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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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ローカルPCで Rinna 3.6B (rinnna japanese-gpt-neox-3.6b) を試した

Ubuntu Server 22.04 + GPU 12GB で Rinna 3.6B を動かしたので、その備忘録です。

モチベーションとしては、LlamaIndex で実現しているのと同じようなことをこのモデルなどを活用しながらつくることができないかと思っています。

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テキスト、文章の分散表現(Embeddings)を取得する

SentenceTransformers を使うことで、文章やテキストの分散表現を計算できる。

You can use this framework to compute sentence / text embeddings...

今回はこれをやってみたので、その備忘録です。 とりあえず、なんとなくできたというレベルなので、その点ご了承ください。 使用したのはこちらの日本語BERTモデル bert-large-japanese-v2 です。

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画像分類 PyTorch + fastai 覚え書き

画像を分類が PyTorch + fastai で簡単にできることがわかったのでその覚え書きです。

PyTorch + fastai だけでなく、 Lobe( https://www.lobe.ai/ ) や Google Vision AI にしてもそうですが、 無料で画像分類を試すことができます。 もう、この程度のことでは、誰も驚かない時代になった。

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Ubuntu 20.04 server + GTX 1060 で PyTorch + fastai 用機械学習環境の構築覚え書き

Lobe( https://www.lobe.ai/ )の紹介記事を読んでいて、 ここまで画像分類が簡単になっているんだと驚く。 再び画像分類を自分でも試したくなり、取り急ぎ GPUで機械学習できる環境を構築した。 その備忘録です。

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