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Shap-E によるプロンプトまたは画像からの 3D データの生成

昨日 threestudio と Stable Zero 123を試したところですが、 別の方法で平面画像から 3D データ作成できないか調べてみたところ Shap-E https://github.com/openai/shap-e があることを知る。

A coffee cup

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threestudio と Stable Zero 123 による 2D から 3D への変換

threestudioStable Zero 123 を使って 2D画像を3Dデータにして Blender にインポートまで。

Converting a dog image 2d to 3d

stablility.ai のページ Stable Zero123 のご紹介: 単一画像からの高品質3Dオブジェクト生成 にも 24GBのVRAMを推奨 と書かれている。

12GB の GPU では難しいのかと思ったのですが、 設定を変更すればOKとの情報があったので試みました。 この環境でもこの犬の画像(threestudio の load/images/dog1_rgba.png ) については3Dに変換することができました。

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回線を 楽天ひかりから IIJmio ひかり に乗り換え

3年前に自宅回線を Rakuten UN-LIMIT から楽天光 に乗り換えて、 今度は IIJmio ひかりに乗り換えました。

The Network Outline

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macOS, Caps Lock を Ctrl にする(備忘録)

macOS Sonoma 14.5 で設定。

Keyboard のModifier Keys の設定で Caps Lock を Control キーに変更すればよい。

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macOS Sonoma, ログインシェルを Bash 5.2 へ変更する(備忘録)

諸事情により macOS を初期化して再設定することになった。 デフォルトのログインシェルは Zsh なので、これを Bash へ変更した。 これは 以前にも書いたのですが、 基本的にこのページ https://ed.com/bash-from-source/ の通りにセットアップするだけです。 ただ、macOS Sonoma でやってみたところ、いくつか躓いた点があったので備忘録として書き残します。

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Kotlin multiplatform 2.0.0 Kotlin/JS, webpack で sayHello するライブラリをつくるところまで

ちょっと前に Kotlin multiplatform 1.9.22 Kotlin/JS Hello, World! を書いたのですが、2.0.0 が出たのでやりなおしです。

このあたりの https://kotlinlang.org/docs/js-project-setup.html 話です。

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InDesign ExtendScript で現在開いているドキュメントから画像やテキストを抽出する

久しぶりに ExtendScript を書く機会があったのですが、 処理させたいことのひとつが InDesignドキュメントにある画像全部を JPEG 保存することでした。 面倒かと思ったのですが、予想外に簡単だったのでコードをメモしておきます。

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カタログスペックテキストから特定の情報を抜き出す GPT-4o を使用

以前のエントリーでカタログスペックテキストから 日本語LLM ELYZA を使って情報を抜き出すことを試しました。 これを GPT-4oで試してみます。 今回は Python ではなく Kotlin スクリプトを使い、直接 OpenAI API にアクセスします。

Open AI API の Chat Completions API の使い方はこちらをご覧ください。

もし GPT-4o が十分に性能が高ければカタログスペックテキスト校正の支援ができるのではないか?と期待したり。

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LangChain RetrievalQA を使って兼好法師に質問するその3 GPT-4o を使う

GPT-4o ( gpt-4o-2024-05-13 ) が出たので、兼好法師に質問するときにこのモデルを使ってみた。 基本的には、前回のエントリー(LangChain RetrievalQA を使って兼好法師に質問するその2) と同じ。 ただし、実際にやってみると以前のコードのままでは肝心の Q&A する部分が 作動しなかったので、その部分は調整しました。

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Haskell / Parsec メモ

世の中はゴールデンウィーク。 このような心に余裕があるときにしかなかなか Haskell に取り組めない。 今日は、以前から使ってみたかった Parsec に入門した。 そのメモです。

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LangChain RetrievalQA を使って兼好法師に質問するその2 Multilingual-E5-base

今回は、 前回の Embeddings の計算を OpenAIのそれではなく、Multilingual-E5-base に代えて RetrievalQA してみます。 なお、RetrievalQA の処理自体は引き続き OpenAI の LLM を使用します。

対象とするコンテンツ( 現代語訳 徒然草 (吉田兼好著・吾妻利秋訳) )の準備やコードは (Embeddings 計算を除いて) 前回を踏襲します。

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LangChain RetrievalQA を使って兼好法師に質問する

現代語訳 徒然草 (吉田兼好著・吾妻利秋訳)LangChainをつかって 吉田兼好に人生の悩みを質問してみる。

現代語訳 徒然草 をデータとして RetrievalQA を使うことで、 最終的に次のような質問から回答を得ることができました。

・・・なかなか興味深い。

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