当サイトのイラスト等は更生作業の一環として制作し 無料配布をしています。活動資金のため 広告掲載をしていることをご了承ください
みなさん、こんな経験はありませんか もちろんありますよね。ということで無料で無限にクラウドストレージを使う方法を考えました。（月額130円で50GBは破格だけど） Youtube好き 今回使うのはYoutubeです。ほぼ全員Youtubeを見たことあると思いますが、Youtubeに動画をあげたことがある人はあんまりいないんじゃないでしょうか。 なんとこのYoutube、動画のアップロード数に制限がありません！！！じゃあファイルを動画にしてアップロードしたら好きな時にダウンロードして使えるじゃん。 動画化の方法 ということでやっていきます。まず、ファイルを動画化する方法を考えます。 すべてのファイルはバイト列なので、そいつらをそのまま画像のピクセルにして、そいつらを動画にしたらいいんじゃないかというのが一番最初に思いつくと思いますが、それは甘いです。甘すぎます。 Youtubeに動画をアップ
「画像に透かしを入れる」と聞くと、人間が制作したコンテンツの転載や悪用を防ぐためのものだと認識している人が多いかもしれませんが、近年はAIが生成したコンテンツに透かしを入れて帰属を示す試みも進行中です。新たに、AIが生成した画像を追跡可能にする「Tree-Ring Watermarks(年輪透かし)」という技術を、メリーランド大学の博士課程でコンピューターサイエンスを研究しているユーシン・ウェン氏らが発表しました。 [2305.20030] Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are Invisible and Robust https://arxiv.org/abs/2305.20030 GitHub - YuxinWenRick/tree-ring-watermark https://github.c
人間の描いたイラストか AI によって生成された画像かを判別する Human or AI に挑戦したところスコアが低くて悲しかったため、AI の癖を徹底的に分析して自動生成されたイラストを見抜く方法をまとめました。 追記: 2024 年 7 月 この記事を執筆してから 2 年ほどが経過しました。 まあ予想通り AI 技術は進展しており、生成されるイラストの品質も向上しています。いまだにこの記事には結構なアクセスがあり、内容の妥当性についてここで再度言及しておくことは価値がありそうです。 結論から言うと、この記事の内容は現在の AI においても概ね適用できると考えていいでしょう。恐らくはパラメータ数の増加に伴って AI の地力とも言える性能は執筆地点から大きく向上していますが、一方で定性的な得意・不得意の傾向については変わっていないように見えます。 なので、全体的な傾向についての記述は概ね信
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 英オックスフォード大学の研究チームが発表した論文「Signal Injection Attacks against CCD Image Sensors」は、電波を使い、画像認識システムをだまして存在しないものを見せる手法を提案した研究報告だ。任意の文字や画像などを離れた場所からカメラシステムに電波を送信することで、例えば真っ黒であるカメラフレームに文字を浮かび上がらせることもできる。 現在は、CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）とCCD（Charge-Coupled Device）イメージセンサーという2つの主要なイメージセンサー・アー
不正利用対策が不十分と指摘され、一時停止中のイラスト生成AIサービス「mimic」について、提供するラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は9月14日、サービス再開に向けた改修方針を発表した。利用者の審査や追跡機能などの対策を施したベータ版2.0を10月中に公開する。 不正利用を防止するため、サービス連携するTwitterアカウントを事前に審査。アカウントに投稿されたイラストが本人によるものと判断した場合のみ利用を許可する。 学習のためにアップロードしたイラストは、透かし入りの状態で一般公開し、第三者が確認できるようにする。違反を発見した場合のために通報フォームも設ける。 出力画像の悪用防止のため、画像には透かしと追跡のための情報を付与する。悪用されないよう、追跡手法の詳細については公開しない。 mimicは、ユーザーがアップロードした画像を学習して、似た絵柄のイラストを生成するサービス。当
by Lexica 近年は「Stable Diffusion」をはじめとする高精度な画像生成AIが次々に登場しており、「AIが人間のアーティストに取って代わるのではないか」と考えている人もいます。そんな中、さまざまなイラスト投稿サイトでは「AIが生成したイラストの投稿禁止」をガイドラインで定める動きが進んでいると、テクノロジー系ブログのWaxy.orgを運営するAndy Baio氏は指摘しています。 Online Art Communities Begin Banning AI-Generated Images - Waxy.org https://waxy.org/2022/09/online-art-communities-begin-banning-ai-generated-images/ AIが非常に精度の高いイラストを生成できるほど進化を遂げる中で、AIを活用する人々とAIに否定
Google Colabで実行するだけのほうが楽ではありますが ローカル環境のほうがvram多いGPU積んだのでせっかくなので使いたい人とか向けの記事。 ※Colabを使用したい方はこちらから"Open in Colab"でノートブックが開けますので ひたすらそれを実行すると良いです。 ローカル環境 -Ubuntu 20.04 -RTX 3090 1 Waifu-diffusionからリポジトリをローカル環境にクローンする。 git clone https://github.com/harubaru/waifu-diffusion cd waifu-diffusion name: ldm channels: - pytorch - defaults dependencies: - git - python=3.8.5 - pip=20.3 - cudatoolkit=11.3 - pyto
主に絵描き＆クリエイティブ業界目線でみた、現状のイラスト環境がAIによってどう変化するかについて考えてみました。前段が長いので読むのがめんどくさい方は「AIの影響が大きい業界」まで飛ばしてください。 先に結論技術革新は避けられない 多くの制作現場でAIは活用される 全人類にお絵描き能力が生まれる 現イラスト描きはAIを学び、活用法を検討すべき AIイラストすげー！ イラストを描くAIが旋風を巻き起こしてます。描画内容や作家の権利に注目が集まりがちですが、実際のところ多くのクリエイターが気になるのは今後の界隈への影響だと思います。今回はいくつかの情報を俯瞰してみて上でこれからイラスト業界に起きる事を考えてみました。日々のアップデートが凄まじいトピックについて扱うので、この記事もすぐに古くなってしまうかもしれませんが、一つの意見としてご笑覧頂けると嬉しいです。 現状のイラスト業界本筋に入る前に
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でヤフオク!やPayPayフリマの検索や出品支援機能の改善を担当している土井です。 ヤフオク!やPayPayフリマには、出品時に商品の写真から商品名候補となるキーワードを推薦する機能があります（アプリ版のみ提供中）。 出品画像と類似した過去の商品を高速に検索し、その商品のタイトルに基づいて下図のようにタイトル候補となるキーワードをユーザーに推薦します。 この記事では本機能を実現するために必要となる、商品画像を特徴ベクトル化する仕組み、NGTにより類似度の高い画像（特徴ベクトル）を高速に検索する類似画像検索基盤等を紹介したいと思います。 ※本記事はYahoo! JAPAN Tech Conference
セピア調について 18世紀中頃〜19世紀初頭にかけて様々な感光剤による写真が発明され、多くのモノクロ写真が作られました。 それらは経年劣化で白が黄ばみ黒はくすみ、全体として色材のセピア(イカ墨)を思わせる茶色味がかった色になる傾向があった故に、古い写真の色調を表す代名詞としてセピア調(sepia-tone)の言葉が生まれました。 セピア調に退色した写真 セピアインクを使った図面 セピア色について セピア色という単語は、主に以下の３つの意味で使われているようです。 顔料としてのイカ墨のセピア セピアで書かれた古い絵の退色した様子 (セピア調の元ネタ) 古ぼけた写真の色調としてのセピア (本記事がターゲットとするセピア調) 顔料としてのセピアはイカ墨を乾燥させてインクとするもので歴史は古く、紀元前のまだギリシア文化の残る(Greco-Roman)古代ローマの頃には筆記用に使われていました。それ
私は ある出来事 をきっかけにAdobe製品をやめて他社の製品でWebデザインをしようと考えていました。 最初に考えていたのがPhotoshopの代わりにAffinity Photo、Illustratorの代わりにAffinity Designer、そしてAdobe XDの代わりにSketchまたはFigmaのようなプロトタイピングツールを使用しようと考えていました。 最初はこうしようと思っていた しかし、さまざまな可能性を試した結果、今までPhotoshopとIllustratorとAdobe XDの3つのアプリでおこなっていたことをたった1つのアプリで完結させることができ、しかもあらゆる作業をAdobe XD並みの速度でできる方法があるという事に気づきました。 たった1つのアプリで完結させることができるという事に気づいた ここ最近はたった1つのアプリでWebデザインを完結させるワーク
人工知能や深層学習が、デザインにも使用できるものが増えてきましたね。 落書きのように簡単に描いたスケッチから、写真のようにリアルな画像を自動生成する「GauGAN」を紹介します。 GauGAN Turns Doodles into Stunning, Photorealistic Landscapes GauGANは、印象派の画家ポール・ゴーギャンにちなんで名付けられたNVIDIA AI Researchプロジェクトの一つです。 ブラシツールや塗りつぶしツールで描いたスケッチを元に、雲や山や木や水や草や岩などのラベルを付けると、写実的な画像を自動生成します。他の画像をつなぎ合わせたり、テクスチャをカットアンドペーストするだけではなく、アーティストが何かを描くのと同じように、新しい画像を生成します。 SPADEが使用されており、既存の方法よりもリアルな画像を生成します。
自動着色ソフト（style2paints V4）が誰でも無料で使えるようになった。このソフトが生み出した様々な作品と、それを見た人々の反応をまとめました
Googleがウォーターマーク（透かし）を一括削除するアルゴリズムと、そうした技術の悪用を防止する方法をまとめた論文を発表しました。 ウォーターマーク（透かし）を自動認識して削除してしまうアルゴリズム(画像はYouTubeより） 有料の画像サービスではサンプル画像をそのまま使われてしまわないよう、ウォーターマークを画像内に印字している場合がほとんどです。ところがGoogleによると、それだけでは不正利用の防止には不十分。Photoshopなどを駆使して手動でマークを消すには時間も手間もかかりますが、コンピューターアルゴリズムを駆使することで容易に消すことが可能だと説明しています。 ウォーターマークを手作業で消そうとすると…… 技術を要する上、時間もかかります Googleが示したアルゴリズムでは最初に画像を大量に読み込むことで、後で一気に除去できる 最初は元画像（左）とウォーターマーク（右
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