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GitHub - rinnakk/japanese-stable-diffusion: Japanese Stable Diffusion is a Japanese specific latent text-to-image diffusion model capable of generating photo-realistic images given any text input.
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The 30th Symposium on Sensing via Image Information/Home page
SSII2024 Symposium Announcement The 30th Symposium on Sensing via Image Information will take place as shown below. We look forward to your participation! Date: Wednesday, June 12th, 2024 - Friday, June 14th, 2024 Venue: Pacifico Yokohama Annex Hall Details are posted on the SSII website. Note, that only the front page is available in English. Program is now available! Symposium Registration is op
Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation
Segment Anything’s promptable design enables flexible integration with other systems. SAM could receive input prompts, such as a user’s gaze from an AR/VR headset, like Project Aria. SAM: A generalized approach to segmentation Previously, to solve any kind of segmentation problem, there were two classes of approaches. The first, interactive segmentation, allowed for segmenting any class of object
Automate OS Image Build Pipelines with EC2 Image Builder | Amazon Web Services
AWS News Blog Automate OS Image Build Pipelines with EC2 Image Builder Earlier in my career, I can recall being assigned the task of creating and maintaining operating system (OS) images for use by my development team. This was a time-consuming process, sometimes error-prone, needing me to manually re-create and re-snapshot images frequently. As I’m sure you can imagine, it also involved a signifi
Building an effective Image Component | Aurora | Chrome for Developers
Images are a common source of performance bottlenecks for web applications and a key focus area for optimization. Unoptimized images contribute to page bloat and accounts for over 70% of the total page weight in bytes at the 90th percentile. Multiple ways to optimize images call for an intelligent "image component" with performance solutions baked in as a default. The Aurora team worked with Next.
An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion
We learn to generate specific concepts, like personal objects or artistic styles, by describing them using new "words" in the embedding space of pre-trained text-to-image models. These can be used in new sentences, just like any other word. Our work builds on the publicly available Latent Diffusion Models Text-to-image models offer unprecedented freedom to guide creation through natural language.
はじめに v13.4.8 からunstable_getImgProps というメソッドが next/image から提供されるようになりました。 これは next/image のコンポーネントが内部で処理していた img 要素に渡す props を取得するためのメソッドです。 簡単な例として以下のように使用できます。 import { unstable_getImgProps as getImgProps } from "next/image"; export default function Page() { const { props } = getImgProps({ src: "/sample.png", alt: "sample", width: 800, height: 400, }); return <img {...props} />; } 具体的な実用例としては大きく 3
It’s High Time to Replace JPEG With a Next-Generation Image Codec
I can be quite passionate about image codecs. A “codec battle” is brewing, and I’m not the only one to have opinions about that. Obviously, as the chair of the JPEG XL ad hoc group in the JPEG Committee, I’m firmly in the camp of the codec I’ve been working on for years. Here in this post, however, I’ll strive to be fair and neutral. The objective is clear: dethroning JPEG, the wise old Grandmaste
[セッションレポート]Lambdaのコンテナイメージサポートについておさらい SVS209 Introducing container image support for AWS Lambda #reinvent | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。re:Invent 2020のWave 2で新たに公開されたセッション「SVS209 Introducing container image support for AWS Lambda 」を聴講したのでレポートさせて頂きます。 セッション概要 スピーカー:Chris Munns 以下公式サイトからの引用です。 This session covers one of the most requested new features for AWS Lambda: container image support. With container image support, developers can now package their Lambda functions and required dependencies using familiar contain
![[セッションレポート]Lambdaのコンテナイメージサポートについておさらい SVS209 Introducing container image support for AWS Lambda #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1fc8bce7c66555564f1e060e786724d616daf7d8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F11%2Feyecatch_reinvent-2020-session-report.jpg)
How to Convert an Image With Handwriting to Text Using OCR
Do you need to digitize handwritten notes to edit or index them? Or would you like to copy text from the picture of a handwritten quote? What you need is something called an optical character recognition (OCR) tool. OCR tools analyze the handwritten or typed text in images and convert it into editable text. Some tools even have spell checkers that give additional help in the case of unrecognizable
AWS Lambda with Container Image で MeCab (NEologd) を動かしてみたCCT-recruit | CCT-recruit
ちなみにLambda with Container Imageによるメリットにはサイズ制限以外もりますが、今回は主にサイズ制限に着目しています。 LambdaでMeCabを利用する場合の課題 LambdaでMaCabを利用しようとした場合にファイルサイズ制限の影響を受けるのが辞書ファイルです。 MeCab本体のサイズはそこまで大きくないのですが、辞書にNEologdを利用するとビルド済みのバイナリデータのサイズが1GBを超えてきます。 ビルド時のオプションで登録単語数を減らしても700MB程度のバイナリデータになります。 1GBのバイナリデータとなるとLambda Layersのサイズ制限である250MBを軽く超えるため、今まではEFSを利用して解決するしかありませんでした。 といってもLambdaにEFSがマウント可能になったのが2020年6月なので「そんな処理はLambdaでやることじ
GitHub - cshum/imagor: Fast, secure image processing server and Go library, using libvips
imagor is a fast, secure image processing server and Go library. imagor uses one of the most efficient image processing library libvips. It is typically 4-8x faster than using the quickest ImageMagick and GraphicsMagick settings. imagor implements libvips streaming that facilitates parallel processing pipelines, achieving high network throughput. imagor features a ton of image processing use cases
The AI platform converting images & videos into immersive 3D experiences
今回は、LUNA SEAのIMAGEの感想を記載します。 LUNA SEA（ルナシー）は、日本のヴィジュアル系ロックバンド。 1989年に現メンバーで結成。 1992年にメジャーデビュー。 2000年、東京ドーム『LUNA SEA THE FINAL ACT TOKYO DOME』を最後にバンド活動を終幕。 2010年、「LUNA SEA REBOOT」メッセージを発表しバンド活動を再開。 2019年に結成30周年を迎えた。 LUNA SEAとは「月と海」という意味（LUNAはラテン語、SEAは英語）。 インディーズ時代は狂気という意味の『LUNACY』というバンド名であった。 活動期間：1989年～2000年 2010年～現在活動中（2020年） 現在（2020年）のバンドメンバー ヴォーカル：RYUICHI ギター、ヴァイオリン：SUGIZO ギター：INORAN ベース：Ｊ ドラムス
GitHub - ashawkey/stable-dreamfusion: Text-to-3D & Image-to-3D & Mesh Exportation with NeRF + Diffusion.
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More examples Here are some more examples of how the algorithm copes with more complex backgrounds. Mountains on the background are being shrunk smoothly without visible seams. The same goes for the ocean waves. The algorithm preserved the wave structure without distorting the surfers. We need to keep in mind that the Seam Carving algorithm is not a silver bullet, and it may fail to resize the ima
GitHub - elninotech/uppload: 📁 JavaScript image uploader and editor, no backend required
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Learn Docker With My Newest Course Dive into Docker takes you from "What is Docker?" to confidently applying Docker to your own projects. It's packed with best practices and examples. Start Learning Docker → Updated on July 10th, 2018 in #docker Benchmarking Debian vs Alpine as a Base Docker ImageMost official Docker images offer both Debian and Alpine based images but there's some surprising perf
【CSS】箇条書きのドットに色をつける【list-style-image】 - Little Strange Software
どうも！LSSです！！ 昨日の記事、 のコメント欄に、 なる(id:narutabi) ドットを箇条書きの前に色でつくるとかも勿論可能ですかね？ LSSさんの記事をみてると想像力が膨らみます(#^^#) とのコメントをいただきました。 なる様、ありがとうございます^^ というわけで、今回は「箇条書きのドットに色をつける」方法を試してみたいと思います！！ まず、「箇条書き」とは 箇条書きのHTMLコード CSSで色をつけてみます！ list-style-image について マークを色付きの丸にするには？ とても残念なことに… 応用篇 45degの角度で２色使ってみた例 謎のマーク 円の中心位置をずらして半円 あとがき まず、「箇条書き」とは はてなブログの場合、「記事を書く」の「編集 見たまま」画面に こう、適当に数行、文章を入力したとします。 で、 「見出し ▼」の右あたりにある、 ↑こ
Using Modern Image Formats: AVIF And WebP — Smashing Magazine
In this article, we’ll highlight how modern image formats (AVIF or WebP) can improve compression by up to 50% and deliver better quality per-byte while still looking visually appealing. We’ll compare what’s possible at high-quality, low-quality and file-size targets. We’ve recently published Addy’s Image Optimization book with everything you need to know about images, how to compress, serve and ma
Introduction to Dockerizing for Production Improve your DevOps skills: learn an iterative process for Dockerizing your code. Get your free ebook A deep dive into the “official” Docker image for Python by Itamar Turner-Trauring Last updated 20 Jan 2022, originally created 19 Aug 2020 The “official” Python image for Docker is quite popular, and in fact I recommend one of its variations as a base ima
Use of artificial intelligence for image analysis in breast cancer screening programmes: systematic review of test accuracy
Research Use of artificial... Use of artificial intelligence for image analysis in breast cancer screening programmes: systematic review of test accuracy Research Use of artificial intelligence for image analysis in breast cancer screening programmes: systematic review of test accuracy BMJ 2021; 374 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.n1872 (Published 02 September 2021) Cite this as: BMJ 2021;374:n18
こんにちは。AWS事業本部のKyoです。 「あのアカウントで使ってるAMIを使いたいなぁ。でもアカウント間を跨いでの共有はちょっと面倒だなぁ...。」 そんなことを話していたら、EC2 Image builder（以下、Image builder）用のBuild Componentファイルを共有してもらえることになりました。 これを活用するために、まずは手を動かしながらImage builderに入門してみることにしました。 Image builderとは？ 公式ドキュメント EC2 Image Builderはソフトウェアで事前にインストールおよび設定、カスタマイズされた安全で最新の「ゴールデン」サーバーイメージの作成、管理、およびデプロイメントを自動化し、特定のIT標準を満たすための設定を行うAWSのマネージドサービスです（意訳） ざっくりいうとAMIを作るためのツールです。Packe
Cérémonie d'ouverture de Paris 2024 : "Une image comme ça, on n'aurait jamais pu la créer, même au cinéma"
Cérémonie d'ouverture de Paris 2024 : "Une image comme ça, on n'aurait jamais pu la créer, même au cinéma"
Paint.NET is a great image editor for beginners. Here are a few handy ways that you can use it to edit your images. A lot of image editors lie at the extremes of the feature spectrum. MS Paint is too basic to accomplish anything serious, while tools like Photoshop are overkill for most people's editing tasks. If you're a Windows user who only needs to make small modifications to images and screens
[AWS Black Belt Online Seminar] AWS EC2 Image Builder 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ [AWS Black Belt Online Seminar] AWS EC2 Image Builder 資料及び QA 公開 先日 (2020/08/25) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS EC2 Image Builder」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200825 AWS Black Belt Online Seminar AWS EC2 Image Builder AWS クラウドサービス活用資料集（すべての過去資料が閲覧できます） Q. 推奨として、AMI の作成は各リージョンで行った方がいい、あるいは１リージョンで作ったもののコピーがいい、などありますか？リージョン固有の何かがないかと懸念しています。 A. EC
![[AWS Black Belt Online Seminar] AWS EC2 Image Builder 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/966cde057175436e365fa414e239f2372147cb05/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2908q01vomqb2.cloudfront.net%2Fb3f0c7f6bb763af1be91d9e74eabfeb199dc1f1f%2F2020%2F09%2F10%2Fthumbnail.png)
Image generator litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick
We’ve filed lawsuits challenging AI image generators for using artists’ work without consent, credit, or compensation. Because AI needs to be fair & ethical for everyone.This is Joseph Saveri and Matthew Butterick. In November 2022, we teamed up to file a lawsuit challenging GitHub Copilot, an AI coding assitant built on unprecedented open-source software piracy. In July 202
The Complex But Awesome CSS border-image Property — Smashing Magazine
The CSS border-image property is one of those properties you undoubtedly know exists but may not have ever reached for. Or maybe you have reached for it but found all of its slicing logic difficult and cumbersome. That’s because it is! But the property is also capable of some really interesting things if we take the time to understand its syntax. In this article, Temani Afif demonstrates different
1. Tag your image with ttl.sh, a UUID, & time limit (i.e. :2h) 2. Push your image 3. Pull your image (before it expires) Anonymous No login required. Image names provide the initial secrecy for access. Add a UUID to your image name to reduce discoverability.
A modern, lightweight comparison sliderCompare before and after images, for grading, CGI and other retouching comparisons. Vanilla Javascript. npm install image-compare-viewer Also available via CDNJavaScript https://unpkg.com/image-compare-viewer/dist/image-compare-viewer.min.js CSS https://unpkg.com/image-compare-viewer/dist/image-compare-viewer.min.css Using WordPress?Here's a ready-to-use Word
Windows 11の標準Webブラウザー「Edge」のサイドバーに画像生成AI機能「Image Creator」が搭載された。まだプレビュー版で順次展開している状態だが、日本語版でも多くの環境で利用できるようだ。 画像生成AIには、今注目されているChatGPTを開発したOpenAIによる画像生成の学習モデル「DALL-E」を採用しており、自然言語から画像を生成してくれる。日本語でも利用できるので、早速試してみよう。 Windows 11の標準Webブラウザー「Edge」のサイドバーから 手軽に日本語で画像生成が可能！ まずは、Edgeのサイドバーから「Image Creator」をクリックしよう。見当たらない場合は、下の「＋」アイコンをクリックすると、追加できる項目が表示される。そこにも、「Image Creator」のアイコンがなければ、まだ展開されていない状態ということだ。筆者の手
Image コンポーネントの特徴Next.js が提供している Image コンポーネント (next/image) を使用すると、image 要素をそのまま配置するのに比べて次のような恩恵を受けられます。 遅延ロード (Lazy loading)Web ブラウザでその画像がビューポート内（画面内）に入って来たときに初めてダウンロードされるようになります。大きなページの末尾部分に配置された画像が、無駄にダウンロードされてしまうのを防ぐことができます。画像の最適化アクセスしてきたクライアントに応じて画像ファイルを最適化して配信します。例えば、圧縮効率のよい WebP フォーマットなどに変換してくれます。リクエスト時にサーバーサイドでオンデマンドで最適化するため、Image コンポーネントを使うことでビルド時間が伸びてしまうことはありません。外部サーバーの画像を間接的に表示する場合も最適化でき
GitHub - Ladicle/tcardgen: Generate a TwitterCard(OGP) image for your Hugo posts.
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Microsoftは2023年2月に、検索用にカスタマイズしたチャットAI「GPT-4」で動作する「新しいBing」を発表しましたが、さらにBing Chatに画像生成AI「DALL・E」を搭載した「Bing Image Creator」が追加されたことが明らかになりました。 Create images with your words - Bing Image Creator comes to the new Bing - The Official Microsoft Blog https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/21/create-images-with-your-words-bing-image-creator-comes-to-the-new-bing/ Microsoft brings OpenAI’s DALL-E image cre
Golangのシングルバイナリをいい感じでDocker Image化する - blog.potproject.net
Golangはシングルバイナリ(単体で動く実行ファイル)を出力してくれてありがたいのですが、それをコンテナ向けの軽量LinuxであるalpineやBusyBoxを使って動かそうとすると、ハマることが多い。 シングルバイナリじゃなかったのか、と思ってしまうのだが、どうやらデフォルトで一部のライブラリがダイナミックリンクになっているからである。 このあたりが参考になった。 golangでビルドしたバイナリをスタティックリンク (static link)にする これ、割とググればいろいろ出てくるのですが結局のところイマイチ最適解が見つからない。 何故かっていうと、中身に入っているライブラリなどで割かしビルド条件を変える必要があるため。 また、コンテナのサイズも小さくしたいので、いろいろとオプションを調べて、自分はこんな感じで落ち着いた。 ※ちなみに今回想定しているシングルバイナリは、Golang
GitHub - pkhungurn/talking-head-anime-demo: Demo for the "Talking Head Anime from a Single Image."
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Image recognition (i.e. classifying what object is shown in an image) is a core task in computer vision, as it enables various downstream applications (automatically tagging photos, assisting visually impaired people, etc.), and has become a standard task on which to benchmark machine learning (ML) algorithms. Deep learning (DL) algorithms have, over the past decade, emerged as the most competitiv
Upscayl - AI Image Upscaler
Heaven help youOkay, so you need to up your image game. You could try guessing your way through image editing or spend a ton of cash on complicated software or help (ouch, your wallet just died 🙃). Or maybe keep squinting at the screen, that might work, but let’s not count on it. We’ve got you coveredHere’s Upscayl — an AI image upscaler that turns fuzzy photos into clear works of art! Easy to us
Docker imageの種類・選び方
上記の表の参考記事 Windows windowsサーバー専用の環境にしたい場合に使用する Slimの有無 公式とDebian系にはSlimがついているものが用意されている。 Slimがついているイメージを使用すると使用頻度の低いパッケージは除外される。 イメージの選び方 公式パッケージを選ぶのは容量に制限が特になかったり、マルチステージビルドにすることで気にする必要性が減る場合などで使用するといい。 Alpine LinuxやSlimはサクッと環境を作りたい場合に良さそう。 参考記事 追記 安易にAlpine Linuxを使うのはやめた方が良さそう。（目的に合わせて使おうというだけ） Alpine Linuxが軽量というイメージがついたのは2018年ごろの話らしく、今では別の軽量イメージもある。（例: distroless） 以下のようなdistrolessを推す記事もあるので十分に検討
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アドビ、次世代生成AI「Firefly Image 2」 イラレに「ベクター生成」
Next.jsの画像最適化をnext/imageを使用せずに活用する方法
Immersity AI | Convert Image and Video to 3D
IMAGE（LUNA SEA） - おんすき音楽感想世界
Content-aware image resizing in JavaScript | Trekhleb
Benchmarking Debian vs Alpine as a Base Docker Image
A deep dive into the “official” Docker image for Python
EC2 Image builderに入門してみた | DevelopersIO
5 Useful Image Edits You Can Make in Paint.NET
ttl.sh | An anonymous & ephemeral (and free) Docker image registry
Image Compare Viewer
ブラウザー「Edge」サイドバーから「DALL-E」で画像を生成「Image Creator」の使い方
Next.js の Image コンポーネントで画像を表示する (next/image)
新しいBingに画像生成AI「DALL・E」による画像生成機能「Bing Image Creator」追加
A Visual History of Interpretation for Image Recognition