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そうなんです。 2020年夏、ページの読み込み中にレイアウトがシフトしないように、img要素にはwidthとheight属性を記述するのがいいらしいんです。 <img src="link/to/image.jpg" width="300" height="400" alt="画像の説明"> その昔、これが普通の時代もあったんですけどね。レスポンシブな時代にはwidthとheight属性を書かないのが一般的（？）になっていました。また、widthとheight属性が記述してあってもCSSでwidth: 100%; height: auto;が指定されているとレイアウトシフトが発生してしまっていました。 参考： img要素のサイズ属性の記述の有無についてのTwitterのアンケート なんでいまさら？ なぜなら、2019年の後半にブラウザにレイアウトシフトを回避するための新たな機能が実装されたか
Riley Walz IMG_0001Between 2009 and 2012, iPhones had a built-in "Send to YouTube" button in the Photos app. Many of these uploads kept their default IMG_XXXX filenames, creating a time capsule of raw, unedited moments from random lives. Inspired by Ben Wallace, I made a bot that crawled YouTube and found 5 million of these videos! Watch them below, ordered randomly.
昨日の続き。 jtnoske.hateblo.jp やはり構図を決めるにはimg2imgや、と思い立つ promptとキャンバス縦横比とかで構図のコントロールに挑戦したけど、いやこりゃ無理だわやっぱ構図を自分で決めるならimg2imgでいろいろ指定してやらないといかんのだろな、ということでimg2imgを導入する。 導入 導入方法は各所で上がっていますが、自分は↓のコードをコピペして、 github.com ↓ のコードを参考に実行をしました。 www.12-technology.com Hな方々は↓を(トラバ含めて)参照し、safety_checkerを切りましょう。変更箇所はStableDiffusionPipelineとほとんど同じです。 anond.hatelabo.jp 絵が描けないので img2img(1): 全身立ち絵 絵を用意しよう、なんだけどどう用意するか。 まず思いつい
より思い通りの画像を作る！img2img＆フォトバッシュ複合ワークフローについて[StableDiffusion] こんにちは。今回はStableDiffusionのimg2imgと昔ながらのフォトバッシュを複合することで、より思い通りに、より完璧に近い画像を仕上げる手法について紹介します。SDやimg2imgについては過去記事を参照して下さい。まずこちらをご覧下さい。 ■『昼飯を食べるバットマンとジョーカー』を作る。『昼飯を食べるバットマンとジョーカー』A film still of Batman and Joker eating lunch in the diner, worm lighting, cinematic tone. The Dark Knight(2008)なんでしょうかこの凶悪な白塗りバットマンは。『昼飯を食べるバットマンとジョーカー』を生成させると高確率でこのような画
レイアウトシフトとは、Webページがロードされる時に画像のスペースが確保されず、画像が表示された時にその分レイアウトがずれてしまうことです。 このレイアウトシフトを回避するために10年以上もの間、アスペクト比を手動で適用する必要がありました。しかし、現在ではそんな馬鹿げたハックは必要ありません。最近登場した2つの優れた解決方法を紹介します。 Avoiding <img> layout shifts by Jake Archibald (@jaffathecake) 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 レイアウトシフトとは aspect-ratioプロパティによるレイアウトシフトの回避方法 widthとheightによるレイアウトシフトの回避方法 どちらの方法を使用すべきか レイアウトシフトとは デフォルトでは、<im
本記事では Stable Diffusion の img2img で strength を変更したらどれだけ画風が変わるのか、また元絵の意匠を汲み取って残してくれるのかについて調査した。 元絵について 人物がひとりの場合 人物がふたりの場合 まとめ (2022/09/03追記) 複雑な元絵の場合 人力での修正もきちんと描けていないと引きづられてしまう (2022/09/04追記) strength に小数点2位の値を与えた場合の変化について 元絵について 元絵にはこれを使った。今回は、人物が1人の場合と2人の場合で調査することにした。 ローカル環境でのテストなので「ネットから拾ってきたモノ」を使ってもよいが、なんかのタイミングでそれが表に出てしまったら困るし、ブログに書きたいことが出てきてもそのまま使えない。基本的には img2img のテストでは自分で書いた絵を元絵にしている。 人物がひ
最近ではモダンブラウザをターゲットにした場合、リセットCSS自体は必要ないかもしませんが、設定しておきたいスタイルや一部のブラウザ用に設定しておきたいスタイルがあります。 その中の一つとして、img要素に設定しておくと便利なスタイルを紹介します。 最近のリセットCSS、また設定しておきたスタイルや一部のブラウザ用に設定しておきたスタイルは、下記をご覧ください。 2023年、現在の環境に適したリセットCSSのまとめ img要素に設定しておきたスタイルは、こちら。 img { max-width: 100%; /* 1 */ height: auto; /* 1 */ vertical-align: middle; /* 2 */ font-style: italic; /* 3 */ background-repeat: no-repeat; /* 4 */ background-size:
img2imgが面白くて これ、呪文も丁度良かったんだけど SSR引いた気分 サムネだと一緒なの本当にすき #NovelAIDiffusion #novelAI https://t.co/yCxoQgzmgK
1行で alt属性は、「全ての 画像をそのalt属性のテキストに置き換えたときにページの意味が変わらない 」ようにつける。 （HTMLの標準規格書より） マジでこれに尽きる。 具体例 例１：ロゴ ❌ 間違ったマークアップ
Intro <img> や <picture> で srcset に複数の画像を指定することで、デバイスに応じて適切な解像度の画像を提供することができる。 この画像が、どういった条件で選択されるのかを頭では勝手に理解していたつもりだが、理解とは違う挙動があったため、仕様と実装を確認した。 その記録を記す。なお、先に言うがどのブラウザも 仕様に準拠して 実装されている。 srcset attribute まず以下のようなコードを考える。 <style> body { margin: 0; } </style> <body> <img id=hero_image src=320x240.png srcset=" 320x240.png 320w, 640x480.png 640w, 800x600.png 800w, 1024x768.png 1024w, 1280x960.png 1280w
YouTubeで「IMG_XXXX(4桁の数字)」と検索すると、再生回数がやたらと低い謎の動画が大量に表示されます。このような動画が表示される理由について、エンジニアのベン・ウォレス氏が解説しています。 IMG_0416 - ben-mini https://ben-mini.github.io/2024/img-0416 一例として、YouTubeで「IMG_1111」と検索してみた結果が以下。基本的には2010年代頃の、再生回数が数回～数百回の動画が大量に表示されます。ウォレス氏によると、これらの動画はiPhoneとiPod Touchからアップロードされた動画だといいます。 2009年から2012年までの間、AppleのiPhoneとiPod Touchには、ユーザーが写真アプリからYouTubeに直接動画をアップロードできる「YouTubeに送る」という機能が搭載されていました。
2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を使って画像を生成するには、NVIDIA製GPUを搭載したローカル環境にコマンドラインでインストールするか、Google Colaboratory(Google Colab)などのオンライン実行環境を使う必要があります。ただし、コマンドラインでのインストールは知識が必要で敷居が高く、Google Colabは計算量制限の問題が存在します。「Artroom Stable Diffusion」はクリックするだけでWindows環境にインストール可能で、img2imgにも対応しています。 GitHub - artmamedov/artroom-stable-diffusion https://github.com/artmamedov/artroom-stable-diffusion Stable Diffusion
イラストの生成方法なので技術情報サイトで公開すべきか迷いましたが、ローカル環境では生成手順にコマンドプロンプトの操作を必要とするためこちらにも投稿します。 はじめに Stable Diffusionにはテキストから画像を生成するtxt2imgと画像から画像を生成するimg2imgという機能が実装されています。今回はimg2imgを使用してある程度好みの絵柄になるまで試行錯誤を行った過程を記録したいと思います。 環境構築 私が使用しているグラフィックボードはVRAMが6GBしかないため、最低でも10GBのVRAMを必要とする下記リンク先の本家StableDiffusionは使用できません 代わりにフォークされた以下のStableDiffusionを使用します。 こちらのリポジトリをGit経由でClone or 直接ダウンロードして、本家に記載されている手順に従って環境構築を行ってください。(
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「森で遊ぶクマ」「ベッドで眠るネコの家族」などの文章に応じて画像を出力してくれるAI「Stable Diffusion」は、イメージに近い画像を簡単に生成できることから大きな人気を集めています。そんなStable Diffusionをスマートフォンでサクッと使えるようにしたアプリ「AI Picasso - Dream Art Studio(AIピカソ)」が公開されたので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 「AI Picasso - Dream Art Studio」をApp Storeで https://apps.apple.com/jp/app/ai-picasso-dream-art-studio/id1642181654 AIピカソは、記事作成時点ではiOS版のみが公開されており、Android版は準備中とのこと。今回はiOS版をiPhoneにインストールして使ってみます
2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」をユーザーインターフェース(UI)で操作できる「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UI」は非常に多機能である上にものすごい勢いで更新されており、Stable DiffusionのUIツールとしては記事作成時点で決定版といえる存在です。そんなAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでは、画像から画像を生成できる「img2img」に便利なScriptが用意されているので、実際に使ってみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui AU
メインブログ「ヒメとまいにち」は 初心者でも使いやすいと評判のcocoonを選択。 サブブログには軽いと評判のLuxeritasを選択しました。 このLuxeritas、評判通り軽い。 無駄な機能がなく、扱いやすく気に入っています。 おかげさまでサブブログはかなり好調。 メインブログは毎日更新するのに対し サブブログの更新は若干放置気味。 10日以上記事を更新しない日もありますが、 メインブログをしのぐ勢いです。 メインブログは6割がデスクトップからのアクセスに対し、 サブブログは8割がモバイルから。 ここで困った問題が発生。 このサブブログ、AMP化がどうしてもうまくいかないのです。 いくら放置気味のブログとはいえ、 このまっかっかなエラーはまずい。 AMPってなんぞや、という方のために、Google公式から。 AMPの仕組みとは？ 元々AMPは2015年にGoogleとTwitterが
画像生成AI・Stable Diffusionを手軽にWindows環境あるいはGoogle Colabに導入でき、コマンドラインではなくユーザーインターフェース(UI)から簡単に操作可能な「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UI」は他のUIには搭載されていない機能も盛り込まれた決定版とも言えるツールです。毎日驚くべきスピードでアップデートが行われ改善が進むAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIで、入力した画像から新しい画像を生成できる「img2img」を実際にAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIで使う方法をまとめてみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-feature-showcase: Feature showca
Result 1番上が画像のURLが存在しない時で、特に何もしない場合に表示されるやつ。 2番目が対策した場合+画像が無い時。 3番目が対策した場合+画像がある時。 何もしなければ1番目の表示になります。 対策すると2番目のように任意のスタイルで表示されます。 対策した場合でも3番目のように画像があれば影響を受けません。 css ご存知のように基本的にはimgに疑似要素は使う事が出来ません。 が、デモのように画像が存在しない時は使う事が出来るようなのでそれを利用してスタイリングする、みたいな話です。 img { display: inline-block; font-family: Arial, sans-serif; font-weight: 300; line-height: 2; text-align: center; min-width: 300px; min-height: 50
iPhoneの写真アプリには2009から2012年の間だけ「YouTubeに送信」ボタンがあり、YouTubeに直接動画をアップロードすることが可能でした。写真アプリからアップロードされた動画は、ファイル名である「IMG_XXXX(4桁の数字)」というタイトルがデフォルトで設定されていたため、YouTubeには「IMG_XXXX」というタイトルの動画が大量にアップロードされたままとなっています。この「IMG_XXXX」というタイトルの動画をランダムで視聴できる「IMG_0001」が公開されています。 IMG_0001 https://walzr.com/IMG_0001/ 「IMG_XXXX」というタイトルのYouTubeムービーについては、以下の記事を読むと詳細がよくわかります。 YouTubeで「IMG_XXXX」と検索すると古い動画が山ほど出てくる理由とは？ - GIGAZINE 「
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By default, an <img> takes up zero space until the browser loads enough of the image to know its dimensions: When you run the demo, you'll see the <figcaption> immediately. Then, after a few seconds, this paragraph and subsequent page content shifts downwards to make room for the image. This makes the user experience massively frustrating, as content moves out from under the user's eyes/finger/poi
Images have also been a key part of the web. They communicate ideas instantly, but they are also a lot heavier than text to load. This means that it’s essential to get loading and displaying them right, if you want to give your users a fantastic first impression. An excerpt from Addy’s new book (also, check a free PDF preview). The humble <img> element has gained some superpowers over the years. G
追記：簡単に動かせるNotebook作りました より簡単に動かせるColab Notebookを作っています。Hugging Faceのアクセストークンさえあれば、手軽にWebアプリ感覚で使えます。以下GitHubリポジトリのリンクからどうぞ。 解説ブログは以下です。 Stable DiffusionをGoogle Colabで動かす Stable Diffusion大人気ですね。公式が提供しているGoogle Colabノートブックで手軽に楽しむこともできます。 GitHubのStable Diffusionの公式のリポジトリを見ると、テキストから画像を生成するtext2img.pyの他ににも、画像からテキストの指示をもとに画像を生成（変換）するimg2img.pyなど色々なスクリプトがあります。 というわけで、これらのスクリプトをローカルPC無しでも自由自在に動かせるようなGoogle
These last two sometimes are referred to as "8 bit" or "10 bit" respectively, especially when talking about videos. That means 8/10 bits per single color channel. TransparencySome image formats support an additional channel together with the red, green, and blue components: the alpha channel. The alpha channel determines how transparent a single pixel is, and it can have different bit-depths, it i
キーワードに沿って人間が描いたような画像を生み出す「Stable Diffusion」というAIが一般公開され、ありとあらゆる高クオリティな画像が大量に生成されています。Stable Diffusionには文字列から画像を生成する「txt2img(text to image)」のほかに、文字だけではなく画像からも新たな画像を生成可能なimg2img(Image to Image)があります。このStable Diffusionのimg2imgを無料で試せるデモページ「Diffuse The Rest」が公開されたので、実際に試してみました。 Diffuse The Rest - a Hugging Face Space by huggingface https://huggingface.co/spaces/huggingface/diffuse-the-rest 以下がDiffuse T
1.はじめに AI画像生成を行うStable Diffusionに、img2img（画像と文から画像生成する機能）が追加されました。前回に続いて、Google Colabで動かしてみたいと思います。 2.コード Hugging Faceからアクセス・トークンの取得をしていない方は、前回のブログの「2.アクセス・トークンの取得」を参考に取得してから下記に進んで下さい。 コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Colab on Web」ボタンをクリックすると動かせます。 まず、セットアップをおこないます。 #@title **セットアップ** # ライブラリ・インストール ! pip install transformers gradi
Stable diffusionのimg2imgですでにある絵からAI画伯に新たな絵を描かせてみよう AIが高度な仕事を奪っていく時代 最近、運送会社の偉い人と話をする機会がありました。 運送会社にはどこも『配車担当』ってのがいて、この配車担当次第で会社の原価が決まる、会社の宝だった。 集荷拠点といくつもある配送先、天候、交通事情、ドライバー、客の重要度、などの情報から、トラックごとの配送ルートを決めていくんだよ。 トラックをいかに効率的に動かすかを経験と頭脳で判断する。プロ棋士みたいなもんで、俺らは『歩くスーパーコンピュータ』って呼んでいたね。 ところが最近はＡＩソフトでピッと配車ができるようになった。すぐに結果がでて人間じゃないから文句も言わなきゃ休暇もいらないときてる。 運転できない頭脳労働の配車担当は、なくてならないプロから会社のお荷物に。なんとも世知辛い時代になったもんだね。 最
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“https://www.youtube.com/embed/16RxJwNwvfQ” Youtubeの動画のURLをWordPressの投稿画面に貼り付けると下のような感じで自動的に動画の埋め込みに変換してくれる これは、URLをこんな感じのhtmlに自動的に変換してくれているから <iframe loading=”lazy” class=”youtube-player” width=”1256″ height=”707″ src=”https://www.youtube.com/embed/16RxJwNwvfQ”></iframe> lazyload WordPressには標準機能でimgタグやiframeタグにloading=”lazy”を追加してくれるので、自分で書かなくてもOK loazyloadというのは動画がページの表示範囲に入ってくるまでは動画を読み込みしないための設定
AMP は Google が推奨しているウェブコンポーネントフレームワークで、その実装には Web サイトのパフォーマンスを向上させるための知見が詰まっています。 AMP コンポーネントの実装を詳しく見ていくと、 AMP を導入せずにサイトを作る際にも役に立つベストプラクティスを学べるのではないかと思います。 以下では amp-img コンポーネントに注目して web サイト開発における画像表示の実装について掘り下げます。 amp-img amp-img は AMP 対応のサイトで画像を表示する際に、 HTML の img タグの代わりに使用します。 AMP の built-in 要素であるため、 amp-img 専用の js を追加で読む必要はなく、AMP のランタイムを通して自動的に使用できます。 amp-img の基本の使い方
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<img src="sample.jpg" srcset="sample@2x.jpg 2x, sample@3x.jpg 3x" alt="画像"> srcset属性を使うとRetinaディスプレイ/高解像度ディスプレイに対応した画像を置くことができる。 参考 レスポンシブ画像 - MDN レスポンシブ画像2: sizes属性 <img srcset="sample-320w.jpg 320w, sample-480w.jpg 480w, sample-800w.jpg 800w" sizes="(max-width: 320px) 280px, (max-width: 480px) 440px, 800px" src="sample-800w.jpg" alt="画像">
どうも！LSSです！！ 15パズル画像版に手をつけはじめて、ほぼほぼ出来かけているのですが…謎の10pxぐらいのズレに気づき、marginやらpaddingやら設定しても治らず。 と、すっごく単純なコードで試しても再現する事に気づき、初めて「imgタグそのものにそういう仕様がある」事を知りました^^; 現象の再現 解決策 あとがき 現象の再現 わずか、これだけのコード↓で現象を確認できます。 <div style="border: 1px solid black;"> <img src="https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/l/little_strange/20220117/20220117221539.jpg" /> </div> divタグの範囲が分かるように、border: 1px solid black;を指定する事によって
[Ed. note: While we take some time to rest up over the holidays and prepare for next year, we are re-publishing our top ten posts for the year. Please enjoy our favorite work this year and we’ll see you in 2023.] Images are one of the most pervasive parts of the web. This isn’t a huge surprise as we humans are quite visual and the <img> tag has been around for almost 30 years. Images are so promin
わざわざ証拠の品をアップしてくれる親切なダッピ。 https://t.co/bFxA6r0imG
「Google Colab」で「Stable Diffusion」のimg2imgを行う方法をまとめました。 ・Stable Diffusion v1.4 ・diffusers 0.3.0 前回 1. img2img「Stable Diffusion」は、テキストから画像を生成する、高性能な画像生成AIです。テキストからだけでなく、テキストと入力画像を渡して画像を生成することもできます。 4. テキストと入力画像で画像生成テキストと入力画像を渡して画像生成する手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install --upgrade diffusers==0.3.0 transformers scipy(
Run time and cost This model costs approximately $0.039 to run on Replicate, or 25 runs per $1, but this varies depending on your inputs. It is also open source and you can run it on your own computer with Docker. This model runs on Nvidia T4 GPU hardware. Predictions typically complete within 3 minutes. The predict time for this model varies significantly based on the inputs. Model description Pr
[Stable Diffusion] AIでテキストから画像を生成する使い方を解説 [text2img] 2022年8月23日火曜日 Artificial Intelligence Stable Diffusion 概要 Stable Diffusionは、拡散モデルによる画像合成モデルです。 自然言語で入力されたテキスト(prompt)から画像を生成するText to Imageタスクなどを実現します。 Latent Diffusionをベースとした本モデルは、非常に大規模なデータセットであるLAION-5Bを用いてトレーニングされています。 GoogleのImagenやOpenAIのGLIDE, DALLE-2など最新の画像生成モデルは社会に与える影響が大きいことなどを理由に学習済みモデルの公開を控えるケースが目立っていましたが、 Stable Diffusionでは、AIの平等な使用
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