「AIを使って画像を高画質化したい」 「画質を落とさずに画像サイズを拡大したい」 「無料で使える高画質化ツールをインストールしたい」 このような場合には、Real-ESRGANがオススメです。 この記事では、Real-ESRGANについて解説しています。 本記事の内容 Real-ESRGANとは？Real-ESRGANのシステム要件Real-ESRGANのインストールReal-ESRGANの設定Real-ESRGANの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 Real-ESRGANとは？ Real-ESRGANは、高画質化ツールです。 次の画像を見れば、どういうモノであるかは一目瞭然と言えます。 Real-ESRGANは、技術的には機械学習をベースにしています。 その際に利用している機械学習フレームワークは、PyTorchになります。 また、Real-ESRGANは次の3つの形式
画像生成AI・Stable Diffusionを導入するにはNVIDIA製GPUを搭載したPCのほかにPythonやAnacondaなどの知識が必要で、ローカル環境に導入するには少し敷居が高いところがありました。しかし、2022年8月に一般公開されて以降、多くの開発者によって誰でも簡単にStable Diffusionをローカル環境に導入可能でかつGUIで操作できるツールが次々と開発されています。「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」はその中でも他のUIには搭載されていない機能も盛り込まれた決定版とも言えるツールで、その中でも特に画像生成にお役立ちな機能である「Prompt matrix」と「X/Y plot」を実際に使ってみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Di
🔥 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
promptに何をすればいい？ midjourneyやStable Diffusionである画像生成AIのキーワードの生成フォームです。チェックボックスを選んでGenerateボタンをクリックすると、Promptにコピペできる呪文を生成します。便利に使ってください。 プロンプトをカンマで区切る ON テンプレ呪文 人の顔など、すぐに作れない要素を詰め合わせたテンプレート呪文です。 なし 人の顔再現(human face head hair forehead temple face nose cheek mouth lips ear jaw smile) 人の全身(human face head hair forehead temple face eye eyebrow eyelash eyelid eyeball iris cornea nose cheek mouth lips ear
（2019.02.23に書いたブリコルールのブログ記事の引越しです） 写真をイラストっぽく使いたいなどの局面はいろいろありまして、備忘録も兼ねて。 会社の近所で撮影した写真をこんな感じでイラスト風にして、弊社のキャラクターと合わせてみました。まあまあアニメのワンシーンのようにも見えなくもない？？ 最近だと、アプリで簡単に写真をイラスト風に変換できるものもありますが、photoshopを使います。 ベースとなるレイヤーを作成・調整する もとの写真はこちらです。 なんの変哲もない、何年か前に撮ってフォルダの奥底で眠っていた写真ですが、空を抜きやすい写真を選ぶとよいです。 【イメージ】＞【色調補正】＞【HDRトーン…】を選択します。 他のサイトなどでもHDRトーンを使って紹介しているところは多いです。私もこれを使います。HDRトーンの正しい使い方は正直なところ自分はわかっていません…。調整がまと
手書きのメモをスキャンししたときにどうしても発生してしまうノイズを取り除くとともに、ファイルサイズも減らす方法を、スワースモア大学准教授のMatt Zuckerさんが具体的に公開しています。 Compressing and enhancing hand-written notes https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html Zuckerさんが持つクラスの中には教科書を使用せずに行うものもあり、そうした場合Zuckerさんは「学生書記官」を任命してノートを取ってもらい、スキャンしてアップロードするそうです。 例えば、以下の画像のようなページをスキャンする場合を考えてみます。この画像は300DPIでスキャンされており、約7.2MBのPNG形式で保存されています。それを画質85でJPGに変換すると約790KBになりますが、1ページで7
どうも。フロントエンドエンジニアの @Quramy です。 さて、前回、1日10万枚の画像を検証するためにやったことで書いているとおり、reg-suitという画像に特化した回帰テストツールをメンテしています。 画像回帰テストという文脈において、差分の可視化方法はとても重要なファクターです。なぜなら、画像(=スナップショット)に差分が発生したからといって、それすなわち棄却、というわけではなく、その差分の内容を判断して、意図せぬ変更であれば棄却、意図した変更であればexpectedを更新する必要があります。すなわち、ワークフローに目視による差分のレビューが発生するのです。 そこで、少しだけ異なる2枚の画像について差分を効果的に可視化する、というテーマに向き合ってみました。 主にC++とOpenCVでの実装ですが、これらの知識が無くとも読めるよう、コードやAPIへの言及を少なくして、中間画像で説
こんにちは、面白法人カヤック フロントエンドエンジニアのごんです！ 今回は、Webの画像の軽量化について、フロントエンドチームで使ってるツールややり方をまとめてみました。 画像の軽量化などで困ってる方の参考になればと思います。 なぜ画像の軽量化をするのか Webサイトのローディング時間は、ユーザーの直帰率やコンバージョン率に関わる大切な指標です。 ローディング時間に関わる要因はさまざまですが、 特に画像は容量が大きいため、画像の軽量化をすることで表示速度の大きな改善を望むことが出来ます。 例えば、当ブログのある記事は、画像が全体の容量の約1/3を占めていました。 一般に、PhotoshopやIllustratorから出力された画像は、十分な色数やクオリティで出力されており、 ツールなどを使うことで、見た目をそれほど損なわず、容量を大幅に減らすことができます。 また、一部の画像形式には、メタ
はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ
ピクシブで働く人の姿や、どんな技術を使ってプロダクトを生み出しているのかがみえる。そんなイベント「pixiv Night #02」が、2017年3月14日に代々木のピクシブオフィスにて開催されました。 テーマは「画像処理」ということで、イラスト1枚からグッズを作成できるサービス「pixivFACTORY」の開発チームに所属するhayaが、同サービスの画像処理システムについて、具体的な実装方法を語りました。その内容をお届けします。 買う前に実物を目にしたような体験をさせたい 物を買う時、実物をみたいと思いませんか？ たとえば、オリジナルマグカップを作りたいと考えた場合、イラストを描いて画像ファイルを入稿すれば、イラスト入りマグカップは製造できます。しかし、お金を払って手に入れるものなのですから、どういう見た目になるのかを事前に確認できないと不安になりますよね。 では、イラストが入った状態のグ
2. 火星や月から宇宙人の顔を見つけた Nasa の画像をクラウドで処理 https://en.wikipedia.org/wiki /Face_on_Moon_South_Pole (Română தமிழ் 中文) http://target.lroc.asu.edu/qm3d/ o2w_3d_617653310_153_220_20 5_44_0/ 3. 飯テロ判定bot (Twitter @no_meshitero) 食事を判定する bot だが、それ以外の画像も判定 複数の画像認識クラウドサービスの結果を統合 ▪ Google, IBM, Microsoft, docomo “一蘭の飯テロ画像です”
yoya-thumberとは SmartNewsは本日、yoya-thumberをOSSとして公開しました。yoya-thumberはSmartNews社内で利用されているサムネイル画像生成プロキシです。HTTPサーバーとして動作し、画像URLをリクエストとして受け取って縮小した画像を返します。 yoya-thumberが解決する課題 スマートニュースに対して頂くご意見の1つに、通信量が多すぎる、というものがあります。実際、私も1ユーザとして、通信量多すぎだろ、常識的に考えて……という感想を持っていました。 これにはいくつかの原因が挙げられますが、記事中の画像がスマホ向けに最適化されていない（場合がある）、というのも大きな問題の1つでした。例えば、見かけ上は小さな1枚の画像を表示するために、実は2MBの転送量を使ってしまっている、といったケースが存在していました。yoya-thumberを
AWS 導入事例：株式会社スクウェア・エニックス | AWS
AWS Lambda の効果は劇的でした。今まで数時間かかっていた画像処理がわずか 10 数秒で完了しました。コストに関しても、同じ処理をオンプレミスで行う場合と比べ 20 分の 1 程度にまで削減することができました。 AWS Lambda にはそもそもリソースが足りなくなるという発想がありません。これはオンプレミスでは真似のできないものです。 「最高の『物語』を提供することで、世界中の人々の幸福に貢献する」を企業理念に掲げる株式会社スクウェア・エニックスは、主にゲームを中心とする「デジタルエンタテインメント事業」、アミューズメント施設運営や業務用ゲーム機器の開発を行う「アミューズメント事業」などを展開しており、ゲーム、エンタテインメント分野において創造的で革新的なコンテンツ、サービスを生み続けています。ゲームの代表作には「ドラゴンクエスト」「ファイナルファンタジー」「トゥームレイダー」
現在、Twitter は1秒間あたり3,000枚の画像(約200GB)を作成し持続している。 しかしながら、2015年に Twitter はこれら画像ファイル等メディアファイルの保存方法を改善したために、600万ドルを節約することができた。 以前からそうだったわけではない。Twitter は2012年には主にテキストベースだった。 これはまるで、ホグワーツ魔法魔術学校であのかっこいい動く絵が壁にかかってないようなものだ。 2016年の今では Twitter はメディアを駆使した方向へと移行している。 Twitter は、プレビュー、マルチフォト、gif、vine、埋め込みビデオなどで写真をサポートできる新たなメディア・プラットフォームの開発を経て変化したのだ。 Twitter社のソフトウェア開発エンジニアであるHenna Kermani氏が、Mobile @Scale Londonでの興味
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
by caleb kerr カメラマンとして、レタッチ過程の大切さについて思うこと。どんなカメラマンも、撮影の後に、こんな質問をされた経験があるのではないでしょうか。「いい写真が撮れましたねー。万が一あとで必要になったときのために、レタッチ前の写真も全て頂けますか？」 結論だけ言うと、答えは「いいえ」です。でも、私にとってはその理由を理解してもらうことが重要です。この記事では、レタッチ後の完成写真とレタッチ前の写真を比較してお見せします。高度な心理的テクニックを利用して(笑)、レタッチ前の写真を受け取ることに、どれだけ意味がないかをお伝えしましょう。 全ての写真を渡すことを断るのは、単に「いいえ」と言いたいからとか、面倒くさいから、という訳ではありません。よりによって、最高の写真1枚を出し惜しみしている、ということでもありません。 「でも、減るもんじゃないでしょう？」 …その答えが単純では
この花火の加工の方法は1枚1枚写真を足していって1枚の写真に仕上げています。下記のこのような写真を足していくと上記の画像のような写真になります。 --- では逆にこの写真の花火の部分を引いていくと、 と考えました。 実はこの「複数枚から同じ部分は残しておいて、違っている部分だけを消す」という処理方法はPhotoshopのある機能を使えば実現出来るのです。 ノイズはどの写真も微妙に違う花火が写っていない夜空の写真というのは、そんなに欲しいと思わないでしょう。特に必要性が無いのと、簡単に撮影できるからです。 そこで、「普段は写っているけど、写っていないと嬉しいもの」を考えたとき、自分が思いついたのはノイズでした。 都合が良かったのはどの写真のノイズも微妙に違う（ランダム）ということです。 風景はずっと動きませんが（同じ部分）、ノイズだけはバラバラです（違う部分）。つまり、風景が固定されてる写真
海外デザインブログ Canva Design School で公開された「10 Simple Ways To Enhance Your Images」より許可をもらい、日本語抄訳しています。 「百聞は一見にしかず（英: A picture is worth a thousand words.）」と言われるのには、きちんとした理由があります。 古くからよく知られているフレーズかもしれませんが、オーディエンスに向けてデザインを制作するときには、適切なアドバイスと言えるでしょう。デザインのコンセプトに、エクスペリエンス体験やリサーチを加えることで、イメージ画像はうまく注目を集めることができます。 Hubspot では、ビジュアル・コンテンツ（英: Visual Content）がいかに強力なコミュニケーションツールであるか、いくつかの統計がまとめられています。 関連する画像のあるコンテンツは、画
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