日刊 画像生成AI (2022年9月2日)
画像生成AI界は、今認識できないスピードで進化をし続けています。
DALL・E2公開、Midjourney公開、StableDiffusionがオープンソースで公開されて..進化の速度が上がり続けており、日々異常なスピードで変化しています。

そんな中、毎日時間なくて全然情報追えない..!って人のために業界変化、新表現、思考、問題、技術を毎日あらゆるメディアを調べ、まとめています。
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技術・開発
LexicaにGodモード登場
https://lexica.art/ というおそらくStable DiffusionのDiscordで生成されたものをスクレイピングしたdbが海外で誰か公開していたのでそれを可視化したものかと思われます。その便利ツールが、Pinterestのように見れるようにアップデートされました。結構話題になっていますね。
画像もPromptもセットで見れるので便利です。先日紹介したKREAというサービスもあるのでぜひ。


The Ai Art登場
細かいテクニックや、アングル、フィルターなどいっぱい入ってて嬉しいですね。こういうちゃんと分類されている事例はkeyword referenceとか、notionとか、google sheetsにまとめていることが多いので、こういうすぐコピペできて、分類されているサイトは有効だからすぐ出るな..って思っていたら出ましたね。




英語版 ernie_vilg登場
Fine-tuningができるcolab notebook続々登場
あまりにも腹立たしいので、誰でもStable DiffusionをファインチューニングできるようにColab環境を作成しました。https://t.co/F2LgWaPa13
— birdMan (@birdMan710Nika) August 31, 2022
M1Macで画像1枚あたり~15秒の速度を可能に
あるプログラマーの方がStable Diffusionをフォークして、M1Macでこの速度での生成を可能にしました。やばい。これは早くやりたい。
表現
新しいキャラクター生成
新しい動物作ってみた、新しいキャラクター作ってみた。など創造性が加速している。新しいOO作ってみたは割とトレンドですね。


ねんどろいど
ねんどろいどの描画がstablediffusionが上手いのですが、おそらくそれを取り込んでいるのでうまいです。それに気づいた人たちの投稿が伸びています。
スゲェよ,#midjourney
— 夏躯 (@NatsukuPhoto) September 1, 2022
無いねんどろいどの画像が無限に作れる pic.twitter.com/JX3iccvg2n
#midjourney
— 夏躯 (@NatsukuPhoto) August 31, 2022
何でか知らんけどやたら「ねんどろいど風の画像」の生成が異様にうまいな.
これは存在しない「ジョンウィッグのねんどろいど」をオーダーしたら出てきたもの. pic.twitter.com/UqN5e2z9zD
新しい服生成
オーロラをイメージしたドレス
— koo (@koo02502124) August 23, 2022
いつか本物を見てみたいです。#midjourney #オーロラ #Aurora pic.twitter.com/And4SvOGab
宝石ドレス、エメラルド#midjourney #エメラルド #Emerald pic.twitter.com/tOo4wogyz5
— koo (@koo02502124) August 23, 2022
img2imgで実写映像→アニメが流行ってます。
最近いくつも見かけるようになってきました。1つのトレンドですね。
これ系ではremiさんが一番強い。

remiさんの映像
Dream machine #2#stablediffusion #deforum #AIart pic.twitter.com/Biog1VUiKb
— Remi (@remi_molettee) September 1, 2022
設計図
設計図系は常にトレンドですね、いろんな人がやってる。
Blueprint of Aliens.
— doppiad_ML (@Doppiad_ML) September 1, 2022
Generated in #stablediffusion pic.twitter.com/nXWseo72gB
油絵 × 溶ける蝋人形シリーズ
蝋人形表現もいくつか見かけることが増えてきました。質感の細かいところが美しいですよね。Brahma_godという方が開発したpromptらしい。
他のユーザーから「これは本当に素晴らしいことです。Stable Diffusionから生まれた他の製品とは異なります。」と褒められていました。

📝 豆知識
ちなみにpromptはこれだそうです。
close-up portrait of [something] by irakli nadar with intricate detailed color smashing fluid oil paint and acrylic, melting wax, mycelia, abstract impressionism, ruan jia, fantasy, hyper detailed, concept art, by peter mohrbacher and gustav klimt
Midjourney→DALLE2補間
DALL・E2のOutpainting出てみんな盛り上がるかと思ったけど、意外とでしたね..笑 出る前から結城浩さんがよくやられていたのでシェア。素敵な挑戦。
読書好きの女性をミュシャ風に描こうと思い、ベースを #midjourney で生成しました。ふと、これを #dalle で補完したらどうなるかと思ってやってみました。わざと枠を残して補完したところ、もとの画像自体を「絵」に見立てて、両側に本棚を配置したのでたいへん感動しました。🤔なるほど…… pic.twitter.com/m6yYrOv4ng
— 結城浩 (@hyuki) August 29, 2022
①midjourney→②dalle2で補完
— 結城浩 (@hyuki) August 25, 2022
③midjourney→④dalle2で補完#midjourney #dalle2 pic.twitter.com/8Dzt4zoVoI
pharmapsychoticさんの映像
3d camera + depth warp coming soon to a #Deforum near you 🙂 quick test render #aiart #DeforumDiffusion pic.twitter.com/mQZraJYW9U
— pharmapsychotic (@pharmapsychotic) September 1, 2022
ダジャレ+画像生成
これはBread Seeran。有名人 x 画像生成はかなり多いですが、駄洒落の事例は初めて見ました。Redditで伸びてます。

Stable + Latent + 深度推定モデル
テクニカルディレクター、Saito Akiraさんの実験が日々続いていますね。
深度推定モデルはこちら。
ミニチュアツリーハウスの生成が楽しすぎる。#StableDiffusion の出力をLatent Diffusion Models
— Akira Saito (@a_saito) September 1, 2022
で超解像しBoosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution via Content-Adaptive Multi-Resolution Mergingでデプスを求め #Houdini で立体化。 pic.twitter.com/LWsIANVdlP
研究
同じアーティストを使った500名以上のPrompt研究

Promptまとめ系ブログ
増えてきましたね。どんどんこれでPromptエンジニアが増えていきそう。852話さんも今朝書かれてましたね。
気付いたらMidjourneyで1000枚以上の画像を描いてもらっていたので、呪文生成に使えるコツや便利なサービスをまとめてみました!
— カン@ゲームクリエイター(Unity/VR/Steam/Switch) (@Kan_Kikuchi) August 31, 2022
MidjourneyやStable Diffusionなどのお絵描きAIで呪文(単語, Prompt)を決めるためのコツや便利なサービスhttps://t.co/C73vrPd2ub #midjourney #stablediffusion pic.twitter.com/clVXtfc6G6
852話さんPrompt販売
イラストレーター界隈のAIで有名な方、852話(ハコニワ)さんがkawaiiのpromptを販売。これは売れるよね..悔しい。800万円ぐらい売り上げるのでは
LAIONデータベースの可視化
Inspired by various recent efforts to make sense of the text2img datasets - here's all 12M captions from LAION-Aesthetics with score > 6, embedded with CLIP and UMAP'ed to 2d. Color is the domain of the image URL. pic.twitter.com/izimKxjEO7
— David McClure (@clured) September 1, 2022
サンプラーによって手と顔はどう変わるのか?
サンプラーの知識は結構必要なので、またこの研究事例が増えてありがたいです。
Follow up to my last tweet comparing sampling methods in #stablediffusion with photo real people. Notice how the sampling method changes the visibility of skin texture, hand/face coherence and other details. 1/4 #aiphotography #promptography #aiartcommunity pic.twitter.com/ooitrWEZZ7
— CoffeeVectors (@CoffeeVectors) September 1, 2022
日本でもTextual Inversionしてる人が増えてきた
増えてきましたね。これはヤベェ!って状態になっている人はまだおらずです。皆さん研究中..という感じですね。世界でもいい感じに成功してる事例はポケモンの事例1点くらいです。あとは論文に書かれてるやつぐらい。
img2imgでstrength を指定した場合にどれだけ変化するのか
strengthは割と個人的に感覚で触っていただけど他の人の事例だとどうなるか気になるのでとてもありがたいです。
思想・ムーブメント
shi3zさんが業界について解説してる動画
・diffuseについて
・今後diffuseにまとまっていく。
・midjourneyは15000GPU使ってる。日本ではそのレベルのは無理。
など、かなり前から情報を追っていたshi3zさんだからこそ分かる情報が語られていました。本気で面白い。
mimic叩いたら、中国のAIサービス出たという件について
IngaSakimoriさんがこの件について、ある論を展開されています。結論としては「別に不安になることはない。逆に日本風イラストの供給元として、ビックデータの供給元として日本のオンリーワンは加速する。」とのこと。なるほど。
『日本でミミックを叩いたら、中国で同じようなサービスが出てしまった!』って騒いでる人たち、少し落ち着いた方がいい。騒ぐ必要もないし、騒ぐ意味もない。
— IngaSakimori/人工知能戦争2035 (@IngaSakimori) September 1, 2022
ポイントを3つに絞って説明する(続きます)
多くの実力と実績ある絵描きさんたちがmidjourneyの出現からこっち、まるで動じることもなく泰然としていらっしゃるのは、まことにたのもしいと思う
— IngaSakimori/人工知能戦争2035 (@IngaSakimori) September 1, 2022
もう一度言うが、イラストやアニメの世界において日本のオンリーワンは加速する。まあ、見てなさいって。
絵画コンクールで1位取っちゃった人の話、その続き。
あぶぶさんのこの意見が一番正しいと思います。競技としては全く別のものですからね。いくらPromptやプログラミング技術が上がっても、手で描く絵は上手くなってない。
絵画コンクールにAI画像の件はコンクールのレギュレーションと審査員のリテラシーの問題だなぁ。「何故AI画像はダメなのなのか?」は写実絵画コンクールに写真を提出したり徒競走大会に車で出場できないのと同じことだ。どうしてもやりたきゃ車出場OKなレギュレーションの徒競走大会をやればよろしい。
— あぶぶ@健全 (@abubu_newnanka) September 1, 2022
学習データに今後含まれないことが逆に問題であるという視点
これは僕も思っていました。学習された側からしたら短期的には損ですが、使う人類全体側からすると大きな進歩だし、そっちの方が消費者からすると良くなると思いますね。翻訳システムも、カメラも、印刷機もそのように進化してきています。
これ「画像AIデータに含まれなかった文化は、その後の大画像生成の時代に無かった文化になる」可能性があって、そのことが気になってる。学習データに含まれることより、含まれなかったことの問題がこれから出てくる予感。 https://t.co/4WWN14TfF3
— 深津 貴之 / THE GUILD / note.com (@fladdict) September 2, 2022
ソフトウェア3.0
スタートアップ投資家のsarah guoさんがブログでこの流行りのこれまで、これからについて、ソフトウェア3.0について語られています。「自分の想像したキャラクター、自分に合った生成された音楽、自分に合った絵が出る本があっては行けないのか。」「今後は、「ノーコード」なのか、それとも「生成コード」なのか。」など
まだ始まったばかり。
ディープラーニング分野で最も偉大な研究者の1人であるヒントン氏のコメント「私は、最近の大規模な言語モデル、画像生成、タンパク質の構造予測における目覚ましい進歩は、ディープラーニング革命がまだ始まったばかりであることの証拠だと考えています」
ディープラーニング分野で最も偉大な研究者の1人であるヒントン氏のコメント「私は、最近の大規模な言語モデル、画像生成、タンパク質の構造予測における目覚ましい進歩は、ディープラーニング革命がまだ始まったばかりであることの証拠だと考えています」https://t.co/SdlgeXhNEp
— 小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) (@jaguring1) September 2, 2022
最後に
今日は開発の視点では大きな進歩はありませんでしたが、個人の研究や考察、表現の開発がまた進んでいますね。明日も楽しみ。
(この辺り情報足りてないとかありましたら、指摘してください。その部分も追って入れておきます)
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