ソフトウェアTips

Discord Streamkit Overlay の Voice Widget を、自分が対象のボイスチャンネルに接続（参加）しているときだけ表示するように、OBSのブラウザソースにカスタムCSSを設定します。 Among Usの生存者VCと霊界VCの自動切り替えや、メンバー入れ替えありの複数卓VCの行き来などで便利です。 すでに他のカスタムCSSを使用している場合は、コードの統合が必要で複雑なため、この記事では対象としません。 利用しているカスタムCSSのジェネレーターなどがあれば、対応する設定がないか確認してください。 環境 Windows 11 OBS Studio 32 Discord Streamkit Overlay Voice Widget (2026年1月26日時点) 手順 Discord Streamkit Overlay にアクセスし、通常通りVoice WidgetのURLを取得します。 OBSを開き、通常通り、ブラウザソースとしてVoice WidgetのURLを追加します。 追加したブラウザソースのプロパティを開き、カスタムCSS欄に以下のコードを追加する形で貼り付けます。 /* ここから */ /* うまく動作しなくなったら、以下を削除してください */ /* 自分がボイスチャンネルに接続していないときに、ボイスウィジェットを非表示にするカスタムCSS */ body { opacity: 1; transition: opacity 150ms linear; } body:not(:has([data-userid="YOUR_USER_ID_HERE"])) { opacity: 0; } /* ここまで */ Discord（デスクトップアプリケーション）の設定を開き、「詳細設定」から、「開発者モード」を有効にします。 Discordウインドウの左下にある自身のアイコンをクリックして、「ユーザーIDをコピー」を選択し、自分のユーザーID（数値）をクリップボードにコピーします。 Discord の設定を開き、「詳細設定」から、「開発者モード」を無効に戻します。 カスタムCSSのうち、YOUR_USER_ID_HERE の部分を、手順5でコピーした自分のユーザーIDに置き換えます。 複数のボイスチャンネルで利用したい場合は、同じ手順を繰り返して、各ブラウザソースにカスタムCSSを設定します。 設定例 /* OBSのデフォルトカスタムCSS */ body { background-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 0px auto; overflow: hidden; } /* ここから */ /* うまく動作しなくなったら、以下を削除してください */ /* 自分がボイスチャンネルに接続していないときに、ボイスウィジェットを非表示にするカスタムCSS */ body { opacity: 1; transition: opacity 150ms linear; } body:not(:has([data-userid="1234567890"])) { opacity: 0; } /* ここまで */ トラブル時の対処 Discord Streamkit Overlayの仕様変更やOBSのアップデートなどにより、うまく動作しなくなる場合があります。 ...

GIMPで文字の縁取りをする方法をメモしておきます。 ※ 縁取りをしたあと、テキストの内容を変更した場合、再度縁取りの手順をやり直す必要があります。 バージョン情報 Windows 11 GIMP 3.0.4 手順 キャンバスサイズが小さい場合、縁取りが切れることがあるので、目的の文字サイズに合わせてキャンバスサイズを十分広く設定します。ここでは、フォントサイズ 200ptに対して、幅 1920px、高さ 1080px に設定します。 フォントを設定して、テキストを入力します。ここでは、フォントは源柔ゴシック、フォントサイズ 200pt、文字色は白に設定します。 テキストレイヤーをキャンバスの隅に作成した場合、縁取りが切れることがあるので、ツールボックスから「移動」ツールを選択し、テキストレイヤーをキャンバスの中央寄りに移動します。 テキストレイヤーを右クリックして、「レイヤーを画像サイズに合わせる」を選択します。 テキストレイヤーを右クリックして、「不透明部分を選択範囲に」を選択します。 メニューから「選択」→「選択範囲の拡大」を選択し、ダイアログで希望する縁取りの太さ（ここでは 10px）を指定して「OK」をクリックします。 レイヤーパネルを右クリックして、「新しいレイヤーの追加」を選択して、レイヤーを追加します。「塗りつぶし色」は「透明」に設定します。このレイヤーはテキストレイヤーの下に配置します。 ツールボックスから「塗りつぶし」ツールを選択します。「塗りつぶす範囲」を「選択範囲」に設定します。描画色に縁取りしたい色（ここでは黒）を設定します。 レイヤーパネルから追加したレイヤーを選択して、選択範囲内をクリックして塗りつぶします。 二重の縁取り 上記の手順で一重の縁取りを作成して、最後の選択範囲が残った状態にします。 メニューから「選択」→「選択範囲の拡大」を選択し、ダイアログで希望する縁取りの太さ（ここでは 10px）を指定して「OK」をクリックします。 新しいレイヤーを作成し、前の縁取りレイヤーの下に配置します。 ツールボックスから「塗りつぶし」を選択し、描画色に二重目の縁取りしたい色（ここでは白）を設定します。 レイヤーパネルから追加したレイヤーを選択して、選択範囲内をクリックして塗りつぶします。 縁取りされた文字の回転 レイヤーパネルを右クリックして、「新しいレイヤーグループ」を選択して、レイヤーグループを作成します。 テキストレイヤー、縁取りのレイヤーをすべて選択して、レイヤーグループにドラッグ＆ドロップして、レイヤーグループに追加します。 メニューから「レイヤー」→「変形」→「任意の回転」を選択します。 キャンバス内をクリックして、回転ダイアログで希望する角度を指定して「回転」をクリックします。 縁取りされた文字の移動 レイヤーパネルを右クリックして、「新しいレイヤーグループ」を選択して、レイヤーグループを作成します。 テキストレイヤー、縁取りのレイヤーをすべて選択して、レイヤーグループにドラッグ＆ドロップして、レイヤーグループに追加します。 ツールボックスから「移動」ツールを選択します。 レイヤーパネルから作成したレイヤーグループを選択します。 Shift キーを押しながら、キャンバス内でドラッグして移動します。

Windows 11 ディレクトリ内の拡張子.jfifのファイルを拡張子.jpgにリネームする。 以下のコマンドでは、直下のファイルだけが対象となり、サブディレクトリ以下は対象とならない。 Dir *.jfif | Rename-Item -NewName { [io.path]::ChangeExtension($_.name, "jpg") } 参考 bash - How do I change the extension of many files in a directory? - Stack Overflow powershell - How to add a suffix to all the files - Stack Overflow

Windows 11 Windows版のGoogle Chromeでimage/jpegの画像をダウンロードしようとすると、ファイル名の拡張子が.jfifとして保存される場合がある。 他のアプリケーションやブラウザ、一部のWebサイト、OSではimage/jpegが.jpgで保存される場合もあり、同じ形式にもかかわらず拡張子が混在してしまうため、管理が面倒になる。 また、.jfif拡張子をJPEG画像として認識することに対応してないプログラムがプレビューを生成しなかったり、 Webアプリケーションがファイルの種類の判別に失敗してContent-Typeをapplication/octet-streamとして扱い、リンクをクリックしたときにブラウザで開くのではなくダウンロードされるなど、不便になることがある。 regeditを使って以下のレジストリ値を書き換えることで、新規にimage/jpegの画像をダウンロードするときの拡張子を変更できる。予期しない影響が出る可能性があるため、変更する場合は注意すること。 HKEY_CURRENT_USER\Software\Classes\MIME\Database\Content Type\image/jpeg 拡張子をjpgに変更 以下の内容を拡張子.regのテキストファイルとして保存し、実行することで反映できる。 Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CURRENT_USER\Software\Classes\MIME\Database\Content Type\image/jpeg] "Extension"=".jpg" 拡張子をjfifに戻す Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CURRENT_USER\Software\Classes\MIME\Database\Content Type\image/jpeg] "Extension"=".jfif" すでにダウンロード済みのファイルの拡張子を変更する PowerShellを使ってまとめてリネームするには、以下の記事を参照。 PowerShell, ディレクトリ内のファイルの拡張子をまとめてリネームする 参考 ブラウザでJPG画像を保存しようとすると.jfifの拡張子で保存されるのを.jpgに戻す方法 - [その他] ぺんたん info

Git Bash (Git for Windows) 2.32.0 ffmpeg version N-109977-gaca7ef78cc-20230309 連番の動画ファイルを順番通りに繋げて、1つの動画ファイルにします。 lsコマンドの-vオプションは、自然な数字順にソートします。 ls -v *.ts | sed "s/.*/file '&'/" > list.txt ffmpeg -f concat -safe 0 -i list.txt -c copy -map 0 -map_metadata 0 output.mp4 Concatenate – FFmpeg 【 ls 】コマンド（並べ替え編）――表示結果を並べ替える：Linux基本コマンドTips（29） - ＠IT Add prefix to line that is the pattern of text after dot using sed or other command - Unix & Linux Stack Exchange

種類 LoRA ベースモデル Waifu Diffusion 1.4 Epoch 2 生成例 生成例1 <lora:tohoku_zunko-20230404.1-epoch-000010:1:OUTD>, (tohoku zunko girl:1), 1girl, solo, hairband, long hair, green hairband, japanese clothes, yellow eyes, smile, green hair, open mouth, upper body, white background, kimono, simple background, ahoge, very long hair, short kimono, looking at viewer, masterpiece, best quality, ultra-detailed Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts)), deleted, old, oldest, ((censored)), ((bad aesthetic)), (mosaic censoring, bar censor, blur censor) Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 4052543271, Size: 512x512, Model hash: 1f108d4ceb, Model: wd-1-4-anime_e2 生成例2 ...

Stable Diffusionは、ミュンヘン大学のCompVis研究グループ、スタートアップ企業のStability AI、Runwayの三者が共同で2022年8月にリリースした、オープンソースの画像生成AIモデル。 「プロンプト」という単語列に従って画像を生成する、Text to Imageモデルの一種。 CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model Creative ML OpenRAIL-Mという独自のオープンソースライセンスのもと配布され、 望ましくない使い方を禁止するいくつかの制限のもと、再利用が認められている。 CreativeML OpenRAIL-Mライセンス原文 - CompVis/stable-diffusion - GitHub 同時期に公開された類似の画像生成AIには、DALL·E2やMidjourneyがある。 公式の有償サービスとして、DreamStudioが提供されている。 Stable Diffusionは、学習済みモデルを含めてオープンソースであるため、ユーザのローカル環境や、Googleが提供するGPU環境であるColaboratory上、オープンソースコミュニティHugging Face上での推論実行が可能なほか、Fine tuningなどにより変更を加えたモデルを公開することができる。 Stable Diffusion派生モデルには、アニメ風の絵・萌え絵に特化したWaifu Diffusionや、NovelAIの画像生成サービスなどがある。

NovelAIは、2022年10月に独自のStable Diffusion派生モデルによる画像生成サービスをリリースした。 Image Generation has arrived, NovelAI Diffusion is here! | Medium しかし、このサービスに使われているとみられる生成モデルが流出してしまった。 animefull-final-pruned: sha256 925997e9 animesfw-final-pruned: sha256 1d4a34af animevae.pt: sha256 f921fb3f 現在では、Stable Diffusion派生の異なるモデルを合成する、モデルマージと呼ばれる手法など、 様々な手法により生まれた「NovelAIリーク派生モデル」とみられるモデルが流通してしまっている。 NovelAIリーク派生モデルとみられるモデルの例 Anything V3/V5 Anything V4 OrangeMixs 関連リンク Welcome to sdupdates Discussions! · questianon/sdupdates · Discussion #1 · GitHub New (suspected) NAI model leak - AnythingV3.0 and VAE for it · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui · Discussion #4516 · GitHub Emulate NovelAI · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui · Discussion #2017 Anything v4.5 VAE swapped · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui · Discussion #7044 AIの著作権問題が複雑化 - 週刊アスキー 高杉　光一🦋 @14:59さんはTwitterを使っています: 「画像生成AI界隈でよく使われるモデルの系列調査 いわゆる"アスカチャレンジ"です 元々はNovelAIとリークNAIの関係調査に使われたものです それを手持ちのすべてのSD1.4系メジャーモデルに当てはめたのがこちらとなります 画質はご容赦を #AIart #waifudiffusion #anythingv3 #ACertainThing https://t.co/6aP8g0q4pz」 / Twitter

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、2021年にEdward Huらが提案した、大規模言語モデルを効率的にFine tuningする手法。 https://github.com/microsoft/LoRA https://arxiv.org/abs/2106.09685 An important paradigm of natural language processing consists of large-scale pretraining on general domain data and adaptation to particular tasks or domains. As we pre-train larger models, full fine-tuning, which retrains all model parameters, becomes less feasible. Using GPT-3 175B as an example – deploying independent instances of fine-tuned models, each with 175B parameters, is prohibitively expensive. We propose Low-Rank Adaptation, or LoRA, which freezes the pretrained model weights and injects trainable rank decomposition matrices into each layer of the Transformer architecture, greatly reducing the number of trainable parameters for downstream tasks. Compared to GPT-3 175B fine-tuned with Adam, LoRA can reduce the number of trainable parameters by 10,000 times and the GPU memory requirement by 3 times. LoRA performs on-par or better than finetuning in model quality on RoBERTa, DeBERTa, GPT-2, and GPT-3, despite having fewer trainable parameters, a higher training throughput, and, unlike adapters, no additional inference latency. We also provide an empirical investigation into rank-deficiency in language model adaptation, which sheds light on the efficacy of LoRA. We release a package that facilitates the integration of LoRA with PyTorch models and provide our implementations and model checkpoints for RoBERTa, DeBERTa, and GPT-2 at https://github.com/microsoft/LoRA. ...

Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111) 推論時に使う基本となるWeb UI。専用の拡張機能を導入できる。 拡張機能の中には、推論機能の拡張のほか、訓練データの準備に使えるものもある。 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Current Commit Hash: 22bcc7be https://github.com/aoirint/stable-diffusion-webui-docker 拡張機能 Generate-TransparentIMG https://github.com/hunyaramoke/Generate-TransparentIMG Current Commit Hash: 6059579e stable-diffusion-webui-wd14-tagger https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger Current Commit Hash: 3ba3a735 sd-webui-lora-block-weight https://github.com/hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight Current Commit Hash: 9bd7fa16 a1111-sd-webui-locon https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-locon Current Commit Hash: 8e0ebd76 a1111-sd-webui-tagcomplete https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete Current Commit Hash: 15538336 Not working? モデル Waifu Diffusion Stable Diffusionベースのアニメ絵に特化した学習済みモデル。haru氏らによって作成、公開されている。 モデル ベースモデル リリースノート Waifu Diffusion 1.3 Stable Diffusion 1.4 Gist Waifu Diffusion 1.4 Stable Diffusion 2.1 Gist Waifu Diffusion 1.5 Beta 2 Stable Diffusion 2.1 Notion Anything Stable Diffusionベースのアニメ絵に特化した学習済みモデル。NovelAIリーク派生モデルとみられる。 ...