「AIイラストって絵の勉強になる…？」取材を受けて考えたあれこれ｜賢木イオ
こんにちは、AI絵をやってたらいつのまにか人並みに絵が描けるようになってたおじさんです。前回の記事が微妙にバズったところ、美術関係の教育者の方から「AIで絵を学ぶのってどういう感じですか？うちの学生にもできますか？」というお問い合わせを相次いで頂きまして、今日は質問にお答えする中で考えたことをAI技術の進歩の振り返りとともに記事にしてみようと思います。 前回の記事（ ▲ ）を書いたのが今年３月のこと。その後、美術系の大学と専門学校、予備校の方から別々にDMを頂きまして、それぞれウェブインタビューのような形で１～２時間ほどお話ししました。インタビューの内容は、おおむねどの方も「これからの世代に美術を教える上で、画像生成AIについて触れないわけにはいかない。どのような距離感で扱えばよいのか決めかねており、実際に体験しているユーザーに話を聞いてみたい」という趣旨だったかと思います。 インタビュー
画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」 (1/4)
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
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NovelAIを少しだけしか触ってない人に色々説明1（ざっくり知識編）｜852話｜note
