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D.M.です。 AI とともにプログラミングをしてみた体験記です。 モチベーション 2022年11月、 ChatGPT が登場したことにより、今の学生は AI にレポートを書かせるというような話が普通に出るご時世になりました。 ChatGPT は例えばプログラミングのお題を投げると AI がかなり高精度なプログラムを書いてレスポンスしてくれたりします。この技術は将来的に Google 検索を脅かす存在になるのではというほどの注目を集めています。 ペアプログラマー Github Copilot よりプログラミングに特化した AI サービスとして、 GitHub Copilot があります(ギットハブ コパイロットと読む)。 2022年6月に正式リリースされています。 このツールには以下のような特徴があります。 ・ソースの流れやコメントに合わせて次に書くべきコードをサジェストしてくれる。 ・V
画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソースで公開されたことで、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIやDreambooth GUIなどの便利なツールが多くリリースされました。これに伴って、Stable Diffusionのモデルをベースにしてさまざまなデータセットで学習したモデルがインターネット上で配布されていますが、配布されているモデルファイルをそのままダウンロードして実行するのはセキュリティ上に問題があります。「Stable-Diffusion-Pickle-Scanner-GUI」は、モデルファイルにマルウェアが含まれていないかどうかをチェックできるツールとのことで、実際に使ってみました。 GitHub - diStyApps/Stable-Diffusion-Pickle-Scanner-GUI: Pickle Scanne
画像生成AI「Stable Diffusion」はプロンプトあるいは呪文と呼ばれる入力した文章から画像を自動で生成することができます。このStable Diffusionで生成した画像をフレームにしたアニメーションを生成できる「Deforum」を、ウェブUIの決定版といえるAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIの拡張機能で追加できるようになったので、実際にアニメーションを生成してみました。 deforum/deforum_stable_diffusion – Run with an API on Replicate https://replicate.com/deforum/deforum_stable_diffusion GitHub - deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui: Deforum exte
Stable Diffusionに独自データセットで追加学習できるようになるために、まずは既存のデータセットを使用した学習方法を試した。 追加学習の方法には、画像3~5枚を用いてスタイルを学習させるTextual Inversionという方法があるが、ここでは追加学習にデータセットを用いて画像をテキスト条件付きで追加学習する方法を試す。 GitHubのStable Diffusionには追加学習の方法についてドキュメントが用意されていないため、Waifu Diffusionの方法を参考にした。 Waifu Diffusionは、Stable Diffusionをdanbooruデータセットでファイチューニングしたものである。 Waifu Diffusionがどのように追加学習を行ったか手順は書かれていないが、ファインチューニング用のconfigファイルが用意されているため、それを使って、ト
Detailed feature showcase with images: Original txt2img and img2img modes One click install and run script (but you still must install python and git) Outpainting Inpainting Color Sketch Prompt Matrix Stable Diffusion Upscale Attention, specify parts of text that the model should pay more attention to a man in a ((tuxedo)) - will pay more attention to tuxedo a man in a (tuxedo:1.21) - alternative
画像生成AI「Stable Diffusion」を利用した、GIFアニメーションを自動生成してくれるモデル「stable-diffusion-animation」がGitHubに公開されました。 andreasjansson/stable-diffusion-animation – Run with an API on Replicate https://replicate.com/andreasjansson/stable-diffusion-animation GitHubの該当ページにアクセスすると以下のような画面が出現します。すでにサンプルが動いていますが、自身で編集を加えることが可能。なお、編集にはGitHubへのログインが必要です。 最初にどのような絵を生み出し、どのような絵に変化させていけばいいのかを、開始プロンプトと終了プロンプトとして記入し、定義します。 次に生成するGI
前提として、Stable Diffusionでエロ画像を出そうとしてもsafety checkerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。 (Stable DiffusionのSaaSであるDream Studioはぼかしだが、多分別の技術) https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 そこでGoogle Colabでちゃちゃっと環境を作り、なおかつNSFWを回避する。 1. 下記のリンクでノートを開く https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 2. 下記の箇所を書き換える vvvvvvvvvvvvvvvvvv f
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
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