AI画像の生成装置｜Stable Diffusion 結城永人 -2024年5月17日 現在、画像生成が停止しています。ご不便をおかけして申し訳ありません。 Stable DiffusionのSD-XL 1.0-base以前のモデルのAI画像を無料で生成して取得できます。 画像生成 生成 どんな画像が描きたいか モデルstabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0stabilityai/stable-diffusion-2-1stabilityai/stable-diffusion-2-1-basestabilityai/stable-diffusion-2stabilityai/stable-diffusion-2-baserunwayml/stable-diffusion-v1-5CompVis/stable-diffusion-v1-4横幅px縦幅pxインファレンスステップ回ガイダンススケール度シード番 生成ボタンを押して暫く待つと入力内容に応じたAI画像が表示されます。画像をクリック／タップするとデバイスにダウンロードして取得できます。 数十秒で画像が表示されるのが普通で、それ以上は入力以外の要因も含めて失敗した可能性が高いです。コメントが出ますが、何等かの不具合が生じた場合はやり直すか別の機会にして下さい。 画像生成のモデルは全てStable DiffusionのSD-XL 1.0-base以前のもので、Open RAILライセンス（Open & Responsible AI licenses：簡単に纏めると公序良俗に反せず、特にAI画像に含まれる恐れのある他人の著作権を犯さないかぎり、無料で自由に使って構わないということ）に従って使うことができます。 八つの入力項目 モデル画像生成の計算方式。stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0が格段に高性能です。Prompt（プロンプト）指令、描きたいもの。英語しか解釈できません。Negative prompt（ネガティヴプロンプト）否定指令、避けたいもの。英語しか解釈できません。横幅生成画像の横幅。計算上、8の倍数／8で割り切れる数でないと失敗し易いです。縦幅生成画像の縦幅。計算上、8の倍数／8で割り切れる数でないと失敗し易いです。インファレンスステップ推論段階、ノイズ除去の回数。25が高品質な画像を短時間で得られる目安です。ガイダンススケール導き尺度。プロンプトに反応する度合い。高いほどにプロンプトに見合った画像を得易くなります。シード種、画像生成の識別番号。同じ数字だと同じ画像になり易いとされます。 画像サイズの設定 Stable Diffusionのモデルには適切な画像サイズがあります。最も学習されたもので、プロンプトへの反応が良く、満足画像の生成確率が高まります。 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.01024×1024stabilityai/stable-diffusion-2-1768×768stabilityai/stable-diffusion-2-1-base512×512stabilityai/stable-diffusion-2768×768stabilityai/stable-diffusion-2-base512×512runwayml/stable-diffusion-v1-5512×512CompVis/stable-diffusion-v1-4512×512 その他のサイズでも画像生成は可能ですが、8の倍数にしないと計算の不具合で失敗し易いこと、そして大きくなるほどに生成時間が延びて画像を取得できないかも知れないことに注意して下さい。 生成画像の品質について 出力される画像形式はjpeg（劣化ありの不可逆圧縮方式）で、その中でも品質が75です。通常、利用されるStable Diffusionはpng（劣化なしの可逆圧縮方式）ですので、可成、落ちています。 取得後に編集を繰り返すと劣化がさらに激しくなりますので、注意して下さい。 関連ページ画像データのjpegとpngの画質の違いとファイルの使い分けについて 高画質化のWebサービスやアプリを使うともう少し持ち直せると思います。 Stable Diffusionを使ったClipdropのImage UpscalerとLeonardo AIのUniversal Upscalerが性能もサービスも優れてます。 Hugging Face API 生成装置の提供にHugging FaceのInference APIを使用しています。無料ですが、レート制限があります。使用回数が増えると停止する可能性があります。 また、モデルの使用がInference APIから個別に除外される場合もありますので、注意して下さい。 Stable Diffusionのモデル Stable Diffusionの七種類のモデルを使用できます。 SD-XL 1.0-base SDXLは潜在拡散のための混合エキスパートパイプラインで構成されます：第一ステップの下地モデルは（ノイズの多い）潜在部を生成しますが、そこからさらに最終的なノイズ除去ステップに特化する調整モデル（ここから利用可能：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/）で処理されます。 原文 SDXL consists of an ensemble of experts pipeline for latent diffusion: In a first step, the base model is used to generate (noisy) latents, which are then further processed with a refinement model (available here: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/) specialized for the final denoising steps. Note that the base model can be used as a standalone module. thatfigcaptionstabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0｜Stable Diffusion｜Hugging Face（訳出） stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 提供元Stability AIリリース2023年7月26日モデルSD-XL 1.0-baseライセンスCreativeML Open RAIL++-M Licenseリソースgenerative models Stable Diffusion v2-1 このstable-diffusion-2-1モデルはstable-diffusion-2 (768-v-ema.ckpt)と同じデータセット（0.1のパンセーフを持つ）で55000ステップを追加することで微調整されています。その上、0.98のパンセーフで155000ステップを追加して微調整されてもいます。 原文 This stable-diffusion-2-1 model is fine-tuned from stable-diffusion-2 (768-v-ema.ckpt) with an additional 55k steps on the same dataset (with punsafe=0.1), and then fine-tuned for another 155k extra steps with punsafe=0.98. and then fine-tuned for another 155k extra steps with punsafe=0.98. stabilityai/stable-diffusion-2-1｜Stable Diffusion｜Hugging Face（訳出） stabilityai/stable-diffusion-2-1 提供元Stability AIリリース2022年12月7日モデルStable Diffusion v2-1ライセンスCreativeML Open RAIL++-M Licenseリソースstablediffusionstabilityai/stable-diffusion-2-1-base Stable Diffusion v2-1-base このstabilityai/stable-diffusion-2-1-baseモデルはstabilityai/stable-diffusion-2-base（512-base-ema.ckpt）と同じデータセットで0.98のパンセーフを持つ220000ステップを追加して微調整されています。 原文 This stable-diffusion-2-1-base model fine-tunes stable-diffusion-2-base (512-base-ema.ckpt) with 220k extra steps taken, with punsafe=0.98 on the same dataset. stabilityai/stable-diffusion-2-1-base｜Stable Diffusion｜Hugging Face（訳出） 提供元Stability AIリリース2022年12月7日モデルStable Diffusion v2-1-baseライセンスCreativeML Open RAIL++-M Licenseリソースstablediffusion Stable Diffusion v2 このstable-diffusion-2モデルはstable-diffusion-2-base (512-base-ema.ckpt)から続いて同じデータセットのv-objectiveを使って150000ステップで学習しました。768x768の画像で140000ステップも続けました。 原文 This stable-diffusion-2 model is resumed from stable-diffusion-2-base (512-base-ema.ckpt) and trained for 150k steps using a v-objective on the same dataset. Resumed for another 140k steps on 768x768 images. stabilityai/stable-diffusion-2｜Stable Diffusion｜Hugging Face（訳出） stabilityai/stable-diffusion-2 提供元Stability AIリリース2022年11月24日モデルStable Diffusion v2 ライセンスCreativeML Open RAIL++-M Licenseリソースstablediffusion Stable Diffusion v2-base モデルはLAION-5Bの明白なポルノ素材を濾過したサブセット、0.1のパンセーフと4.5以上のエステティックスコアを持つLAION-NSFW分類器を使用したもので、256x256の解像度の正味550000ステップから学習されています。そうしてさらに512x512以上の解像度を持つ画像の同じデータセットで512x512の解像度の850000ステップを学習しています。 原文 The model is trained from scratch 550k steps at resolution 256x256 on a subset of LAION-5B filtered for explicit pornographic material, using the LAION-NSFW classifier with punsafe=0.1 and an aesthetic score >= 4.5. Then it is further trained for 850k steps at resolution 512x512 on the same dataset on images with resolution >= 512x512. stabilityai/stable-diffusion-2-base｜Stable Diffusion｜Hugged Face（訳出） stabilityai/stable-diffusion-2-base 提供元Stability AIリリース2022年11月24日モデルStable Diffusion v2-baseライセンスCreativeML Open RAIL++-M Licenseリソースstablediffusion Stable Diffusion v1-5 Stable-Diffusion-v1-5チェックポイントはthe Stable-Diffusion-v1-2 checkpointで重み付けされてから「laion-aesthetics v2 5+」で512×512の解像度の595000ステップで微調整されると共にテキスト調整を、10%、下げることにより、分類器なしのガイダンスサンプリングを改善しました。 原文 The Stable-Diffusion-v1-5 checkpoint was initialized with the weights of the Stable-Diffusion-v1-2 checkpoint and subsequently fine-tuned on 595k steps at resolution 512x512 on "laion-aesthetics v2 5+" and 10% dropping of the text-conditioning to improve classifier-free guidance sampling. Stable-Diffusion-v1-5｜Stable Diffusion｜Hugging Face（訳出） runwayml/stable-diffusion-v1-5 提供元Runwayリリース2022年10月20日モデルStable Diffusion v1-5ライセンスThe CreativeML OpenRAIL M license-mリソースstablediffusion Stable Diffusion v1-4 Stable-Diffusion-v1-4チェックポイントはStable-Diffusion-v1-2チェックポイントの重みで初期化されて次いで「laion-aesthetics v2 5+」で”512x512の解像度の222000ステップで微調整されると共にテキスト調整を、10%、下げることにより、分類器なしのガイダンスサンプリングを改善しました。 原文 The Stable-Diffusion-v1-4 checkpoint was initialized with the weights of the Stable-Diffusion-v1-2 checkpoint and subsequently fine-tuned on 225k steps at resolution 512x512 on "laion-aesthetics v2 5+" and 10% dropping of the text-conditioning to improve classifier-free guidance sampling. CompVis/stable-diffusion-v1-4｜Stable Diffusion｜Hugging Face（訳出） CompVis/stable-diffusion-v1-4 提供元 CompVisモデルStable Diffusion v1-4リリース2022年4月13日ライセンスThe CreativeML OpenRAIL M license-mリソースstable-diffusion コメント
エドガー・アラン・ポーの黒猫の原文と注解 アメリカの英語の小説、 エドガー・アラン・ポーの 黒猫 を日本語に翻訳 しながら分からない単語や熟語を調べたので、英語の学習用に原文に沿って段落毎に掲載する。 取り上げる言葉の語彙力としてはおよそ日本の高校を卒業した水準以上、すなわち英検二級かTOEIC730点くらいを越える...
ナサニエル・ホーソーンの若いグッドマン・ブラウンの原文と注解 アメリカの英語の小説、 ナサニエル・ホーソーンの 若いグッドマン・ブラウン を日本語に翻訳 しながら分からない単語や熟語を調べたので、英語の学習用に原文に沿って段落毎に掲載する。 取り上げる言葉の語彙力としてはおよそ日本の高校を卒業した水準以上、すなわち英検二級かTOEIC7...
ナサニエル・ホーソーンの若いグッドマン・ブラウンの日本語訳 十九世紀のアメリカの作家、小説家の ナサニエル・ホーソーン の小説の 若いグッドマン・ブラウン （1835）の日本語訳を行った。一つの文学作品として人間の洞察力に富んだ優れた内容を持つだけではなく、表現も意義深いから外国語の英語の聞き取りと読み取りの教材としても最適だと感じる。 ...
三浦春馬のたぶん本当の死因 三浦春馬は自殺した。その後、 芦名星と竹内結子の自宅のクローゼットでの首吊りという同じ仕方での連続自殺 があり、他殺の陰謀論も思い浮かぶけど、しかし違うのではないか。今の 日本の芸能界には死にたくなる気持ち悪さがある し、芸能人が裕福な生活でも自殺することはさほど不思議ではないと...
芦名星のたぶん本当の死因 芦名星は自殺した。その前後、 三浦春馬と竹内結子の自宅のクローゼットでの首吊りという同じ仕方での連続自殺 があり、他殺の陰謀論も思い浮かぶけど、しかし違うのではないか。今の 日本の芸能界には死にたくなる気持ち悪さがある し、芸能人が裕福な生活でも自殺することはさほど不思議ではない...
アドセンスの個人のアメリカの税務情報／W-8BEN納税フォームの書き方 アドセンスに利用者の税務情報が必要となり、2021年6月1日以降、YouTubeのサイト広告などで収益を得る場合には税務情報を提出しないとアドセンスの支払いからアメリカの源泉所得税が米国内国歳入法の第三章により、控除される。 Google は、YouTube パートナー プロ...
ヘンリー・ローソンの家畜追いの妻の日本語訳 十九から二十世紀のオーストラリアの作家、詩人で小説家の ヘンリー・ローソン の小説の 家畜追いの妻 （1892）の日本語訳を行った。一つの文学作品として人間の洞察力に富んだ優れた内容を持つだけではなく、表現も意義深いから外国語の英語の聞き取りと読み取りの教材としても最適だと感じる...
ヘンリー・ローソンの家畜追いの妻の原文と注解 オーストラリアの英語の小説、 ヘンリー・ローソンの 家畜追いの妻 を日本語に翻訳 しながら分からない単語や熟語を調べたので、英語の学習用に原文に沿って段落毎に掲載する。 取り上げる言葉の語彙力としてはおよそ日本の高校を卒業した水準以上、すなわち英検二級かTOEIC730点...
佐藤義則のヨシボールの握り方や投げ方 佐藤義則の基本情報 佐藤義則／阪急ブレーブス｜ フジテレビ 1954年9月11日生まれ、北海道奥尻郡奥尻町出身、函館有斗高等学校を進学して1977年に日本大学からドラフト一位で阪急ブレーブス（1989年からオリックスブレーブス、1991年からオリックスブルーウェーブ）に入...
オスカー・ワイルドの星の子の日本語訳 十九世紀のアイルランドの作家、詩人で小説家で劇作家の オスカー・ワイルド の小説の 星の子 （1891）の日本語訳を行った。一つの文学作品として人間の洞察力に富んだ優れた内容を持つだけではなく、表現も意義深いから外国語の英語の聞き取りと読み取りの教材としても最適だと感じる。 ...
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