リンク pixiv aiWaifumaker aiを使って美しい女性を描いています drawing beautiful gorgeus woman with stablediffusion Thankyou for watching! https://twitter.com/aiWaifumaker 1

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」のバージョン2.0が2022年11月24日に正式リリースされました。そんなStable Diffusion 2.0を簡単に試せるウェブサイトが公開されていたので、実際に画像を生成して従来のStable Diffusion 1.4の生成結果と比較してみました。 Stable Diffusion 2 | Baseten https://app.baseten.co/apps/VBlnMVP/operator_views/nBrd8zP 上記のリンクにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。 画像を生成するには、下部の入力エリアにプロンプトを入力してから右側の「Generate」をクリックすればOK。今回は上記の入力例に記されているプロンプト「A lion wearing a cowboy ha

We are pleased to announce the open-source release of Stable Diffusion Version 2. The original Stable Diffusion V1 led by CompVis changed the nature of open source AI models and spawned hundreds of other models and innovations worldwide. It had one of the fastest climbs to 10K GitHub stars of any software, rocketing through 33K stars in less than two months. The dynamic team of Robin Rombach (Stab

文章を入力するだけで好みの画像を生成できるAI「Stable Diffusion」には、画像の続きを描画する「アウトペインティング」や、画像の一部を生成画像で置き換える「インペインティング」などの機能も搭載されています。そんなアウトペインティングやインペインティングを直感的に利用できるようにしたUI「Hua」が公開されていたので、実際にHuaを用いて画像を生成する手順をまとめてみました。 GitHub - BlinkDL/Hua: Hua is an AI image editor with Stable Diffusion (and more). https://github.com/BlinkDL/Hua Huaは、Stable Diffusionの高機能UI「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」と連携させて使えるUIです。Stable Di

大手半導体メーカーでありAI研究にも力を入れているNVIDIAが、新たな画像生成AIである「eDiffi」を発表しました。NVIDIAはeDiffiについて、世界中で話題となっている「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL・E2」といった従来の画像生成AIより入力テキストに忠実な画像を生成できると主張しています。 [2211.01324] eDiffi: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers https://arxiv.org/abs/2211.01324 eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with Ensemble of Expert Denoisers https://deepimagination.cc/eDiffi/

絵描きの民主化だと言われているが、画像掲示板のネタか、政治家揶揄するための画像作り、くらいにしかなってない。 そしてそれすら皆飽きるの早くて、書き込み量も減ってきている。 NovelAIでも1ヶ月経ち、サブスク登録した人も辞めていっている。 ネット上からかなりの量の画像を学習させているわけだが、お金が取れるクオリティの画像は少なく、結局の所ノイズにしかなっていない。 調整しようとしているパラメータに対して、自然言語だけでは調整しきれてないし、毎回違う画像が出てきてしまっている。 リコメンド機能もまだない。レイヤー構造もまだない。解像度も足りない。 次々と技術は出てきて、何かできそうだという感じはあるが、 多額を注ぎ込んでも、ここまでしか出来ず、毎回学習に金がかかるのなら回収できそうにないとか、金額もある。

17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。

せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。 だから流出したモデルを使ってローカルでNAIの環境を構築する。 ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。 もしかしたらこの記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。 もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。 英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。 https://rentry.org/nai-speedrun 推奨環境VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。 GPUの世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。 IntelのオンボードGPUで

Microsoftが2022年10月12日に開催したSurface新製品発表イベントで、Microsoft 365の新アプリである「Microsoft Designer」、そして検索エンジンのBingに追加される「Image Creator」機能を発表しました。このMicrosoft DesignerとBingのImage Creatorには、OpenAIの画像生成AI「DALL-E 2」が組み込まれることも明らかとなりました。 New tools from Microsoft 365, Edge, and Bing | Microsoft 365 Blog https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2022/10/12/new-tools-from-microsoft-365-edge-and-bing-bridge-the-g

例えばAIに90年代までのエロゲの絵柄を全て学習させても、2000年代以降の新しい画風は生み出せないわけだろ？ だから新しいタッチを生み出してくれる人間絵師の権利はちゃんと保護しなきゃマズいと思う さもなきゃ、いつまで経っても同じ絵柄のハンコ絵しか見れなくなるぞ ---------------------------------------------- 追記: 権利って具体的に何？ってブコメがあったけど、例えば神絵師が苦労して新しい画風を生み出したとしても、やんちゃな海外AIにすぐ模倣されて、誰でも自由に生成できるようにされたら商売上がったりだよね。 そうならないように、やはり学習や使用を勝手にされない権利を強く主張していかないとマズそう、という話。 追記2: 「既存の画風を混ぜることで既にAIは新しい画風を生み出せるよ」って意見もあった。それは確かにと思った一方で、90年代までのイラス

ツノウサ @hajime2e お絵描きAIからわかったこと ・AIは指を描くのが苦手 ・AIはハリウッド映画が好き ・AIは基本的に日本のことをよく知らない ・AIはタケノコを知らない ・AIはヒカキンを知らない ・AIはサイゼリヤを知らない ・AIは30％くらいの確率で超怖い絵を描く ・AIにおじさんを描かせるための情報がネットにない pic.twitter.com/WoPEokjfkI

AIに呪文を唱えて絵を描く、AIイラスト・AI絵画の一大ブームが起きています。その先駆的サービスであるMidjourneyが公開されたと同時に飛びつき、オープンソース公開されたStable Diffusionはすぐに自分のマシンにインストールして制作を始めたアーティスト、852話（ハコニワ）さん。彼女がAIと共同で制作した画集「Artificial Images　Midjourney / Stable DiffusionによるAIアートコレクション」が9月23日、インプレスR&Dから発売されます。これら新世代AI絵画によって生成した、紙の書籍としても出版される画集としては日本初。言葉さえ用意すれば誰にでも完成度の高い絵を描ける「AI絵画」に、なぜイラストレーターが積極的に取り組むのか、話を聞いてきました。 MidjourneyとStable Diffusionは、「スクリプト」と呼ばれる、

前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャプションがある「いらすとや」をスクレイピングして、データセットを作成した。 データセット作成 「いらすとや」から全ての画像とキャプションを取得した。 画像に複数バリエーションがある場合は、1つ目の画像のみを使用した。 キャプションは、日本語になっているため、Googleスレッドシートで、「=GOOGLETRANSLATE(XX,"ja","en")」を使って英語に変換を行った。 合計で、22891枚の画像とキャプションのセットが用意できた。 画像サイズ変換 画像は、5

2022年8月に公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、世界中のユーザーによって猛烈な勢いで拡張機能やプラグインが追加されており、ユーザーインターフェース(UI)で簡単にStable Diffusionを使える「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UI」なども登場しています。そんなStable Diffusionで元となる画像の構図や絵柄を維持したままイラストを描き足す「アウトペインティング」機能を用い、どんどん画像を拡張できるツール「stablediffusion-infinity」が登場しました。 GitHub - lkwq007/stablediffusion-infinity: Outpainting with Stable Diffusion on an infinite canvas https://github.com/

英字新聞社ジャパンタイムズ、スタートアップメディア・テッククランチでの記者経験を経て、ダイヤモンド社のスタートアップ担当記者に。最近はフードテックやモビリティ領域に注目している。趣味はギターやシンセサイザーだが総じて下手。2020年7月よりダイヤモンド社「DIAMOND SIGNAL」記者。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記事は本連載からお読みいただけます。 バックナンバー一覧 本記事では、インタビュアーを担当したTHE GUILD・

AI事業を手掛けるrinna社（東京都渋谷区）は9月9日、画像生成AI「Stable Diffusion」を改造した日本語版「Japanese Stable Diffusion」を9日に無料で一般公開すると発表した。日本語で生成したい画像の内容などを指示すると、AIが内容に沿った画像を出力する。 日本語版はStable Diffusionに、日本語キャプション付きの画像を約1億枚追加で学習させたもの。日本語圏の固有名詞や和製英語、オノマトベ（擬音、擬態語など）など、独特の文化を反映した画像を生成できるとしている。 配布場所はGitHubとAI関連コミュニティサイト「Hugging Face」。ソフトウェアへの組み込みも許可する。開発者向けサイト「rinna Developpers」ではAPIも公開する。 8日には、対話AIキャラクターを育成して交流させる同社製SNSアプリ「キャラる」や、同

「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」は他のUIには搭載されていない機能なども盛り込んだ、いわば決定版の「Stable Diffusion」のUIといえますが、それだけにやれることが多いので、どこをどう触ればよいか悩むこともあるはず。 この記事ではまず、「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC111版)」のうち、テキストから画像を生成する「txt2img」の基本的な使い方をまとめています。 ◆目次 ・1：最も簡単な使い方 ・2：「txt2img」タブ内の各項目はどういう意味なのか？ Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)は画像生成AI「Stable Diffusion」を使うためのUIの1つ。Stable Diffusionの利用にはNVIDIA製GPUが必要で、該当するPCにS

#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん💯 (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を出力できる高性能なモデルながら、Google Colab などでも手軽に動かせるし、 Apple silicon でもそれなりに動かせる、というのが魅力だ。 中身については 以下の記事の "How does Stable Diffusion work?" 以降のところが分かりやすい。 huggingface.co 図をそのまま引用させていただくと という仕組みになっていて、受け取る入力は "User Prompt" と "Late