","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル　「1-2. のフォーム」に、G

概要 サービスのメンテナンスの作業手順書にmermaidのガントチャートを使ったという話 作業手順書作成時の時間見積と、実際の作業実施時の時間計測の差が簡単に把握できて便利 下のような図を出せて便利ということ ※2023/08/22 mermaidの記法が変更になったらしく、ガントの分指定が min ではなく　 m となった 実際のメンテナンス作業の時間を把握したい これらをなんとなく把握したい。 決めた手順が実際にどれくらい余裕があったのか把握したい 事前にステージング環境で同じメンテナンス作業をして問題ないか確認、本番メンテナンスの予定にフィードバックしたい etc. どうやって把握するか 作業前の時間見積 作業手順書に必要時間を記録する etc. 作業実施時の時間計測方法 作業ログを別途作成し、タイムスタンプを記録する 自分は作業チームでMeetに入って作業開始と終了をコメントして、

Firebase HostingがNext.jsのデプロイに対応した[1] と聞きつけ、Next.jsビルドツール好き[2] [3] なので様子を見てきました。 のリポジトリを中心に調べてみます。 Firebase CLI framework-awareness とは フレームワークサポートを付与するためのFirebase CLI のアドオン。 Firebaseプロジェクトの構成に応じて、Google Cloudのリソースを構築する。 現在Next, Nuxt2/3, AngularをサポートしていてCloud Functionsにこれからのフレームワーク機能をサポートするエンドポイントを自動でデプロイしてくれる。 内部アーキテクチャ next export で .next/ ディレクトリができる firebase-frameworks.build() がプロジェクト構造を解析してフレーム

チェンソーマン 第二部 藤本タツキ <毎週水曜更新！最新2話無料>TVアニメが各種動画サイトにて好評配信中！　チェンソーの悪魔を身に宿した少年・デンジ。世界はチェンソーマンを知るのだが――…!? [JC17巻発売中]

ビジュアル的によく知られた物を指示してください 例. Wizard, priest, angel, emperor, necromancer, rockstar, city, queen, Zeus, house, temple, farm, car, landscape, mountain, river など 強いフィーリングや神秘的な響きのする言葉は良い結果を生みやすい “a sense of awe” “the will to endure” “cognitive resonance” “the shores of infinity” “the birth of time” “a desire for knowledge” “the notion of self”など 画風(style)を決めてみてください 例. “a cyberpunk wizard” “a surreal lan

TL;DR Stable Diffusion でプロンプトに重みをつけたり、意味の世界で足したり引いたりするよ 例: ピラミッド - エジプト + 日本 = ? 画風をシームレスに変換できるよ seed 変更だと大きく変わってしまうけど、小さい重みで補正かければ構図を維持したまま絵に微調整を加えられるよ 意味の足し算・引き算 Stable Diffusion では、内部的に以下の 2 ステップの処理を行うことでテキストを画像に変換している テキストをベクトル(数の組)に変換する ベクトルを画像に変換する ところで、以下の動画を見てほしい テキストをベクトルにすることで、意味の世界で足し算や引き算が実現できている。 これを Stable Diffusion に応用したらどうなるだろうか[1]。 以下では、プロンプトの計算ができるように機能追加したStable Diffusionを用いる。 機

promptに何をすればいい？ midjourneyやStable Diffusionである画像生成AIのキーワードの生成フォームです。チェックボックスを選んでGenerateボタンをクリックすると、Promptにコピペできる呪文を生成します。便利に使ってください。 プロンプトをカンマで区切る ON テンプレ呪文 人の顔など、すぐに作れない要素を詰め合わせたテンプレート呪文です。 なし 人の顔再現(human face head hair forehead temple face nose cheek mouth lips ear jaw smile) 人の全身(human face head hair forehead temple face eye eyebrow eyelash eyelid eyeball iris cornea nose cheek mouth lips ear

追記：簡単に動かせるNotebook作りました より簡単に動かせるColab Notebookを作っています。Hugging Faceのアクセストークンさえあれば、手軽にWebアプリ感覚で使えます。以下GitHubリポジトリのリンクからどうぞ。 解説ブログは以下です。 Stable DiffusionをGoogle Colabで動かす Stable Diffusion大人気ですね。公式が提供しているGoogle Colabノートブックで手軽に楽しむこともできます。 GitHubのStable Diffusionの公式のリポジトリを見ると、テキストから画像を生成するtext2img.pyの他ににも、画像からテキストの指示をもとに画像を生成（変換）するimg2img.pyなど色々なスクリプトがあります。 というわけで、これらのスクリプトをローカルPC無しでも自由自在に動かせるようなGoogle

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog TL;DR:2022にフロントエンド開発で最も考慮すべきユーザー環境は、パフォーマンスでは低スペックのAndroid端末、標準仕様では2年前のSafari、そしてネットワークでは４Gです。それに対してはJSへの過剰依存などが原因で主にパフォーマンスの面でのウェブ全体の対応がよくありません。 こんにちは！LINEフロントエンド開発室のダバロス アランです。この記事のタイトルを見て「釣りタイトルですね〜」と考えている方がいると思いますが今回に限ってはそれを大目に見てください。それはなぜかと言いますと、2021年から2022年にかけて私たちフロントエンドエンジニアが全体的に考え方を改める必要が出るほど大きな変化がありました。 その変

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

はじめに あなたは "擬似クラス" 何個言えますか？ 擬似クラスには、:hover や :active、:focusといったよく使うものから、 :is()や:where()、:has()といったこれからサポートされていくものまで たくさん種類があるのは、ご存知ではないでしょうか？ でも、"擬似クラス" 何個言えますか？と聞かれると数個くらいしか思い出せないと言う方は多いのではないでしょうか？ もしかしたら、15個以上言えたら、CSS玄人と言えるかも知れません。 この記事では、たくさん種類があるのは知っているけど、詳しくはわからない "擬似クラス" が、 何種類あるか、どんな擬似クラスがあるかをまとめました。 知らなかった "擬似クラス" の数を数えながら、読んでいただけると嬉しいです。 擬似クラス 擬似クラスとは？ 擬似クラスとは、セレクタのあとにつけることで、 指定した要素の状態に応じて

# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ

日曜日から唐突に始めたAI画像生成のmidjourneyで理想のTシャツを作る活動。けっこうハマっている。 www.minemura-coffee.com 初日の時点では、「あんましっくりこんなぁ」だったのだが、色んな意味でペースが掴めてきた。週末までやり込んでまとめ買いしようと思う。 詠唱スタイル いつ作っているか Suzuriのアイテム選び どうやってフレーズを増やすか 詠唱スタイル 日本語記事でもよくpromptの方法論として解決されているのは、長々とスタイルやディティールを記述する方法が多いように思う。 ぼくのTシャツ作成においては、あまりこれはやっていない。どちらかというと、不意に思いついた荒唐無稽なワードの組み合わせを短文で突っ込んでいる。 凄くシンプルな例でいうと"udon explosion"や"funky cats ska band" udon explosion fun

#midjourney 流行ってますね、Midjourney。 これは簡単に言うと、「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる自動画像生成ツール」です。 ちなみに、添付の画像は、私が「A picture ne… https://t.co/4lSIHL6xzU

こんにちは、柴田です。 今回は「会員制メディア」のチュートリアルを全3回に分けてお届けします。 === 認証編ページ作成編完成編=== 会員制メディアは、一部の記事は会員しか見れないような形式のメディアです。 ビジネスでは近年よくあるユースケースであり、もしかしたら個人ブログに導入してみても一風変わっていて面白いかもしれません。 また、応用すれば課金しないと見れない記事のような仕組みも作れると思います。 今回想定している仕様は以下の通りです。 記事一覧画面と全公開記事（/public配下）は事前生成をしておき、静的に配信する会員向け記事（/private配下）はログイン済みユーザーのみ閲覧可能とし、SSRで配信する Next.jsを用いてJamstackとSSRの合わせ技を行い、認証にはAuth0を用います。 1. Next.jsプロジェクトを用意まずは、Next.jsのプロジェクトを作成

他にも「LatentMajestyDiffusion」「centipidediffusion」「latenddiffusion」「discodiffusion」「dalle2」など存在します。アルゴリズムが違うと同じ呪文でも質の違う画像が生成されるので、気が向いた人は色々と試してみることをお勧めします。 画像生成に関する基本知識画像生成に関するベーススキルは、どんなものを生成する場合でも一緒なので、上級錬金術師に学ぶのが一番早い。参考をいくつか紹介します。 大原則となる考え方を深津さんのnoteから抜粋します。 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。 だからAIをよく使役するには、2つの理解「ベクトルの方向を強く適宜する力ある言葉ルーンの語彙力」と「再現性をもった呪文の組み立て」が必要になる。 深津さんのnote「魔術として理解するお絵描き