画像生成AI「Stable Diffusion XL（SDXL）」のファインチューニングモデル、「NoobAI-XL（ヌーブエーアイ）」の登場が、画像生成AI関連の人たちをざわつかせています。イラスト風画像の生成性能が高いためです。ハイエンドモデルの「Stable Diffusion 3.5」や「Flux.1」への移行が始まろうとするなか、昨年8月にリリースされた旧モデルのSDXLに性能向上の余地がまだまだあることが明らかになってきたのです。 SDXLベースの画像生成AIモデル「NoobAI-XL」の性能が高すぎる NoobAI-XLの強力さは、LCM（Latent Consistency Models＝画像生成AIの高速化技術）の環境で動かすとそのすごさがよくわかります。ペイントツール「Krita」用にAclyさんが開発を続けている独自プラグイン「Krita AI Diffusion」で
ウェブ漫画サイト「まんが王国」で配信中の、画像生成AIを使った漫画『児童福祉司 一貫田逸子 リメイク版』がSNS（X）を中心に話題になりました。発行元はビーグリー。オリジナル版の作者らに許諾を得た上、生成AIを利用してフルカラーに作成しなおしたものと考えられます。月間女性ランキング2位に入るほど好評のようです。 絶版漫画をAIで「リメイク」 ビーグリーは「まんが王国」を運営しつつ、配信する新作タイトルとして、「名作リメイクプロジェクト」として、旧作タイトルの画像生成AIを使ったリメイク展開を始めています。現在のところ4作品が展開されており、『児童福祉司』もそのプロジェクトの一貫で展開されています。 男性向け漫画では松山えいじさんの恋愛コメディー漫画『エイケン』のAIリメイク版を手がけています。スマートフォンやウェブトゥーンの世界では、新しい読者へのアピール方法として、生成AIを使って過去作
aurora, milky way, night, night sky, shooting star, space, starry sky, galaxy, sky, city lights, constellation, light particles, skyscraper, cityscape, a girl, long hair, skyline, city, standing, twilight, looking at viewer, yellow eye (Generated by Stable Image Ultra) Stable Diffusion開発元の、Stability AI Japan — External AdvocateのD̷ELLと申します。 今回、Stable Diffusion最高モデル Stable Diffusion 3 80億パラメータ（8B） を
森川ジョージ @WANPOWANWAN 文化庁から 「AIと著作権に関する考え方について」が発表されました。 カギカッコ内の言葉で検索するとすぐ辿り着きます。 興味のある方は目を通しておくといいと思います。 2024-04-19 17:22:58 ○ この資料は、文化審議会著作権分科会法制度小委員会で取りまとめられた「AIと著作権に関する考え方について」（以下「考え方」）の概要をまとめたものです。正確な記載内容は「考え方」本体をご確認ください。 ○ 「考え方」は、現行の著作権法の解釈について、公表時点における、小委員会としての一定の考え方を示すものです。「考え方」それ自体は法的な拘束力を有するものではなく、また現時点で存在する特定の生成.. 🪐真冬🪐 @wcolor3242 うぇい、文化庁の「考え方」来たで〜関心ある人は一読しとき〜 言ってることはずっと概ね同じなんだけど、だんだんはっ
AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年夏最新版】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web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
10月1日頃、OpenAIの新しい画像生成AI「DALL·E 3（ダリ３）」が徐々に使えるようになり、その性能の高さから話題になっています。まずサプライズで使えるようになったのがマイクロソフトのBingチャット。日本語で「猫の画像を作ってください」などと入れるだけでかわいい猫の画像が出てくると。これが無料で使えるのは衝撃的です。マイクロソフトが巨大資本で他の会社をつぶしに来たなという感じですね。どう考えても、今のところはサーバーコストが果てしなくかかる赤字サービスなのは間違いないので……。 「ラーメンを食べる女の子」が描ける！ なにより衝撃的だったのは、「アニメ風の少女と猫が遊んでいる姿を作ってください」というリクエストに対し、一発で完璧な正解を出してきたことです。Stable Diffusionだと苦手とされていた指も適切に描写されています。もうひとつの着目点はオブジェクト間の関係性です
写真を撮影していると「写真Aは人物の顔が見切れて、写真Bは顔が写ったけど逆光で暗すぎる」といったようにベストショットを撮影できないことがよくあります。Googleとコーネル大学の研究チームが開発したAI「RealFill」を使えば、複数の失敗写真をもとにベストショットを後から作り出せるとのことです。 RealFill https://realfill.github.io/ RealFillによる処理例はこんな感じ。以下の画像の左側が処理に用いる参考画像で、右側が参考画像をもとに生成されたベストショットです。参考画像には全身画像や背景が写る写真が含まれており、それぞれの要素をもとにベストショットが生成されています。 以下の例では、参考画像に「逆光ではないものの狭い写真」や「広範囲を写したものの逆光になった写真」が含まれており、参考画像をもとに広範囲かつ逆光ではない写真が生成されています。 以
Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみたPythonPython3StableDiffusion Supershipの名畑です。週刊少年ジャンプ34号に掲載された小園江ナツキ先生の読切漫画「殺陣ロール」好きです。 はじめに 7月27日についにStable Diffusionの新モデルSDXLの1.0がリリースされました。当初の予定よりは遅れたものの、0.9がリリースされた6月23日から1月程度での高速リリースです。 SDXL 0.9の際に「Stable Diffusionの最新モデルSDXL 0.9と過去モデルで生成画像を比較してみた」という記事でStable Diffusionにおける生成画像の変遷をまとめましたが、今回もSDXL 1.0でどのように変わったのかを記録に残します。 画像の生成はPythonで
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIの共同創業者が、Stability AIおよびその共同創業者兼CEOを訴えました。原告はStability AIがさほど有名ではなかった時期に同社の株式をすべて売却しましたが、この判断はStability AIのCEOから受けた虚偽の説明によるものだったと主張しました。 Case 3:23-cv-03481 Document 1 Filed 07/13/23 (PDFファイル)https://assets.bwbx.io/documents/users/iqjWHBFdfxIU/rDlbbQW5zCKk/v0 Stability AI co-founder says he was tricked into selling stake for $100 | Semafor https://www.semaf
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
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
画像生成AI「Stable Diffusion」は、「森で遊ぶクマ」「アイスクリームを食べる人間」といった文章を入力するだけで文章に沿った画像を出力してくれるAIです。そんなStable Diffusionには文章と共に「元となる画像」を入力することで出力画像の精度を向上させられるモード「img2img」が存在。このimg2imgを駆使して簡単なラフ画像から高品質なイラストを生成する手順について、ソフトウェアエンジニア兼フォトグラファーのアンディ・サレルノ氏が解説しています。 4.2 Gigabytes, or: How to Draw Anything https://andys.page/posts/how-to-draw/ Stable Diffusionに「森で遊ぶクマ」といった指示を与えた場合、「構図がイメージ通りではない」「夏の森ではなく、冬の森がいい」といったように、イメージ
TL;DR Stable Diffusion でプロンプトに重みをつけたり、意味の世界で足したり引いたりするよ 例: ピラミッド - エジプト + 日本 = ? 画風をシームレスに変換できるよ seed 変更だと大きく変わってしまうけど、小さい重みで補正かければ構図を維持したまま絵に微調整を加えられるよ 意味の足し算・引き算 Stable Diffusion では、内部的に以下の 2 ステップの処理を行うことでテキストを画像に変換している テキストをベクトル(数の組)に変換する ベクトルを画像に変換する ところで、以下の動画を見てほしい テキストをベクトルにすることで、意味の世界で足し算や引き算が実現できている。 これを Stable Diffusion に応用したらどうなるだろうか[1]。 以下では、プロンプトの計算ができるように機能追加したStable Diffusionを用いる。 機
リンク ゆるおた学習帳 イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」に絵を描いてもらった - ゆるおた学習帳 絵を描いてくれるAI「Midjourney」をきっかけに、この世にはオープンソースのイラスト生成AIがあることを知りました。早速自分も試したい！と思ったのですが、今回の「Disco Diffusion」はイラスト生成まで少し難しかったので自分用備忘録です。 参考にさせていただいた記事はコチラ↓Get Started With Disco Diffusion to Create AI Generated Art イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」の使い方 「Disco Diffusion 2 users リンク note（ノート） 魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)｜note やればやるほど呪術化する、AI画像錬成につい
Stable Diffusion が公開されてからいろいろ動かして出力の傾向を見てみようとしたメモ。 やったこと 同じpromptを指定して、 縦長(512x768) 横長(768x512) 正方形(512x512) のサイズごとにそれぞれ200枚ずつ出力、それら画像の傾向を見て構図にどんな変化があるかを確認しようとした。ザッと見の印象、感触のみで評価し、定量評価はしない。 使用したプロンプト: a picture of robot and drill and girl greg manchess character concept art of an anime goddess of lust | | cute - fine - face, pretty face, realistic shaded perfect face, fine details by stanley artger
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
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