小型のゲーミングPCを自作すると楽しいし、数年前の常識が通用しない - SANOGRAPHIX Blog
2020年は自作PCシーンが大いに盛り上がり、話題に事欠かない年だった。そんな空気に感化されて、去年の11月頃、4年ぶりにゲーム用PCを新調した。 ステイホーム需要もあるのか、これまでになく自作PCへの関心が高まっていると感じる。また、PS5が品薄でなかなか手に入らなかったり、コンソール版Cyberpunk 2077が満足に動かなかったりして、PCを買いたいと考える方もいるかもしれない。 そのような、興味はあるが実際どうなのと思っている方、または数年前に自作経験のある復帰組（いわゆるSandy Bridgeおじさん）へのなにかの参考になるかもしれないので、小型ゲーミングPC自作について自分の意見を書こうと思う。 置き場がない！ PCを買うとき、自分が最も困るのが置き場所。なので、机や棚に置ける小型のサイズ（SFF・スモールフォームファクタ）で自作するのが好きだ。小型PCは組立てが難しいとか
昨日、上野宣（@sen_u）さんがパスワードの総当りに要する時間の表をツイートされ、話題になっています。 総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表を日本語化した。https://t.co/cVSNUZkAKv pic.twitter.com/rtS8ixwOqi — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 1万件を超えるリツイートがありますね。大変よく読まれているようです。しかし、この表は何を計測したものでしょうか。上野さんにうかがってもわからないようでした。 何ですかね？パスワード空間が大きくなると解読に時間が掛かるということくらいがわかりますかね。 — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 一般に、パスワードの総当たり攻撃（ブルートフォースアタック）というと、以下の二通りが考えられます。 ウェブサイト等でパスワードを順番に試す
Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基本的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ 画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel（イリヤスベル）さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL（SDXL）が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablity AIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな
もともとWindowsを利用していた筆者ですが、MacBook ProがRetina化した際にMacユーザーデビューし、そこからMacを愛用していました。しかし、この度Windowsへ戻ることにしました。理由を紹介します。 なぜWindowsに戻るのか 理由は2つ。Catalinaが酷すぎるから、そしてMacBook Pro 2018が酷いから。 Catalinaは筆者の環境では作業中に突然電源が落ちたり、レインボーサークルが表示され操作不能になったり作業や仕事がままならないときが多くありました。Mojaveではこのような症状は一切起きなかったので、これはCatalinaの問題かと思います。 MacBook Pro 2018は熱が酷いです。ノートパソコンな故ある程度排熱が厳しい面がありますが、フルパワーで使うとCPU温度が100度を超えるときが頻繁にありました。その状態で使い続けると電源が
メジャーリーガーのダルビッシュ有さんが、自身のTwitterでゲーミングPCを購入したことを報告しました。以前からゲーム好きであることが知られていたダルビッシュさんだけに当たり前のように感じるかもしれませんが、購入までには約2週間に及ぶ“戦い”がありました。その記録をここに記しておきます。 ダルビッシュ有さん（画像はダルビッシュ有Instagramから） ゲーミングPCを購入するきっかけになったのは、ダルビッシュさん自身が10月15日にTwitterで実施したプレゼント企画。新品のグローブをフォロワーにプレゼントするというものだったのですが、1人のファンから以下のようなリプライが届きます。 グローブよりもRTx2080tiください この一言が、インプレスの運営するメディア「PC Watch」すら動かす壮大な戦いの幕開けとなったのであった！ この数年で一番敗北感 「RTx2080ti」（正式
ケンタッキーフライドチキンが「KFConsole」を正式発表。嘘じゃなかった、チキンを熱々に温められるゲーミングPC - AUTOMATON
ケンタッキーフライドチキンのゲーム部門KFC Gamingは12月23日、かねてより予告していた新型ゲーム機「KFConsole」を正式発表した。先日には、12月18日にリリースすると予告されていたが、実際には同日からカウントダウンが開始し、今回の発表となった。 KFConsoleは、今年6月から予告されていた新型ゲーム機。KFCのバーレル容器を思わせる筐体に、クロック周波数11GHzという謎のZinger製プロセッサを搭載、さらにチキンを焼けるチキンチャンバーまで内蔵するという嘘くさい仕様が明かされ、KFC Gamingお得意のジョークだろうと思われていたが、実際に製品にしてしまうようだ。 今回披露されたトレイラーでは、筐体のデザインがやや変更され、ディスクドライブも無くなってはいるものの、チキンチャンバーは引き続き搭載する製品の様子が見て取れる。このKFConsoleは、実のところはP
MMDは日本の3DCGを破壊してしまった （2022年度版）2022/08/16加筆 - MMDは日本の3DCGを破壊してしまった
2022/08/16加筆 自分は2018年、2019年の下記記事を書いた人物とは別人である。 ■MMDは日本の3DCGを破壊してしまった anond.hatelabo.jp ■1年前の「MMDが日本の3DCGを破壊した」について anond.hatelabo.jp 2018年に日本の3DCGがMMDでガラパゴス化したと指摘され、およそ3年が経過した。 現在の日本の3DCGはどうなってしまったのか？ 結論から言えば中国（ビリビリ動画）に日本の3DCG（ニコニコ動画）は完全に追い抜かれてしまった。 日本の白物家電が中国・韓国製に駆逐されたのと同じように、世界から完全に取り残されてしまったのだ。 MMDは現在の3DCGの水準から見ればゴミクズである。 これはMMDモデル製作者やMMDモーション製作者などをこき下ろすつもりで言ってるのではない。 MMDはありとあらゆる面において「古い」のだ。 例え
ゲーミングPCの奥深さを知り、キャプチャーボードの接続に悪戦苦闘したステイホーム生活 | のっちはゲームがしたい！ 特別編
さっそくだが 今日はおれのゲーミングスペースを見てほしい。 この春の「表現者たるもの、何かしなくちゃ」のふんわりとした空気を経て、おれんち、なんかゲーム環境が整ってた。あれ？笑 いや間違っていないのだ！ 「あつまれ どうぶつの森」を3人で遊んでる動画を、ファンクラブサイト内で7本アップしたんですが、すべて私の自宅の機材で収録をさせてもらってました。 今日はその話！ ことの発端。3月末。 と、おれのスマホにメッセージが投下された。 お友達のあ～ちゃんが、あつ森を始めたらしい。 「のっち、あつ森やんの？」と人に聞かれるたびに「てかあーしの～、まぢ見てるゲーム実況者さんのほぼ全員がぁ～あつ森始めててぇ～。あーし今回あつ森はぁ～まぢ見る専でいくわぁ！ わら」と、私の中の逆張りギャルが、傍観スタンスでいくと決めてたんですが、あ～ちゃんがどうぶつの森をやってると聞いて、瞬間ときめいた。それは見たい！
2021年最終最強デスクツアー。MateView×3枚＋M1 Max Mac＆Windows自作PCの全部入り環境
YouTubeにて動画版デスクツアーも公開しているので、動画で見たい方は是非こちらもチェックしてみてください。 最強Intel iMac＋トリプル5Kモニター環境の抱えていた問題点 2020年最終Intelモデル・最強スペックのiMacを購入し、左右にUltraFine 5Kモニターを接続する事で27インチ・5120×2880の5Kモニターを3枚並びで横に連ね、Intel Macの完成形を目指した前回のデスクツアー。Mac単体の環境としては非常に満足しており、5月に公開した新しいWordPressテーマをはじめ今年に取り組んだ様々なプロジェクトを何の不満もなく完璧にこなしてくれました。 ただしデスクツアーの文中でも取り上げたとおり、Mac単体環境としての完成度の高さの反面、Windows介入の隙が全く無いという点が懸念点でした。左右のUltraFine 5Kは入力が1端子のみで、しかもTh
月額料金なし、無制限の生成枚数でAIイラストをガシガシ描くなら、Stable Diffusionをローカル環境にインストールする「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI」が必要です。 しかし、ローカル版AIイラストはグラフィックボードも必須です。 VRAM容量が多くないとダメ RTX 4000シリーズが良い Radeonは絶対にNG などなど･･･。いろいろな情報が飛び交っていますが実際のところはどうなのか？ やかもちグラフィックボードをなぜか40枚ほど所有している筆者が、実際にStable Diffusionを動かして徹底的に検証します。 （公開：2023/3/8 | 更新：2024/4/3） この記事の目次 Toggle AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証 検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
画像生成AIでグラビアアイドルを作りたい。 でも実在する人と同じ顔が出たら困る。 そんなあなたに獣頭人身というソリューション。 AIでグラビアアイドルを作ったら 最近、画像生成AIでグラビアアイドルを作るのにハマっている。こういうやつだ。 カエル イカ サメ カマキリ Twitterで貼っていたらこれがバズる。 多少はウケるかなとは思っていたが、想像以上のバズりで驚いている。ネタとしては全く新しいものでもないし、色々と詰めの甘い部分も多い。それでも多くの人が興味を持ち、さらに画像生成AIネタなのに批判も少なかった。 だが、ツッコミが皆無というわけではない。その中にはもっともな内容もあるが、そもそも「目的が違う」と言いたいものもある。これはある意味で仕方ない。今回はTwitterでのバズなので、文脈が切り離された単体のツイートが広まっていくのだから。 なのでブログでまとめることにした。 そも
2019年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something
2013年から毎年、「年ごとにブックマークしたURLでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」*1を振り返り、まとめています。2018年分は以下です。 2018年にブックマークしたURLでよかったもの集めた - Really Saying Something 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。そのため、春ごろの記事が冬にいきなり登場したり、日付が前後していたりします。私の脳内に「その時こういうこと考えていたな～」という記憶を作るインデックスだからです!!! 何も考えずに見直したら、昨年よりは250ほど少ないので、そこからはあまり精査せずえいっと公開してしまいます。 基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確で
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
8歳長男が自腹でPCを買ったこと Nintendo Switchを売却して、中古ノートPCを購入 Code Connection for Minecraft でプログラミング まとめ マイクラの世界に集合して遊ぶ 5歳次男もマイクラにハマる 追記:2020/06/06 前回エントリーの続きです。 今回は、息子がPCを購入した経緯について紹介します。 8歳長男が自腹でPCを買ったこと 8歳長男はリビングに置いてあるPCにインストールされていたマインクラフト(以下、マイクラ)が面白すぎて夢中になり、最初はiPadでプレイしていました。 マイクラが上達することで、マイクラ内で建築した建造物がより複雑化し、iPadでは処理が追いつかずプレイが難しくなってきました。iPadよりもグラフィック処理能力のある、リビングにあるGPU搭載のノートPCで次第に作業するようになりました。 www.minecra
ごくごく普通のノートパソコンにGPUボックスとRTX3060をつないで、お絵かきソフト(Stable Diffusion)を動かしてみました - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか
「カクダイV1」でアップスケールした画像（左）、「Midjouney v6」で作成したオリジナル画像（右） 画像の描き込みを増やして高画質にする、日本発の生成アップスケーラー「カクダイV1」が2月7日に発表されて話題になりました。東大出身ベンチャーのMavericksが開発したもので、画像生成AI「Stable Diffusion」生成環境「ComfyUI」向けの技術として無料公開されています。人気アップスケーラー「Maginific AI」を超える製品にまでに成長していくのか注目です。 Stable Diffusionのアップスケールは難しかった カクダイを紹介する前に、まずは画像生成AIとアップスケーラーとの関係についてお話します。 Stable Diffusion登場後の画像生成AI技術を使ったアップスケーラーは、単に画像を拡大させるだけの用途ではなくなりました。画像を拡大するとき、
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
最近よく聞く「レイトレーシング」 一体ナニモノ？
最近よく聞く「レイトレーシング」 一体ナニモノ？：レイトレーシングが変えるゲームグラフィックス（第1回）（1/3 ページ） 2018年、NVIDIAがリアルタイムレイトレーシング（RT）に対応するGPU「GeForce RTX 20シリーズ」を発表した。このことは、2000年に誕生した「プログラマブルシェーダー」以来となるグラフィックスパイプラインにおける大きな“変革”をもたらした。 →NVIDIAが新アーキテクチャの「GeForce RTX」シリーズを発表 価格は499ドルから そして2020年、ついに家庭用ゲーム機にもRT機能が搭載された。そう、「PlayStation 5（PS5）」と「Xbox Series X」「Xbox Series S」のことである。これらのゲーム機にAPU（GPU統合型CPU）を提供しているAMDも同年、RTに対応するGPU「Radeon RX 6000シリ
AITuber「しずく」開発者としても知られる、あき先生ことakio kodaira氏を筆頭にした研究グループは12月21日、リアルタイム画像生成を実現するために最適化されたパイプライン「StreamDiffusion」を発表。従来の画像生成パイプラインと比べて飛躍的な速度向上を実現している。 ノイズ除去をバッチ処理で高速化 「Stable Diffusion」をはじめとする画像生成AIモデルの高性能化は著しいが、メタバース、オンラインストリーミングなど高スループットと低レイテンシーが必要な環境ではまだ力不足だ。 StreamDiffusionは新しいアプローチを採用し、従来の連続的なノイズ除去をバッチ処理のプロセスに変換することで、高スループットストリームを実現。さらに、GPUの利用効率を向上させるため、従来の分類器フリーガイダンス（CFG）に代わり、残差分類器フリーガイダンス（RCFG
Ryzenはゲーム用CPUとしては特に問題ないのだが、 ソフトウェア開発においてはIntelのCPUに比べて不便なポイントがいくつかある。 日々業務で使っていてあまりにもストレスが溜まるので、CPUをIntel Core i7に変更した。 このマシンは8年前に組んだ自作PC なのだが、使っていて不便を感じたパーツを差し替え続けた結果、 今回のアップデートで全てのパーツが当時とは違うものに変わったため、 それぞれ古い方のパーツで不便だったポイントなどを紹介したい。 仕事で使う自作PC 社内のサービスをいじる時は会社から貸与されているM1 MacBook Proを使うのだが、このマシンは不便である。 Rubyのビルドは自分のLinuxのマシンに比べ2倍以上遅いし、Reverse Debuggingができるデバッガが存在しないし、 慣れたツールであるLinux perfも使えないし、Podman
ついに「CLIP STUDIO PAINT(クリスタ)」で画像生成AI「Stable Diffusion」を動かすプラグインが登場
マンガやイラストをデジタル上で作画する際に使用されるお絵描きソフトウェアの「CLIP STUDIO PAINT(クリスタ)」上で、テキストから画像を自動で生成してしまうAI「Stable Diffusion」を動かすことが可能なプラグイン「NekoDraw」が登場しました。NekoDrawはGitHub上で公開されており、テキストから画像を生成する「text2img」と、画像からより高精細な画像を生成する「img2img」の両方に対応しています。 GitHub - mika-f/nekodraw: NekoDraw: CLIP STUDIO PAINT plugin for executing Stable Diffusion txt2img and img2img processor. https://github.com/mika-f/nekodraw 「Stable Diffusio
Akuma.ai http://akuma.ai 2024年2月、日本発のクラウド型画像生成サービスAkuma.aiが、リアルタイム画像生成機能「AIキャンバス」を搭載したことが話題になりました。3月1日には生成枚数が延べ1200万枚に達したと発表。リアルタイム画像生成技術「LCM」を組み入れたサービスですが、高度なPC環境が不要で、タブレットなどからでも簡単に使えるため、国内外の幅広い層にウケたという経緯です。 🎉生成画像1200万枚突破🎉 リアルタイム「AIキャンバス」生成枚数が1200万枚を突破しました！ たくさんご利用いただきありがとうございます。 今後とも #AkumaAI の応援よろしくお願いします🦑 プレスリリースはこちら：https://t.co/Yf3tjxjCsS — Akuma.ai (@AkumaAI_JP) March 1, 2024 日本発の画像生成AIサ
2023/02/14 PR Blenderで不穏な「無人の風景」を生み出す、CG作家「たいらかける」が語る画づくりのコンセプト。 マウスコンピューター Blenderテクスチャモデリングライティング ごく普通の日常風景を題材にしながら、どこか「不気味さ」を感じさせるCGを生み出す、たいらかける氏。これまでの作品から、制作の秘訣や本人のバックグラウンドなどを探るとともに、現在制作で用いているマウスコンピューターのクリエイター向けノートPC「DAIV 5N」のパフォーマンスや使い勝手を伺った。 重視しているのは、腑に落ちない感覚 CGWORLD（以下、CGW）：3DCGを始めて1年ちょっととのことですが、アートに関する経歴はどのような感じでしょうか。 たいらかける氏（以下、たいら）：2020年に、まずは点描画やイラストなどの創作活動からスタートしました。その後、2021年の12月頃からはBle
西川善司の3DGE：「ストリートファイターV」にまつわる遅延の謎を，遅延計測システムを使って検証してみた ライター：西川善司 コアゲーマーなら，誰もが一度は意識したことがあるに違いない“遅延”の問題。ただ，この遅延というキーワード，人によって「イメージしている現象」が違っていて，テーマとして語り合うにはなかなか難しい話題だったりする。 例えば，ゲーマー同士の会話でしばしば耳にする「液晶って遅延が大きいよね」というフレーズ。これは「（入力/表示）遅延」と「応答速度」を曖昧に解釈した発言と思われる。まあそこは大目にみて“一緒くた”にするのを許容したとしても，昨今の事情を鑑みればやはり正しいとは言い難い。 少なくともゲーム用途を謳うディスプレイに搭載されている液晶パネルなら応答速度はひと桁msだし，遅延も同じく数msだ。むしろ低遅延なイメージがある有機ELパネルのほうが，焼き付き防止や倍速駆動と
無料で画像生成AI「Stable Diffusion」をWindowsに簡単インストールできる「NMKD Stable Diffusion GUI」の使い方まとめ、呪文の設定や画像生成のコツがすぐわかる
画像生成AI「Stable Diffusion」は、指示した通りの画像を生成してくれるAIとして大きな注目を集めています。Stable Diffusionを実際に使うにはPythonのインストールといったPCの知識が求められる作業が必要なのですが、有志が開発した「NMKD Stable Diffusion GUI」なら誰でも簡単にStable Diffusionを使う環境を整えられます。そんなNMKD Stable Diffusion GUIではStable Diffusionに備わった各種機能を簡単操作で実行可能なので、NMKD Stable Diffusion GUIの各種設定項目や自分好みの画像を生成するまでの手順を徹底的にまとめてみました。 My easy-to-install Windows GUI for Stable Diffusion is ready for a beta
Appleが画像生成AI「Stable Diffusion」にまさかの正式対応、開発者いわく「画像を1秒以内に生成可能」
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」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app
NVIDIA GeForce JP @NVIDIAGeForceJP 「GeForce その先へ」特別配信で発表された最新アップデート👇 🟢 GeForce RTX 4090 & 4080 近日発売 🟢 新しい DLSS 3 の オプティカル マルチ フレーム生成 🟢 35以上の DLSS 3 対応のゲームとアプリ 🟢 Portal with RTX 🟢 @NVIDIAStudioJP のアップデート 詳細 ➡️ nvda.ws/3xEnBgn pic.twitter.com/vRfVabAOJs 2022-09-21 08:39:23
米マイクロソフトは、現地時間9月21日に発表会を開催し、26日にWindows11の最新アップデートをおこない、AIツール「Copilot」を正式に実装すると発表。同時にSurfaceの新モデルも公開した。 Copilotは、9月26日からWindows11への無料アップデートの一部として提供され、今秋には Bing、Edge、Microsoft 365 Copilot にも展開される。公開されるWindows11は150を超える新機能を備え、Copilotのパワーと、ペイント、フォト、ClipchampなどのアプリにAIを活用した新機能が加わる。 ○Copilotのプレビュー版は常にタスクバー上に表示されるか、Win+Cショートカットを使用して起動可能となる。 ○ペイントアプリでは、生成AIによるCocreatorのプレビューに加え、背景の削除とレイヤーが追加され、画像作成にAIが活用で
このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models（レイテント・コンシステンシー・モデル」（以下「LCM」）。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日本語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion＝安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
ソニーは10月16日、裸眼で3DCG映像の立体視ができる全く新しいディスプレイ「Spatial Reality Display （空間再現ディスプレイ）ELF-SR1」を発表した。15.6インチサイズで、解像度は3840×2160ピクセル。触れられそうな高精細の立体ディスプレイを実現した。発売は10月31日。映画やゲームや車、建築などコンテンツクリエーター向けに提供する。想定価格は50万円前後。 「Spatial Reality Display （空間再現ディスプレイ）ELF-SR1」。右はトップバー、サイドパネル、ボトムステージなど、オプションパーツとの組み合わせ。画像はイメージ 空間再現ディスプレイは、高速ビジョンセンサーにより視線位置を認識し、パネルの全画素を一人に占有描画することで、裸眼での立体視ができる「視線認識型マイクロオプティカルレンズ方式」を採用。ディスプレイの前に座ると、
Nintendo Switch 2の詳細スペックが判明。GPU内蔵のCUDAコアは1280基、CPUはArm A78を8コア搭載 Nintendo Switch 2についてはGamescom2023にて関係者内でデモ機が披露され、そこでUnreal Engine 5などが動作しているデモが行われたという噂が出るなど、発売に向けて着々と開発が進められているためかここ最近はリーク情報が多く出始めています。 今回はこの中でも今まで明らかにされていたAmpereアーキテクチャーのGPUを搭載すると言う情報に加えて、このGPUに内蔵されるCUDAコア数やCPUのアーキテクチャーとコア数、そして製造プロセスに関する情報が登場しました。 Samsung Foundry 7LPH(8-nanometer improved version) — Revegnus (@Tech_Reve) September
無料お絵描きアプリ「Krita」に画像生成AIを組み込んで落書きから美麗イラストを作成する方法まとめ、Stable DiffusionとControlNetをコマンドなしでサクッと導入可能
無料かつ高機能なペイントアプリ「Krita」に画像生成AI「Stable Diffusion」を組み込むプラグインが「krita-ai-diffusion(AI Image Diffusion)」です。Generative AI for Kritaを使えば落書きのような下描き画像から美麗イラストを生成できるとのことなので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Acly/krita-ai-diffusion: Streamlined interface for generating images with AI in Krita. Inpaint and outpaint with optional text prompt, no tweaking required. https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion ・目次 ◆1
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
CyberAgentが日本語LLMを公開していたので、とりあえず動かしてみました。 サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供― | 株式会社サイバーエージェント モデルは次のように6サイズ提供されています。 ※ Rinna社も同時に新しいモデルを出したので試しています。 Rinnaの新しい3Bモデルを試してみる - きしだのHatena open-calm-small(160M) まずはopen-calm-small。160Mパラメータです。 このあたりは動作確認用なので、内容は気にしない。 GPUメモリは1.3GBくらいの消費です。 open-calm-medium(400M) 次にopen-calm-medium。400Mパラメータです。 このへんも細かいことは気にしないけど、なんかま
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総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表(by 上野宣)について分析した - Qiita
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Nintendo Switch 2の詳細スペック判明。CUDAコアは1280基、CPUはArm A78を8コア搭載
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
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