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Mac mini M1(8GB) で生成 AI を試す～ローカル環境を低コストで

まえがき最初に書いておきますが、ガシガシ使いたい方にはオススメしません。 1枚生成するのに 512x512 で 15s、768x1152 で 57s 程度は掛かります。（Sampling steps：20、Upscale：なし、VAE：vae-ft-mse-840000-ema-pruned、Refiner、Face Restoration） Windows で高性能な GPU カード挿せば～数秒、Google Colab でも（枚数制限等ありますが）10秒程度で生成

Generative AI（リアル系画像生成）をしばらく試してみて～自分で撮った写真を使って img2img

まえがきいや～、しかし AI 関連、今年は特にもう、あまりにも進歩が早すぎてついて行けませんね。(；´Д｀) ChatGPT さんにも、コード書くときとかそれなりにお世話になっております。さて今回は、画像生成 AI のお話です。私は趣味でポートレート写真を撮るので、リアル系画像生成に興味があります。でも今は GPU 搭載 PC を持ってないので、Google Colab 無料プランで 3 月頭くらいからリアル系画像生成 AI を試してみていました。 Googl

単眼立体視の話～脳は複数の情報から使えるものを使って認識する

平面立体視立体画像を平面ディスプレイで再現するには、脳が視差情報から奥行き感を再構築できることを利用し、視差の異なる2枚の画像をそれぞれ左右の目に提示する方法が一般的です。平行法、あるいは交差法を用いて視差情報から立体像を再構築できる「視差」が立体視の強い手掛かり一方、写真を立体的に見るには、「片眼で見る」という方法が古くから知られています（ポジフィルムを単眼鏡で見る等）実は、人間が奥行き感を感じる手掛かりとしては視差以外にも、オクルージョン（重なり）、相対サイ

白黒画像がカラーに見える？～カラーイルージョン（色の錯視）を作ろう～色順応とは？

カラーイルージョン今年の10月に立ち上げた、AudiiSion Sound Lab. その会社名の由来は、人の脳の認識の仕組みを利用した新しいデジタルオーディオ信号処理技術を売り物にしようと、聴覚の錯覚（＝錯聴　Auditory illusion)を元にした造語です。それはともかく、今回は聴覚ではなく視覚の錯覚（＝錯視　Optical illusion）のお話です。まずは早速デモ画像をご覧ください。左が元画像、中央が変な色付き画像で、右が白黒。下のGIF画像

「先鋭化」なのに「アンシャープ」？？～「アンシャープマスク」とは？

画像の先鋭化処理としても最もよく使われるのが「アンシャープマスク（Unsharp masking）」です。写真をやる人であればほとんどの人が、聞いたこと・使ったことがあるのではないでしょうか。「先鋭化」なのに、なぜ「アンシャープ」？？と思われる方もいるかもしれません。これは、大昔から用いられていた、「ぼかしたネガ（アンシャープマスク）をポジフィルムに重ねて現像するとクッキリする」というフィルム現像テクニックが元になっています。波形で見てみましょう。１．