最近流行の人工知能絵画。
ローカルマシンではGPUが不足しているため、Google ColabでStable Diffusionを試してみました。
環境構築は下記サイトが最も分かりやすく、10分ほどで構築出来ました。PCのスペックを問わないのでお勧めです。
WWW WATCH Stable Diffusion による AI 画像生成を Google Colaboratory (Colab) で試してみた件
漫画や映画、好きな絵画の世界観を簡単に表現する方法の一つとして、呪文と呼ばれるプロンプトの最後に、【"by MAKOTO SHINKAI"】などの有名作家・芸術家の名前を入れる方法があります。
以下は、【人工知能の美しいコンセプトアート】をby ○○の様に入力して作画された例です。
有名作家・芸術家ごとに紹介します。
【人工知能の美しいコンセプトアート】
石田徹也
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by TETSUYA ISHIDA
新海誠
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by MAKOTO SHINKAI
押井守
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by MAMORU OSHII
鳥山明
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by AKIRA TORIYAMA
冨樫 義博
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by YOSHIHIRO TOGASHI
ジェームズ・フランシス・キャメロン
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by James Francis Cameron
パブロ・ルイス・ピカソ
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by Pablo Ruiz Picasso
フィンセント・ヴィレム・ファン・ゴッホ
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by Vincent Willem van Gogh
葛飾北斎
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by HOKUSAI KATSUSHIKA
神
Beautiful concept art of Artificial Intelligence by GOD
この様にby ○○とするだけで、著名作家の世界観が楽しめます。凄いです。
誰でも簡単に人工知能に触れられる時代になりました。
これからは「人工知能を作成する仕事」という時代から、「人工知能を操る仕事」という時代へと変遷していくかもしれません。シンギュラリティに期待です。
統計や数理最適化の結晶である人工知能がどこまで発展するのか、未来に行って覗いてみたいものです。
python コード👇
!pip install diffusers==0.2.4 transformers scipy ftfy
YOUR_TOKEN="ここにあなたのアクセスコードを入力してください"
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=YOUR_TOKEN)
pipe.to("cuda")
import os
os.chdir("/content/drive/MyDrive/StableDiffusion")
import datetime
import pytz
import re
prompt = "Beautiful concept art of Artificial Intelligence by GOD"#@param {type:"string"}
filename = "AI" #@param {type:"string"}
now = datetime.datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo'))
date = now.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')
#filename = re.sub(r'[\\/:*?"<>|,]+', '', prompt).replace(' ','_')
outputfile = filename + '_' + date + '.png'
image = pipe(prompt, num_inference_steps=50)["sample"][0]
image.save(outputfile)
image