はじめに

速報！　Motion と新エレメントのVintage Christmas Illustrationがリリース

MotionとVintage Christmas Illustrationがリリースされました。

動画生成AIアプリの動きは特に最近活発で、PikaとかRunway Gen２とか、もちろんSDとかあちこちから最近は色々とリリースされてますが、Leonardo AIも、静止画と動画の統括画像生成AIアプリとして、そのテリトリーを広げていきそうです。

Elements　

さて、今回は、Elementsのお話です。

Elementsの公式の説明は、LeonardpAIのFeature releasesフォルダーの一番上にあります。
All Collections＞Feature releases＞Elements
すべてのコレクション＞機能リリース＞要素
今回は、その内容を引用しつつ、内容の説明やを加味していきたいと思います。

Elementsの効果

Elementsを使うと、さらに様々な変化を画像に与えることができます。

例えば、ケルト風とか、TIKI（ポリネシア）風とか、バロック風とか、未来的、などなど。

そのうち、日本風とか中華風とかインド風等々、出てくるのかもしれません。これは、これで流行りそうです。

既存のプロンプトをベースに、異なるElements設定を適用して画像生成することで、様々なバリエーションを創ることができます。なお、Elementsの使用自体には、トークンは消費されません。

なお、前回も説明しましたが、これらのWebページの一括和訳については、Google翻訳などの拡張機能をそれぞれのWeb ブラウザにインストールして行うことができます。

ちなみに、ここで引用している日本語訳には、DeepLまたは、NotionAIを用いています。

Elementsの設定について

• まず、最後のフィードバックの項目に、このようなコメントがあります。

• Elementsはベータリリースの段階にあり、ユーザーからのフィードバックを大切にしています。Elementsをより良いものにするため、ご意見、ご経験、ご提案をお聞かせください。とのことです。

なお、本Elementsのリリース日は、９月２７日と記載されています。

その間も実際の画面は進化してますので、本ブログの内容は、このオリジナルの説明とは異なる場合があります。

概要

Elementsは、Leonardo.AiのLow-Rank Adaption（LoRA＊注）モデルのカスタム実装であり、ニュアンス画像生成に非常に効率的でリソースに優しいアプローチを提供します。ダイナミックモディファイアを追加するだけで、生成された画像のスタイルと視覚的な結果を正確かつ複雑にコントロールすることができます。
Elementsを使えば、ユーザーは様々なモデルスタイルをシームレスにブレンドして、クリエイティブなビジョンに完璧に沿ったユニークな結果を生み出すことができます。

Elementsについて

• LoRA Integration:　LoRAの統合：Leonardo.Aiはベータ版中に18のLoRAモデルを統合しており、現在さらに多くのモデルを一般リリース用に追加するために検討中です。そのうち4つはSDXLと互換性があり、1つはSD2.1モデルと互換性があり、13はSD1.5ベースのモデルと互換性があります。

• Adding Elements:　Elementsの追加：ユーザーは、「AI画像生成」ページのプロンプト生成入力の下にある便利な新しい「要素の追加」ボタンをクリックして、自分のアーティスティックなスタイルをカスタマイズすることができます。

• Style Categories：スタイルカテゴリー：バロック "や "ルナ・パンク "などの多様なフィニッシング・ツールやアーティスティック・スタイルのライブラリから、1つのエレメントを選択したり、複数の互換性のあるエレメントを組み合わせたりすることができます。

• Weight Adjustment：ウェイト調整：エレメントは相対的なウェイトで微調整でき、ユーザーは自分の作品に最適なバランスを見つけることができます。LoRAの中には、マイナスの値を使用すると異なる効果を発揮するものもあるので、ユーザー自身で調べてみてください。

• メリット ：Elementsは、AIイメージ生成ページから、高度にカスタマイズされたアートワークや多用途なワークフローの作成を効率化します。ユーザーは、好みのスタイルを選択し、ウェイトを調整するだけで、統合されたLoRAモデルが舞台裏で出力に影響を与えます。

事実上、Elementsは、ユーザーがお気に入りの微調整されたモデルを使って、よりユニークな出力を作成することを可能にし、微調整されたモデルだけを使用するよりも、よりニュアンスに富んだきめ細かなコントロールを提供します。

エレメンツの使い方

1.　有効化：

AI画像生成ページから簡単にエレメントを有効化できます。テキストプロンプトバーの下にある「要素を追加」ボタンをクリックするだけです。

2.　ミックス＆マッチ：

最大4つのエレメントを選択して組み合わせることができます。お好みのスタイルや組み合わせを試すことができます。

3.　強度：

各エレメンツのウェイトを調整することで、あなたのニーズにぴったりのバランスを見つけることができます。
(注意: 負のウェイトでうまくいくエレメントもあります!)

レオナルドのアドバイス：
ウェイト（重み）の推奨値は通常0.2～0.8程度です。

訳注：さらに、上にも記載がありますが、マイナスもできます。また、最大2.0まであります。１を超えると、一般に、ケバくなります。

4.   生成：

「生成」をクリックすると、数秒で結果が表示されます

よくある質問

なぜ特定のエレメントを併用できないのですか？
ベースモデルにより、一部のエレメントは特定の微調整されたモデルと互換性がなく、そのため生成結果が悪くなります。プラットフォームは、これらの互換性のない組み合わせを自動的にグレーアウトします。互換性のないエレメントは、選択しても使用されません。

エレメントの生成にはいくらかかりますか？
現在のところ、エレメントの使用には追加のトークン費用は発生しません。

Feedback
Elementsはベータリリースの段階にあり、私たちはユーザーからのフィードバックを奨励し、大切にしています。Elementsをより良いものにするため、ご意見、ご経験、ご提案をお聞かせください。

オリジナルの主な説明は、以上です。

補足

*LoRAについて 

by Bard
LoRA（Low-Rank Adaptation）は、画像生成AIの画像生成精度を向上させるための技術です。画像生成AIは、大量の画像データセットを学習することで、新しい画像を生成することができます。しかし、学習データに含まれない画像を生成する場合、生成画像の品質が低下することがあります。
LoRAは、学習データとは異なる画像データを追加学習することで、生成画像の品質を向上させます。具体的には、追加学習する画像データの特徴量を、学習済みの画像生成AIの特徴量と近づけるように調整します。これにより、生成画像が学習データに含まれない画像であっても、学習データに含まれる画像と似た品質で生成できるようになります。

LoRAは、以下の3つのメリットがあります。

• 生成画像の品質を向上させる

• 生成画像のバリエーションを増やす

• 生成画像の作成時間を短縮する

LoRAは、以下の用途に活用されています。

• イラストや漫画の創作

• 商品やサービスのデザイン

• 教育や研究

LoRAの具体的な使い方としては、以下の手順で行います。

1. 生成したい画像の特徴を捉えた画像データを用意する

2. 用意した画像データをLoRAで追加学習する

3. 学習済みの画像生成AIに、生成したい画像の特徴を入力する

LoRAは、画像生成AIの可能性を広げる技術として注目されています。
以下に、LoRAの具体的な例をいくつか挙げます。

• ある会社が、自社製品のデザインをLoRAを使って作成しました。LoRAを使わずに生成した画像は、学習データに含まれる画像と似たデザインになってしまいましたが、LoRAを使えば、学習データに含まれない独自のデザインを生成できました。

• ある大学が、LoRAを使って、特定の絵柄のイラストを生成しました。LoRAを使わずに生成した画像は、絵柄が不安定でしたが、LoRAを使えば、安定した絵柄のイラストを生成できました。

LoRAは、画像生成AIの可能性を広げ、私たちの生活をより豊かにしてくれる技術です。

Bardについて

今回の調査結果の記載は、Bardを使いました。

最近(2023/12)、Bardは、かなり進化してて、検索機能については、最新情報も答えることができ、また、答えに図表や写真も適宜いれてくれるので、とてもわかり易いです。なお、LLMは最新のGeminiProに設定しています。標準言語を英語にするだけですが。

少なくも、検索能力とその出力、説明能力、最新情報対応という点では、MSのBingより優れていると思います。ChatHubなどで併記させると歴然です。
今のところは、ですが。