一七八ハチ🐝まだ喰べ③巻発売中 @gr178rg 最後まで読んでいただきありがとうございました! 「虎は龍をまだ喰べない。」第1話でした。 現在、第①巻が発売中です。気に入って頂けましたら是非、単行本の方もよろしくお願いします! amzn.asia/d/8QYQ4CX 2022-08-15 20:53:47
![【漫画】虎のお姉さんが龍の少年を食べようとする話→「新しい性癖の扉が開かれた…」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2d93973b77637583a5fdee0628f76f8707d4204f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2Fcd47d98e7c102c274c4aff6e7b011f1f-1200x630.png)
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました! たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
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
AIスタートアップ企業の英Stability AIは8月22日(現地時間)、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 Stable Diffusionを使い作成した機械学習モデルは、ライセンスを明記することで営利・非営利問わずに使用可能。生成した画像などについては、作成者自身が権利を持つ。法律に違反するものや武器など人に危害を与えるもの、誤った情報を広めるものなどでの利用は禁止している。 Stable Diffusionのモデルは、インターネット上の画像とテキストをペアを学習したもので、不適切な画像を出力しないよう安全装置も実装されているという。開発者向けにDiscordのサーバを開設しており、安全な取扱いについての意見も
リンク ITmedia NEWS 画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK AIスタートアップ企業の英Stability AIは、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 154 users 134 リンク はてな匿名ダイアリー HなStable Diffusion 前提として、StableDiffusionでエロ画像を出そうとしてもsafetychecker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… 180 users
簡単に結論 何度も調べる手間を減らすために小さな技術メモを残すのは大事 Scrapboxなら気軽に使えるようなUI/UXだからおすすめ 記事の背景 エンジニアとして働いていると、実際にコードを書いている時間よりも調査の時間が長いと思います。 新卒でエンジニアとして働き始めたときに、上司から「小さな技術メモを残す習慣をつけろ」と言われました。 いろんなツールを使って小さな技術メモをとってきたのですが、最終的にはScrapboxが一番しっくりきたので紹介したいと思い記事を書きました。 小さな技術メモとは 僕がこの記事で「小さな技術メモ」と言っているメモのイメージはこんな感じのメモです。 小さな技術メモ 内容のジャンルとしては主に以下のようなものです。 技術的な調査の結果分かった仕様 エラーの解決ログ 頻出のコードスニペット(RubyでGETリクエストするなど) 役に立った記事のブックマーク な
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして(アカウントがない場合は作成)、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度(float16)のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
お知らせ(8/27 08:08)新サービスに移行しました。より便利に使いやすくなっています。そしてずっと無料です 開発の経緯はこちら https://note.com/shi3zblog/n/n8a3c75574053 夜更かしをしていたらすごい勢いでStable Diffusionが落ちてきて、あまりにうれしいのでこの喜びを皆様と分かち合いたく、無償で公開します。 使い方低コスト運用ですので、テキストボックスに文字を入力したあと、Requestボタンを押して、しばらくしたらリロードしてみるとどこかに自分の入れたものが表示されているはずです。といっても、今回のStableDiffusionはめちゃくちゃ速いので運が悪いと無視されます(そうしないと無限に電気代とサーバー代がかかってしまうので無料故の措置だと思ってください)。 注意事項Requestを連打しないでください。 腕に覚えのある方h
Honoという僕が作っているWebフレームワークのGitHubスター数が2,000に迫ってきた。これまで作ってきたOSSのソフトウェアでは最高で revealgo の221、次点で gh-markdown-preview の134だ。それが一気に2,000である。 もちろん、スターの数がソフトウェアの良し悪しを決めるものではない。 それに2,000はとりわけ多いわけではない。 でも、以前の自分には遥か彼方に見えていた数を獲得できたのは、とても嬉しいことだ。 去年12月から作り始めて9ヶ月間、552コミット。 今や使ってくれる人も増えた。 cdnjs のAPI Serverのバックエンドにも使われているし、 HonoをきっかけにGitHubスポンサーをしてくれている企業や人も現れている。 なにより、いろんなことを勉強させてもらった。 今回はHonoというプロダクトがどうやって2,000のスタ
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい? 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。( = その場合無料) いや、こ
トマトスープ @Tsoup2 ここまでお読みいただき、ありがとうございました。 これの続きは、掲載サイトから読んでいただければ嬉しいです。👇 souffle.life/author/tenmaku… 1〜7話までは単行本として発売されますので、お気に召しましたら、こちらもよろしくお願いします。 amazon.co.jp/dp/4253264468/ 2022-08-15 18:01:35 リンク souffle.life 『天幕のジャードゥーガル』トマトスープ | Souffle(スーフル) 後宮では、賢さこそが美しさ。 13世紀、地上最強の大帝国「モンゴル帝国」の捕虜となり、後宮に仕えることになった女・ファーティマは、賢さをただひとつの武器に、大帝国を揺るがせていく。 4 users 30
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