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。

【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か

より思い通りの画像を作る！img2img＆フォトバッシュ複合ワークフローについて[StableDiffusion] こんにちは。今回はStableDiffusionのimg2imgと昔ながらのフォトバッシュを複合することで、より思い通りに、より完璧に近い画像を仕上げる手法について紹介します。SDやimg2imgについては過去記事を参照して下さい。まずこちらをご覧下さい。 ■『昼飯を食べるバットマンとジョーカー』を作る。『昼飯を食べるバットマンとジョーカー』A film still of Batman and Joker eating lunch in the diner, worm lighting, cinematic tone. The Dark Knight(2008)なんでしょうかこの凶悪な白塗りバットマンは。『昼飯を食べるバットマンとジョーカー』を生成させると高確率でこのような画

昨日の続き。 jtnoske.hateblo.jp やはり構図を決めるにはimg2imgや、と思い立つ promptとキャンバス縦横比とかで構図のコントロールに挑戦したけど、いやこりゃ無理だわやっぱ構図を自分で決めるならimg2imgでいろいろ指定してやらないといかんのだろな、ということでimg2imgを導入する。 導入 導入方法は各所で上がっていますが、自分は↓のコードをコピペして、 github.com ↓ のコードを参考に実行をしました。 www.12-technology.com Hな方々は↓を(トラバ含めて)参照し、safety_checkerを切りましょう。変更箇所はStableDiffusionPipelineとほとんど同じです。 anond.hatelabo.jp 絵が描けないので img2img(1): 全身立ち絵 絵を用意しよう、なんだけどどう用意するか。 まず思いつい

852話(hakoniwa) @8co28 hakoniwa is the Executive Director of And Idea Co., Ltd. @AndIdea_jp For work requests, please contact [email protected]. AI is a tool. lit.link/8528

リンク ITmedia NEWS 画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK AIスタートアップ企業の英Stability AIは、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 154 users 134 リンク はてな匿名ダイアリー HなStable Diffusion 前提として、StableDiffusionでエロ画像を出そうとしてもsafetycheckerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。(Stable… 180 users

Neural Engine（ニューラルエンジン）は、ニューラルネットワークの推論演算に特化した機構を持つことで、GPUよりもさらに高速な処理と消費電力の低下を両立するプロセッサ。A11 Bionicは毎秒6000億回、A12 Bionicではなんと毎秒5兆回の演算が可能とされている。 いうまでもなくCore MLのポテンシャルを最大限引き出す鍵となるのがこのNeural Engineなのだが、実はNeural Engineを制御するフレームワークやAPIは存在せず1、Appleは開発者向けの情報もほとんど何も出してない。 残念ながら先のWWDC 2020でもその状況はあまり変わらなかった。 そんな中、書籍「Core ML Survival Guide」やOSS「CoreMLHelpers」でCore ML界隈で知らない人はいないMatthijs Hollemans氏が、GitHubでNeu

話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk

世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl

この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？　データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48