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プロ視点の最新のAI情報を紹介❗葉加瀬あいの『生成AIキャッチアップ』🎈2024/02/08

葉加瀬あい (AI-Hakase)🎈動画&Note でAI解説🎥https://x.gd/F2Mvl

というわけで、私、葉加瀬あいの最新のAI情報をプロの視点からお送りしする『生成AIキャッチアップ』のコーナーです！

生成AIについて全くわからない方でも噛み砕いて詳しく解説をして行きますのでぜひ最後までご覧ください！

面白そうな技術はこちらのノートでも解説して行きますので、皆さんも知りたい情報があったらどんどんコメントください🙌✨

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AIの情報って難しかったりよくわからなかったりしますよね。しかも最近は怪しいものも多い…

私の『Note メンバーシップ - あいラボ』では、実際に複数のＡＩプロジェクトに参画しているノウハウを基にした最新＋プロ視点の生成AI情報を、月980円という本一冊分よりも安い料金で分かりやすく見ることができます。

実際、生成AIの情報記事はとても高く、私のNote メンバーシップと他のサービスを比較すると以下のような違いがあります。

  • Tips やココナラ等：1万円 ~ 5万円以上（１ジャンルのみの料金）

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生成AIについてもっと知りたいと言う皆さんの思考はとても素晴らしいです。
私も、生成AIをいろんな人にに知ってもらいたいという思いから、高校生でも出せる金額ということでこのサービスを運営しておりますので、ぜひ私のメンバーシップで様々な知識を吸収して行ってください。

日本は今後、人口減少でもっと一人一人の生産性が重要になってきます。
私や皆さんの成長が、必ずこれから生まれてくる子供たちのためになります。

古い価値観の人間として時代に取り残されたくない方、生成AIについて勉強してもっと価値のある人間になりたい方はぜひ以下のリンクからメンバーシップに登録して私の記事を読み漁ってみてください。

ただし、ご入会するかどうかは皆さんの自由意志に委ねますので、ご自身で決めてもらって大丈夫です。

葉加瀬あい（AI-Hakase）


それでは、つづきの解説を行っていきます！


Nvidia、ConsiStoryを発表！トレーニングなしで一貫した画像生成ができる！

これはすごいのが出ましたね...！
こんな感じでコントロールネットを使ったポーズの指定とか画風の変更とか背景の変更とかとても幅広く対応しているみたいです！

Stable Diffusion XL（SDXL）を使用して、一連の画像に一貫した被写体を生成することができるというのが革新的すぎます...！

論文ページ：

まだ非公開のようなので、リリースが楽しみですね！


東大出身の天才たちが発表！ AI高画質化ワークフロー「カクダイV1」。約4,500円もするMagnificAIのアップスケール技術がほぼ無料で使用できます！

こちらは東京大学・大学院卒のメンバー５人で創業されたチーム「Mavericks, Inc」が作成したcomfyuiの画像アップスケールワークフローになります！
なんといっても4K拡大の技術がとても素晴らしいです...！

デモの動画を見てもらうとわかると思いますがこのようにかなり拡大してもとても繊細で綺麗ですよね！

とにもかくにもこちらのノートですごく詳しく解説されているのでぜひ皆さんも見てみてください！
作成方法などとても勉強になります。

各パートごとに123と分かれております！
https://note.com/note_maverick/n/nf7705bbb7800
https://note.com/note_maverick/n/n63d58edbf7e4
https://note.com/note_maverick/n/n9ef8fc3b756b

ちなみにこちらの技術で使用している物の中に商用利用不可のライセンスの技術が含まれているのでおそらく商用利用などは出来ないかと思います！

デフォルトでのアップスケール倍率は4倍とのことです！
容量的にはGoogleドライブの無料枠では収まらないくらい少し大きめなので、有料課金するか共有フォルダーなどにしてさまざまなアカウントで分散させてファイルをアップロードするなどして対応する必要があるかと思います。

また、使用するにはアップスケール時の画像プロンプトにChatGPTのAPIを使用するらしいのですが、葉加瀬も今度こちらについてほかのプロンプトや画像をプロンプト化する技術を使って代替できるかどうか試してみたいと思います！

こちらに関してはボケている画像を高画質化する際にオブジェクトやドメインに関する具体的なプロンプトが必要とのことですので、つまりはアップスケールの対象の主題（ハンバーガーなど）や、その背景情報・画風のスタイルなどがうまく設定できれば良いということになります。（費用対効果的には APIを使った方が楽な可能性はあります。）

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