For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
【9/9追加分あり】画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってるwaifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After）なぜ話題になっていないのか不思議なレベルだ…
Torishima / INTP @izutorishima 趣味: アニメ鑑賞・実況／録画／AI驚き屋(アマ)／プロダクト開発／その他諸々なオタク（⚠⚠AI研究者ではありません!!! 雑多につきマジでフォロー非推奨!!!⚠⚠️） AI / LLM 情報と今期アニメをウォッチしてます 同IDで Bluesky にもいます サブアカウント: @iotorishima note.com/sumisutori Torishima / INTP @izutorishima 画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってる waifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After） なぜ話題になっていないのか不思
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comと、弁護士ドットコムのリーガルブレインというサービスをお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表
米AI研究企業OpenAIは4月6日（現地時間）、文章から画像を生成するAI「DALL・E 2」を発表した。2021年1月に同社が発表した「DALL・E」の後継に当たるAIで、生成した画像を掲載するデモサイトも公開している。Twitter上ではAIが生成した画像のクオリティーの高さに「最新のAIやばすぎる」「個展開ける」など、驚きの声が出ている。 例えば「An astronaut riding a horse in a photorealistic style」（写真のようなリアルに描かれた、馬に乗る宇宙飛行士）では下記のような画像を生成する。
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comと弁護士ドットコムでCXOとしてもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
写真をアニメっぽい画像に変換する「AnimeGAN」に改良を加えたオープンソースプロジェクト「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイトが公開されています。 AnimeGANv2 - a Hugging Face Space by akhaliq https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 これは、「AnimeGANv2」のPython向け機械学習フレームワークである「PyTorch」版をもとに、機会学習体験UIを作成するGradioで作られたデモで、基本的には人の顔が写ったポートレート写真の変換を行います。 サイト上部にある「Drop Image Here - or - Click to Upload」と書かれたエリアに変換したい写真をドラッグ＆ドロップするか、エリアをクリックしてエクスプローラーから変換したい写真をアップロードし
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を
Top > エンタメ＆アート > AIで歴史上の人物をリアルに再現！ワシントン大統領「髪の毛のことは謝るよ」ベートーヴェンの姿も
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使っています。これは**GAN(Generative adversarial networks、敵対的生成ネットワーク)**という手法をベースにしたもので、GANは以下のような構成をとっています。 図の引用元 この手法では、画像を生成するニューラルネットワーク（Generator）と、画像を識別するニューラルネットワーク(Discriminator)の2つを組み合わせま
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 NVIDIAと米Cornell Universityの研究チームが開発した「GANcraft: Unsupervised 3D Neural Rendering of Minecraft Worlds」は、マインクラフトなどのボクセルベースの大規模な世界を写実的な画像に変換する手法だ。土や砂、草木、雪、海、空などをリアルに表現し、見る視点を移動しても一貫した画像を提供する。ゲームやアニメーションの背景、バーチャル空間の作成にも役立つ可能性を秘めている。 マインクラフトは、規則的なグリッド上にブロックを置くだけで3次元空間を構築できる、子どもでも可能な手軽さが魅力だが、各3Dブロックは大きく
米NVIDIAは11月22日（米国時間）、風景画像を自動生成する同社のAI技術「GauGAN」（ゴーギャン）の新モデルである「GauGAN 2」を発表した。従来はベタ塗りからリアルな画像を生成できていたが、GauGAN 2では文字情報を与えるだけで画像を生成できるようになった。 同社が公開している動画では「ocean waves hitting rocks on the beach」（ビーチの岩に当たる波）と入力する過程が収められており、「ocean」の段階では湾を俯瞰した画像が作られ、「waves」まで入れると波が現れ、「hitting rocks」まで入れた段階では波打ち際の画像が生成されている。
ディープフェイクで合成された顔を見分ける鍵は「目の輝き」
AI技術を用いて架空の画像や映像を合成するディープフェイクは、人の目には真偽を見分けることが非常に難しい段階まで発展しており、実在しない人物の顔写真を簡単に作成できることからSNSなどでも大きな問題となっています。そんなディープフェイクの顔写真を、瞳に映った光の反射から見抜く技術を、ニューヨーク州立大学バッファロー校の研究チームが開発しました。 EXPOSING GAN-GENERATED FACES USING INCONSISTENT CORNEAL SPECULAR HIGHLIGHTS (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2009.11924.pdf New AI tool detects Deepfakes by analyzing light reflections in the eyes https://thenextweb.com/neural/2
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
上の動画中のキャラクターはバーチャルYouTuberまたはそれに関連したキャラクターです。この記事中の画像や映像は彼らのファンアート・二次創作です。[footnote] ほとんどの動画内のバーチャルYouTuberはいちから、カバー、774 inc.、のりプロ、KMNZ等の企業様に所属してます。しぐれうい様、神楽めあ様、伊東ライフ様、兎鞠まり様、ノート竹花様、なつめえり様、名取さな様、ユキミお姉ちゃん様、聖女れりあ様、楪穂波様、幽ヶ崎海愛様、花雲くゆり様、ケリン様、ふくやマスター様の画像も使わせていただきました。誠に申し訳ございませんが、切り抜き動画やMADや同人ゲーム等の二次創作と同じように使用許可は全く取っておりません。2019年の記事を（まだ世に出ていない）学術論文にした時は一部の企業様に連絡して許可を頂きましたが、この記事で使用する許可は取っておりません。 私は２０１９年に一枚のキ
2021年2月2日、Googleでソフトウェアエンジニアとして働くプラムック・カンガーンさんが1枚のキャラクター画像から多彩な表情を作り上げることができるシステムを開発したと発表しました。このシステムは目や口、虹彩などを自由に動かすことができ、さらに自分の動きをリアルタイムで表情に反映させることも可能とのことです。 Talking Head Anime from a Single Image 2: More Expressive (Full Version) https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime-2/full.html キャラクター画像一枚でより表情豊かなアニメーションを生成するシステムを作ってみた https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime-2/index-ja.html 一枚の画像
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
・ネットを巡回して、いろいろなハックしてる人のブログや論文を100個ぐらい読む。 ・親切なPFNの人にお時間もらって、謎だった部分や、自分なりにたてた仮説のコンセプトをきいてもらう。 ・Udemyがちょうどセールをしてたので、AI系のクラスを3万円分購入（総額20万円相当）。2倍速でざっくり見る。 …だいたいこんな感じの3週間。数学が難しすぎて、わからないこともいっぱい。ただ頭のなかでe4eエンコーダやpix2pix的に、概念モデルのエンコーダーを作れば、数式なしでもいける感はあった。 総論としてはAIは面白いですね、ロケットサイエンスと別の方向性で「言語化されてない職人芸のアート領域」があり、ここを抑えることができれば、最先端の発見や成果は色々とうまってそうという印象を受けました。 とりあえずStyleGan2で基礎勉強をしながら、BigGan、VQGanとProblematic Dif
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold Abstract Synthesizing visual content that meets users' needs often requires flexible and precise controllability of the pose, shape, expression, and layout of the generated objects. Existing approaches gain controllability of generative adversarial networks (GANs) via manually annotated training data or a prior 3D
画像生成したらコラージュだった件
本記事は、画像生成AI Advent Calendar 2022 15日目を埋める記事です。 はじめに 画像生成AIは、学習した画像をコラージュした画像を出力しているのではないか、という議論があります。多くのモデルは勝手に収集した画像で学習（訓練）されているため、そのようなコラ画像が生成されていたら大問題です。 上の図を見てください。この図は、今月投稿された論文 [1] Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models [Gowthami Somepalli+, arXiv 2022] の図です。上段がStable Diffusionの生成画像、下段が訓練データのサブセット（LAION Aesthetics v2 6+）中で一番似た画像です。生成画像の一部またはほぼ全部が
キャラクターの自動生成と写真の3D化を組み合わせた技術がすごい。クリエイティブ産業向けに好みのキャラクターや高精細な3Dモデルが簡単に生成可能
“国産実写ギャルゲー”『ラブ・スタートアゲイン』を遊んでみたら、リアルすぎて“本気の恋愛力”を試された。実写ならではの細かな演技による没入感がすごい。細かな表情やしぐさに一喜一憂し、嫌われたくなくて本気で苦しむ。実写だからこそできる「本気の恋愛」
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? （2021年5月13日追記）七声ニーナをリリースしました。DeNAの音声変換をご体験ください。 DeNAのAIシステム部、音声チームの豆谷と申します。私は2020年10月に新卒入社しましたが、2021年の新卒組として記事を書きます。 私は今まで音声合成や距離学習の研究をしてきて、音声変換（voice conversion；VC）については入社後キャッチアップしています。本記事では、DeNAの音声チームが注目する最先端の音声変換技術を紹介し、ユーザの喜びと驚きを生み出したいDeNA視点を交えながら解説します。 想定する読者は、音声変換に興
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "筑波大が無料公開している機械学習の講義動画 https://t.co/aOlSBqYefi ・講義ノートもダウンロード可能 ・単回帰に始まりCNN, RNN, GANまでひと通り学べる https://t.co/CqpnzfBfOm"
筑波大が無料公開している機械学習の講義動画 https://t.co/aOlSBqYefi ・講義ノートもダウンロード可能 ・単回帰に始まりCNN, RNN, GANまでひと通り学べる https://t.co/CqpnzfBfOm
AI画像生成とワールド制作｜るら
自宅用に使えるワールドをBoothで販売してたりします。 ワールド制作の役に立つかなー、と思ってAI画像生成に手を出してみた、という次第です。 DALL·E 以前からAI画像生成自体、ワールド制作の何かに使えそうだなー、とうっすら考えていたところ、DALL·EというAI画像生成のサービスの噂を聞き、Waitlistに並んで3ヶ月ほどが経ちました。 そして先日、ついにアクセス権を手に入れた…！！ とりあえず試してみると… え……すご…（言葉を失う）いや、なにこれ、すご… もうなんにでも使えるじゃん。 よっし、いろいろ試すぞー！！！ …となっていたところだったのですが、ベータテストと方針が変わり、無料体験分を使い切ると15＄で115回分のチケットを購入する、という方式になっているようでした。 まー、そりゃそうだよねー。サーバー負荷とかすごそうだし… 凄い画像を生成できるならそれでも安いかー で
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 国立台湾科技大学の研究チームが開発した「Cartoon Style Transfer in Faces using GANs」は、現実の顔のアイデンティティーを維持したままアニメ風の顔画像に変換するGAN（Generative Adversarial Network）を使った手法だ。実写感を排除しているのに、元の顔の原型をできるだけ残した点が特徴だ。 先行研究でも実写の顔画像からアニメ風の顔画像にスタイル変換するGANを使ったモデルが多数報告されている。TikTokやSnapchatなどの多くのモバイルアプリでも顔をアニメ化できるカートゥーン・フィルター機能を提供している。 これらの問題点
2022/9/14 GPU UNITE 2022 / Day3：CG研究 セッション (https://gdep-sol.co.jp/gpu-event/gpu-unite-2022/day3/) 講演資料
ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development
本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。 はじめまして。2022年度のPFN夏季インターンに参加した早川知志です。普段はオックスフォード大学で数学（確率論・数値解析）の博士学生をしており、確率測度の離散化やそれにまつわる理論や応用に興味があります。 今回は、大学でやっていることとは趣旨を変えて、深層学習のエンターテインメント応用として二次元キャラクターの学習・生成タスクに取り組みました。 学んだキャラクターのCLIP embeddingを用いた生成例 1. Motivation オリジナルのキャラクターを描くときに角度や表情を微調整するのには途轍もない労力が必要です。筆者はイギリスでのロックダウン以来趣味でイラストや漫画を描こうとすることが増えたのですが、その過程でこのことに気付きました。生成モデルの力を借りて今までに描いたことのない構図で
画像素材サイトを運営するACワークスは3月15日、両親の顔写真から赤ちゃんの顔をAIで予測するサービス「赤ちゃんAC」を公開した。無料で利用できる。 2人の顔写真を同サイトへアップロードすると、2人から生まれる赤ちゃんの顔画像をAIで合成する。合成画像は無料でダウンロード可能で、アップロードした顔写真も24時間で完全に消去するとしている。 赤ちゃんの顔画像の合成には、2人の顔を組み合わせて高解像な合成画像を作るディープラーニング技術の一つである、米NVIDIAの「StyleGAN」を利用しているという。親の顔の特徴抽出には「pixel2Style2pixel」というStyleGAN向けの計算手法を使うことで、通常は1分ほどかかるエンコード処理を数秒にまで短縮したとしている。 関連記事 “実在しないリアルな顔”を自在に編集できる「StyleRig」 StyleGANで生成した顔の向き、表情、
TechCrunch Daily News Every weekday and Sunday, you can get the best of TechCrunch’s coverage. Startups Weekly Startups are the core of TechCrunch, so get our best coverage delivered weekly.
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GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.
🔥 AnimeVideo-v3 model (动漫视频小模型). Please see [anime video models] and [comparisons] 🔥 RealESRGAN_x4plus_anime_6B for anime images (动漫插图模型). Please see [anime_model] 💥 Update online Replicate demo: Online Colab demo for Real-ESRGAN: | Online Colab demo for for Real-ESRGAN (anime videos): Portable Windows / Linux / MacOS executable files for Intel/AMD/Nvidia GPU. You can find more information here
ストックフォトサービスを手掛けるイメージナビ（札幌市）は6月1日、AIを活用して実在しないモデルの画像を作成するサービス「INAI MODEL」に、男性モデルを追加した。これまで女性の画像のみ提供していたが、AIのアップデートを重ね、男性の場合でもクオリティーを維持できると判断したことから販売を決めたという。従来と同じく、Web広告やポスターなどでの利用を見込む。 INAI MODELでは、実在する人物の写真を利用許諾を得た上で撮影。AIで顔部分を加工して架空のモデル画像を生成する。開発にはAIベンチャーのデータグリッド（京都市）が協力。画像を生成するAIと画像がAIによるものか評価するAIを戦わせることで精度を向上させる技術「GAN」（敵対的生成ネットワーク）を活用している。 モデルが実在しないため、一度購入すれば契約期間を気にせず永久に画像を使える他、モデルがスキャンダルを起こすリスク
画像生成AIはアートのあり方を変えてしまうのか？
ベクトル量子化(VQ)を用いたVAEである「VQ-VAE」を、敵対的生成ネットワーク(GAN)に発展させた新しい画像生成モデルが「VQGAN」です。このVQGANと、テキストと画像という異なるデータを結びつけるニューラルネットワークの「CLIP」を組み合わせることで、「入力したテキストから画像を生成するモデル」をライアン・モールトンさんが作成しています。 Tour of the Sacred Library – Ryan Moulton's Articles https://moultano.wordpress.com/2021/07/20/tour-of-the-sacred-library/ モールトンさんは、画像生成モデルの「VQGAN」と、画像とテキストを結びつけるニューラルネットワークの「CLIP」を組み合わせ、「入力したテキストから画像を生成するモデル」を作成しました。 このモ
3つの要点 ✔️ Skip-Layer Excitationとself-supervised Discriminatorを提案し、パラメータの大幅削減に成功 ✔️ 少量データでも学習可能 ✔️ 1024×1024の画像もGPU1枚、数時間で学習可能 Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis written by Anonymous (Submitted on 29 Sep 2020) Comments: Accepted at ICLR2021 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Image and Video Processing (eess.IV) Comm 概要 これまでのG
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding unprecedented photorealism deep level of language understanding We present Imagen, a text-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagen builds on the power of large transformer language models in understanding text and hinges on the strength of diffusi
森川氏の自己紹介森川幸人氏（以下、森川）：時間なのではじめます。非常に具体的で実用的で、かつ先進的で未来を感じる松木さんと下田さんの講演の後に、とても申し訳ない講演になってしまうような気がしますが。この後の三宅さんの講演も座談会もおもしろいものになると思います。4分の1ぐらいちょっと外した話がある「QA Tech Night」が本来は成功ということで、ゆるく休憩というか、トイレタイムにでも使ってもらえればと思います。よろしくお願いします。 森川と申します。「プレイステーション」の立ち上げの時にゲームを作っていて、その時にAIを使ったため、ずっとAIを使ったゲームを作っています。 AIをゲームに使うということで、縁があってAIの本を出しています。 2017年、世の中はちょうどAIの第3次ブームが起こっていて、ゲーム業界の方もAIについてわりと耳を傾けてくれるような環境になってきたので、「じゃ
AIによって生成された人間の画像は「瞳孔の形」で区別できる
近年AIを用いた画像生成技術が飛躍的な進歩を遂げており、実在しない人物の顔写真がSNSなどで大きな問題を引き起こしています。こうした状況の中、アメリカの研究チームが現行のニューラルネットワークで生成された人間の画像は「瞳孔の形」で区別できるという研究結果を発表しました。 [2109.00162] Eyes Tell All: Irregular Pupil Shapes Reveal GAN-generated Faces https://arxiv.org/abs/2109.00162 近年は敵対的生成ネットワーク(GAN)と呼ばれる人工知能アルゴリズムの発展によって、実在しない人物の顔写真を簡単に作成できるようになった結果、AI生成された顔写真をプロフィールに用いるボットアカウントが急増。こうしたボットアカウントは詐欺などに用いられているため、大きな社会問題となっています。 存在しない
Preferred Networksは4月26日、顔ならびに上半身のイラストが自動生成・編集できるキャラクター生成プラットフォーム「Crypko」（クリプコ）を、同日からウェブサービスとして提供を開始した。 Crypkoは、深層学習を応用した画像生成モデルの1つである「敵対的生成ネットワーク」（generative adversarial networks、GAN）を使った顔のイラスト生成モデルとして、2018年に開発を開始。6世代目となる今回の生成モデルでは、顔だけでなく人間のイラストレーターが描画したようなキャラクターの上半身のイラストを生成することが可能となっている。 さらに、生成したキャラクターを融合することにより、それらの特徴を継承した新しいキャラクターを生成する。髪や目の色、表情などの属性をユーザーの好みで変更することも可能となっている。ユーザーは、所定のアプリ内ポイント（Cr
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AIに雑な下絵をわたして「続きを描いておいて」という実験をしたらこうなった
AIへの命令構文を研究した結果、ハイファンタジー系のモンスター設定画を安定生成できるようになった【7/16更新】
ポートレート写真をアニメ風に変換する「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイト登場
ジョジョのキャラクター風に顔写真を変換する「JoJoGAN」 1枚の画像からAIが学習
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メルアイコン変換器を作った話 - Qiita
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【やじうまPC Watch】 あの「waifu2x」を超えた！？アニメに特化したAI超解像技術
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適当なスケッチをAIで実写風に変換するツール。GeForce RTX対応で無料
「誰がモデルか、なんとなく分かる」アニメ風の顔画像に変換するAI、台湾の研究チームが開発
2022年版・深層学習による写実的画像合成の最新動向
赤ちゃんの顔をAIで予測 両親の顔写真をアップロードするだけで
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AnimeGANv2 - a Hugging Face Space by akhaliq
AIで「実在しない男性モデルの画像」を生成 「INAI MODEL」がラインアップ拡充
GPU1枚、1日未満で学習！超高速学習GAN、「Lightweight GAN」
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最新GaNチップでUGREEN史上最小となったUSB充電器
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PFN、キャラ生成PF「Crypko」のウェブサービスを開始--顔や上半身イラストを自動生成
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