都度課金のプランは上記のとおりです。都度課金では、イラスト生成のために消費するAnlasだけを購入可能です。 V3モデルでイラストを生成するには1枚あたり20Anlasを消費するため、4.79ドルのプランでは1ドルあたり約20枚、13.99ドルのプランでは1ドルあたり約35枚の画像を生成できます。月額課金プランよりも安価にAnlasを購入できるため、イラスト生成だけを利用する際には都度課金がおすすめです。 ただし、月額25ドルのOpusプランでは、普通サイズ・小サイズのイラストをAnlasの消費なしで生成できる機能があります。多くのイラストを生成してNovelAIを試したいと考えている場合はOpusプランもおすすめです。 NovelAIでイラストを生成する4ステップ NovelAIでのイラスト生成は、以下の4ステップで行えます。 アカウント登録をする日本語表示にするサブスクリプションまたは
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長 樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると
友達と電話するように会話しながら、ほめたり労ったりしてくれるコトモ。「すごい！」「賢い」「頑張っているんだね」……言われて悪い気はしない。 だが「初対面で何でそこまで？」と白々しくも感じるし、会話はまったく深まらない。キャバクラの会話ってこんな感じなのかも？ 行ったことないけど……。 ただ、その技術はすごい。会話のテンポは人間と見まごう（聞きまごう？）ほどだ。こちらの言葉をオウム返ししたり、「うん」「そっかそっか」などの相づちを違和感なく挟むことで、より共感してもらっている印象を覚えるとともに、返答の待ち時間も自然に埋めている。 過去の会話を覚え、その後に反映してくる“記憶力”もある。前回の会話で「好き」と言ったことを思い出して、「○○好きだって言ってたよね？」と話を広げようとしてくるのだ。 あまりにナチュラルだから、人間と話している気持ちになる。だからこそ、ちょっとした“人間との違い”が
２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎
人気連載『生成AIウィークリー』で取り上げている注目論文を見ると、そこに中国IT企業の名前が頻繁に登場します。 EC大手のアリババ（Alibaba）、ゲーム大手のテンセント（Tencent）、TikTokの運営元であるBytedanceなどが常に顔を出しており、画像・音声・アニメーションと、生成AIのあらゆる分野で中国に勢いがあることがわかります。 そんな中、テンセントがなかなか衝撃的な技術を発表しました。「PhotoMaker」という画像生成AIです。これでなければできない、というものではないのですが、「ファインチューニングの事前作成不要」「元画像が少なくても良い」のに、人物のアイデンティティを維持した画像を生成できるというメリットがあります。 これまでは既存の画像AIモデルに多数の写真を読み込ませて本人性を学習させたものから新たなAIモデルやその簡易版であるLoRAモデルを作ってきまし
飛んでくる「マサカリ」をどう受け止めるか。鹿野壮が実践する「アウトプットを守る」3箇条 2024年1月17日 フロントエンドエンジニア 鹿野 壮 九州大学芸術工学部音響設計学科卒業。現在はUbie株式会社に勤務している。とくにTypeScript・CSSが好きで、暇があればコードを書いている。勉強会・技術SNS・Twitterなどで積極的に技術情報を発信中。 CSS Nite 2017〜2019ベストセッション受賞。 X（@tonkotsuboy_com） Github ホームページ アウトプットをするときの悩みとしてよく聞くのが、アウトプットをしたいが「マサカリ」が怖くてできない、ということです。 私自身も、アウトプットを始めたころは、そういった「マサカリ」に対して悩み、アウトプットや人間関係自体が怖くなることがありました。今でも「マサカリ」は怖いですが、アウトプットの品質や「マサカリ」
「もしもし私リカよ、お電話ありがとう」。このひと言から始まる電話の「リカちゃんでんわ」サービス。SNSが当たり前の今、国民的着せ替え人形「リカちゃん」と電話で話せるこのサービスは、アナログながらも昨年55周年を迎えました。 これまで「今どき電話なの？」という社内の声もあるなか、スマホと違って、子どもが自分の意思で手に取れる身近なメディアということで続けてきたそうです。株式会社タカラトミー マーケティングの沼田瑞穂さんと広報の柳寺薫乃さんにお話を伺いました。 ひとりの子どもの夢を叶えた社員 ──「リカちゃんでんわ」が始まったきっかけは？ 沼田さん：リカちゃんを発売してまもなくの1967年当時のある日、ひとりのお子様から「リカちゃんはいますか？」と会社に電話が入り、その電話を受けた社員が機転を利かせて「こんにちは、私リカよ」と対応したそうなんです。すると、そのお子様が喜んでくださったと聞いてい
Google Bard便利すぎ。Gmailから検索して表まで作るだなんて…2023.12.20 20:00104,959 小暮ひさのり 仕事、楽になる予感しかしない。 Googleのチャットボット｢Google Bard｣。話してみると、受け答えはまだまだ勉強中といった感じで、ChatGPTの方が先を行っている感はありますけど、それでも新機能を突っ込んでくるのがGoogleの偉いところ。 先日、｢Google Workspace｣の拡張機能が実装され、Gmail、Drive、Docsとも連携できるようになりました。特に刺さったのがGmail。この機能、Gmailをメインでやりとりしているなら使ったほうがいいですよ。 Gmailからいろいろな情報を探して提示できるのが神すぎ…Image: 小暮ひさのりGmailを見られて助かるのが、｢あのメール返したかな？｣とか｢あの案件の期日いつって言われ
今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI（人工知能）によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」（フリーライド）に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用
CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒ step by step） 06: bothinst 07: mock 08: ReAct 09: ToT（Tree of Thoughts） 10: Metacognitive Prompting
現在、600を超えるChatGPTプラグインが存在します。 多すぎないか？全部試す時間なんてないよ……皆さんそう思っているのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTプラグインを片っ端から試した猛者達をリサーチし、彼らが本当にオススメしているChatGPTプラグイン69選と実際に弊社が使ってみた記事、更には各プラグインの評価までをご紹介します。 ※この記事では多くのプラグインを紹介しているため、「Ctrl+F」もしくは「Command+F」で、知りたいプラグインを検索することがおすすめです。 ChatGPTプラグインとは？ ChatGPTプラグインとは、ChatGPTにさまざまな機能を追加できるツールです。 プラグインを使うと、ChatGPTで以下のようなことが可能になります。 最新の情報を取得 旅行やレストランの予約 グラフや画像の表示 なんと5月20日時点で70以上のサービスが
10月1日頃、OpenAIの新しい画像生成AI「DALL·E 3（ダリ３）」が徐々に使えるようになり、その性能の高さから話題になっています。まずサプライズで使えるようになったのがマイクロソフトのBingチャット。日本語で「猫の画像を作ってください」などと入れるだけでかわいい猫の画像が出てくると。これが無料で使えるのは衝撃的です。マイクロソフトが巨大資本で他の会社をつぶしに来たなという感じですね。どう考えても、今のところはサーバーコストが果てしなくかかる赤字サービスなのは間違いないので……。 「ラーメンを食べる女の子」が描ける！ なにより衝撃的だったのは、「アニメ風の少女と猫が遊んでいる姿を作ってください」というリクエストに対し、一発で完璧な正解を出してきたことです。Stable Diffusionだと苦手とされていた指も適切に描写されています。もうひとつの着目点はオブジェクト間の関係性です
（追記） 「俺は今でも、あの41話をチェックした人のことを思っている」の末尾に句点なし。「一番最後」は口語的表現でOKなのかな。 ありがとう、助かる。 どっか落としてるだろうとは思ってたが、仕事終わりに自分の文章なんかマトモに読めねえんだよな。 句点イレル。そういや同じ現場だった校正者もよくやらかしてたな。元気してるだろうか。 「一番最後」はママで。副詞的用法だと「ぶっちぎり」みたいなニュアンスを感じるから、おっしゃる通り強調表現の範囲内として個人的には違和感ないかな。もちろん要指摘事項だが。 “？”の後ろに文章が続けばスペースあり、後ろが “」”の記号ならスペースなし、“これはいったい何年前の学説なんだ？って” と促音でもスペースなし、が校正ルールってことかなーと思いながら読んだ。 だいたいそう。最後の場合はスペース入れる表記ルールも多いけど、俺は一文としてつながりがあるならアキなしの方
集英社週刊プレイボーイ編集部が企画して出版したものの引っ込めてしまったAIグラビアアイドルさつきあい写真集「生まれたて。」をめぐっていくつか興味深い記事が上がっています（清水亮さんのコラム、新清士さんのコラム）。 既存のAIモデルだけではなく、さらにファインチューニングで使われたかもしれない実在の女性タレントをめぐる論考ですが、実のところは肝心の編集部が多くを語っていないため不明。 これとは別に、いくつかの画像投稿サイトではAIを使った「写真」「イラスト」の投稿を禁止するところも出てきており、大手サイトでの例外はAmazon.co.jpだけという話になっている一方、著名タレントのLoRA（学習されたAIモデル）のファイルが配布されていたりと、実在の人々の権利を脅かすのではないかと当初懸念されていた問題も顕在化しています。 筆者も実在の人物（妻）の写真をAIに学習させて、それを「異世界とりち
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
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