Stable Diffusionで出力したイラスト集
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FFmpegで画像のピクセルサイズを指定して、変換する方法 忘備録
きっかけ chrome拡張機能作成時に、アイコンの画像データが必要になった。 やり方 ffmpeg -i input.png -vf "scale=128:128" output.png 引数の説明 -i input.png: 入力ファイルを指定します。input.png は変換元の画像ファイルです。この部分を変換元の画像ファイルのパスに置き換えてください。 -vf "scale=128:128": ビデオフィルタを指定します。この場合、スケールフィルタを使用して画像のサイズを変更します。128:128 は変換後の画像の幅と高さをピクセル単位で指定しています。ここでは、画像を128x128にリサイズしています。 output.png: 出力ファイルのファイル名を指定します。変換後の画像が output.png というファイル名で保存されます。この部分を任意のファイル名に置き換えることができます。
画像生成AI Stable Diffusionを使って画像出力する。その１
今回の目標:取り敢えず画像を出力できるようになる。 Google Colab にアクセスする。 新規ノートを作成する。 右上の「接続」をクリック。接続されたら、 左上の「編集」内の「ノートブックの設定」を選択 ハードウェア アクセレータの項目をGPUに設定し「T4」に設定。保存を押す。 #有料ではあるが、 より高性能なGPUも選択できる。 すると、接続が一旦切れるので、再接続するのを確認する。 再生マークが実行、その隣にコードを打ち込む。 !nvidia-smi 実行して、GPUが使用されるようになっているか確認する。実行出来たら◯ 右上の「+コード」をクリックして新しい欄を追加。以下を記述。 !pip install --upgrade diffusers accelerate transformers 実行。 右上の「+コード」をクリックして新しい欄を追加。以下を記述。 from diffusers import StableDiffusionPipeline , DPMSolverMultistepScheduler import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline # 利用したいAIモデル # Stable Diffusionにはさまざまな派生モデルがあります model_id = "gsdf/Counterfeit-V2.5" # パイプラインの作成 pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained ( model_id , torch_dtype=torch.float16 ) # GPUを使うように変更 pipeline = pipeline.to ( "cuda" ) 実行。 右上の「+コード」をクリックして新しい欄を追加。以下を記述。 prompt = """Unreal Engine, Realistic,photorealistic, 4k,8k,16k, elaborate, hyper quality, villa, glo...
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