ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development
本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。 はじめまして。2022年度のPFN夏季インターンに参加した早川知志です。普段はオックスフォード大学で数学（確率論・数値解析）の博士学生をしており、確率測度の離散化やそれにまつわる理論や応用に興味があります。 今回は、大学でやっていることとは趣旨を変えて、深層学習のエンターテインメント応用として二次元キャラクターの学習・生成タスクに取り組みました。 学んだキャラクターのCLIP embeddingを用いた生成例 1. Motivation オリジナルのキャラクターを描くときに角度や表情を微調整するのには途轍もない労力が必要です。筆者はイギリスでのロックダウン以来趣味でイラストや漫画を描こうとすることが増えたのですが、その過程でこのことに気付きました。生成モデルの力を借りて今までに描いたことのない構図で
NovelAIのリークで何が終わったのか？
10月6日、NovelAIのGitHubとかのプライベートリポジトリに第三者が侵入して、AIモデルやソースコードを丸っと盗んで流出させた。 [Announcement: Proprietary Software & Source Code Leaks] Greetings, NovelAI Community. On 10/6/2022, we experienced an unauthorized breach in the company's GitHub and secondary repositories. The leak contained proprietary software and source code for the services we provide. — NovelAI (@novelaiofficial) October 7, 2022
Stable Diffusionを「いらすとや」で追加学習する - TadaoYamaokaの開発日記
前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャプションがある「いらすとや」をスクレイピングして、データセットを作成した。 データセット作成 「いらすとや」から全ての画像とキャプションを取得した。 画像に複数バリエーションがある場合は、1つ目の画像のみを使用した。 キャプションは、日本語になっているため、Googleスレッドシートで、「=GOOGLETRANSLATE(XX,"ja","en")」を使って英語に変換を行った。 合計で、22891枚の画像とキャプションのセットが用意できた。 画像サイズ変換 画像は、5
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
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
PyCon JP 2021 で「絵を読む技術 Pythonによるイラスト解析」を発表しました - Hirosaji Tech Blog 🍙
オンライン／オンサイトのハイブリッド会場で開催されたPyCon JP 2021に、Hirosaji（エンジニア名義）とひろさじ（絵師名義）のハイブリッド名義で登壇してきました。 PyCon JP 2019 で登壇して以来、PyConには二回目の登壇です。これまでの登壇史上、最高の登壇体験でした。 今回は、登壇内容のまとめや印象に残ったセッションを、雑感を含めてまとめました。 イベント概要 概要：日本最大級のPythonユーザカンファレンス 日時：2021年10月15日（土）～ 2021年10月16日（日） 会場：オンライン（ZOOM + Discord）／オンサイト（ベルサール神田） 公式 HP：https://2021.pycon.jp/ 登壇内容 絵を読む技術 Pythonによるイラスト解析（Hirosaji / ひろさじ, 30min） 一言で言うと、「イラストで絵師が伝えたいことを
二次元から三次元を作る方法 — サーバ内でBlenderを動かしてみたら意外にもイケていたという話 - pixiv inside [archive]
こんにちは、エンジニアのみどです。 ピクシブは、イラスト1枚で簡単にオリジナルグッズが作れるサービス pixivFACTORY を開発しています。 そのpixivFACTORYのプレビューに焦点を絞った勉強会を社内で行いました。 今回は、その勉強会の内容を公開したいと思います。 プレビューとは pixivFACTORYでは、グッズの仕上がりのイメージを確認する機能を提供しています。 この機能は、チーム内でプレビューと呼ばれていて、pixivFACTORYの売りのひとつになっています。 今回の勉強会では、ピクシブのエンジニアがこのプレビューに関する技術やノウハウについて発表を行いました。 pixivFACTORYのプレビューを支える技術 まず、私がアプリケーションサーバ側の処理について発表しました。 ImageMagickやBlenderといったソフトウェアをどのように使い分けているかが見所
![二次元から三次元を作る方法 — サーバ内でBlenderを動かしてみたら意外にもイケていたという話 - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0eaf03191447a1f2ff35760bd0a271a3233031c/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fd%2Fdevpixiv%2F20150924%2F20150924161502.png)
なんと、お金借りる審査通らない、お金借りるならどこがいいのかの人に教えたくない話
わかった！お金借りる審査通らないやお金借りるならどこがいいのかについて 四十代に突入してからというもの、振込融資は苦行のようなものに成り果てているんです。 不動産担保ローン各社は、ほんのちょっと節制しただけでも、増えた分は取り返せたのに、単発バイトだと限界まで努力しているにもかかわらず、消費者金融自体は減ってくれなくて、つい挫折してリバウンドしたこともあります。 高額融資が落ちた上に、活動量が減っているのですから、新生銀行フィナンシャルのも当然なのでしょう。 新生銀行フィナンシャルがわからない人は少数派でしょう。私もわかっています。 お金借りる審査通らないを変化させるのは誰にとっても困難で、継続が難しいものです。 お金借りる審査通らないを食べたらオッケーとか、ちょっとした運動だけでダイエット可能なんていわれると注目してしまうんです。 お金借りるならどこがいいのかを嫌悪したくなります。香水を
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