発表後、悪い意味で話題になってしまっていた画像生成AI「Stable Diffusion 3 Medium（SD3M）」に動きがありました。開発元のStability AIは、Weta Digitalの元CEOのプレム・アッカラジュ（Prem Akkaraju）氏がCEOに就任し、新たな資金も調達しました。これで組織として当座の危機は脱したと言えそうです。また、Stable Diffusion 3（SD3）のライセンスについての変更を打ち出してきました。果たして失われた信頼は取り戻せるでしょうか。 人気モデル「Pony Diffusion」開発者との対立 基本的な情報からすると、やはり、SD3Mはコケたと言っていい状況です。参考情報となりますがGoogleトレンドを見てみると、6月12日のリリース直後は1日で150万ダウンロードされるほど注目を集めていたものの、すぐにシュリンクしてしまって

「NVIDIA 生成 AI Day 2023 Summer」で、Stability AI Japan株式会社のJerry Chi氏が登壇し、「Stable Diffusionの活用法と事例」の講演を行った。主に画像生成AI「Stable Diffusion」の機能紹介やビジネス活用の解説や動画デモだったが、その内容は「画像生成AIはこんなことまでできるようになったのか」と、全編が驚きの連続だった。 「Stable Diffusion」は画像生成AIブームを巻き起こすきっかけになったアプリケーション(ソリューション)で、最大の特徴は、絵やイラストを描いたり描画すること。写真のようなフォトリアリスティックやアニメ風に生成することもできる。 Stability AI Japan株式会社は日本支社として、研究開発やコミュニティ活動、ビジネス活動に注力している。ただし、海外のモデルを日本でそのまま使

こんにちは。一般クリエイターです。前回からlineart(AI着色)を利用したイラスト製作を色々と試していましたが、lineartを使用することでかなり細部に渡って生成物の形状を制御できることが分かってきました。3D背景と併用することで、統一性のある背景を様々なアングルから描写することができます。これによって「AIが生成する背景は描写毎に形が変わってしまうので、同一室内の複数カットを作成できない」という問題がある程度解決されてしまいました。されてしまいましたよ！ある程度！ なので今回は3D背景モデルを使用して３カットほどシーンを生成させて何かアニメっぽいやつ作りたいと思います。作業手順はだいぶ複雑になりますので、「AIを活かしてなんか作品作りてえな～」と思ってる人向けの内容となっております。AI着色を使用したイラスト作成に関しては前回記事を参照してください。 まずは今回のアニメの舞台となる

画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って

「高品質なアニメ画像でNSFWコンテンツを生成したい」 「MeinaMixを画像生成のモデルとして利用している」 このような場合には、MeinaHentaiがオススメです。 この記事では、MeinaHentaiについて解説しています。 本記事の内容 MeinaHentaiとは？MeinaHentaiの利用方法MeinaHentaiの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 MeinaHentaiとは？ MeinaHentai – V3 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai https://civitai.com/models/12606/ 上記ページは、NSFWのコンテンツなので要注意です。 そして、ページにアクセスするにはログインが必要となっています。 MeinaHentaiとは、Meinaシリーズのモデルです。 Meinaシリーズと言

Stability AIは、同社が提供している画像生成AI「Stable Diffusion」を大幅に強化した「Stable Diffusion XL」（SDXL）をオープンソース公開する計画であることを明らかにしました。 学習データを従来の9億パラメータから、23億パラメータへと大幅に強化。これが次期バージョン3に組み込まれるとしています。現在パートナーに対するベータ版提供を行っていますが、パートナーでなくても、DreamStudioユーザーであれば利用できます。 DreamStudioは、Stability AIが提供するAI画像生成サービス。これまで、Stable Diffusionのバージョン1.5、2.1、そして2.1で768×768ピクセルの高解像度描画ができるモデルを利用できていましたが、これにSDXL Beta Previewが加わりました。 ▲DreamStudioならS

気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。

「あの一番星のように、ブコメに最初にスターを付けるような人間になりましょう」という表現であり、決してブックマーカーを煽っているポーズではない 一番星はての1ちゃんのファンアート2を描いた（上画像）。独自解釈が含まれるため注意。 デフォルメなのは筆者の好み 公式設定は17歳3だが、このファンアートではもっと若く奔放なとき、という設定 基本的には最初の公式全身絵4を参考にしている ミニスカートおよびニーハイソックスは公式デフォルメ5を参考にしている スカートの端に白いラインが入っているのは、白のトップスと収まりが良いため ニーハイソックスをレース付きにしたのは、お嬢様感を出すため 茶色のシューズは（ソックスと同色である）黒のシューズのような脚長効果のシナジーは小さいが、単にソックスとの色被りを避けたい気分だった 一番星はてのを描こうと思ったのは、筆者も ChatGPT を使って同様の自動投稿シ

AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト（Stable Diffusion）に適したグラフィックボードをテストする方法はシンプルです。 実際にAIイラストを何枚か描かせて、処理にかかった時間と生成速度を記録します。AIイラストの生成速度が速いグラフィックボードが、AIイラストに適したグラボです。 今回のStable Diffusionベンチマークでは、以下の2つの数値を「性能」として扱います。 ログに表示される生成速度（Iterations per Second）リザルトに表示される描写時間（Time taken） 生成速度は「it/s」と表示され、1秒あたりのステップ回数らしいです。正直ちょっと直感的に分かりづらいので、よく分からない人は描写時間に注目しましょう。 リザルト画面に表示される「Time

賢木イオ🍀AIイラスト @studiomasakaki 画像生成AIで推しのイラスト作ったり漫画作ったりしてます / 国内最大級のAI絵解説記事群「AIイラストが理解る！」シリーズ120本超、R-18用語も網羅した「プロンプト超辞典」をFANBOXで公開 / リンクは「さらに表示」からどうぞ。最近のイラストや記事は「ハイライト」で見られます studiomasakaki.fanbox.cc 賢木イオ🍀AIイラスト @studiomasakaki AIイラストはControlnetの登場で完全にゲームチェンジしましたわ。線画から色塗りができるのは本当に素晴らしい機能！「あくまで自分の線のまま」にすることも、「AIに補正してもらう」こともできるのがポイントです。 これは色指定をしていませんが、「赤い髪・黒い服・黄色の目」と指定すると、 pic.twitter.com/V0flFRYmqp

を一通りご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion系のモデルを使って画像を生成していると、 特定のキャラクターのイラストを出したい あるアニメの絵柄を再現したい といった欲求が出てくることがあります。ただ画像生成AIはそのままだと「特定の絵柄・キャラクターを決め打ちで出す」のは非常に難しいですし、それを解決する手法もありましたが高性能なPCが必要で時間もかかる…という問題がありました。 しかしそのような問題を解決する「LoRA」という手法が知られて、今ではかなりポピュラーなやり方になっています。ここではこのLoRAについて

たまに質問いただいたりいただかなかったりするので自分がAIイラストを投稿するまでの手順をできるだけ詳細に記してみます 基本的に以下の記事のパクリです 使用しているものは AUTOMATIC1111 氏の stable-diffusion-webui のみです（加筆修正、色調補正などは行わない方針） -1. 3行要約と完成品 ・テーマは「和装の女...

らけしで @lakeside529 サイバーパンクによくある戦闘服って 英語でなんていうの？ AI> "powered exoskeleton combat suit" がええよ はえー やってみよ ... ... すご。これまじのまじで使える… #ChatGPT #anythingv3 #AIart #AIイラスト pic.twitter.com/k2GO4c6OdB

こんにちは、852話です。 世でAI画像生成サービスが騒がれ、一旦瞬間最大風速を超えたかなと思う最近ですが、改めて『全くAI画像生成に触れてきてないけど、今から触ってみたい』という人向けの記事を書きます。 記事は ・パソコンを持っていなくても気軽に初められる ・英語がわからなくてもなんとかなる ・無料で体験できる ・もっとカッコいいものを作りたい時 などを書きました。 今現在AIに触れている方向けの記事はまた次の機会にアップします。 ・そもそもAI画像生成って何？この項目は区別がつかなかったりしても大丈夫ですし読み飛ばしても構いません。 現在話題になっているAIでの画像生成サービスの機能は、 「文章から画像を出力する」 text to image→通称t2i 「画像を指定して画像を出力する」 image to image→通称i2i の二種類がメインです。 サービス自体はDALL-E、Mi

画像生成AI「Stable Diffusion」では、文章(プロンプト)を入力することで自由に画像を生成できます。しかし、自分好みの画像を生成するにはプロンプトにこだわる必要があり、慣れるまでは「好みの画像をサクッと生成」とはいきません。「Tagger for Automatic1111's Web UI」を使えば参考画像の要素を読み取ってDanbooruのタグを導き出し、「参考画像に似た画像」を生成可能なプロンプトを一発で作成できるとのことなので、実際に使ってみました。 GitHub - toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger: Tagger for Automatic1111's Web UI https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger Tagger for A

画像生成AI「Stable Diffusion」が2022年8月に一般公開されて以降、高機能なUIや特定の画風に特化したモデルなどが有志によって続々と開発されています。新たに、1枚のイラストを追加学習するだけで、イラストの画風を模倣して高品質かつ多様な構図の画像を生成できる手法「「Advanced Prompt Tuning(APT)」が開発されました。 GitHub - 7eu7d7/DreamArtist-stable-diffusion: stable diffusion webui with advance prompt tuning https://github.com/7eu7d7/DreamArtist-stable-diffusion propose an advanced Prompt Tuning method (APT), can super dramatically

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

画像生成AI「Stable Diffusion」はあらかじめ学習したデータセットを基にして、プロンプトあるいは呪文と呼ばれる入力文字列に沿った画像を自動で生成します。そのStable DiffusionのAIモデルに画像を追加で学習させる「Dream Booth」という手法があるのですが、コマンド入力による操作が必要で、演算処理に何十GBものVRAMを必要としました。しかし、Dream BoothをGUIで、しかもNVIDIA製グラボであれば10GB程度の環境でも使える「Dreambooth Gui」がリリースされたので、実際に使ってみました。 GitHub - smy20011/dreambooth-gui https://github.com/smy20011/dreambooth-gui Dreambooth Guiを使うためにはDockerとWSL2のインストールが必要となります。