今回はサジェストを無視し、「anim
話題の画像生成AI「Stable Diffusion」で使える呪文のような文字列を実際の画像から見つけられる「Lexica」の使い方まとめ
テキストから高クオリティの画像を生成できるAI・Stable Diffusionが話題になる様子を見て、「自分も何か画像を作らせてみたい！」と興味を持っている人は多いはず。Stable Diffusionで画像を生成する際に重要になるのが「どんなテキストを入力するのか」という点で、AIの動作を調べて有効だと判明した文字列は「呪文」とも呼ばれています。そんなStable Diffusionで使える呪文のような文字列を、実際に生成された画像から見つけることができるサービス「Lexica」が登場していたので、実際に使ってみました。 Lexica https://lexica.art/ Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したマシンのローカル環境で実行できるほか、デモページからでも使用できます。しかし、NVIDIA製GPUを所有していない人やデモページの待ち時間が長すぎると
画像生成AIサービス「DALL-E」、誰でも利用可能に
人工知能（AI）を使ってテキストによる指示から芸術的な画像を生成するサービス「DALL-E」が、誰でも利用できるようになった。開発元のOpenAIは米国時間9月28日、DALL-Eのウェイティングリストに登録していた希望者を全員受け入れた。 OpenAIのブログによると、DALL-Eはすでに広く利用されており、1日に150万人が200万枚以上の画像を生成しているという。利用のリクエストを出していたのにまだ利用が認められていなかった人も、もう利用できるようになっているはずだ。また、誰でも登録できるようになった。 現在のところAI技術と言えば、現実世界に存在する膨大な量のデータのパターンを認識するようにトレーニングされたシステムを指すのが一般的だ。コンピューティングに大変革をもたらし、画像認識やスパムのふるい分け、詐欺防止、自動運転車の制御で有用な成果を上げつつある。 だが、DALL-Eは、そ
絵下手マンがWaifu Diffusionでファンアートを描く方法 - Qiita
2022/10/29 追記・注意事項 執筆から1ヶ月半ほどですが、この記事の内容は既にだいぶ古いです。お絵描きAI進歩速すぎる。 Waifu Diffusionは1.3からpromptソートが無意味になり、アンダーバーも不要になり、 ていうかそもそもモデル何でもいいならNovel AIの流出モデルを使った方が比べ物にならないほど質がいいです。 アプリもNMKDは最新トレンドについてこれてないのでAutomatic web ui一択になってます。 もういちいち更新する気も起きないのでこの記事は当時の状況を記す歴史資料として残します。 最新情報は他の記事を当たってください。 前置き この記事ではWaifu Diffusionを扱います。 意外と知らずに使っている方もいるようなのでここで念押ししておきますが、Waifu DiffusionはDanbooruという真っ黒もいいとこな無断転載天国サイ
Stable DiffusionをローカルのGPU無しのWindows PC(Intel CPU)で動かす方法
Stable Diffusionをローカルで手軽に動かす方法 Stalbe Diffusion話題ですね。ただネックなのはGPUが必要な点です。GPUを持ってない人や、CUDAはよくわからない/絶対に入れたくないという人もいるでしょう。クラウドを使う方法もありますが、色々な事情で使えない/使いたくない人もいるでしょう。 そんな全世界のStable Diffusion難民に朗報です。Stable DiffusionがIntel CPUで動きます。しかもWLS2で動くので、大体のWindows PCで動きます。 以下のstable_diffusion.openvinoを使うだけです。 OpenVINOの説明は省略します。とにかくIntel CPUに最適化されたエッジコンピューティングのすごいヤツです（雑） セットアップ方法 前提 Intel CPU Windows OS 11にWSL2をインス
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
Stable Diffusionで画質を爆上げするテクニック【txt2imghd】を紹介 - Qiita
txt2imgの基本についてはこちらをご覧ください。 はじめに Stable diffusionのイカしたテクニック、txt2imghdの仕組みを解説します。 簡単に試すことのできるGoogle Colabも添付しましたので、是非お試しください。 ↓の画像は、通常のtxt2imgとtxt2imghdで生成した画像を拡大して並べたものです。明らかに綺麗になっていることがわかります。 TL;DR txt2imghdとは、通常のtxt2imgにimg2imgと超解像技術を組み合わせることでStable diffusionで作成した画像のクオリティーを大幅に上昇させるテクニックです。 ※既に作成した画像に用いることも可能です。 実際のコードはこちらのリポジトリから確認できます。 またこちらから私が作成したGoogle Colabバージョンにアクセスできます。 txt2imghdの仕組み Stabl
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK
AIスタートアップ企業の英Stability AIは8月22日（現地時間）、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 Stable Diffusionを使い作成した機械学習モデルは、ライセンスを明記することで営利・非営利問わずに使用可能。生成した画像などについては、作成者自身が権利を持つ。法律に違反するものや武器など人に危害を与えるもの、誤った情報を広めるものなどでの利用は禁止している。 Stable Diffusionのモデルは、インターネット上の画像とテキストをペアを学習したもので、不適切な画像を出力しないよう安全装置も実装されているという。開発者向けにDiscordのサーバを開設しており、安全な取扱いについての意見も
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