画像生成AI「Midjourney」の使い方 思いどおりの絵を出すための「パラメーター」まとめ【最新版】 (1/4)
前回は画像生成AIサービス「Midjourney」のアカウント取得から画像生成までの一連の流れを解説した。 大元の仕組みは共通するものの、これまで説明してきた「Stable Diffusion」との違いに戸惑った人もいるのではないか。 とはいえ、どんなパソコンでも（頑張ればスマートフォンでも）画像が生成できるのはやはり魅力。今回はMidjourneyの表現を豊かにする「パラメーター」について説明していく。 パラメーターとは Midjourneyは「Discord」上で「/imagine」コマンドに続き、プロンプト（prompt）欄にテキストプロンプト（Text Prompt）を入力することで画像を生成する。
マルウエア作成に対話型生成AIを悪用した事案についてまとめてみた - piyolog
2024年5月28日、生成AIを使用したマルウエアを作成した容疑で警視庁が男を逮捕したことが報じられました。ここでは関連する情報をまとめます。 対話型生成AIを使用しランサムウエアらしきものを作成 男の容疑は不正指令電磁的記録作成。2023年3月31日に自宅PCやスマートフォンを使用して、対話型生成AIを使用し、不正プログラムの設計情報を組み合わせてマルウエアを作成した疑い。2024年3月に警視庁は男を偽造身分証を使用してSIMカードの不正契約を行ったなどとして詐欺容疑（今回の事案とは別件）で逮捕しており、*1 捜査より自宅から押収されたPCを解析したところマルウエアが発見された。*2 生成AIを使用したマルウエア作成の事案摘発は全国で初めてとされる。*3 男が作成したマルウエアは、実行環境のデータを破壊（暗号化とも報道）し、暗号資産の要求をする機能が含まれており、いわゆるランサムウエアに
Microsoftが「Copilot+ PC」発表、Armプロセッサ「Snapdragon X Elite」搭載でAIをローカル実行できる
Microsoftが、Windows 11に標準搭載されるAIアシスタント「Copilot」をはじめとするAIの実行に適したPC「Copilot+ PC」を発表しました。Copilot+ PCはMicrosoft Surfaceブランドだけではなく、Acer・ASUS・Dell・HP・Lenovo・SamsungといったPCメーカーからも登場する予定です。 Introducing Copilot+ PCs - The Official Microsoft Blog https://blogs.microsoft.com/blog/2024/05/20/introducing-copilot-pcs/ Copilot+ PCs を購入する | Microsoft https://www.microsoft.com/ja-jp/windows/copilot-plus-pcs Snapdrag
情報ＢＯＸ：ＡＩ特化パソコンとは何か
ＡＩ機能を高めた技術で一新を遂げた「ＡＩ特化パソコン」が話題を呼んでいる。写真は２０１９年７月、ロンドンで撮影したノートパソコン「サーフェス・ブック」（２０２４年 ロイター／Simon Dawson） (ロイター) [２１日 ロイター] - 人工知能（ＡＩ）機能を高めた技術で一新を遂げた「ＡＩ特化パソコン」が話題を呼んでいる。パソコン業界では過去数年間の右肩下がりから反転するとの期待が高まっている。 ◎「ＡＩ特化パソコン」とは何か？ 開発した米マイクロソフトなどによると、従来の端末よりもデータ処理は迅速で、自動会話プログラム「チャットボット」を含めて、より多くのＡＩ機能を直接扱うことができる。つまり、米オープンＡＩの「チャットＧＰＴ」など大抵のＡＩアプリを利用する際にデータセンターのクラウドに依存する必要がないということだ。 しかも、ＡＩ特化パソコンの中には、入力データをアルゴリズムで分析
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
LM Studioの使い方｜Masayuki Abe
LM Studioとは、ローカル環境で、言語モデルを探してダウンロードしたり、言語モデルを利用して会話が出来たり、言語モデルサーバとしての機能も果たします。 所感は、GUIベースで操作できるので、プログラミングに馴染みの無い人や、言語モデルを試してみたい人には手軽に設定することができるので有益なツールだと思います。 今回は、LM StudioをWindows PCにインストールして使う方法を纏めてみました。 LM Studioのインストール下記のページからダウンロードしてきます。 上記ページの"Download LM Studio for Windows"をクリックしてダウンロードし、Windows PCにインストールします。 LM Studioの初期画面 言語モデルのダウンロード次に、OpenHermes 2.5と入力し、Goをクリックします。 検索画面 検索結果が出力されます。 次に、
漫画家の絵柄、AIでそっくり再現「ピュアモデルAI」ができたワケ (1/3)
発表当初は、画像生成AIに詳しいXユーザーのあいだで「画像生成AI『Stable Diffusion』で、追加学習モデル『LoRA』を使っているだけでは」という疑問の声も出ていたが、エンドルフィンは4月5日にプレスリリースを出し、「私たちが提供しているサービスは、公開されている汎用モデルを活用した生成AIとは一線を画しています」として、画像の生成までに独自のプロセスを踏んでいる旨を説明している。 話題の「ピュアモデルAI」ができた経緯や、その技術的背景について、連載「メタバース・プレゼンス」を執筆している新 清士氏とアスキー編集部で、エンドルフィンの代表と、サービス開発元のスーパーエンジンのCEOに話を聞いた。 生成AIは「アナログからデジタル」の変化と同じ ── 最初にそれぞれの会社について教えてください。 ジェームズ キム・ドンジュン 2022年下半期ごろから、生成AIに関心をもって、
スパコン「富岳」で学習した日本語特化大規模言語モデル「Fugaku-LLM」が公開される
スーパーコンピューター「富岳」を用いて学習した130億パラメータの大規模言語モデル「Fugaku-LLM」が2024年5月10日(金)に公開されました。Fugaku-LLMは既存の大規模言語モデルに頼らず独自の学習データを用いて学習しており、既存の日本語特化大規模言語モデルと比べて高い性能を発揮することがアピールされています。 スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 | 東工大ニュース | 東京工業大学 https://www.titech.ac.jp/news/2024/069217 スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 : 富士通 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/05/10.html Fugaku-LLMは2
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
IBMが自社製AI「Granite」のコード生成モデルをオープンソース化、116のプログラミング言語でトレーニングされパラメータは30～340億
ソフトウェアは現代社会のありとあらゆる側面に取り込まれており、飛躍的な生産性の向上や科学技術の発展に貢献してきました。しかし、信頼性の高いソフトウェアの作成・デバッグ・展開といった作業は骨が折れるものであり、熟練した開発者でも最新の技術や言語に追いつくのは大変です。そこでアメリカの大手IT企業であるIBMは、プログラミングコードの生成・修正・別言語への翻訳などのタスクを実行するGraniteコード生成モデルのファミリーをオープンソースで公開しました。 IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source GitHub - ibm-granite/granite-code-models:
高精度迷惑メールフィルタを設定したい | さくらのサポート情報
「さくらのレンタルサーバ」では、メールアドレス単位で適用できる2種類の迷惑メールフィルタ機能をご用意しております。 ※メールアドレス単位でどちらを適用するか指定可。 高精度迷惑メールフィルタ 簡易迷惑メールフィルタ このマニュアルでは、高精度迷惑メールフィルタを設定する手順についてご案内しています。 迷惑メールフィルタとは、迷惑メール（スパムメール）の疑いのあるメールを自動的にサーバー上で検知する機能です。 迷惑メールフォルダに受信したメールは、自動的に削除されることはありません。 メール容量（サーバー容量）を使用しますので、定期的にウェブメールから迷惑メールフォルダをご確認のうえ、不要なメールを削除してください。 さくらのレンタルサーバの高精度迷惑メールフィルタでは、Vade社の予測型メールセキュリティソリューション「Email Content Filter」を使用しています。 人工知能
世界初、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な過去の学習過程を再利用する「学習転移」を実現～NTT版LLM「tsuzumi」など基盤モデルの更新・差し替えを容易に～ | ニュースリリース | NTT
◆深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 ◆本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデルの再学習コストを抜本的に削減できることを示しました。 ◆これにより、NTTが研究開発を進める大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（*1）」をはじめとした多様な基盤モデル（*2）の運用コスト削減・消費電力の削減や、多数のAIで議論することで多様な解の創出をめざしたAIコンステレーション（*3）の構想具現化など、次世代のAI技術開発に貢献します。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術
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しまむらが広告にAIモデル「瑠菜」を起用 トレンドに素早く対応、若い女性にアピールも
結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
gpt-4oを試す
グーグル、入力文で１分超の高解像度動画を生成するＡＩ「Ｖｅｏ」発表…映画関係者らに提供
GitHub - lllyasviel/IC-Light: More relighting!
NTT、Sakana AIと「AIコンステレーション」で連携
NTT版LLM「tsuzumi」サービス開始 軽量でも日本語処理はGPT-3.5超え
NTT、深層学習の再学習コストを削減する「学習転移」 世界初
