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七師のtwitterのまとめ
七師
- 73本
私がtwitterに投稿した内容から選抜してまとめて行きます。 投稿内容に対するライセンスは、私の小説に対するライセンスに準じ、一定の条件の下、改変再配布自由とします。 詳細は以下のURLから確認してください。 http://tomo161382.blogspot.jp/2015/02/blog-post_19.html
記事一覧
Layered Diffusion Pipeline の使い方
この記事は、GitHubに置かれているLayered Diffusion Pipelineのトップページの翻訳です。なお、この説明はライブラリの基本的な使い方のみをカバーしていて、発展的な使い方は記述されていないことを留意してください。
これは、Stable Diffusionパイプラインをより柔軟に使用するためのラッパーライブラリです。このパイプラインの主要な考え方は、Layerと呼ばれる概念
e-taxソフト（ダウンロード版）でスマホをICリーダーとして使う方法（備忘録）
目的と背景e-taxソフトのWeb版やSP版、受付システムでは、QRコード認証を使ってマイナポータルアプリ経由でマイナンバーカードのICチップを読み取ることができます。
しかし、e-taxソフト（ダウンロード版）の場合は、マイナポータルアプリが使用できず、ICリーダーを使ってマイナンバーカードを読み取る必要があります。
この記事は、その場合でも、スマホをICリーダーとして利用することで、専用の
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～モデルの大幅な簡略化～
前回まで、LSTMベースのモデルのアーキテクチャを検討し、最後に訓練データの変更を試しました。今回は、そこで得た知見から、さらにモデルアーキテクチャを簡略化してみます。
前回の記事
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Layered Diffusion Pipelineを使うためのリンク集
ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～最終正規化層を固定しない～
前回は、２つのモデルを繋ぎ合わせて画像生成してみました。本記事では視点を変え、最終正規化層の固定を解除して学習してみました。
前回の記事
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Layered Diffusion Pipelineを使うためのリンク集
ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
最終正規化層の固定
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～EOS前とEOS後の組み合わせ～
前回は、訓練データの一部を学習に使わない方法を試しましたが、今回は後から生成した状態を繋ぎ合わせる実験を試みます。
前回の記事
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Layered Diffusion Pipelineを使うためのリンク集
ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
動機と手法前回の記事で試した
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～訓練データの一部を無視～
前回は、それまでに作ったLSTMモデルのバリエーションの性能比較をしましたが、今回は、訓練データの与え方についての実験を行います。
前回の記事
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Layered Diffusion Pipelineを使うためのリンク集
ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
動機訓練デー
Stable DiffusionでText Encoderの出力を短く切ってみる（補足）
先日、Stable DiffusionでText Encoderの出力を短く切って画像生成する実験をしましたが、その中に、設定を微調整してやり直す方がよいものがあったため、再実験した結果を補足します。
先日の記事はこちら。
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前回の実験の問題点と修正方法前回の実験で「マスクをなしで、後ろから５０トークン目以降を使用」という方法で画像生成したところ
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～LSTMモデルの比較～
ここで、一度、これまでに作ったLSTMモデルのバリエーションの性能比較を行ってみようと思います。
前回の記事
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ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
方針モデルを比較するにあたって、モデルのサイズ
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～MLPを適用してみる～
前回まで、内部次元数とレイヤー数を変化させてきましたが、今回は、MLPレイヤーを追加して比較してみます。
前回の記事
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ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
モデルアーキテクチャLSTMモデルを、
Stable DiffusionでText Encoderの出力を短く切ってみる
先日、Text Encoderの出力の順序を変える実験を行って、順序がStable Diffusionの生成画像に影響を与えないことを確認しました。
その後、さらにコードを読み込んで、Text Encoderの出力の長さが変わっても、画像生成モデル自体は正常に動作するはずだと気づきました。
また、少なくともdiffusersのUNetの実装には、Text Encoderの出力にマスクを付けて渡
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～レイヤー数を増やす～
前回まで、LSTMの内部次元数を増やす実験をしてきましたが、今回は内部次元数を一定にして、LSTMを含むネットワークを多層化して比較します。
前回の記事
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日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
ネ
Stable DiffusionでText Encoderの出力の順序を変えてみる
Diffusers版のStable Diffusion (v1.5)のコードを読んでいて、ふと、次のことに気が付きました。
SD v1.5では、Text Encoderの出力は最終隠れ状態全体をそのまま加工せずにUNetの各ブロックのCross Attentionに入力されています。その際、マスクも位置エンコーディングなども付加されている様子がないため、Attentionの性質からおそらく順不同
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～LSTMの入力形式の変更～
前回は、LSTMの内部次元数を変えましたが、今回は、前々回に触れたLSTMの入力形式の変更について実験しました。
前回の記事
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ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
モデルアーキテクチャ今回試すモ
CLIP Text Deprojectorを使って画像生成してみる ～LSTMの次元数を増やす～
前回、LSTMの次元数を増やす準備をしたので、今回は実際に次元数を増やして実験します。
前回の記事
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ライブラリの入手先と使用法（英語） : Githubリポジトリ
日本語での使用方法の解説 : Noteの記事
実験の設定今回実験に使うモデルは、前回の記事の後半で実験
![[年賀状に使える] StableDiffusionで飾り文字を作る](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/125764657/rectangle_large_type_2_51f27a60328ba0dfe54addb8e661c743.png?width=800)
[年賀状に使える] StableDiffusionで飾り文字を作る
年賀状作成の時期はやや既に逸してしまったような気がしますが、以前、twitterに投稿した飾り文字の作り方を記事に起こしていなかったのを思い出したので、この機会に説明しておこうと思いました。
今回紹介するのは、上のような個性的な飾り文字の作り方です。
文字の下書きの作成まずは、文字の下書きを作ります。適当なペイントソフトを立ち上げて、ロゴの文字を配置した白黒画像を作ります。ここでは、mspai