Amaru Note

最新AI関連技術のデモをコード付きで紹介しています

【Google Colaboratory】VToonifyによる実写動画の好きなスタイルでのアニメ化【Python】

この記事では、VToonifyを用いて、人の顔の画像や動画を、好きなスタイルでアニメ化する方法を紹介します。

【Google Colaboratory】AIで生成した顔画像の微妙な不自然さを後から簡単に修正する方法【Python】

この記事では、Stable Diffusionのような画像生成AIによって生成した顔画像が部分的に不自然であったときに、後から簡単に修正し、自然な顔に見せる方法を紹介します。

【Google Colaboratory】CodeFormerによる顔画像のハイクオリティな高画質化【Python】

この記事では、CodeFomerを用いて、低画質の顔画像をハイクオリティに高画質化する方法を紹介します。

【Google Colaboratory】YOLOPv2による走行車線・白線・他車の同時検知【Python】

この記事では、YOLOPv2を用いて、ドライブレコーダーの映像から、走行(可能)車線、白線、そして他車を同時に検知する方法を紹介します。

【Google Colaboratory】Dream Fieldsによるテキストから3Dオブジェクトの自動生成(text-to-3D synthesis)【Python】

この記事では、Dream Fieldsを用いて、テキストから3Dオブジェクトを生成する方法を紹介します。

【Google Colaboratory】Thin Plate Spline Motion Modelによる好きな動画から好きな画像へのモーショントレース【Python】

この記事では、Thin Plate Spline Motion Modelによって、任意の動画のモーションを任意の静止画にトレースする方法を紹介します。

【Google Colaboratory】Stable Diffusionを手塚治虫のキャラクターでファインチューニングしてみる(Textual Inversion)【Python】

この記事では、Textual Inversionによって、数枚のオリジナル画像でStable Diffusionをファインチューニングし、新たに好きなキャラクターや画風を学習させる方法を紹介します。

【Google Colaboratory】CLIP-Meshによるテキストから3Dモデルの自動生成(text-to-mesh)【Python】

この記事では、CLIP-Meshを用いて、テキストからテクスチャ付きの3Dモデルを生成する方法を紹介します。

【Google Colaboratory】YOLOv7による物体検知とカスタムデータセットを用いた学習【Python】

この記事では、YOLOv7の事前学習済みモデルを用いて物体を検知する方法、そして、自前のカスタムデータセットを用いて、YOLOv7ベースのオリジナルの検知モデルを学習する方法を紹介します。

【Google Colaboratory】DreamBoothによる好きな対象を主役にした画像生成【Python】

この記事では、DreamBoothを用いて、自分の持ち物や飼い犬といった任意の対象を主役として、好きなシチュエーションをテキストで指定して画像を生成する方法を紹介します。