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。
![「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】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d143916cf44c126259ed6269eb046c994bf4d887/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fkurokumasoft.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F04%2Fcontrolnet-new-features.jpg)
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
この記事は妻にレビューしてもらっています。 概要 この春結婚しました。 我々二人の生活は、多くの仕組み化・組織化を実行しているという点でかなり変である、ユニークだと思います。この記事では我々が導入している仕組み化を紹介していきたいと思います。 経緯 妻とは一年ほど前から人生をよりよく生きるためのアドバイスをし合う朋友・盟友的関係を築いていました。 お互いの人生には課題が山積しており、それを抜本的に改善する必要があったのです。 そのために我々は仕組みの力に頼ろうと、さまざまな人生の仕組み化を図りました。 改革は功を奏し、我々の抱えていた諸問題は対処可能になっていきました。 また、お互いの課題解決的なコミュニケーションが大いに促進され、相互理解が深まっていきました。 我々の協力関係が実り多いものであることを深く確信した我々は、お互いの人生に貢献したい、二人三脚でこの人生を楽しんでいきたい、一緒
これまで、ChatGPTを利用してnote記事や小説を書く方法を色々と紹介してきましたが、記事が増えてきましたので一度こちらにまとめることにしました。 1.note記事の作成1行の指示で、これくらいの記事は書けます。 入力 岡本太郎と太陽の塔についてnote記事を書いてください。 出力 タイトル: 「岡本太郎と太陽の塔 - 芸術とエネルギーの象徴」 はじめに 岡本太郎は、日本の芸術家として国際的に高い評価を受けている人物です。彼は絵画、彫刻、版画など幅広い分野で活躍しましたが、その中でも特に有名な作品が「太陽の塔」です。今回は、岡本太郎の人生と彼が創り上げた太陽の塔について紹介します。 岡本太郎 - 画家から彫刻家へ 岡本太郎は1911年に東京で生まれ、幼少期から絵画に興味を持ち、多くの美術家から指導を受けました。若い頃から才能を発揮し、国内外の美術展に出展して高い評価を受けました。やがて
Do you strive to deliver quality code smoothly and steadily? For development teams that practice a continuous release cycle, establishing a delivery flow can require significant effort when it comes to coordinating team members, setting up processes, and integrating multiple tools. To reduce this burden, we’re introducing the JetBrains Space Git flow, a complete process that helps you achieve bett
こんにちわ。Cyber Security Innovation Group(CSIG)の井上です。 部門名の通り、サイバーセキュリティに関する部署で、セキュリティコンサルティングやFutureVuls( https://vuls.biz )という脆弱性対策サービスのコンサルティングやサポートをしています。 初めに春の入門祭り2023 という事で、初めて脆弱性対応をする方に向けた記事を書いてみようと思います。 この時期になると、部門移動等で情報システム部に移動し「何をやっていいのか分からない…」という話も時々聞きます。 今回は、IPAの「mjcheck4」( https://jvndb.jvn.jp/apis/myjvn/mjcheck4.html )というツールを使った、セキュリティ情報の収集についてお話しようと思います。 セキュリティ情報収集とは世の中にはセキュリティ情報はいろいろありま
GitHubハンズオン 第3回 ~ブランチ運用法編~ 本記事は、GitHubハンズオンの第3回の資料です! 過去の記事を読んでいることを前提としていますので、ご注意ください。 GitHubハンズオンシリーズ GitHubハンズオン 第1回 〜個人開発編〜 GitHubハンズオン 第2回 〜共同開発編〜 GitHubハンズオン 第3回 ~ブランチ運用法編~ ← 本記事 GitHubハンズオン 第4回 ~いろいろ取り消し編~ GitHubハンズオン 第5回 ~無視リスト編~ GitHubハンズオン 第6回 ~巨大ファイル編~ リポジトリの準備 第1回ハンズオン で作成した GitPractice リポジトリを今回も使います! もし、リポジトリを削除してしまった方は、再作成をお願いします! Forkを開き、フェッチ&チェックアウトして、mainブランチを最新にしてください。 ブランチ運用法 ブラ
はじめに 今回は「Kaedim」という画像から3DモデルをAIで生成するサービスを試してみた感じの記事です! ちなみに全てAIがやってるというわけでなく、人力での調整もしているそうです。 Currently, the process looks like this: ・An input image is submitted and passed through our AI algorithm for reconstruction. The output is generally very accurate, but sometimes it’s not ・A quality control engineer will take a look at the output, and improve where necessary in order for the output to matc
Stability AIは、新しいオープンソースの言語モデル StableLMをリリースしました。アルファ版は30億パラメータと70億パラメータのモデルが用意されており、今後150億パラメータから650億パラメータのモデルも用意される予定です。開発者は、CC BY-SA-4.0ライセンスの条件に従って、商用または研究目的で、私たちのStableLM ベースモデルを自由に検査、使用、適応することができます。 2022年、Stability AIは、プロプライエタリなAIに代わる透明でオープンで拡張性のある画期的な画像モデルである Stable Diffusionを一般公開しました。StableLM モデル一式のリリースにより、Stability AI は、基盤AI 技術をすべての人が利用できるようにすることを続けています。StableLMモデルは、テキストやコードを生成でき、様々なアプリケー
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