(説明不足もあったのでちょい修正したよ) AI画像生成をやってみたいけど たくさんあってどれにしようか迷ってる人 色んなところで◯選とか言いつつ やたらといっぱい紹介して選択で困りませんか？ 私は3選にギュッとしました。 しかもリアル1選、イラスト1選、将来性1選なので 実質2選です。 3つともサーバーはサービス側持ちなので低スペPCや低スペスマホでも生成できるのが最大の利点です！上級者以外はハイスペPCでのローカル生成なんて不要だと思ってる。 リアルならImageFXリアルならImageFXが良いです。 GoogleのサービスなのでGoogleの本アカウントでも 安心して出来るのも嬉しい。 1日あたりの回数制限はあります。たぶん50回前後 前からリアル系ではトップクラスの表現力でしたが この数ヶ月でさらに急激な進化を遂げて 顔パターンや動作パターンが激増しました。 今日は成人式なので成人

こんにちは。けいすけです。 この記事の最後にGPTs配布をしていますので、記事は良いから取りあえずGPTsがほしい！という方は最後までぐいーーーーんとスクロールプリーズ！ 最近こんなポストをしました。 ChatGPTだけでキレイなドット絵が描けるようになりました。 ドット絵って簡単そうですが、AIで作ろうとすると結構難しいんですよね。 たとえば、これを見てください。 DALL-E3でドット絵を描いて！とお願いして出てきたものです。 まあ、ドット絵っぽいといえばっぽいのですが、拡大してみると違いが分かります。 こんな感じで、ピクセルの端がにじんでいたり、ピクセルの境目が直線になっていなかったりします。 で、これをどうしたかというと、pythonで加工することでちゃんとしたドット絵になるわけです。 詳しい仕組みは省きますが、ニアレストネイバー法というもので、64×64に縮小すると、割りとキレイ

AIで生成した画像を動画にできるようになった。当連載のオリジナルキャラクター「明日来子さん」にメガネをかけてもらったところ。レンズの屈折まで反映されている（hailuo AIで作成） 2024年、画像生成AIに起きたことを振り返ってみます。今年もすさまじいペースで物事が動きました。今年起きたことに注目するなら、高精細化と高品質化が進む一方、一貫性をいかに実現するのかがポイントでした。一貫性技術は、動画生成AI分野の拡大をもたらし、さらに、3D化の実現までも可能性として見せはじめました。それぞれの技術はお互いに影響を与えつつ、別々に進化し、より専門化が進んでいます。この連載によく登場してくる作例のキャラクター「明日来子さん」を通じて、どのように技術変化が進んだのかを見ていきましょう。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧

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

動画生成AIの発展により、非常に面白い方向性が生まれてきています。最新の動画生成技術と3D技術を組み合わせることで、たった1枚の絵から、3Dデータを作れるようになる可能性が出てきているんですね。これは将来のゲーム開発や映像制作のあり方を激変させる可能性があります。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください 動画生成AI「Runway」新機能がきっかけ まず、この動画を見てください。Stable Diffusionを使って作成した1枚の画像を、いくつかの手順を実施することで、3Dモデルとして扱えることに成功している様子です。 こうしたことが実現できるようになったのは、動画生成AIサービス「Runway」に11月2日に追加された新機能「カメラコントロール機能（Advanced Camera Control）」のためです

予防線コーナー流れてくる話でイライラし始めたので発散のために書いています。書いた結果、結構落ち着きました。 全員が全員そうだと言ってるわけではありません。 ちゃんと理解してる人も観測しています。 AI製と明記してないイラスト投稿には嫌な感情はあります。 普段TwitterやPixiv等で投稿されているイラストは純粋に楽しませていただいています。 あんたどんな人? 普段業務と趣味でプログラム書いたりサーバー触ったりしています。 生成AIは2年くらい前にローカルでちょっと遊びました。たまにCopilotにプログラム作成的な質問を投げる生活をしています。 音楽的な作品づくりは経験あります 2024-11-14 23:30追記: (思ったより広がってきたので…。) イライラ発散駆動で書いたため、割と表現が強めになっています。すみません…。 何が起きてる?あくまでも僕の理解を三行(三行じゃないかも)

私は2桁年ほど漫画やイラストに携わって細々と生活しているクリエイターの端くれだが、正直言ってこの1ヶ月の絵描き界隈の道化っぷりにはひたすら「呆れ返る」以外の感想が持てない。 ──────────── 「11/15にX(元Twitter)の規約が変わる、私達はAI学習に否応無しに同意させられる事になる」 そんなポストが大バズリしたのがつい先月。 実際には、Xのプライバシーポリシーには元々「投稿者のポストをXのAIトレーニングに利用する事に同意する」旨が2023年9月時点で既に記載されている。そもそも日本の法において、学習そのものを拒否する権利は最初から無い。 しかし、その自明であったルールが「聡明な」反AIさんによって「新発見」され、反AIさん達は空が落ちてくるかのように大騒ぎ。 そもそも深層学習の構造を考えると、億単位の画像を学習している基盤モデルに自分の作品が数十枚食われた程度で、個人の

Stable Diffusion 3.5 Largeで生成した日本人女性。しっかりと日本人ぽく出力されているのだが、なにかこうもう少し物足りない印象もする（筆者作成） 10月23日、「Stable Diffusion 3.5（SD3.5）」が突然発表されました。6月の「Stable Diffusion 3 Middle」の大失敗でだいぶ反省したようで、Stablity AIは公式発表で「コミュニティーの期待にこたえられなかったため、コミュニティーからのフィードバックにこたえた」と述べています。ライセンス条件も大きく変わって、フラッグシップモデルの「SD3.5 Large」も、高速版の「SD3.5 Turbo」、10月29日発表された軽量版「SD3.5 Middle」のすべてが同じ条件となり、誰でもウエイトモデルを落として、気軽に利用することができるようになりました。ただ、発表されたスコアや

今回は、過去作った記事などのヘッダー画像＋αから松尾氏に動画を作っていただくという、コラボ企画。元画像はSD 1.5、SDXL、SD3 Medium、そしてFLUX.1 [dev] が入り乱れての動画となる。

Stable Diffusion の仕組み高品質な画像生成ができるStable Diffusionが盛り上がっていますね。使い方については色々な場所で情報が手に入るのですが、動いている「仕組み」に関する情報は少なかったので、簡単に調べてみました。 名前に「Diffusion」が付いているから、GoogleのImagenとかでも使われている「Diffusion Model = 拡散モデル = ノイズ画像から画像を生成していく手法」が利用されていることは予想できますが、実際は「ちょっとした（画期的な？）工夫」が加えてありました。 🧨Stable Diffusionの一番のポイントStable Diffusionの最大のポイントは「Latent Diffusion Model（潜在拡散モデル）」が使われているという点です。 Latent Diffusion Modelは「High-Resolu

画像生成AI「Stable Diffusion」開発者たちが突然発表した新モデル「FLUX.1」、これが楽しすぎてはまりこんでいます。私の本業はゲーム会社。出展を予定している東京ゲームショウまで1ヵ月で、やらないといけないことが山積みなのに、FLUX.1が面白すぎて魅力に抗えません。 わずか30分の学習で画風が安定 FLUX.1が決定的に変えてきそうなのはLoRAです。LoRAは学習済みのウェイトモデルを利用することで、少ない枚数であっても学習ができるということで、画像生成AIの分野では広く普及している手法です。FLUX.1は、Stable Diffusionで使われてきたLoRAの方法論を動かすことができることがわかっています。 そのため、FLUX.1のリリース後、ユーザーコミュニティーでさっそくLoRAの環境の整備が始まり、何ができるのかを試すフェーズに入っています。これまでの「Sta

呪文(プロンプト)とは? 呪文(プロンプト)とはStable Diffusionをはじめとする画像生成AIに入力する文章のことです。呪文(プロンプト)は画像の特徴を表すようなキーワードや文章を,区切りで入力するのが一般的な呪文(プロンプト)です。呪文(プロンプト)は呪文と呼ばれることも多いです。 呪文(プロンプト)には次のようなキーワードが指定されることが多いです。 画像の品質、クオリティ(例: masterpiece, best quality) カメラフォーカス(例: sharp focus, depth of field, blur background, bokeh) ライト・ting) 構図(例: front view, full body) 人物(例: 20 years old woman, 15 years old actress) ポーズ(例: looking at vie

WEB広告のマーケターの仕事をしているんだけど、AIイラストの誕生以来仕事の効率化が進んで本当に助かっている イラストにこだわらないといけないジャンルは知らないけど、「広告のアイキャッチとしてちょうどいいイラストが欲しいなぁ」ってくらいのときに人間の絵師に発注するって考えはほとんど湧かなくなってきている だって人間の絵師ってクソめんどくさいから 数年前はちょっとしたアニメ系のイラストが欲しいときには全部人間の絵師に発注しないといけなかった その経験から断言するけど、マジで絵師はめんどくさい 社会性の欠片もないやつばっかりで本っっっっ当にうんざりするよ こちらとしてはとにかく料金システムが明瞭で社会的な常識を持っていてやり取りがスムーズで後からギャーギャー喚かない人に依頼したいだけ でも、こんな社会人として当たり前の簡単な条件すら達成できない奴が蔓延ってるのが絵師界隈なんだよね 俺が経験した

PaintsUndoを作成したのは米スタンフォード大学に在籍する研究者のルーミン・チャンさんで、GitHub上でこのプログラムも公開している。チャンさんは「lllyasviel」のハンドルネームで活動しており、自由なポーズをとったキャラクターのAIイラストを生成できる技術「ControlNet」の開発者としても知られている。 チャンさんは「このプロジェクトは、人間の描画行動の基本モデルを開発することを目的としている」と説明。「これにより、将来のAIが人間のアーティストの真のニーズにより良く応えることが可能になる」と続けている。 「ユーザーは、このツールを使用して自由にコンテンツを作成できるが、現地の法律を順守し、責任を持って使用することが求められる。ユーザーは、このツールを使用して虚偽の情報を生成したり、対立をあおったりしてはならない。開発者は、ユーザーによる誤用について一切の責任を負わな

生成AIを使った実験を重ねるにつれて、クリエイティブ分野での限界が明確に理解されるようになってきた。AIとアーティストたちの力関係を変えようとする取り組みもいくつか始まっている。 by Melissa Heikkilä2024.06.30 190 14 この記事の3つのポイント AIとアーティストとの関係性はこの2年間で変化しつつある 独創的で面白いものを生み出すのは難しく、補強ツールとして使うのが最適 権利侵害を防ぐ技術やツールも開発が進み、不安を和らげている summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 人工知能（AI）のジョークはありきたりだ。グーグル・ディープマインド（Google DeepMind）の研究チームがプロのコメディアン20人に依頼し、一般的なAI言語モデルを使ってジョークやコメディパフォーマンスの台本を書いても

Invoke、Comfy Org、Civitai、LAIONは6月25日、米コミュニティーサイト「Reddit」の「r/StableDiffusion」スレッドで、画像・動画・音声生成のためのオープンライセンスAIモデルの開発を推進することを目的にしたプロジェクト「Open Model Initiative」の立ち上げを宣言した。 企業による技術の独占を防ぎ、アクセシビリティを確保 「Open Model Initiative」の初期メンバーは、企業向け生成AIプラットフォームを提供するInvoke、直感的に操作できるオープンソースの画像生成AIツール「ComfyUI」を開発するComfy Org、クリエイター向け生成AIモデル共有サイトを運営するCivitai、大規模な学習データセットを構築するLAIONだ。 彼らは、最近の制限的ライセンス下でのAIモデルのリリースに懸念を示し、オープン

【読売新聞】　画像生成ＡＩ（人工知能）で、実在の児童に酷似した画像を生成できる追加学習用データが、ネット上で売買されていることがわかった。過去に日本で活動した児童タレントの追加データもあり、追加データで作ったとみられる児童タレントに

こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた／AI漫画実験企画」第2回です！ ■第1回はこちら　実録：AIで描く漫画の実際 ～体験して見えた、その実力と課題!! その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年3月現在日本の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視する事はできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのような事が出来るのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AIの技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは本当に創作活動で実戦的に使えるものなのか？　『AIに仕事を奪われる』と『今のAIは実戦では使い物にならない』という真逆の意見を多数見るが、この二つは両立しないのでは？　実際はどっちなんだ？」「画像AIを試し

画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ