「つくる人をつくる」あなたをアップデートするクリエイティブAIエンターテイメントマガジン「AICU Magazine Vol.6」、KindleUnlimitedで無料配信中です。特集は「Entertainment x AI」。東京ゲームショウで展示された近未来のAI技術、キャラクターデザイン、チャットボット、科学者の先端研究、そして、ゲームAIの研究開発を長年リードされてきた、三宅陽一郎氏(@miyayou)をゲストライターにお迎えして構成しています。
え、なかなかいいのでは。 ・友達の数は勝ち負けを決める点数表じゃない ・毎日顔を合わせて、いつも一緒にいないとダメな関係? それとも、SNSで繋がってる人の数?という感情のこもった煽り ・自分の価値観を見つめ直した方がいいんじゃないかな、というまとめ 最低でも6ポイントはあるとカウントできます。 AI Studio とフィルタ設定、今回は設定しませんでしたが、システムプロンプトも魅力です。
Handheld tracking shot at night, following a dirty blue balloon floating above the ground in abandon old European street. (ヨーロッパの古い街角で、地上に浮かぶ汚れた青い風船を追った夜の手持ち撮影)
Japan’s prime minister wins gold medal in the Olympic weightlifting competition by successfully lifting 150 kilograms of weights. (日本の総理大臣がオリンピックの重量挙げ競技で150キロのウェイトを成功させ金メダルを獲得)
❑漫画制作に適したモデルは?Animagine 3.1 vs Animagine 3.0 徹底比較! (What model is best suited for cartoon production: Animagine 3.1 vs Animagine 3.0 in-depth comparison!)
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今回リリースされたGoogle公式ブログは「Gemma 2 is now available to researchers and developers」というタイトルで、クレメント・ファラベット(Google DeepMindリサーチ担当副社長)、トリス・ワーケンティン(Google DeepMindディレクター)によるものです。
記事中でGemini AI Studio でりようできるとありましたので早速、試してみました。 以下、AICU media編集部の操作による Gemini AI Studio で Gemma2による翻訳でお送りします。
あらゆるハードウェアでの高速推論: Gemma 2は、高性能なゲーミングノートパソコンやハイエンドデスクトップからクラウドベースのセットアップまで、さまざまなハードウェアで驚異的な速度で動作するように最適化されています。Google AI Studioで完全精度でのGemma 2を体験したり、Gemma.cppを使用してCPUで量子化バージョンをアンロックしたり、Hugging Face Transformers経由でNVIDIA RTXまたはGeForce RTX搭載の家庭用コンピューターで試すことができます。
Jun 27, 2024 • #GoogleIO#GoogleIO2024 While many early large language models were predominantly trained on English language data, the field is rapidly evolving. Newer models are increasingly being trained on multilingual datasets, and there’s a growing focus on developing models specifically for the world’s languages. However, challenges remain in ensuring equitable representation and performance across diverse languages, particularly those with less available data and computational resources. Gemma, Google’s family of open models, is designed to address these challenges by enabling the development of projects in non-Germanic languages. Its tokenizer and large token vocabulary make it particularly well-suited for handling diverse languages. Watch how developers in India used Gemma to create Navarasa — a fine-tuned Gemma model for Indic languages. Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers
2024 年 6 月 27 日 #GoogleIO#GoogleIO2024 初期の大規模言語モデルの多くは主に英語のデータでトレーニングされていましたが、この分野は急速に進化しています。新しいモデルはますます多言語データセットでトレーニングされており、世界の言語に特化したモデルの開発に重点が置かれています。しかし、特に利用可能なデータや計算リソースが少ない言語では、多様な言語間で公平な表現とパフォーマンスを確保するという課題が残っています。 Google のオープン モデル ファミリーである Gemma は、非ゲルマン語のプロジェクトの開発を可能にすることで、これらの課題に対処するように設計されています。そのトークナイザーと大規模なトークン語彙により、多様な言語の処理に特に適しています。インドの開発者が Gemma を使用して Navarasa を作成した様子をご覧ください。これは、インド系言語向けに微調整された Gemma モデルです。 Google for Developers に登録する → https://goo.gle/developers
Easy, Simple, High Quality (with a slight trade-off in variety) blue_pencil-XL meets ANIMAGINE XL 3.0 / ANIMAGINE XL 3.1 License: Fair AI Public License 1.0-SD You should share the merge recipe if you release a model merged with anima_pencil-XL. This license does not add any restrictions on your generated images. For more details, please see the license section of ANIMAGINE XL 3.0. Please see the “About this Version” section for information on each version. `No generation services` only apply to v2.0.0 HuggingFace: https://huggingface.co/bluepen5805/anima_pencil-XL Why not merge ANIMAGINE XL 3.X into blue_pencil-XL? I want to provide blue_pencil-XL under the CreativeML Open RAIL++-M license.
このモデル「Anima_pencil-XL」は ANIMAGINE XL 3.0(CreativeML Open RAIL++-M)ではなく、ANIMAGINE XL 3.1と同じFair AI Public License 1.0-SDで配布されています。 つまりぶるぺん氏のオリジナル「blue_pencil-XL」をベースモデルであるSDXLと同じ「CreativeML Open RAIL++-M」で配布し続けつつ、その学習に使ったデータセットをANIMAGINE 3.0と3.1の表現能力を有した別モデルとして提供するという試みと理解します。
ぶるぺん氏によるサンプル画像とプロンプト
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squid on the ground in the dark
ぶるぺん氏は、美少女だけでなく、このような愛らしいキャラクターを普段はよく生成されております。
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Stable Image Ultra 1メガピクセル生成(以下、Ultra) Stable Image Core 1.5メガピクセル生成(以下、Core) Stable Diffusion 3 Large 80億パラメータモデル(以下SD3L) Stable Diffusion 3 Medium 20億パラメータモデル(以下、SD3M)
左上がSD3L、右上がUlta、左下がSD3LとUltraの合成、右下が3Mです。UltraとSD3LはAPIではなく文字プロンプトでスタイルを指定し、共通のシードでは同じような絵が出る傾向があります。 技術チームの印象としては、「cinema, analog filmなどの実写スタイル、SD3LとUltraの間での比較を商業的価値でレビューしてみてほしい」という所見を頂きましたので挑戦していきます。
Stable Image Ultra 1メガピクセル生成(以下、Ultra) Stable Image Core 1.5メガピクセル生成(以下、Core) Stable Diffusion 3 Large 80億パラメータモデル(以下SD3L) Stable Diffusion 3 Medium 20億パラメータモデル(以下、SD3M)
左上がSD3L、右上がUlta、左下がSD3LとUltraの合成、右下が3Mです。UltraとSD3LはAPIではなく文字プロンプトでスタイルを指定し、共通のシードでは同じような絵が出る傾向があります。 技術チームの印象としては、「cinema, analog filmなどの実写スタイル、SD3LとUltraの間での比較を商業的価値でレビューしてみてほしい」という所見を頂きましたので挑戦していきます。