画像処理に関するCruのブックマーク (114)
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Cru 2024/12/25
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「顔を右に」「口を開く」など画像の動かしたい部分をAIがいい感じに修正してくれるツール「DragGAN」のソースコード＆デモが公開される
AIを使って画像を生成する時、「ちょっとだけ修正を加えたい」と思うことは多いもの。そんな人たちの夢をかなえるツールが「DragGAN」です。DragGANは画像の中で動かしたいポイントを指示するだけでAIが自動で修正してくれるというもので、2023年5月に論文だけが提出されていましたが、2023年6月22日にソースコードが公開され、同時にデモも登場しました。 GitHub - XingangPan/DragGAN: Official Code for DragGAN (SIGGRAPH 2023) https://github.com/XingangPan/DragGAN Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold https://vcai.mpi-inf.mpg.
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すごい時代がきた 「おっさんの映像をリアルタイムで美女に変換する」AI技術が予想のはるか上行くクオリティー
リアルタイムでおっさんから美女の映像を作り出すAI実験が、「す、すごすぎる！」「ライブでしたらだまされるレベル」と話題になっています。 す、すげーーー！ 実験をしているのは、3DアーティストのHirokazu Yokoharaさん（@Yokohara_h）。Twitterに変換前後の映像を並べた動画を投稿しました。 その結果は驚くべきもの。動きが少々カクカクしているものの、Web会議を通じてであれば本物と信じてしまいそうなレベルです。 動作はもちろん、表情も追従。さらに顔だけでなく体形まで女性らしくなっています。髪形は、黒いTシャツをかぶることでロングヘアに変換させました。Tシャツの柄などがときどき変わってしまうので、よく見ていればおかしいと思えますが、ボーッと見ていたらわからないでしょう。ましてや、中身がおっさんなんて絶対に思えない！ 黒いTシャツをかぶり、ロングヘアーを再現させました
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画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」 (1/4)
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
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無料でAIがイラストを自動で色別レイヤーに分割してPhotoshopやクリスタで読み込めるようにしてくれる便利ツール「layerdivider」インストール＆使い方まとめ
AIによって1枚のイラストを色や明るさに応じて自動でレイヤーにわけてくれるツール「layerdivider」を、抹茶もなかさんが無償で公開しています。ブラウザのUIにイラストを読み込ませてボタンをクリックするだけでレイヤー分けしてくれるだけでなく、Adobe PhotoshopやCLIP STUDIO PAINTで読み込めるPSD形式のデータにも出力してくれるとのことで、実際にローカルPCにインストールして使う方法をまとめてみました。 GitHub - mattyamonaca/layerdivider: A tool to divide a single illustration into a layered structure. https://github.com/mattyamonaca/layerdivider ・目次 ◆1：Pythonのインストール ◆2：Gitのインストール
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AIイラスト生成技術にまた衝撃 キャラのポーズが自由自在の「ControlNet」登場
AIでのイラスト生成時、キャラクターに自由なポーズを取らせることができる──そんな新技術が話題だ。その名は「ControlNet」。2月10日に論文が投稿されると、数日後にはStable Diffusion用WebUI向けの拡張機能がGitHubに登場。15日には、AIイラストに注目するTwitterユーザーの間で「革新的な変化」と話題になっている。 論文によれば、ControlNetはStable Diffusionなどの拡散モデルでテキストから画像を生成するときに、追加の入力条件を加えて生成結果を制御するニューラルネットワークという。Stable DiffusionとControlNetを併用することで、より容易に生成結果を制御できるとしている。
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画像生成 AI によって生成されたイラストの見分け方
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
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DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D assets and efficient architectures for denoising 3D data, neither of which currently exist. In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image
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AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
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スマホのカメラで“空気の流れ”が見えるアプリ、エンジニアが開発 国内外から注目が集まる
スマホのカメラを使って空気の流れを見られるアプリが興味深いと国内外から注目が集まっています。開発者に仕組みについて聞きました。 スマホカメラで空気の流れを可視化 アプリを開発したkambara（@kambara）さんが、スマホカメラを使って空気の流れを映し出す映像を公開。背景に砂嵐のディスプレイを設置し、ドライヤーから出る風を画面に映します。 ドライヤーのスイッチを入れると、スマホの画面上では黒の背景に先端から勢いよく白い影が噴き出します。蛇口から水が流れるように、吹き出し口から、風が流れ出していることが分かります。肉眼では見えないものが写る様子に、これはすごいと驚いてしまいます……！ ドライヤーだけ見えている スイッチオンにすると風が発生 空気の流れが視認できる また、ドライヤーのように激しい空気の流れだけでなく、保冷剤から出る冷たい空気がゆっくりと下降する様子も確認できます。どうして目
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Googleストリートビューからリアルなバーチャル3Dシーンを自動作成 Googleとトロント大が開発
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。 米Google Researchとカナダ・トロント大学の研究チームが開発した「Urban Radiance Fields」は、Googleストリートビューなどのスキャンプラットフォームで取得できる情報を基に、複数の視点の画像から合成して作り出す新たな視点画像と3D再構成を自動作成する手法だ。 特定シーンの異なる角度から撮影した複数枚の画像を組み合わせる手法と違い、今回は常に動いているカメラから撮影する、スキャンプラットフォームの取得データ画像を入力に使う。そのため、常に変わるカメラ位置や太陽の位置、画像間の露出の変化、ほとんどの画像に映り込む空の画像の処理、同じ構造物でもカメラごとに色が異
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AIでモザイク除去 アダルトビデオ加工画像掲載の疑い 男逮捕 | NHKニュース
AI＝人工知能で「モザイク」を除去するという技術を使って加工したアダルトビデオのわいせつな画像をインターネット上に掲載したとして、サイトの元運営者が著作権法違反などの疑いで警察に逮捕されました。 逮捕されたのは、兵庫県高砂市に住むインターネットサイトの元運営者、中本正幸容疑者（43）です。 警察によりますと、中本容疑者はことし1月、AIの技術を使って、アダルトビデオのモザイク部分を加工してわいせつな画像10枚をみずからが運営するサイトに掲載したとして、著作権法違反とわいせつ電磁的記録媒体陳列の疑いが持たれています。 専用のソフトウェアを使ってモザイクの部分をAIに推測させモザイクがないように再現した動画を1本2300円ほどで販売していて、警察のサイバーパトロールで、発覚したということです。 警察の調べに対し、中本容疑者は「金銭目的でやった」などと話し容疑を認めているということです。 これま
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