How Photoshop solved working with files larger than can fit into memory | Blog | Chrome for Developers
Introduction (This article is also available in form of a video.) In 2021, Adobe, together with Chrome engineering, brought a version of Photoshop to the web. The software makes innovative use of WebAssembly with features like SIMD, high performance storage in the origin private file system, the P3 color space for canvas, and Web Components with Lit. In this article, we want to focus on how Adobe
イラスト生成AIに対するよくある誤解 - Qiita
イラスト生成AIに対するよくある誤解 目次 イラスト生成AIに対するよくある誤解 目次 はじめに 注意事項 AIは既存のイラストを切り貼りしている/コラージュしている 解説 ベクトルについて 厳密には「切り貼り」も間違いではない AIのイラストは既存のイラストの模倣である 解説 AIにひらめきは存在しない 解説 人間のイラストレーターを守るために、AIが描いたイラストを見分けるAIを作るべき 解説 AIで生成されたイラストは画質（解像度）で見分けられる 解説 イラスト生成AIは、学習元のイラストに酷似したイラストを生成する 解説 AIはイラストを無断で学習しており違法 解説 AIにイラストを学習させるのは無条件で合法 解説 AIが生成したイラストには著作権が存在しない 解説 AIを使えば狙ったイラストを簡単に生成できる 解説 おわりに 参考文献 更新履歴 はじめに Twitterを眺めてい
図解Stable Diffusion
Stable Diffusionをいらすとやでファインチューニングする
巷で話題のStable Diffusion（以下SD）をファインチューニングする方法が公開されたので、早速やります。
k-means法を用いて画像をドット絵風に変換する
はじめに k-means法を用いて画像を減色しドット絵風に変換するWebアプリを作りました。 (よろしければstarを頂けると幸いです) 変換例 Lenna k=4 75x75 Mandrill k=8 50x50 海中のイラスト k=12 54x30 寿司のイラスト k=16 34x21 方針 k-means法を利用します。処理の流れは以下の通りです。 ランダムにK(定数)個の画素を選び、クラスタ分けに用いる代表色を決定する。 各画素について、最も近い代表色を選びクラスタ分けをする。 各クラスタについて平均色を計算し、新たな代表色とする。 上記の処理でクラスタの割当てが変化しない、または変化量が閾値を下回った場合に収束したと判断して処理を終了する。そうでなければ処理を繰り返す。 実装 画像の読み込み 変換前の画像がoriginalCanvasで、変換後の画像がconvertedCanva
Stable Diffusion launch announcement — Stability AI
Stability AI and our collaborators are proud to announce the first stage of the release of Stable Diffusion to researchers. Our friends at Hugging Face will host the model weights once you get access. The code is available here, and the model card is here. We are working together towards a public release soon. This has been led by Patrick Esser from Runway and Robin Rombach from the Machine Vision
Facebook AI主催の画像のコピー検知のコンペで入賞した際の取り組み | BLOG - DeNA Engineering
はじめに データ統括部データサイエンス第二グループ所属の横尾です。普段はデータサイエンスやコンピュータビジョンなどを扱う業務をしながら、Kaggleなどのコンペに空き時間を見つけて参加しています。本記事では Facebook AI主催のコンペ で入賞した際の取り組みについて紹介します。 早速ですが、忙しい方のために以下に解法をまとめました： Data augmentationを工夫し、画像のコピー＆改変をデータセットに忠実に再現 Contrastive lossとcross-batch memoryを組み合わせた距離学習 Progressive learningによるEfficientNetV2の学習 類似の負例を用いたベクトルに対する後処理 こちらは、本コンペの自分の解法をまとめた技術レポートとコードのリンクです。 arXiv GitHub ※ 一定深層学習分野に関する知識がある読者を想
「さようなら ImageMagick」の考察 - Qiita
1ms 以下のリアルタイムオブジェクト検出/画像処理を目指して Goの配信サーバサイドで通知ぼかしを実装してみたこと - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 今回は以前iOSのクライアントサイドで実装していた通知ぼかし機能をサーバサイド(配信サーバ)上に再実装した事を書きたいなと思います 今回はかなり内容を絞りに絞ったのですが、長くなってしまいました、、 目次機能があったのでつけてみました、読み飛ばして読みやすくなった(?)かもしれません 目次 目次 通知ぼかし機能とは サーバサイド通知ぼかし プロトタイプの実装 苦労の始まり その1 画像処理速度 苦労の始まり その2 データ量 さらなる計算量の削減を求めて さらなる最適化へ Halide の世界へ 簡単な halide の紹介 苦労の始まり その3 いざ リリース リリースその後 We are hiring! 通知ぼかし機能とは 通知ぼかし機能は、ミラティブ上での配信中に写り込んでしまったiOSの通知ダイアログをダイアログの中身を見えないようにぼかし処理をしてあげる
メルアイコン変換器を作った話 - Qiita
NeRF: Neural Radiance Fields
NeRFRepresenting Scenes as Neural Radiance Fields for View SynthesisECCV 2020 Oral - Best Paper Honorable Mention
VRで注目、新技術「NeRF」の衝撃 様々な視点の画像を美しく合成
アスキーアートを自動生成する - Pythonでいろいろやってみる
画像をテキストで置き換えるいわゆるアスキーアートを自動生成します。変換したい画像と使用する文字列を与えると、画像の濃いところは画数の多い字で薄いところは画数の少ない字で置き換えることで濃淡を表現します。ただし画数情報はわからないので、文字列の字を一文字ずつ画像に変換して濃さ(輝度)を測定して画数の代わりに使用しています。 環境 windows10 home Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0 Python 3.7.0 Pillow 5.2.0 準備 画像ファイルはフリー写真素材ぱくたそからダウンロードさせていただき、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました(使用した画像サイズは800x1195)。 model.jpg 置き換える文字列は小学校1年生で習う漢字を用いました。また空白の描画のため全角スペース
300店のベーカリーに導入された画像認識AIレジの秘密に迫る | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
COYO-700M: Image-Text Pair Dataset
「論文は読むな」画像×AIの専門家から初心者へのアドバイス
同じ色でも濃淡が違って見える不思議な絵 “エッジ”が生み出す錯視、あなたはどう見える？
ホラー漫画をメイクで再現してみた→「度肝抜かれた」「継ぎ目はどこだ」困惑する皆様
