はじめまして、デザイニウムでCGクリエイターをしています、秋山です。 今回、「無料でスキャンとモデルの書き出しまで出来るiPhoneの３Dスキャンアプリで出力した3DCGのモデル比較」を行いました。 3Dスキャンの方法や技術的な説明をする記事はあれど、どんなモデルが出力されるのかという視点で解説・比較する記事は珍しいかなと思い、この記事を書いてみました。 はじめにこの記事は、ある程度3Dスキャンやフォトグラメトリに興味がある、または実際に何らかのアプリを触っているという人向けの内容となります。 ただ、これから3Dスキャンを始めるという方でも、iPhoneをつかってどんな3Dモデルを作ることが出来るのかを写真と動画で見ることが出来るので参考になるかと思います。 是非ご覧ください。 3Dスキャンとは？フォトグラメトリとは？ 3Dモデルを生成する方法として、iPhoneに搭載されたLiDAR（レ

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 AIによる画像生成が、にわかに盛り上がりを見せている。今年に入って立て続けに、「画像生成AI」が一般ユーザーも使用可能なかたちで公開されたことが大きな理由だ。4月にはイーロン・マスクも共同創設者に名を連ねる米国のAI開発企業、OpenAIが「DALL・E 2」を発表。また6月には同じく米国のAI開発企業、Midjourneyが「Midjourney

promptに何をすればいい？ midjourneyやStable Diffusionである画像生成AIのキーワードの生成フォームです。チェックボックスを選んでGenerateボタンをクリックすると、Promptにコピペできる呪文を生成します。便利に使ってください。 プロンプトをカンマで区切る ON テンプレ呪文 人の顔など、すぐに作れない要素を詰め合わせたテンプレート呪文です。 なし 人の顔再現(human face head hair forehead temple face nose cheek mouth lips ear jaw smile) 人の全身(human face head hair forehead temple face eye eyebrow eyelash eyelid eyeball iris cornea nose cheek mouth lips ear

神絵を描くAI｢Midjourney｣が大いに話題になるなか、 日本時間8月23日未明、最新のAIモデル｢Stable Diffusion｣が一般公開され、AI開発者・研究者の間で熱狂を巻き起こしている。 Stable Diffusionとは直訳すると｢安定的な拡散｣という意味だ。この名前は（アルゴリズムの）方式に対してつけられたものなので、一般の人にとってはそれほど深い意味を持たない。 しかし、この奇妙な名前の人工知能は、｢絵を描くAIの民主化｣をオープンソースコミュニティーがやってのけたという点で、非常に注目すべき出来事だ。 民主化された｢絵を描くAI｣ ｢Stable Diffusion｣は人間が描いたかのような、あるいはまるで写真のようにリアルな画像を簡単に描き出すことができる。 同じようなサービスとして、8月上旬にMidjourneyが大流行したが、筆者に言わせれば、｢今週からは

リンク ゆるおた学習帳 イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」に絵を描いてもらった - ゆるおた学習帳 絵を描いてくれるAI「Midjourney」をきっかけに、この世にはオープンソースのイラスト生成AIがあることを知りました。早速自分も試したい！と思ったのですが、今回の「Disco Diffusion」はイラスト生成まで少し難しかったので自分用備忘録です。 参考にさせていただいた記事はコチラ↓Get Started With Disco Diffusion to Create AI Generated Art イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」の使い方 「Disco Diffusion 2 users リンク note（ノート） 魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)｜note やればやるほど呪術化する、AI画像錬成につい

この記事について 最近オープンソースで公開され話題のStable DiffusionをGoogle Colaboratory上で実行するまでの流れをまとめました。Stable Diffusionは任意のテキスト入力に対して写真のようなリアルな画像を出力するtext-to-imageのモデルです。これはDiffusion Modelという非平衡熱力学から発想を得た生成モデルの一種に基づいており、LAION-5Bという大規模なデータベースを活用して訓練を行ったものです。今回は、主に自然言語処理を対象にした大規模なオープンソースコミュニティーであるHugging Faceより訓練済みモデルをダウンロードします。 Hugging Faceへの登録 まずhttps://huggingface.co/よりHugging Faceにサインインする必要があります。 登録を終えたら「Settings > A

テクノロジースタートアップのデジタルレシピは、「画像生成AIに絵を描いてもらうためのテキスト作成支援AI」を公開しました。無料で利用できます。 AI画像生成ツール用にテキストを生成ジェネレーター ユーザーが入力したテキストをもとに画像を生成するとして話題の「画像生成AI」ですが、デジタルレシピは「どのような文章を入力したらいいのか分からない」というSNSでの声が多かったことからジェネレーターを開発したとのこと。 テキストボックスに日本語で文章を入力（推奨は全角500文字以上）、絵のスタイルを指定しボタンを押すと画像生成AIに読み込ませるためのテキストが生成されます。 「AI画像生成ツール用にテキストを生成ジェネレーター」を使って筆者が「Midjourney」で生成。テキストは日本語で「2人の少年が、草原でサッカーボールを蹴って遊んでいます。空は晴れていて気持ちよさそうな天気です。よく見ると

AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー

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

2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf

2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H

852話(hakoniwa) @8co28 深夜に一般公開されたstable Difusionでの画面映えを意識したキャラクターのイラストの出力が、プロンプトの練度を上げたところ中々にえぐい。の画像まとめ。 AIartが今後どうなっていくのか楽しみすぎてワクワクする。すげーなあ。 pic.twitter.com/TQGhtBOQvA 2022-08-23 13:26:05

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

Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)

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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

日曜日から唐突に始めたAI画像生成のmidjourneyで理想のTシャツを作る活動。けっこうハマっている。 www.minemura-coffee.com 初日の時点では、「あんましっくりこんなぁ」だったのだが、色んな意味でペースが掴めてきた。週末までやり込んでまとめ買いしようと思う。 詠唱スタイル いつ作っているか Suzuriのアイテム選び どうやってフレーズを増やすか 詠唱スタイル 日本語記事でもよくpromptの方法論として解決されているのは、長々とスタイルやディティールを記述する方法が多いように思う。 ぼくのTシャツ作成においては、あまりこれはやっていない。どちらかというと、不意に思いついた荒唐無稽なワードの組み合わせを短文で突っ込んでいる。 凄くシンプルな例でいうと"udon explosion"や"funky cats ska band" udon explosion fun

Rootport🍽 @rootport 【呪文詠唱のコツ】 ①たとえば「cyberpunk midnight tokyo」では「東京の色々な光景」が出てくるわけではない。最大公約数的な東京っぽい画像が、サイバーパンクに味付けされる。 ②なので、先に描きたいもの（※小さい東京のアパート）を指定し、それにサイバーパンクの味付けをさせるほうがいい。 pic.twitter.com/JMOMBjmhbO 2022-08-07 18:43:18

やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」