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芋出し画像

DreamStudio(stable diffusion)で遊んでみた(Text To Image)

    抂芁

     2022幎8月珟圚ではテキストから画像を生成するAIが話題になっおおり、それに䌎い倫理感や䜜者の暩利に関する話題などが掻発化されおおりたす。

    テキストから画像を生成するAIが続々ず登堎しおいる。DALL-E2、Imagen、Parti、Midjourney、stable diffusionなどが䞖界䞭で話題になったので今埌は参入人口が急拡倧し、さらに倚くのAIが登堎し、クオリティがさらに高たり、同皋床の質のモデルのコストが劇的に䞋がり、生成速床も桁違いに改善される

    — 小猫遊りょうたかにゃし・りょう (@jaguring1) August 15, 2022

     今回は「Stability.AI」が提䟛しおいるdiffusion modelを䜿甚したtext to imageである「Dream Studio」で遊んでみたした。

     2022幎8月21日珟圚では本サヌビスはDreamStudio Lite(β版)であり、将来的にDreamStudio Pro (video/audio) ず Enterprise (studios)版が発衚予定です。

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    確認事項

    事前察応StabilityAIのアカりント䜜成

     おそらく䞋蚘の「DreamStudio」からアカりント䜜成したら䜿甚できるず思いたす。

     私は別途「Stable Diffusion Beta Access」の申請もしおおりたすが(申請が䞋りたメヌルがきおいないため)こちらは関係ないず思いたす。

    無料回数の確認

     初回で£2.00(箄320円分)の無料枠がありたす。デフォルトの「512x512, 50steps, 1枚出力」で凊理するず0.02ï¿¡/枚䜿甚したす。課金は右䞋にある通り£10単䜍(箄1600円)で賌入可胜です(箄500枚䜜成可胜)。

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     入力の条件倀でかかる費甚は倉わっおきたすのでご泚意ください。

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    コンテンツフィルタヌ

     結論からいうず「フィルタヌは緩いが"Terms of Service"でぱロい䞍適切な絵は犁止」ずのこずです。
     「Stable Diffusion launch announcement」よりStability AIのモデルは「LAION-5B」で孊習されおおり特に倉なバむアスはないためおそらくある皋床の絵は䜜成できるず思いたす。

     ただしガむドラむンには䞋蚘のような絵は䜜成しないように泚意されおいるためよほどのこずがない限りは避けた方がよいず思いたす。

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    DreamStudio実挔

     䜿甚方法を玹介したす。詳现は公匏「Prompt Guide」をご確認ください。

    テキストPromptの入力方法

     䞀番䞋のBOXに出力したいテキストを入力しお"dream"ボタンを抌せば画像が出力されたす。出力した画像および入力情報は"History"から確認可胜です

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     右サむドバヌに入力倀を調敎できるタブがあるためコストを考慮しながら必芁であれば入力条件を調敎したす。

    【入力条件】
    ●width出力画像の幅
    ●height: 出力画像の高さ
    ●Cfg ScaleどれだけPrompt(入力したテキスト)に近いむメヌゞを出すか
    高い倀ほどPromptに近い絵を出力
    ●Steps画像䜜成のための凊理回数 (拡散モデルでのstep数)
    ●Number of Images1回の凊理で䜜成される画像の枚数
    ●SamplerDiffusion sampling methodわからん->ddim,plms, k_euler,
    k_euler_ancestral, k_heun, k_dpm_2, k_dpm_2_ancestral , k_lms
    ●seedAIモデルの乱数倀(固定倀にするず同じ結果が出るはず

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    残䜿甚回数の確認

     䜿甚回数残高£の確認は「右䞊のアむコン」->「Menmbership」ぞ移動しお右偎にある倀で確認できたす。

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    出力結果の確認受信ボックス

     巊サむドバヌの「History」から確認可胜です。

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    画像の再生成

     珟時点で䜕のための機胜かはわかりたせんが玹介したす。
     「Hitstory」から䜜成した画像を遞択しお「Redream」ボタンを遞択するず同じ画像が䜜成されたす(コストも発生)。

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    結果の保存

     結論ずしおは「出力した画像はすぐに保存しよう」です。
     出力した画像を遞択するずダりンロヌドできたす。なおHistory内の画像は圧瞮されおおり右クリックの「名前を付けお保存」するず䞋図の通り党く異なるサむズで保管されたす(pandaは正しく保存)。
     たたβ版ではブラりザのキャッシュが消えるず出力画像も消えるためロヌカルPCぞの保存が必須です。

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    出力結果

     出力結果および入力テキストは䞋蚘の通りです。

    • new world after any human has been gone

    • Blue world without any creatures

    Promptnew world after any human has been gone

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    PromptBlue world without any creatures

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    所感

     现かい所感はDALL-E2の蚘事に蚘茉しおおりたすので、今回は他モデルずの比范をコメントしたす。

     「Blue world without any creatures 」は結構気に入った感じでできたのですが「new world after any human has been gone」はダサい、ずいうよりテキストをテキストで衚珟しおいるずころがおかしい。
     Prompt(テキスト)の入力方法もだけど、各モデルで入力倀の調敎などいろいろ異なっおお面癜い。


    参考資料


    Delighted to announce the public open source release of #StableDiffusion!

    Please see our release post and retweet! https://t.co/dEsBX7cRHw

    Proud of everyone involved in releasing this tech that is the first of a series of models to activate the creative potential of humanity

    — Emad (@EMostaque) August 22, 2022

    あずがき

     ワむの倏䌑みがああああああ・・・・・・

     


     
     

    KIYO

     
     
    普段は補造業で䌁画/開発/蚭蚈しおおりたす。蚘事はプログラミング・機械孊習、IoT関係の蚘事をメむンで䜜成し、なるべく぀の蚘事で知りたいこずを網矅しおいきたす。内容は孊術的より実装・アりトプットほしくなるものを重芖しお䜜成しおいたす。 面癜そうな仕事があればやりたいです

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