Conda を使わないで、venv だけで Stable Diffusion を使うことができたので、ここに記録しておく。 試した環境は M1の macOS と Linux(Ubuntu) + CUDA です。

Quick, Draw! というプロジェクトがあります。 ここで描かれた落書きデータの入手方法がこちらで説明されているので、kotlin でパースして SVG に変換してみました。

ゆくゆく ss one のプロジェクトで、 これを何かに活用できないかとは思っている。

QuickJS を emscripten で WebAssembly にして、ブラウザ上で動かすのを試した。その覚え書きです。 動機としては、 JavaScript を使った web 上で動く playground をつくりたいと考えているから。 直接 eval するのは怖いので、QuickJS を使う。

たとえば無印良品のこの食品 フライパンでつくるミールキット　海老といかのアヒージョの商品表示情報のPDFをみると以下のような文字列が原材料名に記載されています。

ブロッコリー(エクアドル)、揚げじゃがいも(じゃがいも(国産)、植物油脂)、殻付き海老(インド)、いか(中国)、(一部にえび・いかを含む)

このように括弧が入れ子で多重に出現している文字列、しかも、一重/二重/三重・・・ n 重のバリエーションがある文字列をパースすることを考えたい。

最終的には以下のように括弧で括られた部分を AST(Abstract syntax tree) に 変換して、各トークンをその括弧の包含関係を生かした状態で把握できるようにしたい。

ブラウザのテキストエリアで Emacs キーバインド を使いたいというエントリーを随分前に書いたのだが、これはその続編です。

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。

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。

以前にGolang で JSON を Marshal, Unmarshal する というエントリーを書きましたが、その続きです。 ファイルとして用意してある json データを読み込んで使う方法。

たとえば、次のようなマークアップされたセカンドレベルまで階層のあるリストを表現したテキストがあったとして、 それを kotlin の fold を使ってパースして構造化する例を考える。

Python Web Framework の Bottle で GET/POST する方法を確認します。 その後、React からPOSTを使うところまでの備忘録です。

kotlin でステートマシンを使って行ごとの状態を把握したい。

まあ、そんな大げさな話ではない。 テキストファイルの先頭から行ごとに調べて、見出し行が出現する直前までをヘッダとし、それ以後はボディとして扱いたい。そのためのコードをどう書くかの話。

https://github.com/lllyasviel/ControlNet を使ってみました。 ControlNet はいくつかの機能があるのですが、その中の手描き画像＋プロンプトから画像を生成するものを試しました。