画像生成AI

685: 今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ワッチョイ ff88-ZK6K) 2023/09/07(木) 23:14:24.22 ID:4OrCYe180
数スレ前にアイス舐めさせてたモデルがそれなりに整ったのでアップしたで
https://civitai.com/models/141615/sweet-sugar-syndrome
https://files.catbox.moe/mb94np.png
https://files.catbox.moe/f2slbp.png
https://files.catbox.moe/phw4b7.png

引用元:https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1693910349/

文字生成AI,画像生成AI

1: へっぽこ立て子@エリオット ★ 2023/09/06(水) 14:30:46.56 ID:15xEZD+t
 学生の3人に1人が夏休みの宿題に生成AIを活用し、8割が「宿題がはかどった」と感じている──スマートフォンアプリ情報サイト「Appliv(アプリヴ)」を運営するナイル(品川区)がそんな調査結果を発表した。

 調査によれば、夏休みの宿題があると答えた学生の男女533人のうち、34.1%(182人)が生成AIを活用したという。

□使われた生成AIのツールは?
 使われたツールは、多い順に「ChatGPT」(134人)、「Bard」(33人)、「Bing Chat」(31人)、「AIチャットくん」(26人)、「Perplexity AI」(25人)、「宿題ポケット」(25人)、「Stable Diffusion」(21人)、その他(7人)だった。

https://image.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2309/06/l_ky5622_a-01.jpg
夏休みの宿題に使われた生成AIツール

 ツールの使い方は、ネット上の記事やブログを読んだり、YouTubeなどにアップロードされた解説動画を見たり、学校で質問したりしたという。

https://image.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2309/06/l_ky5622_a-02.jpg
学生が生成AIツールの使い方を学んだ方法

□生成AIを活用した宿題の種類
 生成AIを活用した宿題は、「論文やレポートの執筆」(103人)、「数学の問題を解くこと」(65人)、「読書感想文の作成」(48人)、「特定の分野に関する調査・分析」(46人)、「外国語の翻訳や文法確認」(41人)、「プログラミングなどの作成・確認」(32人)、「画像作成などの芸術に関する課題」(25人)、「プレゼンテーションの資料作成」(23人)、その他(5人)となっている。

 実際に生成は宿題に役立ったのかについては、生成AIを活用した人の85.7%が「宿題がはかどった」と感じたという。要因として「情報収集を効率的に進められた」(94人)、「複雑な問題を簡単に解決できた」(65人)、「文章の質が向上した」(58人)といった理由が挙がっている。

https://image.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2309/06/l_ky5622_a-03.jpg
生成AIがどのような場面で宿題に役立ったか

 一方で、宿題がはかどらなかったと答えた人は「生成AIの回答や提案が不正確だった」「自分の学習理解が浅くなった」「情報の信頼性に疑問を感じた」「操作が難しかった」「得られる情報が宿題に合わなかった」としている。

https://image.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2309/06/l_ky5622_a-04.jpg
生成AIが宿題で役に立たなかったと感じる理由

□学校や保護者はどう思っているか
 夏休みの宿題に生成AIを活用することについて、学校や保護者から使用を制限されたという人は32.6%、制限されたなかった人は67.4%と、肯定的な意見が上回った。

 調査は8月24日から30日の間、夏休みの宿題があった10~20代の男女533人を対象にApplivのサイト上で実施したもの。

□関連リンク
【学生533人に聞いた】3人に1人が夏休みの宿題に生成AIを活用、役に立った使い道とは?(Appliv調べ) – Appliv
https://app-liv.jp/articles/145179/

2023年09月06日 13時38分 公開
ITmedia PC USER
https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2309/06/news111.html

引用元:https://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1693978246/

画像生成AI

633: 今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (JP 0H71-kmHB) 2023/08/28(月) 18:32:53.07 ID:CI8Pn3WAH
Latent系使って絵が変わるって文句を言う人は1回Denoising strengthを0にしてみると良い。
それがUpscale直後の絵だから、そこに無い情報はそもそもUpscale後に持ち越していない。
元の絵の情報なんてUpscaleによって失われているんだから再現のしようがない。

引用元:https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1693018809/

画像生成AI

1: 田杉山脈 ★ 2023/07/18(火) 00:40:42.01 ID:qV56tycV
Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました(「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」)。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。

SDXLがこれまでのStable Diffusionの仕組みと決定的に違うのは、1回の画像生成で2回生成するプロセスを取っていることです。

 プロンプトが画像として生成されるデータセットが「ベース(Base)」と「リファイナー(Refiner)」の2種類に分かれるんですね。なぜこんなやり方をするかというと、2種類のクリップ(画像とテキストとの紐付けのこと)で学習をさせているようなんです。一度、プロンプトを通じてデータセットで生成した画像データを、さらに別のデータセットを使って精度を上げていくという仕組みになっています。

実際に、10日にいち早くSDXLに対応した「ComfyUI」というアプリでSDXL 0.9を動かしてみました。ComfyUIはノードベースのGUIに特徴があり、生成を処理する手順を、割と自由に設計できるところに特徴があります。オープンソースで開発が続けられており、Stable Diffusionを動かす有力なアプリの一つです。

 ComfyUIではどのように作業が進むのかを見ることができるのですが、生成が開始されると入力したプロンプトが、2つのサンプラー(生成機)に送られます。最初のサンプラーがベース(Base)と呼ばれるデータセットを使って、一度画像を生成して出力した後、もう一つのサンプラーから、リファイナー(Refiner)に入れて、画質を引き上げる仕組みになっていることがわかります。画像の基本サイズも512×512ピクセルから1024×1024ピクセルに大きくなりました。

 ただし、そのぶん生成のために要求するスペックが上がっていて、NVIDIA GeForce RTX 20シリーズ以上、ビデオメモリー8GB以上が環境として求められます。

出力できる画像の幅は大幅に広がっていることはすぐに実感できます。たとえば猫とか、ジャングルを進む探検隊、香港の未来の町並み、ブロンズに金の液体をかける……といった思いつく限りの単語を適当に英訳してプロンプトにしてみたのですが、過去のものとは違い、複雑なプロンプトを組まなくても様々な画風が出てきました。特に学習データに偏りがあったと言われるv1.5で出てこなかった東洋人風の顔や、いわゆるアニメ風の二次元の画像もかなり出してくれます。これは相当様々なテクニックが探索されることになるのではないかと思えます。
以下ソース
https://ascii.jp/elem/000/004/145/4145553/

引用元:https://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1689608442/

画像生成AI

1: それでも動く名無し 2023/07/15(土) 17:34:45.26 ID:4F0C31pR0
こんなんじゃ絵師全滅とか無理やろ…

引用元:https://nova.5ch.net/test/read.cgi/livegalileo/1689410085/

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698: 今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ワッチョイ d2b2-sceX) 2023/06/05(月) 12:11:24.49 ID:7stRx1WV0
コスパ重視のTileアプスケの解説を公開したで

https://github.com/Zuntan03/SdWebUiTutorial/blob/main/_/doc/TileUpscale/TileUpscale.md

Geforce RTX 3060でこんなかんじで量産できとる
キャッシュの状態にもよるが長辺 2K 2分程度 4K 6~7分程度とかや


https://yyy.wpx.jp/m/20230531/Crowd.webp
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)

引用元:https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1685828341/

画像生成AI

272: 名無しさん@お腹いっぱい。 2023/06/04(日) 21:19:10.48 ID:9DsTRA9/
VRAM12GBでも足りないほうなん?
RTX3060 12GB(普通のRAMが96GB/DDR4、Ryzen9 3900XT)で動かしてるけど、
512x768px,SamplingStep50,Upscale by 1.5,Hires step50,Denoising strength0.6,CFG Scale8
の設定だとバッチサイズ1でも10回に1回ぐらいVRAMの容量不足で落ちたり、VAE関連で落ちたりするわ……

Wikiや各種サイトに掲載してるようなVRAM軽減策(コマンドライン引数)
(set COMMANDLINE_ARGS=–no-half-vae –opt-channelslast –opt-sdp-attention –disable-nan-check –opt-sdp-no-mem-attention)
やTiled VAEを導入してもそこまで変わらなかった…orz

引用元:https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1685519479/

画像生成AI

251: 名無しさん@お腹いっぱい。 2023/06/04(日) 16:51:40.89 ID:moPjvEjZ
初歩的な質問で悪いけど
Stable Diffusion(AUTOMATIC1111)でローカル導入してから
モデルやらインスコしてないのに描画繰り返してるだけでゴリゴリSSDの容量減るんだけど
画像以外でどこで容量食ってるんだろう?
Dドラ に移してDドラからStable Diffusion起動してもなぜかSSDも毎日1G単位で減る
1日100枚くらいしか生成してないんだけどなぁ

引用元:https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1685519479/

画像生成AI

617: 今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ワッチョイ 9f09-LzjY) 2023/06/01(木) 14:30:12.62 ID:KKOn1Iu40
ギャラリー含めて笑ってしまった
最高だな!
https://civitai.com/models/69303

引用元:https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1685500098/

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379: 今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ワッチョイ cb0d-0L0z) 2023/06/01(木) 01:56:04.59 ID:tkWSopfU0
①こいつを

②キャンバスサイズだけ広げて

③CNのinpaintにして貼って、黒く塗る


④適当なプロンプトを入れたり入れなかったりしつつ解像度を②に合わせてgenerate


https://i.imgur.com/szx5dVR.png
https://i.imgur.com/ULdPqpk.png
https://i.imgur.com/diT3pxd.png
https://i.imgur.com/csaTxZI.png
https://i.imgur.com/o7c0Msy.png
https://i.imgur.com/28NhZ66.png
https://i.imgur.com/0uTjbwq.png
ゲームエンドってほど大した代物ではないけどoutpaintingよりはよっぽどガチャ成功率高いし一気に大きく出来るんじゃないかなという印象
サンプラーはunipc辺りが良さそうかな
モデルによっては全然ダメなことも


引用元:https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1685500098/