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Stable Diffusion\u304c\u767b\u5834\u3057\u305f\u5f53\u6642\u306fLinux\u3084Python\u306a\u3069\u306e\u77e5\u8b58\u304c\u5fc5\u8981\u3060\u3063\u305f\u304c\u3001\u3042\u308c\u3088\u3042\u308c\u3088\u3068\u3044\u3046\u9593\u306b\u3001\u7c21\u5358\u306a\u30a4\u30f3\u30b9\u30c8\u30fc\u30eb\u3067\u5b9f\u73fe\u3067\u304d\u308b\u3088\u3046\u306b\u306a\u3063\u3066\u3044\u305f\u3002<\/p>\n
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https://zenn.dev/engineercafe/articles/11d895ce74cf83
この記事は、上記の記事の裏話です。
Stable Diffusionの派生モデルであるPastel-Mixと、姿勢を指示するControlNetの学習データを使って好みの2次元美少女を生成してみた。
Stable Diffusionが登場した当時はLinuxやPythonなどの知識が必要だったが、あれよあれよという間に、簡単なインストールで実現できるようになっていた。
また、学習モデルのデータも登場時は数ギガバイトでダウンロードも時間がかかり、利用にも高額なGPUが必要だったが、少し話題になったモデルはすぐに軽量版のモデルが出るため、貧弱なスペックのノートPCでも十分に実行できる環境が整っている。
画像だけでなく、文章や音声、音楽など、Generative AIの分野は非常に注目度の高い分野であるからこそ、日進月歩で学習環境も整っていく大きな流れが生まれている。
自分の好みの分野を見つけて楽しむ人たちが増えれば増えるほど、その環境は整備され、エンジニア以外にも利用が広がり、思いも寄らないイノベーションに繋がっていくのだろう。
今後も注目していきたい。