やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】｜やまかず
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
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
HなStable Diffusion
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
by Sincarnate 高精度な画像を生成できるAI「Stable Diffusion」などが登場し、人間と遜色ない絵が多数生み出される一方で、絵という芸術作品の著作権の概念が薄れつつあることも問題視されています。このほど、Stable Diffusionより一足先に登場していた画像生成AI「Midjourney」により生成された絵が、とある品評会で1位を獲得してしまったことが話題となっています。 An AI-Generated Artwork Won First Place at a State Fair Fine Arts Competition, and Artists Are Pissed https://www.vice.com/en/article/bvmvqm/an-ai-generated-artwork-won-first-place-at-a-state-fair-
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
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
画像生成AI「Stable Diffusion」は、「森で遊ぶクマ」「アイスクリームを食べる人間」といった文章を入力するだけで文章に沿った画像を出力してくれるAIです。そんなStable Diffusionには文章と共に「元となる画像」を入力することで出力画像の精度を向上させられるモード「img2img」が存在。このimg2imgを駆使して簡単なラフ画像から高品質なイラストを生成する手順について、ソフトウェアエンジニア兼フォトグラファーのアンディ・サレルノ氏が解説しています。 4.2 Gigabytes, or: How to Draw Anything https://andys.page/posts/how-to-draw/ Stable Diffusionに「森で遊ぶクマ」といった指示を与えた場合、「構図がイメージ通りではない」「夏の森ではなく、冬の森がいい」といったように、イメージ
お絵かきAI Disco Diffusionには解像度が上がる魔法の呪文があるらしい「入れるだけで自動的にこのクオリティ」
リンク ゆるおた学習帳 イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」に絵を描いてもらった - ゆるおた学習帳 絵を描いてくれるAI「Midjourney」をきっかけに、この世にはオープンソースのイラスト生成AIがあることを知りました。早速自分も試したい！と思ったのですが、今回の「Disco Diffusion」はイラスト生成まで少し難しかったので自分用備忘録です。 参考にさせていただいた記事はコチラ↓Get Started With Disco Diffusion to Create AI Generated Art イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」の使い方 「Disco Diffusion 2 users リンク note（ノート） 魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)｜note やればやるほど呪術化する、AI画像錬成につい
画像生成AIで出力したイラストの投稿サービス「MajinAI(まじない)」は、好みの画像を検索ワードやモデル名で絞り込んで検索できるサービスです。イラストを生成する際のプロンプトやモデルデータの参考になりそうだったので、実際に使ってみました。 MajinAI https://majinai.art/ja/index.php 上記のリンクからMajinAIにアクセスすると、画面上部に検索欄、下部にイラスト一覧が表示されます。 検索欄では、イラストのタイトルやプロンプトに含まれる語句を入力して、イラストを検索できます。今回は「christmas(クリスマス)」と入力してから「Search(検索)」をクリックしてみました。 すると、画面下部にクリスマス関連の画像がズラリと表示されます。気になる画像を見つけたら、クリックして詳細画面を表示します。 イラスト詳細画面には、イラストのタイトルやプロンプ
「Stable Diffusionであの構図や雰囲気を再現するには何と書けば良いのか？」が目で見て一発でわかる「The Ai Art」
SNSなどで大きな話題を呼んでいる高精度な画像生成AI「Stable Diffusion」は、入力したテキストを基に画像を生成するため、「呪文」とも呼ばれる適切な文字列を考案することが重要です。しかし、思い描いている理想はあるものの、どんな文字列を入力すればいいのかわからない人も多いはず。そこで、Stable Diffusionで特定の構図や雰囲気を再現するために使える文字列を、画像例を見ながら調べられるウェブサイト「The Ai Art」を使ってみました。 The Ai Art - AI, Art, and everything in between https://www.the-ai-art.com/modifiers 「The Ai Art」にアクセスすると、「Angles(アングル)」の指定に使える文字列が画像と共に一覧表示されました。 「Extreme close-up ang
Stable Diffusion メモ: キャンバスの縦横比は構図にどれくらい影響するか - jt_noSke's diary
Stable Diffusion が公開されてからいろいろ動かして出力の傾向を見てみようとしたメモ。 やったこと 同じpromptを指定して、 縦長(512x768) 横長(768x512) 正方形(512x512) のサイズごとにそれぞれ200枚ずつ出力、それら画像の傾向を見て構図にどんな変化があるかを確認しようとした。ザッと見の印象、感触のみで評価し、定量評価はしない。 使用したプロンプト: a picture of robot and drill and girl greg manchess character concept art of an anime goddess of lust | | cute - fine - face, pretty face, realistic shaded perfect face, fine details by stanley artger
話題の画像生成AI「Stable Diffusion」で使える呪文のような文字列を実際の画像から見つけられる「Lexica」の使い方まとめ
テキストから高クオリティの画像を生成できるAI・Stable Diffusionが話題になる様子を見て、「自分も何か画像を作らせてみたい！」と興味を持っている人は多いはず。Stable Diffusionで画像を生成する際に重要になるのが「どんなテキストを入力するのか」という点で、AIの動作を調べて有効だと判明した文字列は「呪文」とも呼ばれています。そんなStable Diffusionで使える呪文のような文字列を、実際に生成された画像から見つけることができるサービス「Lexica」が登場していたので、実際に使ってみました。 Lexica https://lexica.art/ Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したマシンのローカル環境で実行できるほか、デモページからでも使用できます。しかし、NVIDIA製GPUを所有していない人やデモページの待ち時間が長すぎると
by Lexica 近年は「Stable Diffusion」をはじめとする高精度な画像生成AIが次々に登場しており、「AIが人間のアーティストに取って代わるのではないか」と考えている人もいます。そんな中、さまざまなイラスト投稿サイトでは「AIが生成したイラストの投稿禁止」をガイドラインで定める動きが進んでいると、テクノロジー系ブログのWaxy.orgを運営するAndy Baio氏は指摘しています。 Online Art Communities Begin Banning AI-Generated Images - Waxy.org https://waxy.org/2022/09/online-art-communities-begin-banning-ai-generated-images/ AIが非常に精度の高いイラストを生成できるほど進化を遂げる中で、AIを活用する人々とAIに否定
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
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
生成AI技術が辿った濃い一ヶ月間
Stable Diffusionがオープンソースで公開されてちょうど1ヶ月が立ちました。OpenAIがDall-E2をリリースしたのが4月。こういう異次元なリソースを使ってモデルを作れるのはごく限られたプレーヤーだけと思い込んでいたものが、若干十数人のチームがMidjourneyをリリースしたのが7月。一連の騒ぎがここ半年程度の出来事で、1ヶ月前に深津さんも予見していた「世界変革」が目の前で怒涛の勢いで進行しています。 このブログも書いた瞬間に古くなるだと思うけど、この文化的特異点とも言える1ヶ月に起こったことを振り返ってみたいと思います。それにしても手書き文字の生成に感動していた2015年から比べるとずいぶん遠いところまで来ましたね。DataRobotでも「AIの民主化」を掲げて様々な企業のAI活用を推進していたけれど、今起こっている変化を見ているとそのスピード感に愕然とします。 少し宣
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
これは 画像生成AI Advent Calendar 2022 16日目の記事です。 2022年7月末頃、AIによるテキストからの画像生成が一気に広がって以降、あまりに急速な変化が日々続いています。こうした激動の中でも、日本ではアニメ調のイラスト生成への注目が強すぎて、AIの可能性や破壊力、未来などの話題が少なく感じています。 そこでAIがもたらしうる未来や応用などを考え、特に身近な人々へ向けて、わかりやすく紹介することにしました。AIの専門的な研究者ではなくSFのような未来予想ですがご容赦ください。 なおこの記事は、挿絵も含め全体をCC0 1.0で公開します。最大限自由な利用が可能で、転載や加工や販売も自由に行なえます。CC0として利用しやすいよう、引用や転載も含んでいません。 また挿絵は、解説用もお飾り用もすべて、素のStable Diffusionのみで生成しています。キャプションと
好みの画像を生成できるAI「Stable Diffusion」をmacOS環境で超簡単に実行できる「Diffusion Bee」が登場したので使ってみた
入力した文章に沿った画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に精細なイラストや写真を出力できることから大きな注目を集めてます。Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したPC向けに開発されているのですが、Intel製CPU搭載マシンやApple Silicon搭載Macで動作させる方法が次々と編み出されています。新たに、MetaでAIやVRについて研究しているDivam Gupta氏がApple Silicon搭載Macで動作するUI付きのStable Diffusion実行環境「Diffusion Bee」を公開していたので、実際にM1チップ搭載iMacにインストールして使ってみました。 GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the ea
自民党の裏金問題に踏み込めないのも納得...日本が「森喜朗の国」になった経緯とは
今回のAIイラスト：「日本のプーチン」は柔道でなくラグビーがお好き？ AI GENERATED ART BY NEWSWEEK JAPAN VIA STABLE DIFFUSION ＜新聞15紙を読み比べる政治ウォッチャーのプチ鹿島さんが森元首相が権力を掌握した歴史を振り返ると、ロシアのプーチン大統領もびっくりの巧妙さが浮かび上がりました＞ ロシア大統領選で「圧勝」したというプーチン。彼は2000年の大統領就任後、首相時代を含めおよそ四半世紀も実権を握り続けている。この事実に「まぁロシアはねぇ」とあきれた感じになる方も多いだろう。私もそうだった。でもハッと気付く。「日本も似たようなものでは？」 思い出してほしい。プーチンの就任年に、日本では森喜朗が首相になった。以降の日本はずっと森の影響下に置かれていないだろうか。森は政界を引退したが自民党最大派閥の安倍派（旧・森派）では今も影響力を誇って
この記事は初心者向けです。 こんにちは。852話(ハコニワ)です。 皆様AIアート楽しんでいるでしょうか？ テキスト入力で画像を生成してもらえる夢のような時代ですね。 でも実際AI画像生成サービスを利用して、皆さん思ったんじゃないでしょうか。 「なんか変なのしか生成されない！」 プロンプトを探すのって結構面倒です。midjourneyは公式サイトのfeedやranking、検索からコマンドプロンプトを探したり出来ますし、stable diffusionもプロンプト検索サイトも色々あります。画像からプロンプトを抽出してくれるサイトなんかもあります。 「でも面倒くさい！ もっと攻略本的なサイトないの！？」 って結構思ってる人がいるんじゃないでしょうか。 そういう面倒くさがり向けの、要点のみを押さえた汎用プロンプトをまとめました。コピーペースト切ったり貼ったりで"それっぽい"ものを作ってみましょ
「イラストやデザインの仕事は退屈」──英BBCが9月13日に掲載した、画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元でAIスタートアップ企業である英Stability AIのエマド・モスタークCEOのインタビュー記事がTwitter上で話題だ。日本でもイラスト発注サイト「Skeb」創業者のツイートが拡散し、さまざまな意見が飛び交っている。 話題の記事は「"Art is dead Dude" - the rise of the AI artists stirs debate」（“アートは死んだも当然”AIアーティストの急増が議論を起こす）というタイトルで、画像生成AIが与える影響について言及したもの。記事の中には、BBCの記者がエマドCEOにインタビューした内容が掲載されている。 BBCのインタビューで、エマドCEOは「Stable Diffusionは“生成型検索エンジン”と考え
画像生成AIに抗議するため著作権に厳しいディズニー・任天堂・マーベルなどのキャラクターのAIによる自動生成画像をばらまく
Stable DiffusionやMidjourneyのような画像生成AIは、学習時に使われるデータセットに含まれる画像が著作権を無視して収集されているという問題があり、議論の対象となっています。そんな画像生成AIに抗議するため、あえてディズニーや任天堂などの著作権に厳しいキャラクターの画像を生成して疑問を呈する人が登場したと話題になっています。 Deniz Opal: "Well this has come to a head. …" - vmst·io https://vmst.io/@selzero/109512557990367884 「誰かがこの素晴らしいデザインを盗んでマグカップやTシャツにして売ろうとしていますが、私は一切気にしません。AIモデルのたわ言によると、これらの画像は著作権を超えており、画像はパブリックドメインであるため、法的にはディズニーから何の請求もされないはず
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
話題の無料画像生成AI「Stable Diffusion」をオフラインのiPhoneのみで動かせるアプリ「Draw Things」を使ってみたよレビュー
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」が大きな注目を集めていますが、Stable Diffusionを使うには高性能GPUを搭載したマシンを用意する必要があるため興味はあっても使うのを諦めていた人も多いはず。そんな中、iPhoneに搭載されたチップを利用してオフラインでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするアプリ「Draw Things」が公開されました。実際にDraw Thingsを使ってみたところ、モデルデータの切り替えやシード値の手動入力など高度な機能が山盛りの高性能画像生成アプリに仕上がっていたので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 Draw Things: AI-assisted Image Generation https://draw.nnc.ai/ Draw Thingsを使うには、
Stable Diffusion発! 画像生成ブームに見るジェネラティブAIの人・もの・お金事情 - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2022 18日目です…が、少々遅れてお届けします。 はじめに PS本 5G&IoTサービス部 増田です。Advent Calendar参加も（たぶん）3年目となりました。 「テキスト指示をもとに、AIがお好みの画像を生成する（Text-to-Image）」「今ある画像へ、テキスト指示で編集を加える（Image-to-Image）」 -- そんな画像生成AIが注目を集めています。2022年の上半期、Open AIによるDALL-E 2の公開、Midjourneyの登場と盛り上がりを見せました。2022年8月23日のStable Diffusion一般公開からは、使ってみた報告、従来研究との融合、商用プロダクト応用と、研究者、アーティスト、プログラマなど様々な人の参加により、界隈はさらに活気づいています。 画像生成AIの
「人工知能」と称してアーティストやその他のクリエイターの権利を侵害する製品を作りだしたとして、Stability AI、Midjourney、DeviantArtの3社に対して集団訴訟が提起されました。 Stable Diffusion litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://stablediffusionlitigation.com/ AI Art Generators - Copyright Litigation https://www.saverilawfirm.com/ai-art-generators-copyright-litigation Class Action Filed Against Stability AI, Midjourney, and DeviantArt for DMCA
カリフォルニアのスタートアップであるStability AIによる「Stable Diffusion」や、Discordのコマンドを利用する「Midjourney」、アニメなどのイラストに特化した「NovelAI」のほか、Adobeが発表した著作権的にクリアな「Adobe Firefly」など、さまざまな画像生成AIが普及しています。画像生成AIはプロンプトを入力するだけでかなりリアルな人物や高クオリティなキャラクターイラストを生成できますが、AIが苦手としている表現やパーツもあり、中でも「人間の手」を描くのに失敗するケースが多くなっています。なぜAIは手を正しく描くことが得意ではないのかというメカニズムを、オンラインメディアのVoxが解説しています。 Why AI art struggles with hands - YouTube 画像生成AIによる人物やキャラクターはかなり高クオリテ
Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI app
画像生成AI「Stable Diffusion」を使いこなすために知っておくと理解が進む「どうやって絵を描いているのか」をわかりやすく図解
2022年8月に無料で一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、NVIDIA製GPUを搭載したCPUあるいはGoogle Colaboratoryのようなオンライン実行環境を整えれば、任意の文字列や誰でも画像を生成することができます。そんなStable Diffusionがどのようにして画像を生成しているのかについて、AIについてTwitterで解説を行うAI Pubが説明しています。 // Stable Diffusion, Explained // You've seen the Stable Diffusion AI art all over Twitter. But how does Stable Diffusion _work_? A thread explaining diffusion models, latent space representati
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
リンク stablediffusionweb.com Stable Diffusion Online Stable Diffusio Online Demo. FREE forever. Create beautiful art using stable diffusion ONLINE 4 users 223
ＡＩ絵師さん、漫画家へのイヤガラセでLoRAを作成、他の絵師に成りすまし拡散、赤松議員「類似性を満たせば著作権侵害」相談窓口を設置
樋口紀信＠疫神のカルテ全3巻 @susujinkou 森川ジョージ様（@WANPOWANWAN） 島本和彦様（@simakazu） 両先生へ 商業漫画家の樋口紀信です 今回ご相談したい件は複雑な問題のため、両先生へ同時にご連絡させて頂きました 何卒ご容赦ください 相談の内容は『作家名を冠した絵柄LoRAによる嫌がらせ』についてです（1/8） civitai.com/models/347348/… pic.twitter.com/6UJmhjZttd 2024-03-20 16:37:21 リンク civitai.com 樋口紀信/KishinHiguchi Style - v1.0 | Stable Diffusion LoRA | Civitai 漫画家 樋口紀信の画風LoRAです。 学習に使用した画像は全て自作したものであり、イラストレーター本人の著作物は一切使用していません。 このモ
はじめに賽は投げられた2022年11月にOpenAIが公開したAIチャットボットChatGPTは、それまでのチャットボットの常識を大きく凌駕するその余りの流暢な受け答えから瞬く間に技術系コミュニティで話題沸騰となり、わずか2ヶ月でアクティブユーザー数は1億人を超え、その影響範囲はすぐさま技術系コミュニティの内側にとどまるものではなくなりました。プログラマが、大学生が、研究者が、物書きがChatGPTを試してはその自然な回答に驚愕しました。翌23年4月には、東京大学理事・副学長で教育・情報担当の太田邦史博士がChatGPTやStable Diffusion等の「生成系AI」の急速な発展とその著しい品質の向上を受けて「人類はこの数ヶ月でもうすでにルビコン川を渡ってしまったのかもしれない」とする声明を発表しました。 人類はこの数ヶ月でもうすでにルビコン川を渡ってしまったのかもしれないのです。むし
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MidjourneyやStable Diffusionなどのお絵描きAIで呪文(単語, Prompt)を決めるためのコツや便利なサービス【AI】 - (:3[kanのメモ帳]
はじめに 以前、お絵描きAIことMidjourneyの紹介をしましたが、 それから色々とMidjourneyを試していたら だいぶ良い感じにアニメ調の背景作れるようになったんではないだろうか🤔 廃墟,海,火山,流星群#midjourney pic.twitter.com/Yt1u3eiJyt— カン@ゲームクリエイター(Unity/VR/Steam/Switch) (@Kan_Kikuchi) 2022年8月25日 細かいオブジェクトは指定せず、色だけ強く指定するのも有りだな🤔#midjourney pic.twitter.com/sBjXnkJIjQ— カン@ゲームクリエイター(Unity/VR/Steam/Switch) (@Kan_Kikuchi) 2022年8月27日 月$30の高速作成分は余裕で使い切り、合計1300枚以上の画像を描いてもらってました……！ やはり100%思い
![MidjourneyやStable Diffusionなどのお絵描きAIで呪文(単語, Prompt)を決めるためのコツや便利なサービス【AI】 - (:3[kanのメモ帳]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/345fbb672508778d2eee939807f65a571fb0293c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkan_kikuchi%2F20220901%2F20220901074457.jpg)
Animate Anyone
Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation Character Animation aims to generating character videos from still images through driving signals. Currently, diffusion models have become the mainstream in visual generation research, owing to their robust generative capabilities. However, challenges persist in the realm of image-to-video, especially in c
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画像生成AI「Stable Diffusion」に描かせたい内容を文章で伝えるだけで一発で何通りものプロンプト・呪文を簡単に自動作成できる「MagicPrompt」Stable Diffusion版
画像生成AI「Stable Diffusion」では、画像を生成したい場合はあらかじめ「プロンプト」と呼ばれる文字列が必要となりますが、このプロンプトは単に文章で書けばいいというわけではなく、独自の形式や順番で入力しなければならず、KREAやLexicaといったサービスを使って既存のプロンプトを調べて組み合わせたり書き換えたりする必要があります。生成したいイメージを文章で入力すると、画像を生成するためのプロンプトを自動で作成してくれるウェブアプリで、どういう文字列の組み合わせが良いのか思い浮かばず、検索が難しい場合でも簡単にプロンプトを用意することが可能です。 MagicPrompt Stable Diffusion - a Hugging Face Space by Gustavosta https://huggingface.co/spaces/Gustavosta/MagicProm
Zero-shot Learning網羅的サーベイ：CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは！ 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、全部読むのに1時間以上かかる可能性があるので、休憩を取りながら、または必要な部分だけ読んでください。各セクションを個別に読んでも問題ありません。 また、文章中の画像は、特別な記載がない限り、引用元の論
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