Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
メルアイコン生成器 version2を作った話 - Qiita
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 特にこの方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 （左から順にゆかたゆ、しゅんしゅんさん、kaageさんのものです (2020/8/5現在)） 自分もこんな感じのメルアイコンが欲しい！！ということで機械学習でメルアイコン生成器を実装しました！！...というのが前作の大まかなあらすじです。 今回は大きくアルゴリズムを見直すことで多くの点を改善、メルアイコン生成器を大幅に進化させました。 本記事ではそれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の生成にあたってはGAN(Generative adversarial networks、敵対的
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