気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
【2023年】美少女AIコスプレイヤーをStable Diffusionで生成する方法についてまとめていく！【ChilloutMix】
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生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版｜Anno Takahiro
画像生成AIの躍進が目覚ましい。エンジニア兼SF作家の筆者としては、AIが絵を描けるようになるのなら、絵が描けない自分でも漫画制作ができるようになるのではという期待があった。実際に2022年の末頃にはstable diffusionを使った漫画制作UIのプロトタイプを作ってみたこともある。 Google ColabでAI漫画制作用のUIを試作してみた。コマごとにプロンプトが割り当ててあって、AIが裏でたくさん選択肢を作りまくってくれる。人間が大量の絵からベストなものを選んだり、構図やセリフの調整に集中できるようなワークフローがいいのではないかという仮説 #stablediffusion pic.twitter.com/zI64zm3cNI — 安野貴博 (@takahiroanno) November 10, 2022 それから半年以上の月日が経ち、世の中でもMulti ControlNe
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
最低1枚の元写真があれば、高品質本人画像をすぐに生成できる「PhotoMaker」を試したらお手軽すぎた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
人気連載『生成AIウィークリー』で取り上げている注目論文を見ると、そこに中国IT企業の名前が頻繁に登場します。 EC大手のアリババ（Alibaba）、ゲーム大手のテンセント（Tencent）、TikTokの運営元であるBytedanceなどが常に顔を出しており、画像・音声・アニメーションと、生成AIのあらゆる分野で中国に勢いがあることがわかります。 そんな中、テンセントがなかなか衝撃的な技術を発表しました。「PhotoMaker」という画像生成AIです。これでなければできない、というものではないのですが、「ファインチューニングの事前作成不要」「元画像が少なくても良い」のに、人物のアイデンティティを維持した画像を生成できるというメリットがあります。 これまでは既存の画像AIモデルに多数の写真を読み込ませて本人性を学習させたものから新たなAIモデルやその簡易版であるLoRAモデルを作ってきまし
LoRAを使った学習のやり方まとめ！好きな絵柄・キャラクターのイラストを生成しよう【Stable Diffusion】
を一通りご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion系のモデルを使って画像を生成していると、 特定のキャラクターのイラストを出したい あるアニメの絵柄を再現したい といった欲求が出てくることがあります。ただ画像生成AIはそのままだと「特定の絵柄・キャラクターを決め打ちで出す」のは非常に難しいですし、それを解決する手法もありましたが高性能なPCが必要で時間もかかる…という問題がありました。 しかしそのような問題を解決する「LoRA」という手法が知られて、今ではかなりポピュラーなやり方になっています。ここではこのLoRAについて
樋口紀信＠疫神のカルテ全3巻 @susujinkou 《読者の皆様へ》【二次創作禁止のお知らせ】 LoRAの話題から離れている間は全く平気なのですが、この話題になるとかなり辛いです。 申し訳ありませんが、『樋口紀信LoRA』を使われる可能性から、ファンアートを含めた自著の二次創作を一切禁止します。（続） 2024-03-20 16:47:07 樋口紀信＠疫神のカルテ全3巻 @susujinkou あのLoRAで自著のキャラを描かれるのも、その他の画像生成AIで二次創作されるのも、それらと手描きの区別をつけなければならないのも、今は無理です。 耐性が付き次第、また解禁します…!! ホントすみません!! 2024-03-20 16:47:08 リンク となりのヤングジャンプ [第1話] 疫神のカルテ - 樋口紀信 | となりのヤングジャンプ 「疫神症候群」それは超常能力を発現し、やがて死に至る
こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた／AI漫画実験企画」第2回です！ ■第1回はこちら 実録：AIで描く漫画の実際 ～体験して見えた、その実力と課題!! その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年3月現在日本の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視する事はできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのような事が出来るのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AIの技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは本当に創作活動で実戦的に使えるものなのか？ 『AIに仕事を奪われる』と『今のAIは実戦では使い物にならない』という真逆の意見を多数見るが、この二つは両立しないのでは？ 実際はどっちなんだ？」「画像AIを試し
センスウェイは、トイレにまつわるさまざまな課題をIoTによって解決する法人向けサービス「ToiletMaster」（トイレットマスター）の提供を開始した。 オフィス内のトイレ利用状況をIoTデバイスで管理可能にするユニークなサービス。個室トイレのドアに開閉センサーを取り付けることで、空き室状況の表示や長時間の利用検知、集計データによる分析にも対応した。検知センサーに低消費電力のLoRaWAN対応センサーを採用したことで、電気配線工事を行うことなく容易に設置できるのが特徴。
日本語Alpacaデータを用いてJapanese-Alpaca-LoRAを作ったので公開します【期間限定デモページあり】｜kun1emon
⚠️注意今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発用途に利用することはできません コンテンツ生成者はできません。 詳細は記事後半で述べていますが利用規約が適用されるのはコンテンツ生成者までです。 概要2022年の11月末にOpenAIからChatGPTが発表されてから、それに追随するようにGoogleからBard、MetaからLLaMAなど大規模言語モデル（LLM）が発表されました。さらにLLaMA 7Bを「text-davinci-003」を用いて「Self-Instruct」で作成された52Kのデータセット（
TL;DR ESD の手法で LoRA を学習してみたらそれっぽい感じのことができたよ VRAM 8GB で余裕で学習できるようになったよ (元は20GB要求) LoRA として保存できるようになったので重みの取り回しが良くなったよ マイナス適用によって、概念を削除するだけでなく強調することもできたよ 一度でも画像生成 AI に触ったことがあると、より楽しんで読めると思います。 論文とかどうでもいいから学習方法知りたい！ という方は 実際に学習してみる へどうぞ！ 今回作成したもの コード: モデルなど: 前提 Stable Diffusion とは、Stability AI らが公開したオープンソースの画像生成 AI であり、テキストによる指示で様々な画像を生成することができる。 本来の Stable Diffusion は、実写画像や海外風のイラストを出力することが得意だが、アジア系の
[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models
パラメータを固定した事前学習済みモデルに対して、ごく少数のパラメータからなる低ランク行列を導入・学習することで、モデル全体のfine-tuningと同等の性能を発揮できる手法であるLoRAと、その論文について解説した資料です。 深層学習を用いた自然言語処理の歴史的な変遷と周辺技術から、LoRAが必要とされるに至った背景まで丁寧に解説します。
![[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65cb19b58389a8172f4ae0e0bffde9aca1b0c31e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F1a79cc87bdcc460ab0db72d0d9f2f902%2Fslide_0.jpg%3F25289431)
GPUメモリが小さくてもパラメーター数が大きい言語モデルをトレーニング可能になる手法「QLoRA」が登場、一体どんな手法なのか？
GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく増加してしまいます。そんな中、メモリの消費量を激減させつつ少ないデータでトレーニングできる手法「QLoRA」が登場しました。 [2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://arxiv.org/abs/2305.14314 artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://github.com/art
All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired. All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired.
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AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
画像生成AIで簡単にニセモノが作れるようになった結果作者が二次創作禁止を発表せざるを得ない事態に
実録：AIで描く漫画の実際 ～AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる (1/6)
個室トイレでサボっている社員をIoTで検知「トイレットマスター」
【西川和久の不定期コラム】 Stable Diffusion高速化の決定版登場！？品質落とさず制限もほぼなしで2～3倍速に
Stable Diffusion から特定の概念を忘れさせる学習を行ってみる
Civitai: The Home of Open-Source Generative AI