えーっと、note初記事です。つたない内容でしかもメッチャ長文ですがお付き合いください。 今回はタイトルにあるように、Stable DiffusionのプロンプトをChatGPTで生成する、今までとはちょっと違うやり方をご紹介します。 簡単なレクチャーも含むのでかなりのテキスト量ですが、最後まで目を通していただければ良いことがきっとあります。 はじめにまずこれからお伝えする技法は現時点でGPT4の使用が前提となっています。（追記：Bingでも可能になりました） 3.5では、私の技量が至らず安定した結果が得られていません。 しかしながら、先だってこの手法をお伝えした有志の方々が3.5及びBingでの実現を模索されていることを予めお伝えしておきます。 今回の手法を発見した経緯とネタバレことの発端は遡ること１か月前、プロンプトを自動でジャンル分けしてデータベースに流し込み、逆にそこからプロンプト
GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
Detailed feature showcase with images: Original txt2img and img2img modes One click install and run script (but you still must install python and git) Outpainting Inpainting Color Sketch Prompt Matrix Stable Diffusion Upscale Attention, specify parts of text that the model should pay more attention to a man in a ((tuxedo)) - will pay more attention to tuxedo a man in a (tuxedo:1.21) - alternative
こんにちは、ラボで研究開発をしたりプロトタイプを作っている藤本(X(Twitter))です。ABEJAアドベントカレンダー2023の21日目の記事です。ここ近年、生成AIの勢いが凄いです。最近は一夜明けたら世界が変わっているみたいなことがしょっちゅう起きています。そんな状況なので、なかなか世の中についていくのが難しいのではないかと思います。そこで今回は、これまでに色々と出てきた生成モデルを振り返りつつ、ひたすら思いつく限りColabで動かしまくってみる企画をやってみようかと思います。流石に全部Colabで動かすのは大変でした・・・。 まずは言語を対象として日本語モデルを含む様々なモデルを対象に推論実験を行います。続いて高速化の実験、更にSFTによるInstructionチューニングや、RLHFもやってみます。最後に、ソースコード生成もやってみましょう。次に、画像を対象として、言語同様に色々
やっぱり萌えイラストを錬成したい ～あなたが欲しい絵を生成できるサービスはこれだ！（Impress Watch） - Yahoo!ニュース
◆ はじめに 「Stable Diffusion」をはじめとするAI画像生成は、最近非常に注目を集めている分野です。 【この記事に関する別の画像を見る】 毎日のように、ものすごいスピードで進化を遂げているAI画像生成分野。本連載では「しらいはかせ」こと、書籍『AIとコラボして神絵師になる 論文から読み解く「Stable Diffusion』』の著者・白井暁彦氏が今後身近になっていくであろう「テキストによる画像生成AI』の世界を読者のみなさんにわかりやすく、ゆるめに伝える連載です。誰にでも使える、楽しめるツールとしてのAI画像生成についてお届けしています。 目次 ・やっぱり萌えイラストを描きたい…でもどこからはじめたら…？ ・コラム：“一線”を超えるとは…？ ・AI画像生成の具体的な使い方 ►「MidJourney」と「にじジャーニー」 ►「AIのべりすと」 ►Memeplex ►どうしても
画像生成AIが広く使われるようになり、既に1年半以上が経過した。Midjourneyのサービス開始が2022年7月、Stable diffusionの公開が2022年8月である。画像生成AIは、文字を打ち込むことで画像を生成するという画期的な技術であり、その手軽さや品質から「創作」との相性がよくも思えるが、実際は様々な課題が表出し、現在解決に至っているとは言えない。単なる画像生成だけでなく、画像編集技術や付随的な陰影算出技術などが開発されているにも関わらず、である。画像生成AIに対する意見というのは好意的なものから否定的なものまで幅広く、その意見の幅は興味深い。ここでは、なぜ課題が生まれ、何が問題となっているのか、なぜ分断が生まれるのかという点に注目し、その背景的心理などを言語化し考察したい。生成AI利用の是非を問うものではなく、なぜ分断がここまで起きているのか、という点に注目する。あくま
概要 特にコンピュータービジョンの分野についてのリンク集です. 春から卒業研究をする人や, この分野を学んでみたいけど応用対象が見つからない人などの参考になれば幸いです. ライブラリ lbpcascade_animeface.xml (lbpcascade_animeface · GitHub) アニメ顔検出の学習済みモデル. 多くの文献にて使われており, 精度も高いです. 寺島ら1 によると, 様々な人によって描かれた一人, もしくは複数人のキャラクターが描かれているイラスト画像2635 枚に対して行ったキャラクター顔検出の性能は, 精度:約95%, 再現率:約52% となっています. プログラム自体も数行で終わり, 導入も簡単であるため, ちょっとしたお遊びでも有用です. 実際に使用する際に, バウンディングボックスを1.5倍の割合でズームアウトさせることもあります. illustra
（23/9/1 更新）AUTOMATIC1111簡単導入！PythonもGitも必要無しのスタンドアローンセットアップ法｜niel
（23/9/1 更新）AUTOMATIC1111簡単導入！PythonもGitも必要無しのスタンドアローンセットアップ法 ■AUTOMATIC1111 WebUIとはAUTOMATIC1111氏という方が作った『お絵描きAI StableDiffusionをわかりやすく簡単に使う為のWebUI型（ブラウザを使用して操作するタイプ）のアプリケーション』のことです。 機能も豊富で更新も頻繁にあり、Windowsローカル環境でStableDiffusionを使うなら間違いなくコレです。本記事はその素晴らしいWebUIを公式とは違う方法で簡単に導入する為の、やや初心者向けの解説記事です。 ■本記事の導入方法の特徴１．PythonとGitインストール不要！PythonやGitのややこしいインストール作業は必要ありません。全て内包済みの専用セットを用意してあるので、それをダウンロードしてセットアップを
「自分の絵柄でキャラ絵をいろいろ創りたい！」 いよいよ今回で最初の区切りにしようと思います。というのもこの分野、毎日のように新技術が生まれてきているので、同じ目標にしていても次々と試す余地が出てきてキリがないのです笑 といっても今後も画像生成は続けるつもりなので、これからまた画像生成日記が出てきた時は何卒よろしくお願いいたします！ そこで今回は「自分の絵柄でキャラ絵をいろいろ創りたい」を、今までの「DreamArtist」「ControlNet」そして今まで触れていなかった「HyperNetwork」「LoRA」を組み合わせて試行錯誤していきます。 前回に続き、以前描いたこの絵をベースに進めていきます！（HyperNetworkがあまりに長くなってしまったため、結果が気になる方は画像を中心にご覧ください！笑） ※2023/3/9追記：57～59週目の内容を、備忘録としてまとめました。Sta
(prompt: manga, monochrome, a cute girl with long white hair in the coffee shop) はじめに 今回、学習用Cool Japan Diffusionを紹介します。 どういう為のものなのか、どういうものなのか、どういうものが生成できるのかについて説明します。 学習用Cool Japan Diffusionの目的 このモデルは、Cool Japan DiffusionにStable Diffusionがもつ知識を与えるために作られています。 それというのも、Cool Japan DiffusionはStable Diffusionの派生モデルと違って、 ゼロベースで作られているカスケード型拡散モデルであるため、 まったく知識がありません。 このため、Stable Diffusionがもつ23億枚の知識のうち、よく使いそ
GitHub - lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml: Stable Diffusion web UI
Detailed feature showcase with images: Original txt2img and img2img modes One click install and run script (but you still must install python and git) Outpainting Inpainting Color Sketch Prompt Matrix Stable Diffusion Upscale Attention, specify parts of text that the model should pay more attention to a man in a ((tuxedo)) - will pay more attention to tuxedo a man in a (tuxedo:1.21) - alternative
Stable Diffusionにdanbooruデータセットを追加学習する - TadaoYamaokaの開発日記
Stable Diffusionに独自データセットで追加学習できるようになるために、まずは既存のデータセットを使用した学習方法を試した。 追加学習の方法には、画像3～5枚を用いてスタイルを学習させるTextual Inversionという方法があるが、ここでは追加学習にデータセットを用いて画像をテキスト条件付きで追加学習する方法を試す。 GitHubのStable Diffusionには追加学習の方法についてドキュメントが用意されていないため、Waifu Diffusionの方法を参考にした。 Waifu Diffusionは、Stable Diffusionをdanbooruデータセットでファイチューニングしたものである。 Waifu Diffusionがどのように追加学習を行ったか手順は書かれていないが、ファインチューニング用のconfigファイルが用意されているため、それを使って、ト
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ChatGPTによるプロンプトの生成｜NyaFu
色々な生成AIモデルをColabで動かして今年を振り返る - ABEJA Tech Blog
画像生成AIの病理学的論考 ｜嘯(しゃお)
AI(機械学習) × イラスト リンク集 - Qiita
【アプリ開発日記59週目】狙ったキャラを自分の絵柄＆好きなポーズで作成する〈SD後編〉｜ちゅーりん
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