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JapaneseStableDiffusionを使ったテクスチャ作成
先週は英語版のStableDiffusionでテクスチャを作成した。
今回は日本語版でもできるかを検討してみた。
内容は前回とほぼ同じ。使用するパッケージが変わったため、手続きが微妙に異なる。
設定前回同様にHugging Faceトークンは取得しておく。(前回と同じもので可)
japanese-stable-diffusionにアクセスしライセンスを確認し同意する。
googleのドライブか
StableDiffusionを使ったテクスチャ作成テクニック
最近のお絵描きAIブームに乗っかてStableDiffusionを使ってみた。絵を描けない自分にとって代わっていい感じの絵を描いてくれるのはありがたい。
モデリング際によく使うSeamless Texture、Matcap TextureがStableDiffusionでいい感じに作れたのでそのコツをここにまとめる。
Google colaboratoryを使用して作成する。
Hugging F
データ可視化アドオンを使ってみた
Blenderにてcsvファイルのを可視化する「Data Visualisation Addon」アドオンを使ってみた。
あくまでデータを可視化するものなので、事前にデータを加工して決まったcsvファイル形式を作成しておく必要がある。
使用したバージョン
Blender 2.83
BlenderDataVis 2.0
GitHubで公開されているが、Blender Mrketで作者をサポートす
テクスチャ合成と3Dモデリング
2015年の話ではあるが、目的の画像(コンテンツ画像)に別の画像(スタイル画像)の画風を合成できる記事を見つけた。
猫の画像にゴッホの星月夜の特徴を掛け合わせることでゴッホ風の猫の画像を作ることができる。
※詳細は下リンクを参照
何かしら応用してみようと思い、今回はDモデルに使うテクスチャに別の画像を合成してみた。
今回はマッチョのテクスチャにに波の画像を合成して実験してみた。髪の生え際や唇など
Google colabでKaolin使ってみた
Kaolinとは3Dディープラーニングの研究を加速することを目的としたPyTorchライブラリ。
つまり簡単に3Dモデルの機械学習ができる。
現在(2020/3/8時点)ではwindows環境はサポートされておらずubuntu等を使ってLinux環境を構築する必要がある。またGPUスペックの自信もないため、colabで試しにやってみた。
今回は\kaolin-master\examples\Cl