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
ぶるぺん流AIイラスト生成術｜blue.pen5805｜pixivFANBOX
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...
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
AIイラストによって今後のお絵描き界隈にもたらされること｜ネット絵学
主に絵描き＆クリエイティブ業界目線でみた、現状のイラスト環境がAIによってどう変化するかについて考えてみました。前段が長いので読むのがめんどくさい方は「AIの影響が大きい業界」まで飛ばしてください。 先に結論技術革新は避けられない 多くの制作現場でAIは活用される 全人類にお絵描き能力が生まれる 現イラスト描きはAIを学び、活用法を検討すべき AIイラストすげー！ イラストを描くAIが旋風を巻き起こしてます。描画内容や作家の権利に注目が集まりがちですが、実際のところ多くのクリエイターが気になるのは今後の界隈への影響だと思います。今回はいくつかの情報を俯瞰してみて上でこれからイラスト業界に起きる事を考えてみました。日々のアップデートが凄まじいトピックについて扱うので、この記事もすぐに古くなってしまうかもしれませんが、一つの意見としてご笑覧頂けると嬉しいです。 現状のイラスト業界本筋に入る前に
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