経済産業研究所は4月8日、「漫画制作における生成AI活用の現状：2024春」という資料を無料公開した。2人組漫画家「うめ」のシナリオ・演出担当の小沢高広さんが作成したもので、3月に開催した講演で使用したもの。商業漫画において、生成AIを活用しているという小沢さんの知見を全103ページの資料で紹介している。 資料ではまず、うめさん自身の作業環境を例に挙げ「生成AIは新たなツールの1つとして作家を支援することができるが、ネームに関しては、当面の間はほぼ役に立てないと思う」と述べている。AIがもっともらしいウソをつく現象「ハルシネーション」を理由に「事実の検索には不向きだが、エンターテインメントとしての創作には適性があるのではないか」と説明している。 生成AIが具体的に漫画制作で貢献できることの例として、おじさん構文を作るなど「苦手なものを代わりにお願いする」や、アイデアを引き出すツールとして「

AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年最新版】A1111、Forge対応 こんにちは、2022年10月からAIイラストの技術解説記事を連載してます、賢木イオです。この記事は、これまでFANBOXで検証してきた120本（約70万文字）を超える記事をもとに、2024年春現在、画像生成を今から最短距離で学ぶための必要情報をまとめたメインコンテンツです。 これから画像生成を学びたい初心者の方や、手描きイラストにAI技術を取り入れてみたい方が最初に読む記事として、必要知識が網羅的に備わるよう解説しています。素敵なイラストを思い通りに生成するために覚えるべきことを紹介しつつ、つまずきやすいポイントや参照すべき過去記事、やってはいけないことなどを紹介していますので、最初にこの記事から読んでいただくとスムーズに理解できるはずです。 解説役は更木ミナちゃんです。よろしくお願い

Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基本的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ 画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel（イリヤスベル）さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL（SDXL）が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablity AIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな

２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎

前回はStable Diffusionをブラウザーで利用するためのUIとして「Stable Diffusion web UI（AUTOMATIC1111版）」、「Fooocus」と共に多く使われている「ComfyUI」のインストール方法を紹介した。とりあえず画像の生成はできたので、あらためてインターフェースを詳しく見ていこう。 まずは前回の手順に従いインストールした「ComfyUI」を起動。この画面が出ていなければ「Load Default」をクリックしよう。 いくつかの四角いパーツが、カラフルなケーブルのようなもので接続されているのが見える。 ComfyUIでは配置されたそれぞれのパーツを「ノード」と呼ぶ。それぞれのノードは「モデルをロードする」「プロンプトを書く」といった機能を持っている。これらをブロックのように組み合わせて利用したい機能を構築していくのが「ノードベース」と呼ばれるCo

写真でも絵画でも3Dでも、人物を表現するモチーフとして圧倒的に人気なのは「若い女性」です。テクノエッジにも西川和久氏の「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？」という大人気連載があります。やはり人物の見目の良さを象徴するのは女性的な美であり、信仰など特別な要因が無い限り、時代を問わず普遍的な価値なのでしょう。 一方でこの記事が対象とする「おじさん」は、不人気なモチーフの代表です。かっこいいとか強いとか、男性性に付加されやすい魅力を添えればともかく、漠然とありふれたおじさんを表現したいと思う人は少ないようです。 私はゲームとWebのエンジニアで、2022年8月頃立て続けに画像生成AIが公開されてからずっと、ゲーム開発に応用できないか色々試してきました。同時に子育てやもっと個人的なことにも画像の生成を試していて、そのひとつが「ありふれたおじさん」です。 少し前には生成したおじさ

絵がド下手でもAIが上手に描いてくれる神サービス『AIキャンバス』スタート！ リアルタイム画像生成Akuma.ai リアルタイム画像生成で知られている『Akuma.ai』が、あまりにも未来的かつ革命的なサービスをスタートして注目を集めている。それは『AIキャンバス』で、たとえ絵が下手な人が絵を描いても、AIが上手に描いてくれる(描き直してくれる!?)のである！ 良い感じに仕上がった！ これまさに革命的なサービス『AIキャンバス』 文字である程度の状況の説明を記入しつつ、画面上のキャンバスに絵を描くと、それを上手に描いてくれるのである。筆者も実際に試してみたが、まだまだ慣れていないものの、なんとなく良い感じに仕上がった！ これまさに革命的なサービスである。 【正式リリース】リアルタイムで画像生成ができる「AIキャンバス」。本日より誰でも無料で使えます pic.twitter.com/JyEG

画像生成AIサービス「Midjourney」提供元のデイヴィッド・ホルツCEOは、2024年末までにリアルタイムのオープンワールドを実現すると予告。画像生成AIのゲームエンジン化が進んでいる。 【もっと写真を見る】 画像生成AIサービス「Midjourney」のオフィスアワーがあったのが1月4日。アメリカ時間で1月3日ですかね。オフィスアワーというのは、MidjourneyがDiscord上で月に1回開いて、いろいろユーザー向けに今後どのようにサービスが展開されるのかを説明するミーティングです。その会合に参加していたNick St. Pierreさんの報告によると、Midjourneyのデイヴィッド・ホルツCEOが「2024年末までにホロデッキに到達できる」と話したと言うんですね。「2024 年末までには、リアルタイムのオープンワールドが実現できればと思っています」とも言い、画像生成AIが

どうも、よー清水です。 新年明けましておめでとうございます。本年もどうぞよろしくお願いします。 2024年になりましたので、生成AIを取り巻く状況と今後についてまた語っていきたいと思います。 2023年の3月に書いた記事はこちら↓ 以前の記事でも冒頭に書きましたが、僕の画像生成AIに対するスタンスはほぼ変わりません。 僕は画像生成AIについては「権利者に許諾なしで作品を使う」という1点が気に入りません。AIや技術の進歩は歓迎しますが、著作権など既存の権利を蔑ろにする進歩はおかしいと思っています。 AIの学習に使用するのはよいですが、それは事前に学習に使用することに同意した人だけに限るべきです。 現状でも本やWeb掲載など、公的または商業利用の場合は事前に編集者やライターさんから連絡をいただき、使用用途を確認の上で許諾を出します。 場合によっては掲載料を提示します。これがAI学習とAIの商用

2022年8月に絵を生成するAI『Stable Diffusion』が登場して1年と4ヶ月、そして2022年11月にChatGPTが登場して1年と1ヶ月になる。 AIはあっという間に我々の生活に入り込み、作業を効率化し、効率化して余った時間には新しい仕事を突っ込まれてため息をつくような事を繰り返している昨今であるが、ここらでAI黎明期である2022年～2023年のAIを活用した広告を見返してみようではないか。 ここにまとめるのは画期的な新技術や優れた映像ばかりではないが、実際そんなに優れたもんばっかある訳無いんだからダラダラと見て行きとうございます。 このまとめはあくまで個人のまとめをソースにした物で、かつ最近の情報は検索しても全然まともなソースが出てこないので抜けがあるかもしれません。もし他に広告があればコメントで教えてくださいね！ ・2022年11月～2023年1月-AI採用広告黎明期

Stability MatrixでPCの状態をキープ！Stable Diffusionを手軽に導入しよう♪ 最近、GPUを搭載したPCを使用する機会に恵まれ、自分も画像生成系AIのStable Diffusionを使用することにしてみました。そこまでの興味というわけでもないのですが、自分が最も不得意とするCGという分野がお手軽に楽しめるということと、ガチャのような体験をしつつ出来上がる作品を待つというのがわりと面白いものだなと思っていました。 といっても、あまりPCの環境をぐちゃぐちゃにしたくないなあという思いもあり、これまではDocker環境を使用してStable Diffusion（厳密に言えばStableDiffusion Web UI Automatic1111）を使用していました。確かにDockerは普段使っていますし、環境もコンテナを消せば何事もないというのは魅力的なのですが、

13回分のまとめ7月からはじまったこの連載。当初、編集長から月4本と言われていたが、流石にそれは厳しく平均月2本となっている。 生成AIは技術の進歩/進化が凄まじいペースで数ヶ月前はもうかなり古い話になることもあり、今回はこれまでの13回分をまとめてみたい。 第一回～三回

まず、妻の写真を学習したStable Diffusionから、絵を生成します。プロンプトは、「a photographic portrait of Torichan girl looking up at starry sky」とかなんとか。 これを、マルチモーダル化したChatGPT（GPT-4V）に読み込ませ、「この写真を見て思いついた歌詞を書いてみて」と頼みました。 作詞してくれたのは、これ。そうか君は宇宙と書いて「そら」と読む派閥か（「うみ」ではなく）。 星埋める夜に願いを込めて 手を伸ばし掴む、遠い光 夢の続きを、この手で描こう 無限の宇宙（そら）、私だけの物語 次にこの歌詞を元に、 Sunoでさまざまなスタイルの曲を作ってもらいました。 出来上がったのは、どれも女性ボーカルの曲。16回生成し、それぞれ2曲ずつ作ってくれたので、合計32曲の中から一番良かったものをピックアップ。歌詞

Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi

はじめに 11月も終わり、今年も残るところあと一か月となりました。 今年ももう終わるから今年中に成果を上げとけ！と言わんばかりに最近は新技術の登場が多いです。 今回取り上げるのも11月最後の大砲として出てきた新技術、その名もAnimate Anyone Animate Anyoneとはなんぞや 文字で説明するより見たほうが早い 凄くざっくり説明すると、一枚の絵と動きをボーン動画として入力すると、入力した絵がボーン動画と同じ動きをしてくれるよ！というもの。 似たようなものは今までもReferenceOnly × openpose × animatediffとかで出来ましたが、特筆すべきはその精度。 動画生成の大敵であるちらつきは一切なく、入力画像にかなり忠実な動画を生成しています。 さてこの技術、動画生成にずっと注目している自分としてはいますぐにでも弄り倒したいのですが、残念ながらコードとモ

やあ、今日もミルク味のプロテインを飲んで画像生成をしているかい！？ 今日は画像の"情報量"を上げる方法について語るよ！ 現在、画像生成で描き込み量を増やす方法は私が知ってる内で言うと全部で５つあります。（多分もっとある、知ってたらコメントください） 描き込み量の多いモデルを使って、大きいサイズで生成する 追加ネットワークのLoRAを利用して生成する 拡張機能ControlNetのTile機能を利用する ADetailerで顔だけアプスケしてみる 拡張機能loopback_scaler機能を利用する これから解説する事はこれが全てなので、画像生成上級者でどんな情報も全て網羅してる自信ニキには目新しい情報皆無です。ゴメンネ。 ちな他にもSDアップスケールとかもありますが、自分の貧弱環境だと処理時間がめっちゃ長いのと、前の加筆修正記事でちょっと語ったので省いてます。ゴメンネ！ 1.描き込み量の多