並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

81 - 120 件 / 347件

新着順 人気順

画像処理の検索結果81 - 120 件 / 347件

  • 画像生成AI「Stable Diffusion」をWindows環境にボタン1つでインストール可能&GUIで操作できる「NMKD Stable Diffusion GUI」がついに登場

    入力した文字列から高精度な画像を生成できるAI・Stable Diffusionは2022年8月に無料で一般公開され、「基本的に出力した画像は商用・非商用を問わず、自由に利用できる」というライセンスで大きな話題となりました。しかし、Stable DiffusionをローカルなWindows環境に導入して使うには、PythonやAnacondaなどを扱える技術や知識が求められるため、初心者にとっては敷居がやや高いといえます。そんなStable Diffusionを一発でWindows環境にインストール可能で、さらにシェルでのコマンド入力ではなくグラフィックユーザーインターフェース(GUI)で画像生成の指示も簡単にできる「NMKD Stable Diffusion GUI」が公開されました。 My easy-to-install Windows GUI for Stable Diffusion

      画像生成AI「Stable Diffusion」をWindows環境にボタン1つでインストール可能&GUIで操作できる「NMKD Stable Diffusion GUI」がついに登場
    • 「マジでやばい」「二次絵もいける」──写真から被写体を切り抜く「remove.bg」がネットで話題に

      「マジでやばい」「何でも切り抜いてくれる」「二次絵もいける」──AI技術を活用し、画像をアップロードすると被写体だけを切り出し、背景を削除してくれるWebサービス「remove.bg」がネット上で話題を呼んでいる。以前は人間のみに対応していたが、動物やアニメキャラクターなども切り出せるようになり、驚きの声が上がっている。 remove.bgは、Webサイト上に画像をアップロードすると、数秒程度で被写体だけを切り出してくれるサービス。オーストリアのAIベンチャー、KALEIDOが開発し、2018年ごろに公開を始めた。詳しい仕組みは明かしていないが、「AI技術を活用して、前景レイヤーを検出し、背景から分離する」(同社)という。

        「マジでやばい」「二次絵もいける」──写真から被写体を切り抜く「remove.bg」がネットで話題に
      • ControlNet(v1.1)の詳しい解説!輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 | 謎の技術研究部

        ControlNet(v1.1)の詳しい解説!輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 AIイラストはPromptだけだと思い通りのポーズが出せない。そこで既存の線画やポーズから出力をコントロールする手法がControlNet。できるだけ細かいところまで設定を見ていく。 ControlNetがv1.1にアップデートされたため随時記事更新中!推定モデルの解説はほぼ網羅(一部あまり使われてないと思われるものは掲載していない) かなり頻繁に更新しているため、履歴を最下部に掲載 最終更新時のControlNetのバージョン:1.1.201 はじめに この記事はStable DiffusionのExtensionであるControlNetのより深い解説を目指す。 なにをするもの? 今まで殆ど運任せだった画像生成だが、ControlNetを使うことである程度ユーザーが

          ControlNet(v1.1)の詳しい解説!輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 | 謎の技術研究部
        • Stable Diffusionをいらすとやでファインチューニングする

          巷で話題のStable Diffusion(以下SD)をファインチューニングする方法が公開されたので、早速やります。

            Stable Diffusionをいらすとやでファインチューニングする
          • お絵かきAI、育児で活躍 “無限塗り絵”に4歳も夢中

            「Midjourney」「Stable Diffusion」など、テキスト(呪文)を入力するだけで、イメージに合った美しい絵を出力してくれるお絵かきAIが、にわかに盛り上がっている。 描き込まれた絵画調の作品や、アニメ風のイラストなどに注目が行きがちだが、他にもさまざまな可能性が広がっている。例えば、子供用の塗り絵を無限に生成する、などだ。 「Midjourney」や、その派生版「niji・journey」で、さまざまな作品を作っているブロガーのkobeniさんは、これらを使って線画の"塗り絵”をたくさん作り、記者の娘(4歳)にプレゼントしてくれた。 娘は、プリンセスの塗り絵に「かわいい」と大興奮。色鉛筆を手にとり、夢中で塗っていった。 kobeniさんによると、塗り絵を作るための"呪文”は、「線画」「色なし」「子供用の塗り絵」「白背景」「白地に黒のはっきりとした線」「細かい書き込み」 「

              お絵かきAI、育児で活躍 “無限塗り絵”に4歳も夢中
            • 「画像AIに絵を描いてもらうためのテキストを作るAI」が公開 どのような文章を入力したらいいのか分からないとの声を受け開発

              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

                「画像AIに絵を描いてもらうためのテキストを作るAI」が公開 どのような文章を入力したらいいのか分からないとの声を受け開発
              • あの4Kテレビが「暗い」というとんでもない衝撃

                「なぜ、4Kテレビをたくさん売ってしまったのか……」 首都圏某所に店舗を構える中小電器店の店主は悔悟の日々を送っている。昨年12月に高精細、高画質を標榜し鳴り物入りで始まった4K8K衛星放送。この店では4K放送が始まる前までに1台30万円ほどの「4Kテレビ」をなじみの客を中心として、数十台売った。 「4K放送の映像は別世界」「東京五輪はきれいなテレビで見たほうがいいよ」。昨秋、店主は顧客らに繰り返しこう勧めた。4K8K放送は2K(フルハイビジョン)よりも鮮明な映像が売り。テレビCMやパンフレットなどにうたわれていたフレーズを売り文句とした。 ところが、昨年の放送開始からほどなく、この店主は4Kテレビの販売をきっぱりやめてしまった。理由は放送を見た客の反応があまりに「想定外」だったからだ。 いざ4K放送が始まると、テレビの購入者から「画面が暗い」「暗すぎて鮮明かどうかもわからない」との苦情が

                  あの4Kテレビが「暗い」というとんでもない衝撃
                • 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説! - Qiita

                  0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、

                    画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説! - Qiita
                  • 機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速

                    要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦(Pan Xiuxi)大学院生(博士後期課程3年)、陈啸(Chen Xiao)大学院生(博士後期課程2年)、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer(ViT)[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが

                      機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速
                    • 最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表

                      米AI研究企業OpenAIは4月6日(現地時間)、文章から画像を生成するAI「DALL・E 2」を発表した。2021年1月に同社が発表した「DALL・E」の後継に当たるAIで、生成した画像を掲載するデモサイトも公開している。Twitter上ではAIが生成した画像のクオリティーの高さに「最新のAIやばすぎる」「個展開ける」など、驚きの声が出ている。 例えば「An astronaut riding a horse in a photorealistic style」(写真のようなリアルに描かれた、馬に乗る宇宙飛行士)では下記のような画像を生成する。

                        最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表
                      • スマホのカメラで“空気の流れ”が見えるアプリ、エンジニアが開発 国内外から注目が集まる

                        スマホのカメラを使って空気の流れを見られるアプリが興味深いと国内外から注目が集まっています。開発者に仕組みについて聞きました。 スマホカメラで空気の流れを可視化 アプリを開発したkambara(@kambara)さんが、スマホカメラを使って空気の流れを映し出す映像を公開。背景に砂嵐のディスプレイを設置し、ドライヤーから出る風を画面に映します。 ドライヤーのスイッチを入れると、スマホの画面上では黒の背景に先端から勢いよく白い影が噴き出します。蛇口から水が流れるように、吹き出し口から、風が流れ出していることが分かります。肉眼では見えないものが写る様子に、これはすごいと驚いてしまいます……! ドライヤーだけ見えている スイッチオンにすると風が発生 空気の流れが視認できる また、ドライヤーのように激しい空気の流れだけでなく、保冷剤から出る冷たい空気がゆっくりと下降する様子も確認できます。どうして目

                          スマホのカメラで“空気の流れ”が見えるアプリ、エンジニアが開発 国内外から注目が集まる
                        • 決め手は「QRコード」 都営地下鉄、ホームドア設置もうすぐ100%に 車両改修費20億円→270万円:東京新聞 TOKYO Web

                          東京都営地下鉄の駅のホームドア設置率が来年2月までに100%になる。4路線のうち、多くの私鉄が乗り入れる浅草線が最後の難関だったが、スマートフォンでおなじみの技術を生かし、数十億円と見積もられた車両改修費を抑え、低コストで全駅設置にこぎ着けた。その技術とは―。(三宅千智)

                            決め手は「QRコード」 都営地下鉄、ホームドア設置もうすぐ100%に 車両改修費20億円→270万円:東京新聞 TOKYO Web
                          • AIに『ゴッホの唐揚げ』と『セザンヌの唐揚げ』を描かせてみた→唐揚げリクエストブーム発生

                            リンク Craiyon, formerly DALL-E mini Craiyon, formerly DALL-E mini Craiyon is an AI model that can draw images from any text prompt! 45 users 5103

                              AIに『ゴッホの唐揚げ』と『セザンヌの唐揚げ』を描かせてみた→唐揚げリクエストブーム発生
                            • 画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)

                              この連載ではおなじみのキャラクター「明日来子さん」に右側からライトを当ててみた。左がIC-Lightを適用したもので、右がオリジナル。環境はWebUI Forge用の拡張機能を使用 5月8日に、「ControlNet」など画像生成AI関連の著名研究者であるイリヤスフィール(lllyasviel)さんが発表した「ICライト(Imposing Consistent Light、印象的な一貫的なライト)」が盛り上がりました。入力した画像をもとに、後から指定した照明効果を踏まえた画像を生成する技術です。 画像生成AIで照明効果がつけられる「ICライト(IC-Light)」 発表された学習済みモデルは、「ライトを指定すると、キャラクターのデータに合わせてテキストのプロンプトに合わせて独自に背景を生成するもの」「キャラクターとライトの影響を加味して、別の背景画像と合成するもの」の2種類があります。これ

                                画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)
                              • 自動運転車の視界から“人だけ”を消す攻撃 偽情報をLiDARに注入 電通大などが発表

                                Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ミシガン大学、米フロリダ大学、電気通信大学による研究チームが発表した論文「You Can’t See Me: Physical Removal Attacks on LiDAR-based Autonomous Vehicles Driving Frameworks」は、自動運転車の周囲を検知するセンサーにレーザー光を物理的に照射して、選択的に障害物を見えなくする攻撃を提案した研究報告だ。偽の情報を注入するスプーフィング攻撃で自動運転車の物体検出モデルに影響を与え安全を脅かす。 自動運転車の知覚システムは、LiDARやカメラ、レーダーなどのセンサーを活用して、障害物回避やナビゲーション制

                                  自動運転車の視界から“人だけ”を消す攻撃 偽情報をLiDARに注入 電通大などが発表
                                • 「とんでもなくハイクオリティー」 話題の画像AI「Novel AI」でひたすら二次元美少女と美少年を生成してみた

                                  「とんでもなくハイクオリティー」 話題の画像AI「Novel AI」でひたすら二次元美少女と美少年を生成してみた(1/3 ページ) 10月3日にサービス提供が始まった画像生成AI「NovelAI Diffusion」が注目を集めている。有料会員しか利用できないにもかかわらず、Twitterではすでに「二次元美少女に強い」「とにかくハズレなくとんでもないハイクオリティーの画像がバンバン出てくる」などと話題に。午後5時時点で「Novel AI」が日本のトレンドに入っている。 記者も実際に加入して試してみたところ、少なくとも二次元の美少女・美少年を出力する場合は、自分が体験したどの先発の画像生成AIより手軽でハイクオリティーなイラストを手に入れられると感じた。この記事では、記者が出力した画像を紹介。このサービスが描けるイラストのクオリティーや得意苦手を検証してみる。 ただし後述するように、このA

                                    「とんでもなくハイクオリティー」 話題の画像AI「Novel AI」でひたすら二次元美少女と美少年を生成してみた
                                  • #FaceApp で女体化+若返りを施したら画風から想像したら思い浮かべるであろう美人になった岸田メル先生

                                    剣士画像がインパクト在り過ぎて忘れがちですが、元々の御尊顔も整っているメル先生、画像加工アプリで思ってた以上に美人さんになってしまう! [追記]おまけでマフィア梶田さんのも掲載しましたん。 [追記2]伊瀬茉莉也さんが女体化メル先生に寄せに行くという逆転現象が…!

                                      #FaceApp で女体化+若返りを施したら画風から想像したら思い浮かべるであろう美人になった岸田メル先生
                                    • 写真や動画を「新海誠みたいに」「宮崎駿っぽく」変換できる「AnimeGAN」 武漢大学などが開発

                                      Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 武漢大学と湖北工業大学からなる中国の研究チームが開発した「AnimeGAN: A Novel Lightweight GAN for Photo Animation」は、現実世界で撮影した写真をアニメ風の画像に高速変換する技術だ。深層学習を用いた軽量なフレームワークで、宮崎駿監督や新海誠監督の作品のようなアニメ風の高品質画像に仕上げることができる。 高品質なアニメ作品を制作するためには、線や質感、色、影などを入念に考慮する必要があり、制作に手間と時間がかかる。現実世界の写真を自動的に高品質なアニメ画像に変換できる技術があれば、効率化の観点から重要視されるだろう。 今回の手法では、実写からア

                                        写真や動画を「新海誠みたいに」「宮崎駿っぽく」変換できる「AnimeGAN」 武漢大学などが開発
                                      • AIでモザイク除去 アダルトビデオ加工画像掲載の疑い 男逮捕 | NHKニュース

                                        AI=人工知能で「モザイク」を除去するという技術を使って加工したアダルトビデオのわいせつな画像をインターネット上に掲載したとして、サイトの元運営者が著作権法違反などの疑いで警察に逮捕されました。 逮捕されたのは、兵庫県高砂市に住むインターネットサイトの元運営者、中本正幸容疑者(43)です。 警察によりますと、中本容疑者はことし1月、AIの技術を使って、アダルトビデオのモザイク部分を加工してわいせつな画像10枚をみずからが運営するサイトに掲載したとして、著作権法違反とわいせつ電磁的記録媒体陳列の疑いが持たれています。 専用のソフトウェアを使ってモザイクの部分をAIに推測させモザイクがないように再現した動画を1本2300円ほどで販売していて、警察のサイバーパトロールで、発覚したということです。 警察の調べに対し、中本容疑者は「金銭目的でやった」などと話し容疑を認めているということです。 これま

                                          AIでモザイク除去 アダルトビデオ加工画像掲載の疑い 男逮捕 | NHKニュース
                                        • 注目集める「AIコスプレイヤー」の作り方を調べてみたら、“無規制地帯”が見つかった イラスト生成のダークサイド

                                          2月17日、「AIコスプレイヤー」というワードがTwitterトレンドに入った。話題のAIイラスト生成技術で作られた実在しないコスプレイヤーのイラストをインフルエンサーが拡散。写実的な画風やセクシーさも相まって「もう人間はいらないのでは」「コスプレと関係ない」などと賛否両論の声が出ている。 実際に画像を見てみると、確かにセクシーかつ、一瞬写真と見間違えるようなクオリティーだ。よく見るとおかしな点はあるが、ぱっと見はよくあるグラビアアイドルやモデルの写真とそっくりに感じる。 果たして、どうやって作ったんだろう──そう思って作り方を調べてみたところ、記者のような文系・非ITエンジニアでも似たようなものが生成できそうなことが分かった。一方で、その生成過程にはインモラルな“無規制地帯”が関わっていることも見えてきた。 AIコスプレイヤーの作り方 必要なのは…… そもそも話題のAIコスプレイヤーはど

                                            注目集める「AIコスプレイヤー」の作り方を調べてみたら、“無規制地帯”が見つかった イラスト生成のダークサイド
                                          • AIへの命令構文を研究した結果、ハイファンタジー系のモンスター設定画を安定生成できるようになった【7/16更新】

                                            深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp

                                              AIへの命令構文を研究した結果、ハイファンタジー系のモンスター設定画を安定生成できるようになった【7/16更新】
                                            • AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5%以内を実現 | Ledge.ai

                                              12月19日、キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。(外部サイト) キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円~(サーバー、カメラ、ライセンス含む)だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5%以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し

                                                AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5%以内を実現 | Ledge.ai
                                              • 画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ - ただいま村

                                                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

                                                  画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ - ただいま村
                                                • ルールベース画像処理のススメ

                                                  データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ github repository: https://github.com/fkubota/bunseki_compe_LT_02

                                                    ルールベース画像処理のススメ
                                                  • AIはどこまで無断で学習できるのか。~文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット

                                                    今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI(人工知能)によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」(フリーライド)に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用

                                                      AIはどこまで無断で学習できるのか。~文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット
                                                    • PNGファイル爆発しろ!

                                                      まえがき Web上で広く利用されるPNG(Portable Network Graphics)フォーマットは、デジタル画像を変化させずに小さいデータサイズへ変換する圧縮技術の一種です。PNGフォーマットはオリジナル画像を完全復元可能な可逆(lossless)圧縮ですから、JPEGフォーマットのように画像を歪めてしまう非可逆(lossy)圧縮ほどは小さくできません。それでもオリジナルのデジタル画像データの半分程度まではサイズ削減可能な画像圧縮アルゴリズムと言われています。[1] そげぶ いいぜ てめえが何でも思い通りに圧縮出来るってなら まずはそのふざけた幻想をぶち壊す!! (スペース都合によりAA省略) 本記事では、PNGフォーマットを画像データ圧縮(compress)用途で利用するのではなく、オリジナル画像データよりも遥かに巨大なPNGファイル を生成します。 PNGフォーマットでは任意

                                                        PNGファイル爆発しろ!
                                                      • Photoshopで美しいゴールドにする、黄金エフェクトが簡単に作成できる無料のアクション

                                                        Photoshopであらゆる被写体、画像全体を数クリックで金ピカのゴールドにする無料アクションを紹介します。 数クリックとしたのは被写体の選択操作で、金ピカにするのはわずか1クリック。 簡単に、目映いばかりの黄金エフェクトを楽しめます。 Free Photoshop Action to Turn Anything into Gold in Photoshop ダウンロードボタンをクリックすると、オーバーレイが表示され、それを閉じて、再度ダウンロードボタンをクリックすると、ダウンロードできます。 インストール方法は、Photoshopのアクションパネルで「アクションを読み込み」から、ダウンロードした「Spoon Graphics Gold Effect.atn」を指定するだけです。

                                                          Photoshopで美しいゴールドにする、黄金エフェクトが簡単に作成できる無料のアクション
                                                        • Stable Diffusionを使って「いらすとや風画像生成モデル」を作った話 - ぬいぐるみライフ?

                                                          今話題の画像生成モデル「Stable Diffusion」をいらすとやの画像でfinetuneしてみたところ、任意のテキストに対していらすとやっぽい画像を作れるモデルが出来上がりました。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionは、指定されたテキスト(文字列)に対応する画像を生成する機械学習モデルのひとつです。ソースコードと学習済みモデルは無償で公開されていて、誰でも利用できるようになっています。 (Stable DiffusionのGitHubページより引用) 今回は、この画像生成モデルをいらすとやの画像でfinetune(微調整)することで、入力テキストに対応する画像をいらすとやのようなスタイルで出力させることを試みました。 開発環境 開発環境はGoogle Colab Pro+で、主にプレミアムGPU(NVIDIA A100)を使いました。Stable

                                                            Stable Diffusionを使って「いらすとや風画像生成モデル」を作った話 - ぬいぐるみライフ?
                                                          • 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

                                                            • AIに『コンピューターおばあちゃん』を描くように頼んだら思った以上の作品に仕上がってきた「秘密結社の幹部じゃん」

                                                              リンク NHK みんなのうた コンピューターおばあちゃん | NHK みんなのうた 【うた】東京放送児童合唱団(酒井司優子)【作詞】伊藤良一【作曲】伊藤良一【映像アニメ】アニメ:とこいった【初回放送】1981年12月〜1982年01月 #みんなのうた #コンピューターおばあちゃん #東京放送児童合唱団(酒井司優子) 385 リンク Wikipedia コンピューターおばあちゃん 「コンピューターおばあちゃん」は、日本の歌。作詞・作曲は伊藤良一。明治生まれという高齢でありながら、かくしゃくとして博学、さらに英語にも堪能な自慢のおばあちゃんへの、孫の敬愛といたわりを歌い上げた楽曲。コンピューターという題材から、作曲当時流行していたテクノポップ的な曲調が特徴。NHKの番組『みんなのうた』の人気曲で繰り返し再放送されている。CD・DVD化もされており、カバーも多い。 もともとは1981年、NHKの

                                                                AIに『コンピューターおばあちゃん』を描くように頼んだら思った以上の作品に仕上がってきた「秘密結社の幹部じゃん」
                                                              • AIで画像のウォーターマークを無料で削除できるツール「Watermark Remover」が登場して新たな議論が勃発

                                                                インターネットに公開されている画像には、透かしとして小さな図案や文字が「ウォーターマーク」として入っていることがあります。このウォーターマークは画像の著作権表示などに使われていますが、このウォーターマークをAIの力で画像からキレイに消し去るウェブアプリ「Watermark Remover」が登場して議論を招いています。 Watermark Remover - Remove Watermarks Online from Images for Free https://www.watermarkremover.io/ Watermark Removerはこんな感じ。「Upload Image」をクリックして、ウォーターマーク入りの画像を選択します。なお、読み込める画像のファイル形式はPNG・JPEG・WEBPで、画像解像度は2400×2400ピクセル以内となっています。 画像を選択すると、サー

                                                                  AIで画像のウォーターマークを無料で削除できるツール「Watermark Remover」が登場して新たな議論が勃発
                                                                • イラレの生成AIが凄いので Live - 2023/10/11 Adobe MAX 2023|CreativeEdge Vlog

                                                                  Adobe Illustraor 28.0に搭載された生成AI(ベクターグラフィックの生成)が衝撃的だったので、このページにまとめていきます。 イラレの生成AIの探求は以下の新しいページに掲載しています 新しいイラレ生成AI関連ページイラレの生成AIでハロウィンのイラストを描こう! イラレの生成AIでイラストを描くLive - 2023/10/14-15 Adobe Illustrator「イラレの生成AIを探求する」ライブ配信 イラレで生成したベクターグラフィック本日からロスアンゼルスでAdobe MAX 2023がスタートしましたが、遂にAdobe Illustrator(バージョン28.0)に「テキストからベクター生成 (Beta)」が実装されました。Adobe Fireflyのベータ版が登場した時から待機リストに掲載されていたので、いつ搭載されるのか注目していました。 参考:Ill

                                                                    イラレの生成AIが凄いので Live - 2023/10/11 Adobe MAX 2023|CreativeEdge Vlog
                                                                  • 【マンガの産業革命!?】「写真からマンガ背景用の線画を抽出するAIの性能が割とえぐい感じになった」

                                                                    🐸かえる明王.jp🐸🛋️ @FrogMyoO コレ、商品として売ったら絶対産業革命がマンガ業界で起きるわ しかもこれをblenderで作った3DCGデータにも使えれば本当に一人で週間マンガ描ける時代が来るわ twitter.com/minux302/statu… 2022-06-17 19:12:22

                                                                      【マンガの産業革命!?】「写真からマンガ背景用の線画を抽出するAIの性能が割とえぐい感じになった」
                                                                    • 話題の画像生成AI「Stable Diffusion」で使える呪文のような文字列を実際の画像から見つけられる「Lexica」の使い方まとめ

                                                                      テキストから高クオリティの画像を生成できるAI・Stable Diffusionが話題になる様子を見て、「自分も何か画像を作らせてみたい!」と興味を持っている人は多いはず。Stable Diffusionで画像を生成する際に重要になるのが「どんなテキストを入力するのか」という点で、AIの動作を調べて有効だと判明した文字列は「呪文」とも呼ばれています。そんなStable Diffusionで使える呪文のような文字列を、実際に生成された画像から見つけることができるサービス「Lexica」が登場していたので、実際に使ってみました。 Lexica https://lexica.art/ Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したマシンのローカル環境で実行できるほか、デモページからでも使用できます。しかし、NVIDIA製GPUを所有していない人やデモページの待ち時間が長すぎると

                                                                        話題の画像生成AI「Stable Diffusion」で使える呪文のような文字列を実際の画像から見つけられる「Lexica」の使い方まとめ
                                                                      • Danbooru(イラスト転載サイト)で学習したWaifu Diffusion

                                                                        高杉 光一🦋 @14:59 @kuronagirai Cry… 基本箱推し 画像生成AIで作った画像の供養先@AI_Rushia 生成した画像は商用利用と人が嫌がるようなこと以外の用途であれば好きに使って構いません syosetu.org/?mode=user&uid… 高杉 光一🦋 @kuronagirai 私が把握してる今のところの各画像生成AIの相関図 Stable Diffusionのオープンソース化は間違いなくターニングポイントの一つだけどWaifu Diffusionがどこまで影響を与えるかはこれ次第 Midjourneyも十分影響あったんだけど芸術や背景特化感否めない ERNIE-ViLGはどうなるんだろう…? mimicはうん… pic.twitter.com/ykyDSkltPE 2022-09-09 04:17:01 高杉 光一🦋 @kuronagirai 素人目

                                                                          Danbooru(イラスト転載サイト)で学習したWaifu Diffusion
                                                                        • 「AIが生成したイラストの投稿禁止」をイラスト投稿サイトが次々に決定し始めている

                                                                          by Lexica 近年は「Stable Diffusion」をはじめとする高精度な画像生成AIが次々に登場しており、「AIが人間のアーティストに取って代わるのではないか」と考えている人もいます。そんな中、さまざまなイラスト投稿サイトでは「AIが生成したイラストの投稿禁止」をガイドラインで定める動きが進んでいると、テクノロジー系ブログのWaxy.orgを運営するAndy Baio氏は指摘しています。 Online Art Communities Begin Banning AI-Generated Images - Waxy.org https://waxy.org/2022/09/online-art-communities-begin-banning-ai-generated-images/ AIが非常に精度の高いイラストを生成できるほど進化を遂げる中で、AIを活用する人々とAIに否定

                                                                            「AIが生成したイラストの投稿禁止」をイラスト投稿サイトが次々に決定し始めている
                                                                          • 画像編集ソフトの覆い焼きやソフトライトといった「レイヤー合成モード」は一体何をしているのか?

                                                                            Photoshopなどのデジタル画像編集ソフトウェアでは、「覆い焼き」や「ソフトライト」といったさまざまなブレンドモード(レイヤー合成モード)を用いて画像を編集することが可能です。このレイヤー合成モードは一体何をしているのかを、プロダクトデザイナーのダン・ホリック氏が解説しています。 Blending Modes | Dan Hollick https://typefully.com/DanHollick/blending-modes-KrBa0JP レイヤー合成モードは、2つの入力カラーに基づき新しいカラーを作成するというものです。以下の画像の「Foreground(前景)」と「Background(後景)」が異なるレイヤーであり、「Result」部分がレイヤー合成モードにより出力された新しいカラーを指しています。 レイヤー合成モードの中で最も単純なのが、「Darken(比較(暗))」と

                                                                              画像編集ソフトの覆い焼きやソフトライトといった「レイヤー合成モード」は一体何をしているのか?
                                                                            • TechCrunch | Startup and Technology News

                                                                              TikTok is starting to automatically label AI-generated content that was made on other platforms, the company announced on Thursday. With this change, if a creator posts content on TikTok that…

                                                                                TechCrunch | Startup and Technology News
                                                                              • 日本語版「Stable Diffusion」公開 追加学習でオノマトペも理解 「キラキラ瞳」も反映

                                                                                AI事業を手掛けるrinna社(東京都渋谷区)は9月9日、画像生成AI「Stable Diffusion」を改造した日本語版「Japanese Stable Diffusion」を9日に無料で一般公開すると発表した。日本語で生成したい画像の内容などを指示すると、AIが内容に沿った画像を出力する。 日本語版はStable Diffusionに、日本語キャプション付きの画像を約1億枚追加で学習させたもの。日本語圏の固有名詞や和製英語、オノマトベ(擬音、擬態語など)など、独特の文化を反映した画像を生成できるとしている。 配布場所はGitHubとAI関連コミュニティサイト「Hugging Face」。ソフトウェアへの組み込みも許可する。開発者向けサイト「rinna Developpers」ではAPIも公開する。 8日には、対話AIキャラクターを育成して交流させる同社製SNSアプリ「キャラる」や、同

                                                                                  日本語版「Stable Diffusion」公開 追加学習でオノマトペも理解 「キラキラ瞳」も反映
                                                                                • Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python

                                                                                  ビジネス文書をデータ化し構造や内容を理解するアプリケーションはドキュメント・インテリジェンスと呼ばれ、画像処理や自然言語処理といった複数の要素技術を組み合わせて開発する必要があります。何が必要でどう実現すれば良いのかといった第一歩を、Pythonでの具体的な構築事例とともに紹介します。 https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273795

                                                                                    Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python