2023年、特に感動した・気に入った フリーソフト
本日は、2023 年中に紹介したフリーソフト の中から 特に感動した・気に入った というものを、22 個 ピックアップして紹介しようと思います。 2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2021年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2020年、特に感動した・気に入った フリーソフト / ウェブサービス パスワード管理 動画キャプチャー、OCR RSS リーダー 動画 音楽 画像 5 ちゃんねる リモートコントロール 絵文字入力 翻訳 アプリ管理 マウス操作視覚化 ファイル共有 生成 AI パスワード管理 KeePassXC KeePassXC クロスプラットフォームに対応した高機能パスワードマネージャーです。 ウェブサイトのユーザー ID / パスワード / メモ をはじめ、重要な個人情報等を暗号化されたデータベースに保管しておけるようにしてくれます。 定番のパスワードマ
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
クリーンアーキテクチャ完全に理解した
clean_architecture.md 2020/5/31追記: 自分用のメモに書いていたつもりだったのですが、たくさんのスターを頂けてとても嬉しいです。 と同時に、書きかけで中途半端な状態のドキュメントをご覧いただくことになっており、大変心苦しく思っています。 このドキュメントを完成させるために、今後以下のような更新を予定しています。 TODO部分を埋める 書籍を基にした理論・原則パートと、実装例パートを分割 現在は4層のレイヤそれぞれごとに原則の確認→実装時の課題リスト→実装例という構成ですが、同じリポジトリへの言及箇所がバラバラになってしまう問題がありました。更新後は、実装時の課題リストを全て洗い出した後にまとめて実装を確認する構成とする予定です。 2021/1/22追記: パートの分割と、クリーンアーキテクチャという概念の定義について追記を行いました。大部分の実装例パートを中心
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
ノーコードは形を変えた現代のRPGツクールなのではないか
この記事について。 2030 年 「エンジニアです。コードは書けません。」｜__shinji__｜ note 自分はそもそもビジュアルプログラミングやオーサリングに興味があり、ノーコードは興味の範疇でありつつも、現状のもの、現状の「コード抜きで作れる」ような謳い文句は厳しいと思っています。それを、RPG ツクールを例に説明します。 はじめに、ノーコードを分類する 本記事では、「専用の管理画面で編集し、出力のためにコードを書かない、もしくはコピペ程度」のものをノーコードとして扱います。 その中でさらに種類ごとに分類してみます。このような定義があるわけではなく、自分の主観的で暫定的な分類です。 タイプ 1: データベースから自動的にフォームを生成 Google App Sheet MS Power Apps タイプ 2: 高水準 API のパイプライン Zapier IFTTT 古の Yaho
なぜ脱OSSが増えているのか？
はじめに TerraformやVaultを開発するHashiCorpは自社製品をOSSのMPL(Mozilla Public License v2.0) から、ソースコードは公開するも一部の利用に制限があるBSL(Business Source License) への変更をアナウンスしました。 これは2018年のRedisを皮切りにMongoDBやCockroachDB、ElasticSearchなど多くのプロダクトで進められている脱OSSの流れです。商用のオープンソース[1]と言われてしまうこともある最近のこの動きの理由は何故なのか？ という点を以下の動画で解説しました。 動画中では尺の都合で端折った個所も多いので、こちらの記事の方にもまとめておきたいと思います。 OSSとは？ OSSの定義 まず、OSS（オープンソース）とはなんでしょうか？ これはRMSのフリーソフトウェアを源流とする
AI絵師、お金を稼ぐ：2ヶ月で11万円稼いだ方法・そして今後どのようにお金を稼ぐことができるか - uenoyamagooo’s diary
・はじめに：自己紹介とAI絵師になったきっかけ ・AI絵師を始めたきっかけ ・AIイラストをどのように売るか ・そもそも、現状のAI絵師を取り巻く環境は？ ・AIイラストの強みと弱みを理解する ・AI絵師にとって一番の脅威は「画像生成AIを使いこなす神絵師」 ・AIイラストに価値を感じさせるために ・どのようにAI絵師は自身をブランディングするか？ ・AIイラストのクオリティアップに真面目に取り組む ・AI絵師はこれからどのように稼ぐ？ ・1年以内にできること ・画像生成AIは倫理的な正当性を獲得できるか？ ・最後に ・はじめに：自己紹介とAI絵師になったきっかけ 本記事はあるふ氏が主催の「画像生成AIアドベントカレンダー」に寄稿したものである。主に、自分がAI絵師としてお金稼ぎをする上で考えたことや、その方法について紹介しようと思う。 先に、AI絵師としてお金稼ぎをする際のエッセンスにつ
はじめにAITuberと書いて、アイチューバーと読みます。VTuberとは違って中の人が存在しないことが特徴です。 AITuber開発は高尚な深層学習のモデル開発ではまったくなく、むしろ、ただの推しの育成ゲームです。 なので、GPUもPythonもいりません。PCさえあれば今すぐはじめられます！ この記事でできること以下のようなAITuberが作れます。可愛いですね（親バカ） 妹系AITuber🌸桜井りりか Twitter: https://twitter.com/Ririka_AIsister YouTube: https://www.youtube.com/@ririkasakurai 早い人で週末に2日で作れると思います！ 土日に作ったAITuberをみんなに公開しちゃいましょう！！！ AITuber作成手順立ち絵の生成 モデル・VAEの選定 Google ColabでStable
最低1枚の元写真があれば、高品質本人画像をすぐに生成できる「PhotoMaker」を試したらお手軽すぎた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
人気連載『生成AIウィークリー』で取り上げている注目論文を見ると、そこに中国IT企業の名前が頻繁に登場します。 EC大手のアリババ（Alibaba）、ゲーム大手のテンセント（Tencent）、TikTokの運営元であるBytedanceなどが常に顔を出しており、画像・音声・アニメーションと、生成AIのあらゆる分野で中国に勢いがあることがわかります。 そんな中、テンセントがなかなか衝撃的な技術を発表しました。「PhotoMaker」という画像生成AIです。これでなければできない、というものではないのですが、「ファインチューニングの事前作成不要」「元画像が少なくても良い」のに、人物のアイデンティティを維持した画像を生成できるというメリットがあります。 これまでは既存の画像AIモデルに多数の写真を読み込ませて本人性を学習させたものから新たなAIモデルやその簡易版であるLoRAモデルを作ってきまし
AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
おいおいまたかよ、驚き屋かお前はと言われそうですが、またゲームチェンジャーなんですよ。ほんとすいません。全部AIが悪いんです。 AI関連はちょっと目を離すと取り残されてしまいます。後から来たのに追い越され、泣くのが嫌なら歩いていくしかないのです。今回、それが再びAI音声合成で起きました。 筆者はAIアートグランプリを受賞したおかげでいろいろなところから取材を受けたり自分でも解説記事を書いたりしていますが、その中で、Diffusion（拡散）モデルを使ったDiff-SVCというAI声質変換によってリアルな元音声を再現できると説明してきました。ですが、これからは「実は今は新しいAI技術を使っているんですよ」と付け加えなければいけません。 妻の歌声を合成するのに使っていたDiff-SVCから別の新しい技術に乗り換えてしまったのです。 Diff-SVCが出た後に、So-VITS-SVC（SoftV
GitHub上のsensitive dataを削除するための手順と道のり | メルカリエンジニアリング
Advent Calendar day 7 担当の vvakame です。 予告では Apollo Federation Gateway Node.js実装についてポイント解説 としていましたが、社内各所のご協力によりAdvent Calendarの私の担当日に間に合う形で公開できる運びとなりました。そのため告知とは異なりますが GitHub上のsensitive data削除の手順と道のり をお届けしていきたいと思います。 メルペイVPoE hidekによるday 1の記事で振り返りがあったように、今年、弊社ではCodecovのBash Uploaderに係る情報流出という事案が発生しました。当該インシデント対応において、プレスリリースにも記載のある通り、ソースコード上に混入してしまった認証情報や一部個人情報などの機密性の高い情報（sensitive data）について調査を実施し、対応
お嬢様系AIはてなブックマーカーを名乗る「一番星はての」が誕生したそうだ。 一番星はてのさんのプロフィール - はてな AIブックマーカー一番星はてのの開発ブログを始めました - 一番星はての開発ブログ ファンアートがいくつもアップされている。これはいいテーマだ。自分もStable Diffusionでやってみよう。 以下、すべての画像に「EasyNegative」と「bad_prompt_version2」を使いました。VAEは「vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt」です。 またアップスケーラーは「multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize」（拡張機能からインストールできます）を使っています。txt2imgのタブ内、「シード」の下にできた「タイル状のV
はじめに 「Typescriptの次はRustかもしれない」という記事がバズってるのを見かけました。 なかなか面白くて、PAとしてのWASMとRustを比較している記事です。ちょうど最近「レガシーおじさん、SPAを始めてみた。そして限界を知る」でも書いた通り最近SPAに手を出してみたのですが、いろいろやろうとするとSSRのためのBackend for Frontend (BFF)等が必要になるとわかり「これJSでやる必要なくない？」とも感じていたのでちょうど良かったです。 こういうのを見るとRIAやGWTのように似たアプローチで廃れた技術や、登場が早すぎたMeteor、今も頑張ってるMSのBlazorなど色々頭をよぎります。といわけで歴史を俯瞰する意味でHTML + JavaScriptとそれ以外の技術のせめぎ合いの歴史やMSのBlazorやRustのyewなどWebassemblyを使う
自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル 「1-2. のフォーム」に、G
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
GitHub Actions入門 ── ワークフローの基本的な構造からOIDCによる外部サービス認証まで - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
GitHub Actions入門 ── ワークフローの基本的な構造からOIDCによる外部サービス認証まで GitHubが公式に提供するGitHub Actionsは、後発ながらよく使われるワークフローエンジンとなっています。本記事では、藤吾郎（gfx）さんが、典型的なCI/CDのユースケースに即したワークフローの設定と管理について解説するとともに、注目されているGitHub OIDC（OpenID Connect）の利用についても紹介します。 GitHub Actionsは、GitHubが提供するCI/CDのためのワークフローエンジンです。ワークフローエンジンは、ビルド、テスト、デプロイといったCI/CD関連のワークフローを実行し、定期実行するワークフローを管理するなど、開発におけるソフトウェア実行の自動化を担います。 ▶ GitHub Actions - アイデアからリリースまでのワーク
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
「カクダイV1」でアップスケールした画像（左）、「Midjouney v6」で作成したオリジナル画像（右） 画像の描き込みを増やして高画質にする、日本発の生成アップスケーラー「カクダイV1」が2月7日に発表されて話題になりました。東大出身ベンチャーのMavericksが開発したもので、画像生成AI「Stable Diffusion」生成環境「ComfyUI」向けの技術として無料公開されています。人気アップスケーラー「Maginific AI」を超える製品にまでに成長していくのか注目です。 Stable Diffusionのアップスケールは難しかった カクダイを紹介する前に、まずは画像生成AIとアップスケーラーとの関係についてお話します。 Stable Diffusion登場後の画像生成AI技術を使ったアップスケーラーは、単に画像を拡大させるだけの用途ではなくなりました。画像を拡大するとき、
画像生成AIのStable Diffusionは、ノイズを除去することで画像を生成する「潜在拡散モデル」で、オープンソースで開発されて2022年8月に一般公開されたため、学習用のデータセットを変えることで特定の画像を生成するのに特化したフォークモデルが多数存在します。そんなStable Diffusionから派生して生まれた特化型モデルとその特徴や生成例をまとめてみました。 Stable Diffusion Models https://rentry.org/sdmodels 実際に複数のモデルとシード値で、同一のプロンプト・ステップ数・CFGスケールで画像を生成した結果をまとめてみました。 モデルは左からStable Diffusion v1.4、Waifu-Diffusion v1.2、Trinart Stable Diffusion、Hentai Diffusion、Zack3D_K
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
人工知能（AI）は、ウェブサイト制作を、根本から変えてしまうでしょう。 今のところ、AI画像生成ツールは、呪文（プロンプト）を唱える、ちょっとしたコツを覚えることで、以下のようなWebレイアウトを作成できます。 beautiful landing for spiderman website, design, ux/ui, ux, ui --ar 3:2 --v 4 --q 2 「花屋、フラワーショップ」をテーマにすると、一発でWebサイト向けレイアウトを錬成できます。 「日本」をテーマにすると、こんな美しいUIデザインに。 実際にAI画像生成ツールを使いこむうちに、少しずつわかってきた、AIツールでウェブサイトやUIデザイン画像を生成するコツを、メモ的にご紹介。 アップデート、継続していきます。 コンテンツ目次 ✨ AI画像生成ツールとは？ ✨ 唱える呪文（プロンプト）って何？ ✨ 画像を
OpenAI の DevDay で発表された、GPTs は、特定のタスクに特化したカスタムモデルを作成できる ChatGPT Plus で利用できる新しい機能です。作った GPTs は、自分だけで使うのはもちろん、友達にシェアしたり。ウェブ上で公開することもできます。 この GPTs の機能である Actions を使うと、OpenAPI Schema を元に、外部 API を ChatGPT エージェントが実行するようになります。 この機能を使って Notion などの様々なサービスと GPTs を繋げてみたので、そのデモと GPTs のつくりかたを解説します。 デモ Notion は、API と呼ばれる開発者が Notion のデータを操作し、外部アプリケーションやサービスと連携するための機能が公開されています。そこで、Notion API の OpenAPI スキーマを書いて検索、デ
生成したキャラクターを再現できる「MasaCtrl」の使い方！AIが苦手な一貫性の問題を解決しよう【Stable Diffusion web UI】
をご紹介するという内容になっています。 これまでAIイラストというと一貫性の問題、つまり「同じキャラクターを生成するのが難しい」という課題がありました。例えばあるイラストを生成して好みのキャラクターが出たとしても、別の呪文を使うとそのキャラクターを正確に再現できなくなってしまう…ということですね。 ただ最近はこの問題に対する対処法がいくつか登場しており、一貫性が重要なアニメーションや漫画への応用がより実用的になりつつあります。そのような中でこの問題に対して有効な「MasaCtrl」という手法を使えるweb UI用の拡張機能が登場し、一貫性の問題を解決できそうだと先日各所で話題になっていたので私も試してみることにしました。 ここではこのMasaCtrlの概要や使い方について解説していきますね。
Mastodon 体験記
Twitter から Mastodon に移住して一ヶ月ほど経ち、あんまり Twitter に戻る気がなくなってきた。せっかくなので、備忘録と案内を兼ねて、Mastodon への移住経緯とその後のことや、いろいろ感想などをまとめておこうと思う。とりあえず、一言で言うと Twitter には多分戻らんと思うのでよろしくという感じ。 Mastodon への移住 正直きっかけは今でもよく分からない。2023/01/30 に毎度ながら Twitter を開いて TL を見てたんだが、ふと寂しさを覚えた。割と、流速は速かったと思うので人がいなかったわけでも無さそう。そもそも「フォロー中」のタブが増えてから、割と Twitter で寂しさを覚えることは多かった。凍結騒動で色んな人が凍結され Mastodon に行ったみたいなことも聞いていたので、なんかあまり「フォロー中」のタブの人口がいないことが原因
画像生成AI「Stable Diffusion」で崩れがちな顔をきれいにできる「GFPGAN」を簡単に使える「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」の基本的な使い方
「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」は他のUIには搭載されていない機能なども盛り込んだ、いわば決定版の「Stable Diffusion」のUIといえますが、それだけにやれることが多いので、どこをどう触ればよいか悩むこともあるはず。 この記事ではまず、「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC111版)」のうち、テキストから画像を生成する「txt2img」の基本的な使い方をまとめています。 ◆目次 ・1：最も簡単な使い方 ・2：「txt2img」タブ内の各項目はどういう意味なのか？ Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)は画像生成AI「Stable Diffusion」を使うためのUIの1つ。Stable Diffusionの利用にはNVIDIA製GPUが必要で、該当するPCにS
画像生成AI「Stable Diffusion」でプロンプト・呪文やパラメーターを変えるとどういう差が出るか一目でわかる「Prompt matrix」と「X/Y plot」を「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」で使う方法まとめ
画像生成AI・Stable Diffusionを導入するにはNVIDIA製GPUを搭載したPCのほかにPythonやAnacondaなどの知識が必要で、ローカル環境に導入するには少し敷居が高いところがありました。しかし、2022年8月に一般公開されて以降、多くの開発者によって誰でも簡単にStable Diffusionをローカル環境に導入可能でかつGUIで操作できるツールが次々と開発されています。「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」はその中でも他のUIには搭載されていない機能も盛り込まれた決定版とも言えるツールで、その中でも特に画像生成にお役立ちな機能である「Prompt matrix」と「X/Y plot」を実際に使ってみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Di
「ControlNet 1.1」の新機能まとめ！新しいモデルや改善点を紹介【Stable Diffusion】
を一通りまとめてご紹介するという内容になっています。 ControlNetは生成する画像のポーズ指定など幅広い用途に使える技術であり、すでに活用なさっている方も多いと思います。そのような中で、つい先日ControlNetの新しいバージョンがStable Diffusion web UI用の拡張機能に実装されて色々な新機能・改善が盛り込まれたので早速使ってみることにしました。 ここではこのCotrolNet 1.1の新機能や改善点について分かりやすく解説していきますね。
失敗しない美しいUIにする配色の選びかた【実践編】
Refactoring UIで公開された「Building Your Color Palette」より許可をもらい、日本語抄訳しています。 これまでに以下のように鮮やかな色の配色ツールを使ったことはあるでしょうか？ ベースとなる色を選び、「補色」や「類似色」などいくつかの配色オプションを調整すると、ホームページを構築するために使用すべき５つの色見本が表示されるというものです。 完璧な配色を選ぶためのこの計算された科学的アプローチは、とても魅力的に見えますが、実はあまり役に立ちません。 自分のサイトをこんな風にしたのなら話は別ですが… 実際のホームページに必要な配色 ずばり、５つのHEXカラーコードだけでは何も作れません。 実際にホームページを制作するには、もっと包括的な色のセットが必要です。 インターフェースにはこれだけたくさんの色が使われている 良いとされる配色カラーパレットは、3つのカ
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第五回：Stable Diffusionの基本1 / Checkpointとリアル系モデルの遷移 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
Checkpointとはあとひと月ほどすると、前回ご紹介した次世代Stable Diffusion、SDXLの波が来そう(来るかも？)と言うこともあり、今回は一番の基本となるCheckpointと、筆者の興味の対象となっているリアル系モデルの遷移にふれておきたい。 まずStable Diffusionのバージョンは1.4、1.5、2.0、2.1などがあり、現在最もポピュラーなのは1.5 (SDXLは0.9、1.0)。基本、対応したバージョンでないとモデルは作動しない。 一言でモデルと言っても、Stable Diffusionが必要、もしくはオプションとして扱えるモデルは、Checkpoint、LoRA、LyCORIS、Embedding、 Hypernetwork…など、さまざまな種類がある。絵を作る上において最も重要(＝絵の元になる)のがCheckpointで、他は無くても最低限これだけ
画像生成AI「Stable Diffusion」で自動生成された画像からどのようなプロンプト・呪文だったのかを分解して表示できる「CLIP interrogator」の使い方
2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単にWindowsローカル環境に導入でき、コマンドラインではなくブラウザ上に表示されるユーザーインターフェース(UI)から操作可能にするツールがAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIです。AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIはただ画像を生成するだけではなく、画像生成時に入力する文字列(プロンプト)について複数の組み合わせを一気にチェックしたり、画像生成の条件を複数設定して一度に画像を生成したりするなど、Stable DiffusionのUIとしては決定版といってもいいほど機能が充実しています。そんなAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでは、AIで生成した画像を解析してプロンプトを表示する「CLIP
画像生成AI「Stable Diffusion」で「画像の続き」を次々に描画して高解像度の画像をサクッと生成できる「Hua」の使い方まとめ
文章を入力するだけで好みの画像を生成できるAI「Stable Diffusion」には、画像の続きを描画する「アウトペインティング」や、画像の一部を生成画像で置き換える「インペインティング」などの機能も搭載されています。そんなアウトペインティングやインペインティングを直感的に利用できるようにしたUI「Hua」が公開されていたので、実際にHuaを用いて画像を生成する手順をまとめてみました。 GitHub - BlinkDL/Hua: Hua is an AI image editor with Stable Diffusion (and more). https://github.com/BlinkDL/Hua Huaは、Stable Diffusionの高機能UI「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」と連携させて使えるUIです。Stable Di
画像生成AI「Stable Diffusion」にたった数枚のイラストから絵柄や画風を追加学習できる「Dream Booth」が簡単に使える「Dreambooth Gui」レビュー
画像生成AI「Stable Diffusion」はあらかじめ学習したデータセットを基にして、プロンプトあるいは呪文と呼ばれる入力文字列に沿った画像を自動で生成します。そのStable DiffusionのAIモデルに画像を追加で学習させる「Dream Booth」という手法があるのですが、コマンド入力による操作が必要で、演算処理に何十GBものVRAMを必要としました。しかし、Dream BoothをGUIで、しかもNVIDIA製グラボであれば10GB程度の環境でも使える「Dreambooth Gui」がリリースされたので、実際に使ってみました。 GitHub - smy20011/dreambooth-gui https://github.com/smy20011/dreambooth-gui Dreambooth Guiを使うためにはDockerとWSL2のインストールが必要となります。
せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。 だから流出したモデルを使ってローカルでNAIの環境を構築する。 ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。 もしかしたらこの記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。 もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。 英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。 https://rentry.org/nai-speedrun 推奨環境VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。 GPUの世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。 IntelのオンボードGPUで
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2022年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2022年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2021年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 223個 です。 まとめるにあ
Subway Tooterの概要 Subway Tooter は分散マイクロブログサービスであるMastodonのAPIを利用するクライアントアプリケーションです。 このアプリはMastodon APIと十分な互換性のある任意のサーバにアクセスできます。接続先のサーバを運営しているのはSubway Tooterではないことに注意してください。 Mastodonの概要 Mastodonは分散マイクロブログの製品名です。Webやメールと同様に、世界中に何千ものサーバが存在します。それらのサーバはそれぞれ異なるポリシーを持ち、全体が緩く連合しています。サーバやユーザは他のサーバやユーザを自由にブロックできます。 Googleからのメール Subway Tooter だけでなく、Fedilab, Husky, MastoPane なども同様の削除警告を受け取っています。 From: Google
大統一 Node ツールチェイン Rome の野望 現状の実装
つい先日 beta リリースされたフロントエンドのツールチェインの Rome について、その思想とコードを読んだ結果の現状について。 Rome Frontend Toolchain この記事は公式ドキュメント以外にもソースを読んで得られた undocumented な部分も含んでいるので、すぐ古くなる。その前提で読むように。 問題の認識とその解決手段 フロントエンドの最適化は実行前のプリプロセスに、エコシステムの開発リソースの多くが当てられている。Node のツールチェインが発達するにつれて、自前の パーサ+AST 定義を持つ実装が増えていった歴史がある。 acorn(estree) babel prettier typescript terser それぞれのツールの生成する AST はそのツールの都合で微妙に/もしくは大幅に定義がずれている。typescript に至っては完全に別物。こ
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
超高精度なイラストを生成できると話題の「NovelAI」は本家Stable Diffusionにどんな改善を加えたのか？
Stable Diffusionよりもはるかに高い精度でイラストを生成できる画像生成AIサービス「NovelAI」のAIモデルについて、NovelAIの開発チームが自身のブログで解説しています。 NovelAI Improvements on Stable Diffusion | by NovelAI | Oct, 2022 | Medium https://blog.novelai.net/novelai-improvements-on-stable-diffusion-e10d38db82ac NovelAIは2021年6月15日にベータ版が公開されたSaaSモデルの有料サブスクリプションサービスで、アメリカのAnlatanによって運営されています。もともとはその名の通りに小説を自動生成するAIでしたが、2022年10月3日に画像生成機能を実装しました。 NovelAI's Image
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画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」 (1/4)
AITuber育成完全入門（冴えないAITuberの育て方）｜みゆきP
一番星はてののファンアートをStable Diffusionで出力する（追記あり） - ただいま村
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Colabで動かすStableDiffusion実装｜深津 貴之 (fladdict)
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日本発の画像生成AIサービスがすごい 無料アップスケーラー「カクダイV1」 (1/4)
画像生成AI「Stable Diffusion」でいろいろ特化した使えるモデルデータいろいろまとめ
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画像生成AIでウェブサイトやUIデザインを生成するコツ
GPTsでNotion APIを叩くようにしてみたらやばかった
NovelAIが重すぎるからローカル環境にNAI環境を構築する(2022年10月16日版)(追記あり)
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