PythonとStable Diffusion

ショートカット: 違い、類似点、ジャカード類似性係数、参考文献。

PythonとStable Diffusionの違い

Python vs. Stable Diffusion

Python（パイソン）はインタープリタ型の高水準汎用プログラミング言語である。 Stable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）は、2022年に公開されたディープラーニング（深層学習）のである。主にテキスト入力に基づく画像生成（text-to-image）に使用されるが、他にも（inpainting）、アウトペインティング（outpainting）、テキストプロンプトによって誘導される画像に基づく画像生成（image-to-image）にも使用される。 Stable Diffusionは、ミュンヘン大学のCompVisグループが開発した潜在拡散モデル（latent diffusion model）であり、深層生成ニューラルネットワーク（deep generative neural network）の一種である。このモデルは、EleutherAIとLAIONの支援を受け、Stability AI、CompVis LMU、Runwayの三者が共同で公開した。2022年10月、Stability AIは、とが主導するラウンドで1億100万米ドルを調達した。

オープンソース

オープンソース（open source）は、専らを促進する目的で、コンピュータプログラムの著作権の一部を放棄し、ソースコードの自由な利用および頒布を万人に許可するソフトウェア開発モデル。この開発モデルでは、コンピュータで実行できるが人間が容易に理解・変更できないオブジェクトコードだけでなく、ソースコードも含めて自由な再頒布を許可するライセンスのもとで公開する。 オープンソースを推進するために設立されたオープンソース・イニシアティブは、ソフトウェアがオープンソースであるための要件を定めた「オープンソースの定義」を策定した。

Pythonとオープンソース · Stable Diffusionとオープンソース · 続きを見る »

スクリーンスクレイピング

スクリーンスクレイピング（Screen scraping）とは、あるプログラムが人間に読みやすい形で出力した結果からデータを抽出する技術のこと。

Pythonとスクリーンスクレイピング · Stable Diffusionとスクリーンスクレイピング · 続きを見る »

CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる。

CUDAとPython · CUDAとStable Diffusion · 続きを見る »

Graphics Processing Unit

Graphics Processing Unit（グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU）は、コンピュータゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置あるいはプロセッサである。グラフィックコントローラなどと呼ばれる、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展した。特にリアルタイム3DCGなどに必要な、定形かつ大量の演算を並列にパイプライン処理するグラフィックスパイプライン性能を重視している。現在の高機能GPUは高速のビデオメモリ（VRAM）と接続され、頂点処理およびピクセル処理などの座標変換やグラフィックス陰影計算（シェーディング）に特化したプログラム可能な演算器（プログラマブルシェーダーユニット）を多数搭載している。

Graphics Processing UnitとPython · Graphics Processing UnitとStable Diffusion · 続きを見る »