AIで生成した画像を動画にできるようになった。当連載のオリジナルキャラクター「明日来子さん」にメガネをかけてもらったところ。レンズの屈折まで反映されている（hailuo AIで作成） 2024年、画像生成AIに起きたことを振り返ってみます。今年もすさまじいペースで物事が動きました。今年起きたことに注目するなら、高精細化と高品質化が進む一方、一貫性をいかに実現するのかがポイントでした。一貫性技術は、動画生成AI分野の拡大をもたらし、さらに、3D化の実現までも可能性として見せはじめました。それぞれの技術はお互いに影響を与えつつ、別々に進化し、より専門化が進んでいます。この連載によく登場してくる作例のキャラクター「明日来子さん」を通じて、どのように技術変化が進んだのかを見ていきましょう。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧

東大→コンサル→株式会社LangCore創業→上場企業グループイン エンジニアです Qiita: http://qiita.com/yuno_miyako Zenn(本): https://zenn.dev/yuno_miyako?tab=books

一昔前まではグラフィックボードのメイン用途はゲームなどの3Dグラフィック処理でしたが、近年では「ローカルでAIで動作させる」ということを目的にグラフィックボードを選択する事例も増えています。大量のNVIDIA製グラフィックボードやApple製チップで大規模言語モデル「LLaMA 3」の推論処理を実行した際の処理性能をまとめたウェブページ「GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference」を見つけたので、内容をまとめてみました。 GitHub - XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference: Multiple NVIDIA GPUs or Apple Silicon for Large Language Model Inference? https://github.com/XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-

STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル

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以下の公開計測会でやったものを個別に解説してみる。 細かいテクニックが多いのだが、それを可能な限りテキストとスクショで解説したい。使い方の解説が中心で、どういう意味があるかは解説しない。 Chrome131時点のスクリーンショットで、後で読む場合は頻繁にUIが変わっている点に注意。大事なのは意図。 宣伝: これを御社のサイトで解説する仕事をやっています。 デモのURL これに意味はなく、今日偶然見ていただけで意図はない。関係ないがエッジランナーズは最高のアニメ。 DevTools を開く F12 or 右クリックから「検証」 DevTools > Lighthouse この状態で計測 このとき、新しいプロファイルを作ったりして、可能な限り Chrome拡張が入ってない状態にすること。Chrome拡張による処理も計測に含まれてしまう。 Lighthouse レポートの読み方 点数部分にマウス

NewsPicks Advent Calendar 2024 一日目の記事です。 こんにちは！ソーシャル経済メディア「NewsPicks」の安藤です。長らくSREチームのプレイングマネージャーをしていたのですが、最近はEMとして自分の技術的専門性とは異なる担当領域の開発チームもサポートしています。 その中で気づいたのが、「プロジェクトマネジメントを通じてならどのチームでもエンジニアリングマネージャーとして一定のバリューを発揮できるかもしれない」ということです。 私自身は前職で10年以上プライムのSIerに在籍しており、PMを務めたことはありませんが一流のPMの元で開発リーダーとして一緒に仕事をした経験はあります。*1 SEの必須研修として『プロジェクトマネジメント基礎』という一週間の座学をした程度の知識ですが、スクラムが中心の事業会社のエンジニアにとっても意外と役立つTIPSがあるので思い

次世代の変革をリードする20～30代のハイクラス向けキャリアアップ支援サービス「MELIUS（メリウス）」のマネジメントセミナーに、元マッキンゼーで現在はMELIUS事業責任者を務める田中直道氏が登壇。不満を生むタスクの渡し方とその改善策や、メンバーに理解され行動を促すフィードバックの仕方などを語りました。 部下を深く知る理想のマネージャーはエレベーターピッチで語れる人田中直道氏（以下、田中）：では次のセッションに移ります。ここからは、リスペクトを持った上で、メンバーに対して具体的にどのような行動を取るべきかについてお話しします。本日お伝えするのは、以下の3つの行動です。 「見る」「指示する」「関わりを持つ」。これらを順に説明させていただきます。 まず1つ目の「見る」についてですが、ここで言う「見る」は、単に物理的に目で追うという意味ではありません。もっと広い意味で、メンバーに「関心を持つ

サタン@フリーランスエンジニア @satan_engineer つよつよエンジニア、初心者にやたらと厳しくないですか？ 新人の育成を疎かにすると、業界の衰退に繋がると思うのは私だけではないはず。 ところで「つよつよエンジニアの定義って何？」って聞かれて答えられる人いるます？ 納得いく答えが見つからなかったので、自分なりに考えてみました。 note.com/satan_engineer… 2024-11-10 19:39:30 リンク note（ノート） 【最強】つよつよエンジニアの正体｜サタン@フリーランスエンジニア SNSで「つよつよエンジニア」ってワードをよく目にするんですけど、じゃあ、つよつよエンジニアの定義って何だろう？と気になったので、私なりに 考えてみました。 つよつよエンジニアの定義は、ズバリこうではないか、と思います。 知識に対して誰よりも貪欲 努力が努力ではない 他人がつ

こんにちは、こんばんは teftef です。今回はいよいよ Diffusion Model についての記事です。Diffusion Model は NovelAI や Stable Diffudsion , Midjyouney にも使われている生成モデルの一つです。これまでは生成モデルの覇権をとっていた GAN について 3 記事ほど書いてきて、「 GAN ってすごいよ！」というのをさんざん言ってきたのですが、今回の記事以降では Diffusion Model をめちゃめちゃほめていきます。 それと読み始める前に先に断っておきます。この記事では Diffusion Model にほとんど触れません！！この記事では Diffusion Model の考え方のもとになる変分オートエンコーダー  (VAE) についてが9割を占めています。 Diffusion Model の説明はその２でやりま

ritouです。 マシュマロでSPA+BE構成のWebアプリでOAuthやOIDCしたい！って話をよくいただきます。 最近だと、こんな質問がありました。 OIDCから発行されたトークンの取り扱いについて質問させてください。 SPA +OIDC(認可コードフロー)構成によるWEBアプリケーションの開発を考えています。 idPによる認証後、バックエンドとフロントエンドのAPI通信に使うべきはIDトークンとアクセストークンだとどちらになるのでしょうか？ 個人的には「ログイン成功した時点でOIDCの処理は終わり、あとかSPA + BEが独自のセッションCookieなりトークンを用いてよろしくやったら良いよ」という設計を適用します。もはや質... 続き→https://t.co/O2KWJrL4Mi#マシュマロを投げ合おう— 👹秋田の猫🐱 (@ritou) 2024年10月20日 SPAだろうが

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大いなる流れには逆らえない あるAI研究者が言っていた、私の仕事もいつか AI に奪われるという言葉が非常に印象的だった。 私は一時期自分のキャリアに危機感を覚えAIに関する情報を集めていた。そのとき見つけたYoutube動画でこのようなことが語られていたのである。 ではなぜ彼らは研究を続けるのかと思うかもしれないが、個人や一団体がそれを放棄したところで世の中のイノベーションの流れを止めることは不可能だろう。 平和を望む国々も兵器開発をやめられないのと似たようなものだ。 私がこの記事のタイトルを思いついたとき、つい溜息が出た。あまり楽しくない思い出があるからだ。 ただ、思いついてしまった以上これを世に出さないわけにもいかず、血の涙を流しながらこの記事を書いている。 私というちっぽけな存在では、この大宇宙の大いなる流れには逆らえないのだ。 申し遅れました。私、YadaYadaKonnanYa

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呪文(プロンプト)とは? 呪文(プロンプト)とはStable Diffusionをはじめとする画像生成AIに入力する文章のことです。呪文(プロンプト)は画像の特徴を表すようなキーワードや文章を,区切りで入力するのが一般的な呪文(プロンプト)です。呪文(プロンプト)は呪文と呼ばれることも多いです。 呪文(プロンプト)には次のようなキーワードが指定されることが多いです。 画像の品質、クオリティ(例: masterpiece, best quality) カメラフォーカス(例: sharp focus, depth of field, blur background, bokeh) ライト・ting) 構図(例: front view, full body) 人物(例: 20 years old woman, 15 years old actress) ポーズ(例: looking at vie

流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ

スライド概要 社内で実施したDify講座の資料です。 Dify初級者から中級者向けに参考になる内容もあるかもなので、外部公開してみます。