オランダ発祥のメッセンジャーバッグ フラップ、バッグ本体、ストラップを自由に組み合わせて自分だけのオリジナルが造れるのが特徴
stable-diffusion-webui-wd14-tagger でタグを付与する際に、Exclude tags (split by comma)で付与しないタグを設定できるが、スペースを含むタグについては除外設定が機能せずタグが付与されてしまう。 スペースの代わりにアンダースコア『_』を用いる必要がある。 「foo bar」を除外したい場合は、「foo_bar」を入力すれば良い。 参考 https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger/issues/58
ワードクラウドを作成しました。 WordCloud ライブラリを使用しています。 日本語の単語分解と品詞付与には mecab-python3 ライブラリを使用しました。 それらの使い方をソースコードと併せて紹介します。
Pythonで自然言語処理を行うにあたり、 ブログの諸先輩方から知恵を借りて、 Mecabで分かち書きする処理を作成。 この記事の末尾にソースを貼り付けておく。 このブログでの注意点として「self.tagger.parse("")」を追加。 これがないと、不定値の解析結果が紛れ込んでしまうっぽい。 そのまま動かしてテストできる形になっている。 「if __name__ == "__main__":」以降のdataリストのフレーズを分かち書きする。 (base) C:\PyTest\jobs_new2>python separatewordsj2.py 日本語の分かち書きで、CountVect…
2024/1/19、昨年3月にGlazeをリリースした「シカゴの研究チーム」が、第2の機械学習阻害ツールとなるNightshadeを公開。 基本的な構造はGlazeと同じく、「Stable Diffusionそのものを内蔵(＝Nightshade自体が無断学習によって作られている)」「それを使って元絵にゴミデータを合成」「ゴミデータは人間にとっても汚いノイズとして視認されるが、機械学習にとってはもっと邪魔」というもの。 単に壊れたデータを学習させようとしていたGlazeとは異なり、Nightshadeは「描かれているものを別のオブジェクトに誤認させる」、例えば「犬が描かれた絵をAIにだけ猫だと…
「鬼は外、福は内！」 日本の昔話や伝統行事でよく登場する「鬼」。英語でなんて言うのか知っていますか？今回は、「鬼」の英語表現を複数紹介します。「鬼」を用いた日本のことわざの英語表現もまとめました。 ぜひ英会話学習にお役立てください！ 鬼 について 鬼 英語表現 demon devil tagger ogre 【鬼】を用いた日本の慣用表現を英語で 心を鬼にする 渡る世間に鬼はいない 鬼嫁 来年の事を言えば鬼が笑う 鬼に金棒 鬼の目にも涙 鬼は外福は内 鬼 英語 まとめ 鬼 について 「鬼」は、日本の童話や伝承に登場する日本独自の妖怪です。日本の昔話では、鬼はしばしば悪者や試練の象徴として登場し、…
結論 mecab-ipadic-2.7.0-20070801 を --with-charset=utf8 のオプション付きでビルドする。 $ ./configure --with-charset=utf8 Natto で確認する 期待通りの挙動になっているかを Natto で確認します。 > require 'natto' > nm = Natto::MeCab.new => #<Natto::MeCab:0x00007f2546c63280 @model=#<FFI::Pointer address=0x0000561020b78620>, @tagger=#<FFI::Pointer ad…
今日はMeCabを入れた このあたり参考にした Pythonのバージョン高くてインストールできないとか、exeインストールし忘れとか、libmecab.dllコピペとかをやってた note.com python-beginner.blog mahan.hatenadiary.org teratail.com そして、これ↓見てMeCab.Tagger("-Osimple")使いたくなった qiita.com -Osimpleを付けると、動かなくなったから調べた！ これら↓を参考にして、 teratail.com taku910.github.io ; simple node-format-si…
LoRA生成について記事を書いた。 A1111、WD14、Kohsya sd-scriptsでLoRAを生成する。 - 回心誌そこでも書いたが、LoRAの生成では、前準備として以下の作業が必要になる。 素材集め 画像ファイルのリネーム タグ付け キャプションファイルの編集 dataset-tag-editor-standalone このうち、キャプションファイルの編集を楽にする方法として、UIベースのツールを使用することができる。 そういったツールの一つに、dataset-tag-editor-standaloneがある GitHub - toshiaki1729/dataset-tag-ed…
概ね以下を参考に。 日本一わかりやすいLoRA学習！sd-scripts導入から学習実行まで解説！東北ずん子LoRAを作ってみよう！【Stable Diffusion】 - YouTube LoRAを一緒に作ろう！効率的なLoRA学習や、学習の設定を見ていこう【stable diffusion】 - YouTube 目次: 前提（環境準備） 日本語Readmeを参考にkohya-ss/sd-scriptsの環境を導入 素材準備 素材集め 画像ファイルのリネーム タグ付け キャプションファイルの編集 どんなタグがいくつあるかをリスト化・集計する タグを特徴／服装／状態／背景／その他の5つに分類す…
前提 A1111にWD14を追加 エラー1: ImportError: cannot import name 'wrap_gradio_gpu_call' from 'webui' 対処法 考察 エラー2: AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'deepdanbooru_projects_path' 対処法 考察 エラー3: ImportError: cannot import name 'models_path' from partially initialized module 'modules.shared' (most…
先日、お仕事で久しぶりに、AWSのEC2に CloudWatch Agent を入れる作業をしていたところ、ちょっとハマったポイントがあったのでここにメモしておきます。 目指す状態 CloudWatch Agent が起動して、メトリクスを CloudWatch に送信している状態 CloudWatch Agent が起動して、Webアプリケーションのログを CloudWatch Logs に送信している状態 本当はNginxとかOSの一部機能のログとかも送るけど、本メモの主題とは離れてるので、この観点での情報は割愛
研究開発部の堤と申します。今年9月にニューヨークで開催されたtry! Swift NYCというカンファレンスに参加してきました。 www.tryswift.co try! Swiftは2016年から東京・インド・ニューヨーク等で開催されている、Swiftのデベロッパーカンファレンスです。東京での開催時は毎回参加していますが 1、スピーカー・参加者ともに国際色豊か [^tokyo] なのが特徴です。 2017年はLTを行い、2018年にはスピーカーとして登壇もさせていただきました。↩
株式会社ユーザベースでUB Researchを担当している高山です。 ユーザベースでは2023年7月からStudio Ousiaさんと業務提携して、LLMの研究開発に取り組んでいます。 www.uzabase.com 今回はその続報として、Studio Ousiaさんと共同でおこなった日本語LUKEモデルを改変したモデルについて書いていきます。 背景 ユーザベースの課題の一つに「ニューステキスト内の企業名抽出」（人工知能学会全国大会2023の発表）があります。 Studio Ousiaさんの開発する、エンティティリンキングなどのタスクで高い精度を誇る言語モデルLUKEを用いてこの課題に取り組ん…
結局のところ必要なものさえ集めてしまえば、いつでも誰でもそれなりのAIイラストが生成できるようになる。 Automatic1111を更新した際に、必要なモデルや拡張機能を整理したので、ついでにここにまとめておく。 説明はかなり不親切だから注意。 これがあると便利 拡張機能 Config-Presets Styles-Editor sd-webui-ar stable-diffusion-webui-images-browser canvas-zoom sd-webui-enable-checker Quicksettings listの編集 イラストの質向上 拡張機能 a1111-sd-web…
形態素解析やってみた 形態素解析やってみた 形態素解析の種類 形態素解析の準備 形態素解析の準備(Tree Tagger のインストール) 形態素解析【実践】 形態素解析【結果】 参考 今後やりたいこと 形態素解析の種類 MeCab juman Janome Tree tagger NLTK 主に上三つは日本語に、下二つは英語に使われているようです。 今回は、使用するデータが英語であることから Tree Tagger を用います。 形態素解析の準備 形態素解析の関数 treetag() を使用するには以下のパッケージが必要です。 library(koRpus) library(dplyr) 英…
はじめに ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 今回はLLMで外部データを使うケースについてのお話をしたいと思います。 はじめに LLMと外部データの利用 RetrievalとLLM 0. (事前準備)参照したいテキストデータをDBに格納 1. ユーザの入力文とのテキスト類似度を計算して、関連テキストを抽出する(Retrieval) 2. 関連テキストをLLMのプロンプトに入れ込み、ユーザの入力文に回答する。 Retrieval時の課題 LangChainでの用意 Case1: それぞれの文章がRetrievalしにくい形で保存されている 対策案: ページ構造を意識した形で各…
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