おみくじは中吉

初詣でいつものおみくじを引く。今年は中吉だった。

第四十三番

どんな人生になるかは誰にもわからない
どんな人生にするかはあなただけがわかる
の心を持って位生きよ 嘘やうわべの言葉は自分自身も裏切る

運勢 中吉


  • 願望:欲張らず願い成就するだろう
  • 仕事:人をまとめる役割で評価が高まる
  • 恋愛:焦っても変わらぬ 少しずつ距離を縮めよ
  • 健康:怪我しやすい時期 用心せよ
  • 学業:手が届かぬと思わず挑戦せよ
  • 金運:安定している 商人ならば事業を考えるも吉
  • 旅行:歴史を学ぶたびで運も開く
  • 出産おさん:大仕事に向け体調管理には気をつけて

縁起物は達磨だった。

達磨だるま
忍耐、人望、福徳をさずける福神 七転八起(何度失敗しても屈しないで奮いたつの意味)人に忍と福と寿命の三徳を与える福神といわれ古くから広く親交を集めています。財布等の中に入れて開運のお守としてたいせつにお持ち下さい。

去年のおみくじを見直してみた。去年の「出産おさん」は「大仕事に向け体調管理には気をつけて 無理は禁物」で今年とほぼ同じだった。

2022年は年初と8月の第6波と第7波、2月からのウクライナ戦争、7月の安倍首相暗殺からの統一教会問題が大きなトピックだったと思う。特にロシアのウクライナ侵攻、そして自民党統一教会の癒着はこんなことがあっていいのかという話で、どちらも歴史の転換点になるだろう。

今年は新型コロナウイルスの心配をもう少し減らしたい。プーチン大統領ウクライナへの侵攻をやめてほしいし、政治家はいくら当選しやすくなるとしても反社会的な団体との関係はきっぱり断ってほしい。

これまでのおみくじ

超小型探査機OMOTENASHIの運用状況に関する記者説明会(11/22)

前回の記事
超小型探査機OMOTENASHIの運用状況に関する記者説明会(11/18)

日時

  • 2022年11月22日15時~

登壇者

中継録画

超小型探査機OMOTENASHIの運用状況にかかる記者説明会 - YouTube

配付資料

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超小型探査機OMOTENASHIの運用状況に関する記者説明会(11/18)

超小型探査機OMOTENASHIは、現状、太陽捕捉が完了せず、通信が安定しないため、姿勢の安定、電力の確保、通信の確立の為の運用を継続して行っております。
OMOTENASHI の運用状況についての記者説明会を開催しますのでお知らせします。

日時

  • 2022年11月18日15時~

登壇者

リンク

中継録画

超小型探査機OMOTENASHIの運用状況に関する記者説明会 - YouTube

(0分25秒に開始)

参考:OMOTENASHIチームのツイート

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AUTOMATIC1111版Stable Diffusion Web UIの日本語化

これを日本語化する話です。




少し前に、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion Web UI(以下1111版SD)の設定(Setting)に「Localization」という項目ができたことに気付いた。Wikiを見ると「Localization」のページもできていた。

「設定画面の一番下にローカライゼーション用のテンプレートをダウンロードするボタンがありますよ」だそうだ。ということは、このテンプレートファイルをダウンロードして編集すれば、メニューの各項目を日本語にできるようになったのだな。でも大変だな。誰かやってくれないかな…と他力本願でいたらやってくれた方がいた。ありがとうございます。

これを使って1111版SDを日本語化する方法は以下。

(2022年10月23日追記:この行の操作は不要になりました)上のURLにあるリンク「https://github.com/yuuki76/stable-diffusion-webui/raw/ja-translation/localizations/ja_JP.json」を、1111版SDのフォルダにある「localizations」フォルダ内にダウンロードする。

(2022年12月27日追記:この下に続く操作の前に必要な操作が増えました:「Extension」タブをクリック→「Available」タブをクリック→「localization」のチェックボックス☑をオフ□に→「Load from:」ボタンをクリック→出てきたリストの下の方、「ja_JP Localization」の行の右にある「Install」をクリック→行が消えたらStable Diffusionを再起動。その上で続きを読んでください)

Web UIの「Settings」にある「Localization」の🔁をクリックし、「none」になっているプルダウンメニューから「ja_JP」を選択する。「Localization」が見つからなかったらStable Diffusionを最新版にアップデートする。

設定画面一番上の「Apply settings」をクリックして設定を保存してからStable Diffusionを再起動すると、日本語UIになっている。

ここで設定
こうなった1
こうなった2

これはすばらしい。yuuki76 (Kris Walton)さんありがとう。

最近の出力

こんなことをしています。

img2imgで名画を火星探査にしたり

昔のアメリカ車(よく見るとおかしい)の図鑑を見たり

illustration side view of cars 1960s
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 2679594898, Size: 512x512, Model hash: 7460a6fa

雨の夜を走る男アクリル画を出したり

A skinny man in a trench coat and fedora hat running rainy night city neon lights acrylic painting
Steps: 120, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 621632043, Size: 512x512, Model hash: 7460a6fa

ところで、画像生成AIを使わずに描いたデジタル絵のことをどう呼んだらいいんでしょうね。「手で描いた」はもともとアナログ作画(物理的な紙に物理的な筆で描く)を指していたので混同してしまう。デジタル絵をAI使用/非使用で分類する言葉が必要になっている。

追記

10月23日の未明に、先ほどのプルリクエストがマージされた。これです。

自分でja_JP.jsonをダウンロードしなくても、1111版SDをアップデートすれば自動的に日本語を使えるようになった。Settingsでの日本語化の操作は上に書いた内容と同じです。

追記2

言語ファイルは必要なものだけをExtensionとしてインストールする方法に変わった。追加された操作方法は上に追記しました。

小惑星探査機「はやぶさ2」の記者説明会(サンプル初期分析論文の「Science」誌掲載)

小惑星探査機「はやぶさ2」初期分析 石の物質分析チーム 研究成果の科学誌「Science」論文掲載について

おことわり
いつもは記者説明会で書き取った内容を読み返して、ブログ掲載用に表現を調整したり書ききれなかったところを補足したりしています。ところが今ちょっと忙しくて手が回らないので、今回は書き取った内容を基本的にそのままアップします。

登壇者

JAXA 宇宙科学研究所地球外物質研究グループ
グループ長 臼井寛裕(うすい・ともひろ)(JAXA 宇宙科学研究所 太陽系科学研究系 教授)
初期分析チーム
初期分析チーム統括 橘省吾(たちばな・しょうご)(東京大学大学院理学系研究科 教授/JAXA 宇宙科学研究所 太陽系科学研究系 特任教授)
石の物質分析チーム
チームリーダー 中村智樹(なかむら・ともき)(東北大学 大学院理学研究科 地学専攻 教授)

配付資料


記者説明会の概要と目次

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画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ

AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。

Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。

自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。

追記

このエントリの投稿後、より詳しく解説したページが出ていたことを知りました。

こちらはHugging Faceのアカウント取得なども含めてステップバイステップで説明されています。

自分のエントリを書く動機になった「「ランタイムの切断」に注意」の節は上の記事にはないので、そこはぜひ読んでください。

ライセンスの確認

Hugging Faceにアカウントを作るとウェルカムページへ移動する。「CompVis/stable-diffusion-v1-4 · Hugging Face」へ行くとライセンスが表示される。下の方に「I have read the License and agree with its terms」のチェックボックスと「Access Repository」のボタンがあるのを見逃さないように。


Hugging Faceのトークンを取得

アカウントを新規登録した際に届くメールには確認用のリンクがある。これをクリックするとHugging Faceを正式に使えるようになり、トークンも取得できるようになる。

Google Colabでの実行

ここの解説は元記事ではあっさりめなので、ちょっと詳しく。といっても自分も初めて使ったものなので間違いなどあったらTwitterブコメ優しくご指摘ください。

Google Colabへ行くとノートブックの一覧が表示される。Google Colabを初めて使うときは「Colaboratoryへようこそ」だけがあるはず。ここで「ノートブックを新規作成」をクリックする。

新規のノートブックが開く。ここで「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を指定する。

ノートブックではカーソルが点滅しているところにコマンドを入力していく。入力したコマンドの実行は[Ctrl]+[Enter]、または左の(▶)をクリックする。

コマンドが終了したらその上の「+コード」をクリックして新しいコードセルを出し、そこに次のコマンドを入れていく。終了したコマンドを消して次のコマンドを入れてもよい。

下のように、3つに分かれているコマンドをまとめて実行してもよい。その次は画像生成のコマンドを入れるコードセルを出せばすむようになる。ノートブックを開き直してもコードセルはそのまま残っているから、下の「自分で取得したHugging Face Hubのトークン」の部分を自分のトークンに置き換えて一度実行しておけば、次に開いたときにこのコードセルを実行するだけでよい。

!pip install diffusers==0.2.4 transformers scipy ftfy

YOUR_TOKEN="自分で取得したHugging Face Hubのトークン"

from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=YOUR_TOKEN)
pipe.to("cuda")

そのほかは元記事の手順通りに進めていけばStable Diffusionを使えるようになるはず。上のまとめたコードだと、すべてのコマンドが終わるまで3分くらいかかる。またインストール中にエラーが出て、再実行しても変わらないときは最初のコマンドからやり直すとよい。

上の初期化コマンドに続けて画像生成のコマンドを実行したければ、上のコードセルを実行させてから画像生成のコードセルも実行させておくと、順番に処理してくれる。

画像生成のコマンドが終了してもコードセルの左に「✔」が出るだけで、画像が表示されたりはしない。画像はノートブック内の「ファイル」に保存される。左サイドバーの「ファイル」をクリックする。

表示される「ファイル」ペイン内、画像のファイル名をダブルクリックすると画像が表示される。画像は「ファイル」ペインのファイル名にマウスポインタを置いたときに表示される「⁝」からローカルに保存できる。


「ランタイムの切断」に注意

ノートブック内に作られた画像ファイルは一時的なものなので、すぐにローカルに保存するのがよい。

Google Colabをしばらく放置したり、長時間使ったりしていると「ランタイムの切断」というダイアログボックスが表示される。ここで「再接続」しても、先ほどの画像ファイルはもう消えているからだ。

(このことを書きたかった。ランタイムが切断されても画像ファイルが残るようにする方法はあるのだろうか)

追記:Googleドライブを接続して画像をクラウドに保存する方法

画像ファイルの保存先をGoogleドライブに変更できるとブコメで指摘をいただいた。id:zkqさんありがとうございます。以下は自分で調べた結果です。

ノートブックを開いたらファイルアイコンに続いて「ドライブをマウント」アイコンをクリックする。

Googleドライブに接続」をクリック。

ドライブがマウントされる。

初期化コマンドの末尾に以下の2行を追加する。

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')

追加後の全コマンドは以下。

!pip install diffusers==0.2.4 transformers scipy ftfy

YOUR_TOKEN="自分で取得したHugging Face Hubのトークン"

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/Colab Notebooks')

これを実行してから画像生成のコマンドを実行すると、画像は「sample_data」と同じ階層ではなく、「drive」-「MyDrive」-「Colab Notebooks」に保存される。

画像はGoogleドライブ側からも見ることができる。Googleドライブに保存された画像は、ランタイムが切断されても消えることはない。


呪文探しの旅が始まる

これで無事にStable Diffusionを使えるようになったら、次はいい感じの画像を出してもらうためのコマンド探しが始まる。

下はいろいろ試してみた結果。しかし、うまくできなくてここに上げていない画像はこの何倍もある。

追記:呪文の参考にしたページ

ほかにもたくさんあるが、自分が見たのはこのあたり。あとユーザー登録すると招待されるStable DiffusionのDiscordには、作品といっしょにコマンドを公開してくれている人もいる。

さらに追記

Stable Diffusionで作った画像を検索して、それを生成した呪文を見られるサイトができたとのこと。

求める画像の特徴を日本語で入力すると呪文に変換してくれるサービスも登場した。

〔おまけ〕Google Colab以外でStable Diffusionを使う

Stable Diffusionをローカルで実行することもできるそうだ。

ただし現在のところNVIDIAGPUが必要なので、誰でも使えるというわけではない。

Stable Diffusionのサイトにはデモページがあって、ここなら誰でもいくらでも画像を生成できる。

しかしここは4枚セットを出すのに数分から10分程度かかる。画像枠の右上の数字は経過時間と所要時間を示している。複雑なコマンドだとより時間がかかるようだ。またシード値が固定されているのか、同じコマンドで生成される画像はいつも同じになる。


追記:シード値などはAdvanced optionsで変更

Advanced optionsでシード値を変更できるとブコメで教えてもらった。id:oichさんありがとうございます。そしてページを読み込み直すたびにシード値はランダムに設定されるので、同じコマンドで同じ画像を出すにはシード値を同じにすればいい(=しないとだめ)。