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
今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
今回はStable Diffusionでリアル系イラストを生成できるモデルを紹介します。 Stable Diffusionではどのようなモデルを使用するかによって、生成される画像のクオリティが大きく変わりますので、モデルの選択は重要な要素となります。 本記事で紹介するモデルは、どれも実写と見分けがつかないほどハイクオリティなイラストを生成できますので、ぜひ試してみてください。
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
あなたの遅延はどこから？ SQLから！ 〜患部に止まってすぐ効くSQLレビューチェックリスト 年初め特大サービス号〜 - ANDPAD Tech Blog
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
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
今日のウィークリーAIニュースではnpaka大先生と一週間のニュースを振り返った。今週もいろいろあったが、なんといってもダークフォース、GPT-4越えと言われるXwin-LMである。中国製。 大先生もまだ試してないというので番組内で一緒に試してみた。 もちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1") Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████| 626/626 [00:00<00:00, 56.2kB/s] [2023
以前はどんな地方都市でも「町のゲーム屋」が多数存在していた。駅前には複数のファミコンショップがひしめき、休日になるとそれらに子どもたちが押し寄せ目当てのゲームを買い、中古の棚を漁り、小遣いとにらめっこしながら、友達と貸し借りの相談をしながら、長い時間を過ごしていた。 今、そんなファミコンショップは恐ろしいほどに数を減らしている。「町のゲーム屋」は絶滅危惧種となった。ゲオやツタヤがその代わりを果たすようになった……といえばいいのだが、それらも今やゲームから撤退した店舗すらある。 そういう薄ら寒い状況にあるゲーム業界の小売店だが、さて、いったいいつ、どれだけ町のゲーム屋が減っていったのかを把握している人はいるだろうか？ 衝撃的なデータが存在する。メディアクリエイト（一部の人にはとても有名なゲーム関連のデータをやり取りしている会社だ）が発売している「テレビゲーム産業白書」には、「テレビゲームの小
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
決済手段としても用いられるようになっている「QRコード」は、一部が破損・汚損していたり読み取り時に隠れていても大丈夫なように誤り訂正機能が盛り込まれています。これを活用して、QRコードと美麗なイラストを融合させる試みが行われています。 AI 生成可扫码图像 — 新 ControlNet 模型展示 https://mp.weixin.qq.com/s/i4WR5ULH1ZZYl8Watf3EPw AIGC All in One https://aigc.ioclab.com/index.html Redditor creates working anime QR codes using Stable Diffusion | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/06/redditor-creates-
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
ポーズや構図を指定してサクッと好みのイラスト画像を生成しまくれる「ControlNet」＆「Stable Diffusion」の合わせ技を試してみたよレビュー
Stable Diffusionなどの画像生成AIの登場によって、手軽に好みの画像を出力できる環境が整いつつありますが、テキスト(プロンプト)による指示だけで好みのポーズのイラストを生成するには長い時間や経験が必要です。新たに開発された「ControlNet」を画像生成AIと併用すれば、好みのポーズを指定したイラストを簡単に生成できるとのことなので、実際にインストールして使い方を確かめてみました。 GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet ControlNetでポーズや構図を指定してAIイラストを生成する方法｜ddPn08｜note https://note.com/ddpn08/n/n7fce83
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
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第十回：実在モデルからSDXL用顔LoRAを作る (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
https://www.techno-edge.net/special/560/recent/%E7%94%9F%E6%88%90AI%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%81%8C%E4%BD%9C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%8B%EF%BC%9F続きを読む » Modelに無い顔や彼女の顔を出したい！生成AIでポートレート写真やグラビアを作っていると、同じような雰囲気の顔ばかりが結構出るのに気付く。 もちろん何パターンもあるので、毎回同じでもないのだが、XやInstagramなどの生成AI画像
Supercomputing Contest 2013/GPUプログラミング資料 - Supercomputing Programing Contest Official Site
2023-09-13 SupercomputingContest2023 2023-09-06 Supercomputing Contest News News/sc230906 2023-09-01 News/sc230830 2023-08-28 News/sc230828 SupercomputingContest2023/本選結果 2023-08-01 MenuBar 2023-06-29 News/sc230629 SupercomputingContest2023/予選結果 2023-06-12 SupercomputingContest2023/予選・認定問題Ｑ＆Ａ 2023-06-01 SupercomputingContest2023/問題および関連ファイル群更新履歴 2023-05-31 News/sc230531 2023-05-30 News/sc230530 20
Stable Diffusionのリアル系モデルでハイクオリティなイラストを生成するプロンプト（呪文）作成法 | Murasan Lab
今回はStable Diffusionのリアル系モデルを使って画像を生成する際に有効なプロンプト（呪文）を紹介します。 リアル系のモデルでは人物の肌に関する描写など、アニメ調のイラストとは違ったプロンプトが必要になります。単体でも効果の高いキーワードを集めてみましたので、ぜひ活用してみてください。 アニメ調のイラスをを生成する際に役立つプロンプトは以下の記事で解説しています。
このページでは、ChatGPT・AI の教育関連情報をまとめていきます。随時更新する予定です。 後半では ChatGPT・AI の全般的な情報もまとめています。 渾身の4時間イベント「教員向け ChatGPT 講座 ～基礎から応用まで～」の資料や動画を公開していますので、ChatGPTに関連する事項を一通り把握したい方はそちらもご覧ください。 また、文部科学省の情報モラルポータルサイトにて、生成AIに関する教員向け研修動画シリーズが公開され、その中で「生成AIの性質と限界」というタイトル（動画リンク）で26分ほどで、コンパクトに生成AIの教育活用について解説していますので、サクッと知りたい方はその動画をご覧ください。 主に先生方から質問いただくこともあり ChatGPT に関する Q&A を新設しました。 ChatGPT・AI の教育活用海外の対応（2024年2月16日時点）アメリカ202
LangChain v0.0.141 に SVM Retriever という実装が入った。これは embeddings(集合)から、単一 embedding と類似しているもの top-K を SVM を使って見つけるという実装で、えっどうやってるの？と追っかけてみたら、知らない知識で面白かったのでメモ記事に。 kNN vs SVM この実装の元となった、knn_vs_svm.ipynbというnotebookがあって、冒頭を機械翻訳すると以下となる。 よくあるワークフローは、あるデータを埋め込みに基づいてインデックス化し、新しいクエリの埋め込みがあれば、k-Nearest Neighbor検索で最も類似した例を検索することです。例えば、大規模な論文コレクションをその抄録に基づいて埋め込み、興味のある新しい論文を与えると、その論文に最も類似した論文を検索することが想像できます。 私の経験では
State of AI Report 2023
State of AI Report 2023 The State of AI Report analyses the most interesting developments in AI. We aim to trigger an informed conversation about the state of AI and its implication for the future. The Report is produced by AI investors Nathan Benaich and the Air Street Capital team. Download 2023 Report Compute Index 📧 Newsletter Now in its sixth year, the State of AI Report 2023 is reviewed by
Stable DiffusionやMidjourneyなどの画像生成AIはデータセットの画像から学習していますが、このデータセットに含まれる画像の著作権については議論があり、「自分のイラストや写真をAIに学習されたくない」という人も多くいます。上海交通大学の研究チームが発表した「Mist」は画像に見えない透かしを入れることで、AIによって画像を認識できなくさせ、学習を防ぐ処理ツールです。 Mist https://mist-project.github.io/index_en.html [2302.04578] Adversarial Example Does Good: Preventing Painting Imitation from Diffusion Models via Adversarial Examples https://doi.org/10.48550/arXiv.23
Animagine XL V3が出始めた辺りから、特定のプロンプトを入力すするとアーティファクトが出てくると言う話がポツポツと聞こえてきました。アーティファクトって言われると古代兵器を思い浮かべてしまうわけですが、ここでいうアーティファクトというのはノイズではないけれどなんか変な画像という意味ですね。 細けぇ事はいいんだよ解決方法だけ教えろという方は最後の方にある説明を読んで下さい。 入力するプロンプトの順番や強度を入れ替えると出てきたりするが、発生条件が解らないという話で、どうにも雲をつかむような話でしたが、原因を突き止めたという話が回ってきました。 さて、OOOの破綻をきっかけに色々調べたところ、SDXL系のanimagine3等で発生している破綻について原因が判明しました。 結論はEnable emphasis a1111の強調計算で不具合が起きてます。 修正案１ setteing内
外資系BTOメーカーで有名なHP（ヒューレット・パッカード）が販売中の、低価格ゲーミングPC「HP Victus 15L」をセールで購入。 約11.6万円の安さで、容量15リットルのコンパクト筐体にCore i5 13400F（10コア）とRTX 4060を詰め込んだ、なかなかの高コスパマシンです。 レビュー用に1台買ってみたので詳しく検証します。 （公開：2024/3/16 | 更新：2024/3/16） この記事の目次 Toggle HP Victus 15Lの仕様とスペック HP Victus 15L（インテル） 最新の価格とスペックは公式サイトで確認してください HP【直販サイト】 スペックと価格 HP Victus 15L （第13世代Intel Coreモデル） CPU Core i7 13700F （16コア24スレッド） Core i5 13400F （10コア16スレッド
[Stable Diffusion] Depth-to-Imageモデルを学習なしで特定のドメインに適応させる
はじめに こんにちは。なんかです。 早速本題に入ります。 [2023/01/20追記] この記事で説明しているDepth-to-Imageモデルのドメイン適応と、適応したモデルのAUTOMATIC1111さんのWebUIでの使用が行えるColab Notebookを公開しました。 こんな感じで使えます Depth-to-Imageモデルの説明 StabilityAIが公開したStable Diffusion V2系のモデルの中に、depthモデルというものがあります。 このモデルができることは、一般的なStable Diffusionのimg2imgができることと基本的には同じで、画像とテキストを入力とし、入力された画像スタイルをテキストの指示に従って変換する、というものです。 まずは、一般的なモデル（ここではWaifu Diffusion V1.4 Epoch1を使用しています）のimg
![[Stable Diffusion] Depth-to-Imageモデルを学習なしで特定のドメインに適応させる](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/557803d2f73ed08279c214c042240feb7a85e731/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--L-Kt5bdX--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BStable%252520Diffusion%25255D%252520Depth-to-Image%2525E3%252583%2525A2%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252582%252592%2525E5%2525AD%2525A6%2525E7%2525BF%252592%2525E3%252581%2525AA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A7%2525E7%252589%2525B9%2525E5%2525AE%25259A%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252583%252589%2525E3%252583%2525A1%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252581%2525AB%2525E9%252581%2525A9%2525E5%2525BF%25259C%2525E3%252581%252595%2525E3%252581%25259B%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%2525AA%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%25258B%252Cx_203%252Cy_98%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2IxYzFjNmI4ZGUuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_72%2Fog-base.png)
Web Neural Network API
Web Neural Network API W3C Candidate Recommendation Draft, 5 May 2024 More details about this document This version: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20240505/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/webnn/ Editor's Draft: https://webmachinelearning.github.io/webnn/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20240503/ History: https://www.w3.org/standards/history/webnn/ Im
Annotated Research Paper Implementations: Transformers, StyleGAN, Stable Diffusion, DDPM/DDIM, LayerNorm, Nucleus Sampling and more
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations, and the website renders these as side-by-side formatted notes. We believe these would help you understand these algorithms better. We are actively maintaining this repo and adding new implementations. for updates. Translations English (original)
投資家用・スタートアップ支援用・大学支援用に改良中 更新中）tfidf etc embeddings cluster reconstructing vis: 特許など長文の、動的な文章間類似俯瞰図可視化・迅速閲覧・解析・探索手段。および第三の特許検索手法、動的な知識抽出管理手法、特許自動生成 （類似度ベクトルと小規模言語モデル及びChatGPTを用いた空白領域における特許生成追加） - Qiita
投資家用・スタートアップ支援用・大学支援用に改良中 更新中）tfidf etc embeddings cluster reconstructing vis: 特許など長文の、動的な文章間類似俯瞰図可視化・迅速閲覧・解析・探索手段。および第三の特許検索手法、動的な知識抽出管理手法、特許自動生成 （類似度ベクトルと小規模言語モデル及びChatGPTを用いた空白領域における特許生成追加）自然言語処理NLP可視化Visualization特許 追記を繰り返しており整合性も取れておらず非常に読みにくい状態です．近日中に再整理します． 技術だけではなく方法論が重要となります。後ろ向きに検証し、前向きに予測することが重要となるでしょう。現在検証中です。 お題をいただけますと助かります。後ろ向き検証ではどうもわかりきったものを恣意的に選んで言えるかもしれない危惧があるところです。 個人的には、会社の方針に
100fps超え画像生成StreamDiffusionのデモに飽きたら次に進もう。stremオブジェクトで動かすコツ公開｜めぐチャンネル
解説を論文執筆者でプロジェクトの代表でもある「あき先生」が解説してくださっているYuTubeもあります。論文の拾い読みもしていただいており、とても参考になりますので、ぜひご覧ください。（3時間と長いですが飛ばせるような、無駄な部分はありません） デモやサンプルコードも豊富にあるので、機能や性能を知りたい場合はそちらを動かしてください。大変興味深いデモもあります。アプリに組み込む場合もラッパーが準備されているのでそちらを使えば厄介なpipeやstreamオブジェクトの操作は必要ありません。しかし、性能を引きだしなが柔軟にアプリで使用するためには直接pipeやstreamを操作する方がよさそうです。この記事では後者のケースでStreamDiffusionを使用する時のコツについてこれまでにテストした手法を解説します。 環境構築Readmeに記述されているとおりに構築を進めます。デモやexamp
Waifu DiffusionやNovelAIのプロンプトで使える単語の中から、キャラの位置・向き、ポーズを調整できるタグをまとめました。 画像はWaifu Diffusion1.3で出力しています。WF1.3で出力を確認できなかったタグはNovel AIの写真を掲載しています。 目次 カメラからキャラの位置 強調部位 キャラの目線や視点 キャラのポーズ 体全体 顔 持つ 手・腕 指 足 座る 寝る 二人のポーズ 画像生成呪文のトップページ カメラからキャラの位置 from above：上からキャラを見下ろす。遠距離からになる可能性も高い。from below：下からキャラを見上げる。遠距離からになる可能性も高い。dutch angle：ゲームCGなどのようにキャラを斜めに見せて沢山の見せ幅を作る。遠距離からになる可能性も高い。from side：キャラクターを側面から見る。profile
年収は300万円以下、本当に稼ぐべきは月10万円、50代で仕事の意義を見失う、60代管理職はごく少数、70歳男性の就業率は45%、80代就業者の約9割が自宅近くで働く――。 10万部突破のベストセラー『ほんとうの定年後 「小さな仕事」が日本社会を救う』では、多数の統計データや事例から知られざる「定年後の実態」を明らかにしている。 定年後は、正規雇用の職を辞し、非正規やフリーランスとなって働き続ける人が多数派である。しかし、大企業で高位の役職に就いていた人などにとっては、このような小さな働き方はプライドが邪魔して前向きに受け止められないかもしれない。定年前後を境に会社での処遇に厳しさが増すなか、自身の経験が活かせる仕事を探すため、外部労働市場に打って出る人もいる。ここでは、長く勤めた会社を離れた後に多くの人が直面する労働市場の構造を明らかにする。 50代以降、転職による賃金増加は困難に 転職
Stable Diffusion （Diffusers）でLoRA～理論と実践～ | Shikoan's ML Blog
Stable DiffusionでのLoRAをdiffusersで試してみます。3Dモデルに対して、Unityで透過スクショを撮りLoRAで学習させるというよくあるやり方ですが、LoRAにおけるData Augmentationの有効性など興味深い点が確認できました。 はじめに 前々から気になっていたStable DiffusionのLoRAを使ってみました。3DモデルからスクショをとってLoRAで学習させるという「何番煎じだお前」って手法ですが、なかなかおもしろい結果になりました。 公式ドキュメント：https://huggingface.co/docs/diffusers/training/lora LoRAとは LoRAってよく使われる割には原著論文がそこまで解説されない気はします笑 （自分はNLPの専門家ではないので、この論文はさーっとしか読んでいませんが、 ）原著論文はこちらで、
Running LLaMA 7B and 13B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp
Running LLaMA 7B and 13B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp See also: Large language models are having their Stable Diffusion moment right now. Facebook's LLaMA is a "collection of foundation language models ranging from 7B to 65B parameters", released on February 24th 2023. It claims to be small enough to run on consumer hardware. I just ran the 7B and 13B models on my 64GB M2 MacBook Pro! I
AI Disturbance is a feature that applies noise to illustrations to interfere with the fine-tuning of image-generating AIs (such as Stable Diffusion). When an illustration to which AI Disturbance has been applied is used in AI training, the noise prevents the AI from correctly interpreting the original style of the illustration. This is a useful feature for those who wish to protect their unique ar
シベリア抑留の生還者を祖父に持つ筆者は、幼少期より、ソ連・ロシアに関する話を聞く機会に多く恵まれた。そのような縁から、ロシア外交・安全保障政策の研究に携わるようになり、１０年近くになる。そうした中で、単に書物から学ぶだけでなく、実際のロシア外交・安全保障政策形成の現場近くで経験を積む機会も得てきた。 2013年夏、筆者はロシア大統領令によって設立された外交諮問機関・シンクタンクである「ロシア外交評議会（РСМД: Российский совет по международным делам/ RIAC: Russian International Affairs Council）」において、外国人としては初の研究助手になり、2017-2018年度にはRIAC客員研究員として、日露関係やユーラシア地域統合政策に関する研究を行った。この間、前駐日ロシア全権大使で、日本語での書籍も出版されてい
promptoMANIA Prompt Generator AI art community with an online prompt builder Do you want to become a CF Spark, Midjourney or Stable Diffusion master today? The human-friendly prompt builder will help you. You can also try it with other diffusion models, such as DALL-E 2, Disco Diffusion, WOMBO Dream, or any diffusion model. If it does, share the experience on social media. Now with Stable Diffusio
画像生成AI「Stable Diffusion」のAUTOMATIC1111版がPhotoshopとKritaで使えるプラグイン「defuser」
2022年8月にオープンソースで一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は通常コマンドラインで入力や制御を行いますが、初心者でも簡単に操作できるStable Diffusion向けGUIが数多く登場しています。その中でもブラウザから使えるウェブUIであるAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIは特に開発が活発で精力的に更新されており、もはや画像生成AI向けGUIの決定版ともいえる存在です。そのAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIをAdobe PhotoshopやKritaから使えるようになるプラグイン「defuser」が公開されています。 defuser | the Stable Diffusion Plugin for Photoshop and Krita https://internatio
今回はStable Diffusionで使えるおすすめの学習済みモデルを紹介します。 Stable Diffusionでは、同じプロンプトを入力しても、モデルを入れ替えることで出力されるイラストの雰囲気がカラリと変わります。 今回おすすめするアニメ調モデルはどれもクオリティの高いものばかりですので、ぜひお気に入りのモデルを探してみてください。 リアル系イラストを生成できるモデルについては、以下の記事で解説しています。
Build a GPT-3 app with Next.js and Vercel Edge Functions – Vercel
Building a GPT-3 app with Next.js and Vercel Edge FunctionsA full-stack template for building fast GPT-3 apps. The field of artificial intelligence continues to take the world by storm. Huge strides have been made in text and image generation through tools like ChatGPT, GPT-3, DALL-E, and Stable Diffusion. It’s spawned a wave of exciting AI startups, many of which we’re seeing built with Vercel an
「ディープラーニングと物理学 オンライン」とはオンラインWeb会議システムを利用したセミナーです。2023年10月より、学習物理領域セミナーと合同で開催されています。 登録する際のメールアドレスは、できるだけ大学もしくは研究機関のものをご使用ください。 ZoomのミーティングURLおよびパスワードは、先着順300名様に限り、登録されたメールアドレスに送信されます。転載・転送は控えてください。 URLが掲載されたメールは当日の朝までに送られます。 参加したい方は下記よりお申し込みください。毎回開催時に参加URLのついたアナウンスのメールを送信します。 登録フォーム (締切は前日の夜11時までとします) 解約フォームは下記でございます。 解約フォーム 参加時の表示名は「登録時の名前＠登録した機関名」に設定してください。 ノイズを防ぐためのミュートへご協力ください。 DLAP世話人: 橋本幸士（
知識の進化論：生成AIと2030年の生産性
36 知的資産創造／2024年1月号 特集 生成AI時代の新たな社会 Ⅰ AI Ⅱ AI Ⅲ AI Ⅳ 2030 C O N T E N T S 要 約 知識の進化論： 生成AIと2030年の生産性 1 野村総合研究所（NRI）は、スイス連邦工科大学ダリオ・フロレアーノ教授らのメソド ロジーを応用し、日本の474職のデータを分析した。職業に関するデータは、厚生労働 省職業情報提供サイト「ジョブタグ」のデータを利用した。分析の結果、生成AIは従 来AIが苦手としてきた知識労働に強い影響を与える可能性が高いことが確認された。 2 生成AIは、プログラミングのようなスキルは人に迫る能力を有するものがあるが、知識 に関しては、学習不足や不完全さが指摘されており、スキルと知識との間にギャップが 生じている。今後、生成AIは、頻繁に更新を行う知識の領域と、スキルの領域とをシ ステム的に分割し、互いに影
Unlock a new era of innovation with Windows Copilot Runtime and Copilot+ PCs
I am excited to be back at Build with the developer community this year. Over the last year, we have worked on reimagining Windows PCs and yesterday, we introduced the world to a new category of Windows PCs called Copilot+ PCs. Copilot+ PCs are the fastest, most intelligent Windows PCs ever with AI infused at every layer, starting with the world’s most powerful PC Neural Processing Units (NPUs) c
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