stablediffusion WebUI モデル一覧 共有ログインお使いのブラウザのバージョンはサポートが終了しました。 サポートされているブラウザにアップグレードしてください。閉じる ファイル編集表示ツールヘルプユーザー補助機能デバッグ
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まえおき(本題と関係ありません) 最近、エンジニアとビジネスという謎の話題が流行っています。 エンジニアとビジネスということについては、私は次のように思っています。 仕事には役割分担があるので、エンジニアの人は必ずしも利益最適化を考えなくてもよい 下手の考え休むに似たり、餅は餅屋 ただし、自分で考えないとすればそれは委任であって、結論に従う義務がある もし自分で考えたとしても、チームや会社の結論は個人の意見と関係なく是とすべき 法律や道徳的信念に反する場合は別 また、ゼロベースで考えることはしなくても、出た結論について誰かがエンジニアリング観点で再設計・最適化することは実装上必要 ただし、私個人に関しては、プログラムを書くにあたって利益構造を理解しないという事は考えられない 例えば、サービスとしてある機能を作るべきか否かの判断の大きな部分は本質的な利益構造に基づく 技術的負債を返済すべきか
Software Design「データベース速攻入門」に「SQL50本ノック」が掲載されました - LIVESENSE ENGINEER BLOG 最近では、postgres-wasmなど、WebブラウザでDBを動かせるようになってきており、もう少しすれば、WebAssemblyを使って、ブラウザですぐにノックを始められるようになるかもしれません。もしも、また何年か後に記事を更新する機会があれば、試してみたいですね。 Web上からすぐに試せるpostgres-wasmはPagilaのデータを持っていくことが現時点で出来なさそうだったものの、SQLite3 WebAssemblyはSQLiteのデータを持っていけました。SQL50本ノックを気軽に試せそうです。 手順1 sakila-sqlite3をダウンロード まずgithubからsakila-sqlite3をダウンロードします。 gith
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library|Python ライブラリWe provide a Python library, w
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction|はじめに Overview|概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
2020/09/24 黄金時代の80年代ナムコに学ぶ! CEDEC 2020で明かされたゲーム教育の最前線 新型コロナウイルスの影響により、オンラインに移行して開催されたCEDEC 2020。2020年9月2日(水)から4日(金)まで開催された本カンファレンスから、注目度の高いトピックスを厳選してお届けする。第1弾では神奈川工科大学の中村隆之氏による『1人の天才が現れるのを待たない! ナムコ黄金期の開発現場の分析をベースにした、集合天才がユニークなゲームアイデアを生み出し続けられる仕組みとプロセスの実践の試み』の概要について紹介しよう。 注:本稿における「ナムコ」とは、2005年にバンダイとの経営統合が行われる前の「旧ナムコ」の意味で使用。また、本講演のスライドはCEDiLで公開されている。 TEXT_小野憲史 / Kenji Ono EDIT_三村ゆにこ / Uniko Mimura(@
モチベ C#で深度カメラ(AzureKinect, RealSenseなど)が使いたくなる場面があるやもしれませぬ。 公式SDKでC++をラップしたライブラリが提供されていますが,ちょっと取っつきにくい感じを醸しています。 そこで,一般的なカメラと共通したインターフェースで深度カメラを使えるようにしてみました。 NuGetで以下のパッケージを提供しています。いずれも.NET7をターゲットにしているので,それ以下のプラットフォームで使いたい場合はソースコードをコピペしてください。 Husty.OpenCvSharp Husty.OpenCvSharp.AzureKinect Husty.OpenCvSharp.RealSense 解説 インターフェース using OpenCvSharp; namespace Husty.OpenCvSharp.ImageStream; public rec
1.【概要】 本稿のタイトルを見て 「そんなの Console.ForegroundColor とか Console.BackgroundColor を変更すれば一発じゃん?」 と思われた方、少々お待ちください。 私も最初はそう思っていたのですが、それではうまくいかないケースがあったのです。 本稿では、具体的な問題の内容と、その原因、解決策の模索について述べます。 2.【対象となる環境】 OS: Windows系OS .NET Runtime: .NET6.0 および .NET 7.0 (.NET6.0.14 および .NET7.0.3) コンソール: コマンドプロンプト および Windows ターミナル版コマンドプロンプト 3.【どうして標準エラー出力に色を付けるのか?】 この理由はアプリケーションによって様々ですが、私の場合は「重要な情報は目立つように表示したいから」です。 今開発し
[6/14 追記] Betalgo.OpenAI.GPT3は非推奨になっており、代わりにBetalgo.OpenAIが利用可能です。 当記事の内容については、名前空間を修正することで動作します。 新しく記事を書きました!こちらも是非! C#でChatGPT APIを触りたい 2 ~ ReadableStream ~ この記事は? ChatGPT APIをC#で叩くよ Betalgo.OpenAI.GPT3 v6.7.0 を利用するよ 成果物はこちら TellMin/ChatGPT_Blazor 対象読者 C#でChatGPT APIを叩きたい人へ はじめに ChatGPTが提供されてからQiitaにたくさんの記事が投稿されていますが、フロントエンド界隈と違い、C#のChatGPT APIライブラリを紹介している記事がないため、本記事を書きました。 基本実装 基本の実装は Readme にて
この記事で作ったメモアプリのアップデートを行いました。今回は Windows 対応 & Markdown 表示の実装を行いました。 リンクは以下です。 見た目はこんな感じになりました。 Windows Android 箇条書きやコードの埋め込みなどの基本的なマークダウンの記法に対応しています。 Windows は引き続き .NET MAUI で、Blazor Hybrid で一部実装しました。Android は、以前は MAUI でしたが、今回 MAUI はクビにして普通の .NET 7 の Android アプリとして作り直しました。 .NET MAUI Blazor を使ってみた感想とか、Android 版で MAUI をやめた理由など書ければと思います。 .NET MAUI + Blazor .NET MAUI アプリで、WebView を画面上に配置し、そこに Blazor でレン
/// <summary> /// 保存ダイアログを表示する /// </summary> public class SaveDialog { private IJSRuntime _jSRuntime; public SaveDialog(IJSRuntime jSRuntime) { _jSRuntime= jSRuntime; } /// <summary> /// 実行 /// </summary> /// <param name="stream">保存したいオブジェクト</param> /// <param name="suggestedName">ダイアログに表示する初期ファイル名称</param> /// <see cref="https://webfrontend.ninja/js-show-save-file-picker/"/> /// <see cref="https
Inference Stable Diffusion with C# and ONNX Runtime In this tutorial we will learn how to do inferencing for the popular Stable Diffusion deep learning model in C#. Stable Diffusion models take a text prompt and create an image that represents the text. See the example below: Contents Prerequisites Use Hugging Face to download the Stable Diffusion models Understanding the model in Python with Diff
「会議で上司の顔色をうかがってしまい、言いたいことが言えない……」 「仕事に対するモチベーションが上がらず、タスクが一向に減らない……」 このように仕事に行き詰まって現状を変えたいと考えている人は、「1行思考」を試すとよいかもしれません。1行思考とはどのようなものなのか、そのやり方と効果を、筆者の実践例も交えてご紹介しましょう。 「1行思考」が問題解決に効果的な理由 1. 書くことで、思考を整理できる 2. 明確な目的をつくることで、迷いなく行動できる 3ステップでできる! 「1行思考」のやり方 1.「問題」を把握する 2. 問題を解決してどうなりたいか「未来」を考える 3. 未来へつなげるのに必要な「目的」を1行で考える 「1行思考」をやってみた 「1行思考」をやってみたら、明確な指針が生まれた! 1. 悩みにひとつずつ向き合うと、心が軽くなった! 2. 素直に自問自答すると、行動の「目
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
ChatGPTはかなり賢くて簡単なテキストベースのゲームをプレイできますが、麻雀のような難しいゲームをうまくプレイすることはまだできません。 この前、麻雀をプレイするエージェントと連携させて、ChatGPTに後付けで実況させることでChatGPTのキャラクターがプレイしている風に見せるデモをつくりました。 ChatGPT APIで麻雀実況的なことを試し中。楽しい。 麻雀のプレイは裏側で別のNNを使っていて、打牌と場の状況をプロンプトに入れて後付け実況させてるイメージ。 麻雀のシミュレータはMjxを使っています。 pic.twitter.com/eyO4SkjVzM — oshizo (@_oshizo_) March 5, 2023 これに加えたいアイデアとして「ゲーム用のエージェントの戦略をChatGPTに指示コメントを送ることで変更する」ことを試しています。 ユーザーはテキストチャット
初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat
はじめに この記事は「Unityエディターそのものを拡張して作業を効率化する」から派生している全3回のうち、第3回目の記事です。 他の記事も気になる場合はこちらからご覧ください。 この記事ではUnityエディターのツールバーを拡張して、独自のボタンやラベル、チェックボックス、ドロップダウンといったUIを追加する方法を紹介します。 ここで紹介しているツールはUnity2021.3.9f1を使用しています。 (検証していませんが、おそらくUIElementsがエディターで導入された2019.x以降であれば動作すると思います。) 使用例とどんな場面で役に立つか 高い頻度で使用するメニューバーやコンテキストメニューの項目をツールバーに表示させる。 拡張機能を作成した場合、メニューバーに項目を追加したり、プロジェクトウィンドウを右クリックした際のコンテキストメニューに項目を追加したりすることが多いと
わがこころのふるさと ついに念願かないました。 「杵築市」 に行ってきました。 「大分県杵築市」を現地に行ってレビュー なぜ杵築市がセミリタイアの聖地なのか? 「まるでゴーストタウン」ディストピア感ただよう杵築市のアパート 「月1万円以下の物件」はわりと減ってきてるカモ 杵築市は意外にも「ド田舎」感はない 生活費をおおきく下げる「ドラッグコスモス」の存在 超いごこちのいい「杵築市立図書館」 杵築市のセミリタイア生活のデメリット 終わりに マジでセミリタイアにいいところでした もはやなんのひねりもない看板 「大分県杵築市」を現地に行ってレビュー なぜ杵築市がセミリタイアの聖地なのか? 地元関係者は一様にこう嘆く。「月1万以下で賃料を設定しても、借り手がつかない」。杵築の街のアパート群ではそんな「投げ売り・投げ貸しの状況」が起きているのだという。 杵築のアパート群の多くは2000年前後、キヤノ
GitHub のAutomatically generated release notesを使ってリリースノートの内容を PR に基づいて自動生成するフローを作りました。 今までは、コミットメッセージのルールであるConventional Commitsとconventional-github-releaserを使って、コミットからリリースノートを自動生成していました。 他の人の PR でも、squah merge でコミットメッセージを書き換えることで、リリースノートに反映されるようにしていました。 ただ GitHub に仕組みは違うけどほぼ似たことをするAutomatically generated release notesという機能が実装されているので、これをベースに移行しようと思って、そのワークフローを作っていました。 リリースノート自動生成テクニック - mizdra’s bl
先日ChatGPTに使用されているGPTモデルであるGPT3.5-turboのAPIが公開されました。 以前のGPT3と比べ、コストが1/10となっていたり、体感速度が向上していたりと、サービスに使用するにあたってかなりハードルが下がったように思います。 前回記事ではGPT3のAPIについて、LangChainで使用し、FastAPIとReactでAIとチャットするシンプルなアプリケーションを作成しました。前回作成したものは、会話の履歴を保持する仕組みを持たなかったため、ChatGPTと異なり、AIが会話の文脈を理解してくれませんでした。 今回は前回作成したReact/FastAPI製のChatアプリについて、GPT3.5に変更し、さらにLangChainのMemory機能を用いて会話履歴をもたせる変更を行います。 本記事の内容 やること LangChainを用いたGPT3.5-turbo
Web APIは近年急速に利用が拡大しています。APIの呼び出しが全Webトラフィックの80%以上を占めるほど、Webサービスに欠かせない技術となっている一方で、Web APIに対するサイバー攻撃も急増しており、そのセキュリティ対策はあらゆる組織で重要な課題となっています。 本書の目的は、Web APIの基本をしっかり押さえ、脆弱性が存在しないかどうかテストする方法を示すことです。攻撃者(APIハッカー)の視点から、あらゆるAPI機能と特徴を活用するための知識を学ぶことで、これから起こり得る情報漏えいの危機を防ぐことができます。まず、WebアプリケーションやWeb API脆弱性の種類などの基礎知識を学んだのち、実際に検証用ラボを構築しながら、脆弱性の調査方法、ツール、さまざまな攻撃手法などを、実践的に解説していきます。Webアプリケーションで最も一般的なAPI形式であるREST APIのセ
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