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御礼

Browncat

　こんにちは、Browncatです。
　先日まで行われていた「上原亜衣AI画像コンテスト」の結果発表があり、私が生成し応募した画像のうちの一つが入選を果たしました。
　以下が入選を果たした作品となります。

ランウェイ（上原亜衣）

　生成方法ですが、モデル「Chilled_re_generic」を利用し、以下のchichi-puiの記事に記載のプロンプトと条件で720x480pixelで出力し、拡張機能「multidiffusion-upscaler-for-automatic1111」で4倍に拡大しました。
（画像に上原さんとともに、ローマ風の石柱が出力されましたが、プロンプト自体にはそれの生成を指示する単語はありません。実に不思議）

Twitterには4月5日に投稿し、これまでにない反響をいただいていました。

　5月16日のコンテストの結果発表は以下の通りです。30作品が入選、9作品が優秀作品として選ばれ、最優秀作品として、TASUKU2023さんの作品が選ばれました。

　まずは、コンテストを主催した上原亜衣さんと、開催の運営にかかわった皆様に多大な感謝を申し上げます。
　また今回受賞された皆様、おめでとうございます。最優秀・優秀・入選作品は軒並み表現力が高く、仕事の休憩時間に結果発表のブログをみて、すごいなあ・・・とずっと見ていました。
　受賞へのうれしさはもちろんありますが、何よりも、「AI uehara project」とAI画像コンテストがきっかけとなり、そこに何度も投稿したおかげで、AI画像生成の世界に深く入り込み、画像生成スキルも上げることができたので、感謝の気持ちのほうがはるかに大きいです。
（おかげで上原亜衣さんLoRA作品がいくつも生まれました。後日、別記事としてまとめたいと思っています）

　今回、多大な感謝を伝えたいもう一人が、最優秀作品賞を受賞されたTASUKUさんです。
 　まずは、ご本人の受賞コメントつきの最優秀作品をご覧ください。

　そもそも、フォト系のAI画像生成が日本やアジアでここまで盛りあがっている大きな要因として、TASUKUさんが作製した「ChilloutMix」があると思っています。
　ChilloutMixは、現在は近い出力が得られる商用フリーライセンスの後継に置き換わっていますが、その後継のモデルも依然として人気が高く、私も利用させていただいています。
（私がChilloutMixに関心を持って導入しようとした矢先に、同モデルが一時期非公開になった事件が起きたのを思い出します）
　とにかくTASUKUさんがいなかったら、研究者ではなく一人の画像生成者としてここまでは活動できなかったと思います。
　GWにTASUKUさん主催のTwitterスペースに参加しましたが、幅広いテーマをうまく冷静にマネージしていて、AI画像生成は様々な試練に直面してきましたが、この人に率いられるならこの界隈は大丈夫（少なくとも破綻しない）と思えました。

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