KREA AIのカスタムAIモデルによるリアルタイム生成を試してみた

今までの画像生成でも十分に便利だと思っていたけれど、モデルを自分でつくることはハードルが高く、有名なモデルやオープンソースのモデルを使って画像生成することが一般的です。

今回はKREA AIが自分が使いたいモデルをノーコードで手軽に作れる機能をリリースしたので、試しに作ってみることにしました。

KREA AIはIO.netとパートナーシップを組んでおり、推論やトレーニングで使うGPUインフラはIO.netを利用しています。

KREA AIのオフィシャルXではジョーカーのモデルを作成していました。

Cyber Catのモデルを作成開始

僕はIO.netの宇宙飛行士（アンバサダー）をしているので、IO.netのテイストであるサイバー感のあるキャットにできるカスタムモデルを作ることにしました。

1.画像を3枚以上準備してアップロード

krea.aiにログインして、trainタブを開いて、upload imageを押します。

2.Realtimeを選択して Train AIを押す

もちろん画像は3枚以上でもOKです。

画像の枚数にもよりますが、Trainingの時間は数分かかります。

3.作ったモデルでリアルタイム生成を行う

GenerateタブからRealtimeをクリックする。

右側の虫眼鏡アイコンをクリックして先ほど作ったカスタムモデルを探しにいきます。なお、krea aiではカスタムモデルをスタイルと呼んでいるので今後はスタイルと呼びます。

My stylesを選択します。

先ほど作成したCyber Catのスタイルを選択します。

画面下のstyle部分がCyber Catになっているのが確認できればOKです。

画像を読み込んで平面から3Dに変換します。平面画像でもリアルタイム生成できますが、左右に顔を向けたりするためには3Dにしておいた方が良いでしょう。

3D化が終わると平面画像を削除して、適切なサイズに調整します。

あとはモデル、スタイル、AI strengthを調整した自分の好みの画像をリアルタイム生成します。

なお、カスタムモデルのトレーニングはKREA AIの有料モデルでないとできませんが、1ヶ月10ドルで試せるので興味がある方は一度使ってみてください。
自分のモデルをこんなに簡単に作れるのが10ドルは安いと思います。

トレーニング部分の動画

生成部分の動画

KREA AIのコンピューティングリソースを支えるIO.net

カスタムモデルの作成から推論まで、生成AIには膨大なコンピューティングリソースが必要です。

IO.netは世界に散らばるGPUをネットワークしてクラスタリングできる分散型GPUネットワークです。わかりやすくいうと「GPUのAirBnB」です。

IO.netの強み

1. 分散型GPUネットワークの提供：

   • 分散化されたインフラを通じて、スケーラブルな処理能力を提供。

2. 低遅延化：

   • 利用場所から近いGPUを使うことで低遅延を実現。

3. コスト削減：

   • 分散型インフラのため、クラウドサービス（AWSやGoogle Cloud）と比較してより低コストで利用可能。

また、GPUを持っている人はWorkerとして自分のGPUをネットワークに貸し出して報酬を得ることも可能です。（※現在は需給バランスからWorkerのオンボーディングは停止中）

IO.netに興味持った方はぜひDiscordに参加してください。