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固定幅入力・逆順生成の動画生成 AI FramePack の論文の解説

カテゴリ:deeplearning

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よく検索されているプロンプト(R18)

カテゴリ:deeplearning

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ガチャの確率計算機

カテゴリ:statistics

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NovelAI Diffusion V3 の改善点

カテゴリ:deeplearning

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EEVEE の使い方(バージョン 4.2 以降)

カテゴリ:blender

EEVEE は Cycles と同じ物理ベースのレンダラーだ。ただしパストレーシングの Cycles と違って、EEVEE はゲームエンジンで使われるラスタライズ法でレンダリングされる。パストレーシング(Cycles)では自動的に処理されるような表現の一部は、ラスタライズ法(EEVEE)ではユーザーが明示的にセットアップする必要がある。

バージョン 4.2 以降の EEVEE はラスタライズ法でレンダリングされ、一部のエフェクト(影・反射・屈折・大域照明など)をスクリーンスペースレイトレーシングで行う。Cycles のようにシーン内でレイを飛ばす3Dのレイトレーシングではないことに注意が必要だ。なので反射や屈折は不正確で、画面外の情報はライトプローブにベイクしなければ取得できない。

この記事ではバージョン 4.2 以降を対象としている。古いバージョンはEevee の使い方を参照。

公式ドキュメント(英語)

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EEVEE のセルルック技法まとめ

カテゴリ:blender

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カテゴリ:deeplearning

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Waifu Diffusion で効率的に画像を生成する

カテゴリ:deeplearning

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G*Power 3.1.9.2 を使ってサンプルサイズを計算する(t 検定・対応のないデータ)

カテゴリ:statistics

この記事では対応のないデータの平均を t 検定で検定する際のサンプルサイズを G*Power で計算する方法を解説する。

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LoRA の学習方法

カテゴリ:deeplearning

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