徒然なるままに

 デスクトップマシンもノートもollamaをバックエンドで動かしている。 最近でたgemma4がかなり良い感じなので、メインで使用することにした。 とりあえず、gemma4:e2bで日常作業は十分。 ThunderAI Thunderbirdには、アドオンでThunderAIというのがあり、比較的ユーザが多かったのでこれをインストール 最初のインストール後、許可を求めてくるので「許可」 設定画面に移動し 接続タイプ→Ollama API アドレス→http://localhost:11434 「モデルリストを更新」で、モデルの一覧が得られるので、好きなものを選択 これで、ほぼ設定は終了。 で、試しにメール受信画面で、アイコンが表示されるようになる デフォルトで設定されているプロンプトを選択するだけ。 エラー発生 ところが、実際に動かすと別ウインドウが開いて、動くはずなんだけど… 「Ollama APIリクエストが失敗しました: 403 Forbidden, Detail: Forbidden」 と表示され動作していない。 CORS（Cross-Origin Resource Sharing）により弾かれているっぽい。 https://micz.it/thunderbird-addon-thunderai/guides/ollama/ によると、 CORS error The  OLLAMA_ORIGINS  variable is either not set or Ollama was not restarted after setting it. Follow the steps above again, or use the "All URLs" permission as a workaround. とあるので、設定する。 Ubuntu24.04 でollamaのサービスは、以下に記述されている /etc/systemd/system/ollama.service そこで、設定ファイルを編集 $ sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service [Service]セクションの最後に以下の行を追加 Environment="OLLAMA_ORIGINS=moz-extension:/...

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…。

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...