#生成モデル
超解像について （その３・Real-ESRGAN）
こんにちはこんばんは、teftef です。超解像その 2 の続きです。CNN を使った超解像が主流となる中で、GAN を使った超解像によって画像の高周波成分の復元が高品質にできるようになり、画像がぼやけることがなくなりました。しかし、SRGAN も ESRGAN も学習に使ったデータセットの質の問題が考慮されていませんでした。今回は学習する画像の質にバリエーションを増やし、汎化性能を上げた Re
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お絵描きAIに使われるGANと拡散モデルについて初学者向けに解説してみた(その１ : オートエンコーダー編)
こんにちは、こんばんは teftef です。今回はいよいよ Diffusion Model についての記事です。Diffusion Model は NovelAI や Stable Diffudsion , Midjyouney にも使われている生成モデルの一つです。これまでは生成モデルの覇権をとっていた GAN について 3 記事ほど書いてきて、「 GAN ってすごいよ！」というのをさんざん言
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AI を自分好みに調整できる、追加学習まとめ ( その３ : DreamBooth )
こんにちはこんばんは、teftef です。今回も追加学習手法についてです。今回は DreamBooth、前回の記事の Textual Inversion に似ていますが、これはこれでまた一味違った手法になっています。Textual Inversion との違いを比べつつ、書いていこうと思います。私もまだ初学者であり、説明が間違っていたり勘違いがある可能性が 0 ではないということをご了承ください
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『FABRIC』 : フィードバックベース画像Editor
こんにちはこんばんは、teftef です。今回はユーザーのお気に入り画像をフィードバックし、ファインチューン無しでその画像に寄った画像を生成してくれるツール「 FABRIC 」についてです。 FABRIC はユーザーのフィードバックを基に、LDMs にそのフィードバック情報を追加することでユーザーエクスペリエンスと出力品質を向上させています。
私もまだ初学者であり、説明が間違っていたり勘違い
ComfyUI で動かす Stable Diffsion XL
こんにちはこんばんは、teftef です。今回は話題の Stable Diffusion XL についてです。と、言っても使い方の記事は調べればいくらでも出てくると思うので、主は依然として論文解説をします。使い方を見に来たという方々にとってはその目的にに沿わないと思うので、主が特に分かりやすいと思った記事を下に張っておきます。今回は SDXL が条件付けとして画像のサイズを使用していることについ
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AI を自分好みに調整できる、追加学習まとめ (その２ : Textual Inversion )
こんにちはこんばんは、teftef です。昨今のAI画像生成において、既存のモデル以外にも、独自の「絵柄」や「画風」を出力できるようにした『オリジナルモデル』を制作する方々が増えています。しかし個人が 0 からモデルを学習させるには膨大な時間と計算量を必要とするため、既存のモデルをベースに学習する「追加学習」と呼ばれる手法を使用することが一般的でしょう。追加学習の大雑把な解説は前回の記事をご覧く
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お絵描きAIに使われるGANと拡散モデルについて初学者向けに解説してみた(その２ : 応用手法編)
こんにちは、こんばんは teftef です。今回は Diffusion Model の応用手法について、書いていく記事です。前回の記事では Diffusion Model とGAN の比較について書きました。お互いが長所と短所を持ち合わせていて、今回の記事では、その復習から導入し、Diffusion Autoencoder という応用手法について書いていこうと思います。おそらく前回の記事を見て
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