画像生成AIにイラストや写真を学習させることを防ぐため、「Mist」などを使って画像に敵対的サンプルと呼ばれるノイズを入れる方法があります。この敵対的サンプルによるノイズを画像から除去するためのツール「AdverseCleaner」が登場しています。 GitHub - lllyasviel/AdverseCleaner: Remove adversarial noise from images https://github.com/lllyasviel/AdverseCleaner AdverseCleanerはHugging Faceで公開されており、実際に試してみることができます。 AdverseCleaner - a Hugging Face Space by p1atdev https://huggingface.co/spaces/p1atdev/AdverseCleaner 今

Looking Glass PortraitにMidjouneyで作成した画像を表示したところ。静止画では伝わらないが、実物では階段の奥行きの立体感がしっかりと出ている（筆者作成） 2021年に個人的に入手したガジェット類でとても気に入っており、いまだに使い続けているハードがあります。米Looking Glassの「Looking Glass Portrait」です。それはStable Diffusionとの組み合わせによって、その潜在能力が大きく広がったためです。 Stable DiffusionがLooking Glassの可能性を広げた Looking Glass Portraitは、「ライトフィールド」と呼ばれる裸眼立体視を実現する同社の第2世代ディスプレー。第1世代に比べて、軽量化されたとともに表示領域が広がっています。3Dモデルを45～100通りの角度から見た画像に表示して、屈

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

わけで、元々絵を描ける方であれば役に立つこともあると思います。 ただ私自身は（AIは使いまくってるけど）学習にはそれほど興味がなく「自分の絵をAIに食わせたらどうなるか」という点については今まで真面目に検証してきませんでした。 しかし先日ふと「私が描くような変なイラストを学習させたらどういう絵が生成されるんだろう？」という好奇心が芽生えたことから今回久しぶりに絵を描き、それをAIに学習させてみることにしました。

（a）は現行の「LAMDASH（ラムダッシュ）」シリーズ。直線運動をするリニアモーターを採用しており、今回、AIで設計したのは「ムーバー」と呼ばれる駆動部分である（出所：パナソニック ホールディングス） 同社によれば、デバイス開発におけるAIの活用は、大学での構造設計の研究やマテリアルインフォマティクスなど材料分野では事例が多いが、モーターなどの部品そのものに適用した事例はほとんどないという。 最近では、人間に近いレベルの受け答えなどができることから、生成系AIの「ChatGPT」〔米OpenAI（オープンAI）〕が世界的に注目を集めているが、パナソニックの開発成果は、実世界の複雑な事象がからむ、ものづくりの分野にもAIの波が押し寄せていることを象徴している。 パナソニックのLAMDASHは製品化から既に20年以上がたっている。現場では小型化・高効率化に向けて地道な改良を続けてきたものの、

AI生成アートとオンライン画像市場：「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/4/72023/4/7 Electronic Frontier Foundation コンピュータで生成された画像が、奇妙なアイデアとインターネット接続があれば誰にでもアクセスできるようになった今、「AIアート」による創造は疑問――と訴訟――を提起している。ここでのポイントは、1）AIは実際にどのように機能するのか、2）どのような仕事を代替するのか、3）この変化を通じてアーティストの労働はどのように尊重されるのか、だ。 AIをめぐる訴訟は、その大部分が著作権に関係している。この著作権の問題は非常に複雑であるため、著作権に関連する考察は別稿に譲り（邦訳）、ここでは法律以外の、より深刻な問題に焦点を当てたい。 AIアートジェネレータの仕組

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最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると……  こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア

まっくす @minux302 入力画像を変換するタスクを Diffusion モデルで解く ControlNet についての解説記事を書きました。画像のような線画 -> 着彩のタスク等を解くことができます。 新時代の pix2pix？ ControlNet 解説｜まっくす zenn.dev/minux302/artic… #zenn pic.twitter.com/wNJhH4poyJ 2023-02-11 16:49:10

Tetsuro Miyatake @tmiyatake1 AIで作ったアニメ。クオリティがめちゃくちゃ高い。 そしてクライマックスで日本語の曲が出てくるのは面白いチョイス。 youtu.be/GVT3WUa-48Y pic.twitter.com/5wtVoCh8OH 2023-02-28 11:22:42 Tetsuro Miyatake @tmiyatake1 映像を作るための音声、ストーリー、動きは全て人間が行って、それをアニメ化するのがAIの仕事。 役者の顔や体を認識するためのモデルやどのスタイルを適用するのかのモデルも作り、それらをStable Diffusionと組み合わせてキャラクターをアニメ化している。 pic.twitter.com/lxvqY8ezBS 2023-03-01 09:10:57

「セグメンテーションとOpenPoseによる構図制御を同時に行いたい」 「ControlNetによる入力を複数同時に行いたい」 このような場合には、Multi ControlNetがオススメです。 この記事では、Multi ControlNetについて解説しています。 本記事の内容 Multi ControlNetとは？Multi ControlNetの利用方法 それでは、上記に沿って解説していきます。 Multi ControlNetとは？ Multi ControlNetとは、複数のControlNet入力を可能にする仕組みです。 ControlNetについては、次の記事で説明しています。

米シカゴ大学の学術研究グループが、「Midjourney」「Stable Diffusion」などの画像生成AIに画風や絵柄などのアートスタイルを学習・模倣されないようにするツール「Glaze」を発表した。 「Glaze」は、アートワークへ人間の目にはほとんど見えない微小な変更を加えるツール。それによって、画像生成AIがそのアートワークを学習する際、別の画風（例えばゴッホなど）に解釈させるものだという。 同研究グループは、今後数週間のうちにMacおよびWindows向けに「Glaze」のアプリケーションを無償でリリースするとしている。 画像生成AI対策「Glaze」 プロ1000人の内9割が評価 機械学習の“侵略的な使用”からインターネットユーザーを保護することに関心がある学術研究グループ・Glaze Projectによって発表された「Glaze」。 その技術の詳細については、米・コーネル

GPT-3などの大規模言語モデルを処理するには高い計算量とメモリが必要なため、通常は複数のハイエンドなAIアクセラレーターが求められます。この処理を、メモリ16GBのNVIDIA Tesla T4やメモリ24GBのNVIDIA GeForce RTX 3090など、メモリ容量が限られたGPU単体でも実行するための生成エンジン「FlexGen」が公開されました。 GitHub - Ying1123/FlexGen: Running large language models like OPT-175B/GPT-3 on a single GPU. Up to 100x faster than other offloading systems. https://github.com/Ying1123/FlexGen#readme FlexGenは大規模言語モデルの推論リソース要件を単一のGPU

こんにちは。Automatic1111のアップデートでControlNetが実装され、各種拡張機能が登場しております。その中でも被写体のポーズをコントロールできる『openpose』が注目されていますが、早速試したところ結構凄かったので取り急ぎ感想をnoteにまとめます。しばらく弄っていましたが、凄い部分と現時点ではまだダメな部分が分かった感じです。 今回のアプデでは他にも以前紹介したdepth2imgや、線画に自動着色を行うCannyなど複数の新機能が登場しています。これはimg2img登場時くらいの革新じゃないでしょーか。 ControlNetとopenposeの導入についてはこちらの記事を参考にさせていただきました↓ では生成物をご覧ください。 左、用意したベース画像。中、AIが検出した被写体のポーズ。右、生成された画像。photograph, video footage, film

こんにちは、852話です。 今日は追加学習の話ではありますが理論的なものと使い方的な工程はすっ飛ばして手法と考え方のみの記事になります。 AIによる画像生成、色々楽しんでいる人が多い中「これで自分のオリジナルキャラクターが出力できたらな」と思う人もいると思います。絵が描ける人であれば自キャラを描いた絵をそのままLoraで追加学習させれば簡単にAIで出力できますが、では絵が描けない人は……という話です。 今回は以下のソフトを使います。 ・VRoidStudio（3D） ・場合によってはペイントソフト ・Lora（追加学習/colab可） ・WebUI等のLoraが使えるAI まずVRoidStudioで3Dモデルを作ります。着せ替えみたいな形で３Dモデルが作れます。 今回はこちらの「デモ子」を作成しました。 3D「デモ子」で、VRoid上でモーション、ポーズを付けられるので30枚程度スクショ

AIでのイラスト生成時、キャラクターに自由なポーズを取らせることができる──そんな新技術が話題だ。その名は「ControlNet」。2月10日に論文が投稿されると、数日後にはStable Diffusion用WebUI向けの拡張機能がGitHubに登場。15日には、AIイラストに注目するTwitterユーザーの間で「革新的な変化」と話題になっている。 論文によれば、ControlNetはStable Diffusionなどの拡散モデルでテキストから画像を生成するときに、追加の入力条件を加えて生成結果を制御するニューラルネットワークという。Stable DiffusionとControlNetを併用することで、より容易に生成結果を制御できるとしている。

今年に入って、毎日の様にChatGPTやマイクロソフト、そしてGoogleの新しいチャットAIについてのニュースが報道されています。 昨年後半は、画像生成AIの話題が中心だったことを考えると、AIに関する話題の変化の早さに驚く方も少なくないでしょう。 そんな中、今度は画像生成AIの話題の火付け役だった「Stable Diffusion」の共同開発企業であるRunwayが、「Gen-1」という動画生成AIを発表し、話題を集めています。 参考：MIT Tech Review: 生成AIが新章突入、Stable Diffusion共同開発元が動画版を発表 その能力の高さは動画を見て頂ければ一目瞭然。 既存の動画にスタイルを指定したり、写真を適用することで、動画をクレイアニメやイラストやCGのように加工することができるようになるようで、業界でも大きな注目を集めているようです。 さらに、Netfli

昨夏にTwitterで公開されるや、AIで作られた漫画として大きくバズった『サイバーパンク桃太郎』。AIを使ってイラストを作成するソフトはこれまでも存在していたが、『サイバーパンク桃太郎』が衝撃的だったのは、作成したイラストを使った108ページに渡る中編漫画だったこと。いったい作者であるRootport氏はどんな意図と手順で制作に取り組んでいたのか？　AIで漫画を描く未来とはどういうものなのか？　踏み込んで話を聞いた。 AI漫画『サイバーパンク桃太郎』が大ブレイク！ーー漫画『サイバーパンク桃太郎』を発表されてから約4ヶ月がすぎました。画像生成AIソフトを駆使して作られたという話題性もあり、多くの人に読まれたそうですね。 Rootport：Twitterで去年の8～9月にかけて約6週間かけて発表しました。現在（12月末）は、7.7万いいねを貰っています。1万いいねくらいは貰えるかなと思ってい