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「AIの使い所ってどこだろう？」SNSを賑わすAIの進化にまつわる情報の数々を眺めていると、私だけでなく誰もがそんなことを考えているのではないかと思う。 でもその一方で、ジブリ風のイラストを始めとする作例が、「パクリ」として指摘される場面も見受けられる。 今後AIによる画像生成などは、着実に私達の仕事や暮らしを助けてくれるものになるのだろうけど、下手に手を付ければ誰かに迷惑をかけかねない危うさもある。 そんなジレンマでもやもやとしていた。 人物も工業製品も、雑なプロンプト1行指示→線画変換は地味に便利ですね。法務申請して実務で使いたい。Google Gemini（nano-banana）すごいですね🤤🍌 ほんとに1行だけなので、下に置いておきます。お試しを！ 👇 pic.twitter.com/7jQOhQ3hBT — ミヤマ｜営業部にいるデザイナー (@mmmiyama_D)
「カクダイV1」でアップスケールした画像（左）、「Midjouneyv6」で作成したオリジナル画像（右） 画像の描き込みを増やして高画質にする、日本発の生成アップスケーラー「カクダイV1」が2月7日に発表されて話題になりました。東大出身ベンチャーのMavericksが開発したもので、画像生成AI「Stable Diffusion」生成環境「ComfyUI」向けの技術として無料公開されています。人気アップスケーラー「MaginificAI」を超える製品にまでに成長していくのか注目です。 Stable Diffusionのアップスケールは難しかった カクダイを紹介する前に、まずは画像生成AIとアップスケーラーとの関係についてお話します。 Stable Diffusion登場後の画像生成AI技術を使ったアップスケーラーは、単に画像を拡大させるだけの用途ではなくなりました。画像を拡大するとき、
GenerativeAI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画（Scribble）としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models（LCM）」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」（LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル）が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「GenerativeAI for Krita」。Kritaはスウェー
AIによる画像の無断利用にアーティストたちが対抗する新たなツールが開発された。人間の目にはわからない加工を画像データに施すことで、この画像データを訓練に使った生成AIモデルを破壊できるという。 by Melissa Heikkilä2023.10.27 41 19 アーティストがこの新しいツールを使用すると、自分の作品をインターネット上にアップロードする前に、作品内のピクセルに対して目に見えない変更を追加できる。人工知能（AI）企業が、この変更を加えた作品を収集し、生成AI（ジェネレーティブAI）の訓練に使用すると、AI学習モデルが無秩序で予測不可能な状態に破壊される可能性がある。 「ナイトシェード（Nightshade）」と呼ばれるこのツールの目的は、アーティストの許可なく作品を使用してモデルを訓練しようとするAI企業に反撃する方法を提供することだ。「ダリー（DALL-E）」、「ミッドジ
NASAは、「宇宙から地球に無線で画像を転送する」といったデータ損失の大きな状況に最適化した画像圧縮アルゴリズム「ICER」を開発しています。そんなICERをC言語のライブラリとして実装したものがGitHubで無料公開されています。GitHub - TheRealOrange/icer_compression: Progressive,error tolerant, wavelet-based image compression algorithm https://github.com/TheRealOrange/icer_compressionNASAは火星探査などのミッションで現地の様子を撮影した画像データを地球へ送信しています。異なる場所へデータを送信する際は、地球上での通信であってもデータの損失が発生しているのですが、地球と火星などの宇宙規模の通信ではデータの損失は非常に大き
「ほぼ実世界。リアルすぎるバーチャル空間を構築」多視点の写真から精密な3Dシーンを作成【研究紹介】2022年6月27日 Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnbergの研究チームが開発した「ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering」は、異なる視点から撮影された複数の画像から高精度なバーチャル3Dシーンを作成する、点群（Point Cloud）ベースの微分可能な深層学習レンダリングパイプラインだ。アーチファクトを抑えた精密な3Dシーンが出力される。 ▲（左）本手法で生成した3Dシーン（右）実世界のシーン リアルなバーチャル環境を再構築する場合、3次元形状をどのようにエンコードしてメモリに格納するかが重要なポイントとなる。三角メッシュやボクセルグリッドを利用した合成
by Sincarnate 高精度な画像を生成できるAI「Stable Diffusion」などが登場し、人間と遜色ない絵が多数生み出される一方で、絵という芸術作品の著作権の概念が薄れつつあることも問題視されています。このほど、Stable Diffusionより一足先に登場していた画像生成AI「Midjourney」により生成された絵が、とある品評会で1位を獲得してしまったことが話題となっています。 AnAI-Generated Artwork Won First Place at a State Fair Fine Arts Competition, and Artists Are Pissed https://www.vice.com/en/article/bvmvqm/an-ai-generated-artwork-won-first-place-at-a-state-fair-
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
今月からスタジオジブリ全作品の場面写真を順次提供することになりました。今月は、新しい作品を中心に 8作品、合計400枚提供します。 常識の範囲でご自由にお使いください。
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肌のレタッチは、画像処理が行なわれ始めた当初からの定番となっていた作業のひとつである。特に化粧品やビューティ系の広告など、女性の顔をメインにしたポートレイトでは、ほとんど何らかのレタッチが施されていると言って良いだろう。今回は「肌の処理」の基本テクニックについて解説していく。 Photo：片岡竜一 ST：曽我部将人 HM：中山夏子 モデル：VIKA.D（ブラボーモデルズ） 肌の処理に王道はない、臨機応変に行なうことが肝要 人の肌は環境の変化でその質感が変わりやすい。モデルの体調や撮影現場の温度や湿度、メイクなどの様々な要因で変化し、撮影時に肉眼で見た限りでは問題がないと思っていても、撮影後データを拡大表示してみると意外と肌が荒れていたということは良くあることだ。特に大判ポスターなどに拡大して画像が使われる場合、肌のレタッチは必須となる。 ひとくちに肌の画像処理といっても、クライアントの求め
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