「AIの使い所ってどこだろう？」 SNSを賑わすAIの進化にまつわる情報の数々を眺めていると、私だけでなく誰もがそんなことを考えているのではないかと思う。 でもその一方で、ジブリ風のイラストを始めとする作例が、「パクリ」として指摘される場面も見受けられる。 今後AIによる画像生成などは、着実に私達の仕事や暮らしを助けてくれるものになるのだろうけど、下手に手を付ければ誰かに迷惑をかけかねない危うさもある。 そんなジレンマでもやもやとしていた。 人物も工業製品も、雑なプロンプト1行指示→線画変換は地味に便利ですね。法務申請して実務で使いたい。 Google Gemini（nano-banana）すごいですね🤤🍌 ほんとに1行だけなので、下に置いておきます。お試しを！ 👇 pic.twitter.com/7jQOhQ3hBT — ミヤマ｜営業部にいるデザイナー (@mmmiyama_D)

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先日Xに投稿した写真がちょっとバズりました。長崎市稲佐山の中腹にあるホテルのレストランで2012年夏に撮影した、妻とのツーショット写真が逆光で残念なことになっていたのが、Nano Bananaのおかげで見栄えのする写真になった、という報告ポストです。 長崎での妻とのツーショットはこれが最後で、それだけにこの逆光がうまく処理できていればと残念さがここ13年続いていました。Photoshopをマスターすれば、何とかなるかもしれないとAdobe CCコンプリートプランをサブスクしたりしましたが、実力が追いつかず。 それが、Googleの新しい画像生成AIであるNano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）で簡単に処理できたよ、というわけで、画像編集ソフトとしてのNano Bananaの可能性をポジティブに捉えた事例として好感されているようです。 ただ、この投稿では端折って

量子科学技術研究開発機構（QST）は頭に思い浮かべた風景をコンピューターでディスプレーに復元する技術を開発した。脳の信号を機能的磁気共鳴画像装置 （fMRI）で読み取り、生成AI（人工知能）などを活用して画像に直す。病気で意思疎通が困難な人の意思伝達に使える可能性がある。従来は風景を見ているときの脳の信号を読み取って画像化することはできた。新技術は実際に見ていなくても、頭の中に思い浮かべた風景

Adobe Illustraor 28.0に搭載された生成AI（ベクターグラフィックの生成）が衝撃的だったので、このページにまとめていきます。 イラレの生成AIの探求は以下の新しいページに掲載しています 新しいイラレ生成AI関連ページイラレの生成AIでハロウィンのイラストを描こう！ イラレの生成AIでイラストを描くLive - 2023/10/14-15 Adobe Illustrator「イラレの生成AIを探求する」ライブ配信 イラレで生成したベクターグラフィック本日からロスアンゼルスでAdobe MAX 2023がスタートしましたが、遂にAdobe Illustrator（バージョン28.0）に「テキストからベクター生成 (Beta)」が実装されました。Adobe Fireflyのベータ版が登場した時から待機リストに掲載されていたので、いつ搭載されるのか注目していました。 参考：Ill

生成AIが爆発的に広がる中、AI生成画像による被害が広がっている。AI生成画像に「電子透かし」を入れるツールを、グーグルが大手テック企業としては初めてサービスに組み込んだ。 by Melissa Heikkilä2023.09.05 11 13 グーグル・ディープマインドは、画像が人工知能（AI）によって生成されたものかどうかを示す、新しい電子透かし（ウォーターマーク）ツールをリリースした。 シンスID（SynthID）と呼ばれるこのツールは、当初はグーグル・クラウドの機械学習プラットフォームであるバーテックス（Vertex）でホストされているAI画像生成ツール、イメージェン（Imagen）のユーザーのみ利用できる。ユーザーはイメージェンを使って画像を生成し、透かしを入れるかどうかを選択できる。この透かしにより、AI生成コンテンツが本物と偽装されている場合に識別したり、著作権を保護するのに

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

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

向かって左側の画像は、「MakeHuman」というアプリを使って人の姿を作成し、Blenderでポーズを作りました。 その画像を「Stable Diffusion Web UI」に読み込むことで、右側のようなイラストを生成しています。 人のポーズ画像を作るには？ 今回の場合、AIイラストの生成に、ポーズをとった人の画像が必要になります。 さまざまな方法が考えられますが、やはり3Dモデルを使ってポーズを作るのが、一番いい方法だと思います。 Windowsユーザであれば、デザインドール（https://terawell.net/ja/index.php）というアプリを使っている方が多いようです。 ここでは、「Mikubill/sd-webui-controlnet（https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet）」を使わせていただく方法にしようと

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

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。

ジェネレーティブAI界は、今とても早いスピードで進化し続けています。 そんな中、毎日時間なくて全然情報追えない..！って人のためにこのブログでは主に画像生成AIを中心として、業界変化、新表現、思考、問題、技術や、ジェネレーティブAI周りのニュースなど毎日あらゆるメディアを調べ、まとめています。 "Latent Space" 過去の投稿はこちら 📣お知らせ ジェネレーティブAIで取り組みたい事業があり現在進めています Webアプリケーション開発ができ今後一緒に取り組める方を探しています。 言語, 環境: AWS, React native, Python, Flutter, …など もし興味がありましたら、TwitterでDMをいただけますと幸いです🙇 開発あるふさんがパブリックドメインしか使っていないイラスト向け超解像モデル「HAT-CC-0」を公開あるふさんがパブリックドメイン画像し

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Google ResearchとイスラエルのTel Aviv Universityに所属する研究者らが発表した論文「Sketch-Guided Text-to-Image Diffusion Models」は、落書きのようにざっと描いた絵を入力テキストに従って詳細な画像を生成する深層学習モデルを提案した研究報告だ。手描きのスケッチを任意のテキストプロンプトによるスタイル制御で、自然な高精細画像に変換する。 大規模なテキストから画像への拡散モデルは、与えられたテキストプロンプトに従った前例のない品質の多様な画像の合成を可能にし、コンテンツの作成と編集のための刺激的なツールとなってきた。 しか

画像生成AI界は、今認識できないスピードで進化をし続けています。 DALL・E2公開、Midjourney公開、StableDiffusionがオープンソースで公開されて..進化の速度が上がり続けており、日々異常なスピードで変化しています。 "夢の中"そんな中、毎日時間なくて全然情報追えない..！って人のために業界変化、新表現、思考、問題、技術を毎日あらゆるメディアを調べ、まとめています。 諸事情で投稿が少し遅れています。ごめんなさい。 なんとか戻します。 昨日までの投稿はこちら 開発krea.aiがAPIとデータセットを公開。Lexica.artに続き、プロンプト&生成画像検索サイトkrea.aiがAPIとデータセットを公開。データセットは、Stable Diffusion v1.3 のベータ テスト中に Stability AI Discord からスクレイピングされた 1,000 万

852話さんには遠く及ばない... Gallery a samurai girl with japanese school uniform, japanese anime style A girl with wolf ear on silver hair, combat toon graphic, arknights, dolls frontline, pixiv girl's frontlineのつもりがdollsになってた...。その影響か人形っぽい雰囲気になっている。 concept idea of a kawaii girl with animal ear on her head, fantasy idle costume, equlip magic wand, beautiful face, thick coating painting, flower blooming, bir