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 Kindle Paperwhiteが故障 2023年の3月購入なので、1年の保証期間はとっくに過ぎている。 状況は、画面右端が充電後に表示欠けを起こすようになった。 最初は1cm程度だったのに、いまでは2cm程度表示できず、右端の文字が読めない状況に…。 さて、修理可能なのか不明なので、Amazonに問い合わせすることに…。 チャットで問い合わせを選択すると、すぐに担当者につながった。 日本人の名前ではなかったけれど、とても丁寧な対応でしっかり教育されている感じ。 結果的には、 ・修理対応は行っていない。 ・買い替えるしか手段はない。 しかも、同一機種はすでに無く、後継機種(画面が7インチにUp)しか選択できない。 さて、どうしようかとチャットしながら考えていたら、先方から提案が…。  再度、Kindle端末を購入されるのであれば、15%OFFのギフトを送る(登録)ってくれる。  ご検討くださいとのことだった…。 なるほど…。  いま Kindle端末 を見ると22,980円か〜。さらに15%OFFとなると、19,533円 迷うなぁ…。もうタブレットを使用しちゃおうかとも考えていたので…。 ギフトの期限は無いそうなので、しばらく悩んでみますゎ。

stable-diffusion-webuiで遊ぶ

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作業しながら…  データコンバート作業に時間がかかるので、指示を与えながらローカルで少し遊んでみた。 stable-diffusion-webuiを試していて、新しいモデルを読み込んでテストしてみた。 まずは、Promptに 「hacking girl, japanese anime, illustration」を設定。 Modelは「sd_xl_base_1.0.safetensors」 すると、本開いて何してんねん?という(笑) 背景の「手」って??? ホラー系?という感じのキャラクターになっている。 ということで、この結果をimg2imgに渡し、さらにModelを「sd_xl_refiner_1.0.safetensors」に変更。 Negative Promptに「text」を設定する。 で、出力結果がこれ。 Hackingはしていないが、さっきよりはまともな絵面になったかなぁ。 この辺りの、Promptの設定、パラメータの設定が難しい。 矛盾したPrompt 試しに、anime設定で、Photographyを指定してみる。可能か? sd_xl_base_1.0.safetensors を使用し「hacking girl, japanese anime, Photography」 を与えたのがこれ やっぱり、ホラー。 同様にimg2imgでsd_xl_refiner_1.0.safetensorsを使用して、同じPromptを食わせてみる。 少しまともになった感じ。 AI職人さんたちは、こういったPromptと様々なModelを駆使して日夜励んでいるんだなぁと感心します。 ちなみに、Hardwareを増強したので、この手の画像生成には、およそ5秒/枚程度。 思っていたより速くて、色々と試したくなる。 もう少し遊んで… 「Monna Lisa,Photography,Portrait,raw,background National Geo Park」こんなのはどうかと思ったら…。 思いのほか、モナ・リザだった(笑) 奥が深い…。

AIで絵を画くのは面白いけど

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StableDiffusionを試す 巷では神絵AIと言われる「 Midjourny 」が一躍有名になりましたが、OpenSourceで利用可能な新たなAI(学習済みモデルも含めて)が出ましたので、遊んでみました。 名前は、stable-diffusionです。 2022-08-23 に公開されたばかりなので、まだよくわからない箇所も多いですが… すでに動作がうまく行った人たちの記述を参考に、追試です。 https://zenn.dev/koyoarai_/articles/02f3ed864c6127bb2049?utm_source=pocket_mylist 標準のGPUメモリでは不足していてダメそうなので、省メモリ版forkを利用しないとまずそう。 でも、まあ本家から試すことにする。 前提条件 CUDAが入っていること anaconda3が入っていること まずは、 README を参考に入れていきます。 mkdir ~/temp cd ~/temp git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion cd stable-diffusion conda env create -f environment.yaml conda activate ldm これで、anacondaの仮想環境が用意される。 必要なLibraryなども一式入れてくれるので、これで完了 学習モデルデータは、ユーザー登録が必要なので、以下から先に登録しておく。 メールでの確認が届くので、リンクを踏んで完了。 https://huggingface.co/ でもって、 https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original にアクセスして、 「You need to share your contact information to access this model.」項目の最後の「Access repository」を選択。 これでダウンロード可能になる。 参考のURLにしたがって、 cd ~/temp git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original cloneされた...