Blender なぜか自動ウェイトがうまくいかない場合
自動ウェイトを掛けたはいいが、全然違うところのボーンウェイトが割りつく。
右足のボーンを上げると左足のボーンに引っ張られる。
そんなときは面の向きを確認してみよう。
面の向きの合わせ方
１．面の向きを表示
２．面が裏返っていないか確認
３．面の向きを合わせる
٩( 'ω' )و
VSCode - テキストファイルを編集中に出るサジェストを非表示にする
１．問題
テキストファイル（.txt）をVisual Studio Code（VSCode）で編集していると、下図のようなサジェストが出る.
非常に鬱陶しいので消したい.
２．解決策
設定ファイルを開き、
"[plaintext]": {
"editor.suggest.showWords": false
},
を下図のように追加する.
設定ファイルの開き方が分からない場合、
で検索する.
追加後に保存し、VSCodeを再起動する.
３．結果
サジェストが非表示となった.
４．トラブルシューティング
・手順通りに設定ファイルを編集したが、サジェストが非表示にならない.
解決策１
編集しているファイルの拡張子が.txtであることを確認する.
解決策２
設定ファイルに書き込む位置が合っていることを確認する.
解決策３
VSCodeを再起動する
・「第２項 解決策」の図にある"[csharp]":{} や、"dotnet.server.useOmnisharp": false,などが見当たらない.
解決策１
私の個人的な設定項目であるため、書かれていない状態が標準である.
何も設定していない場合、おそらく下図のようになる.
オッティ ハンドルからのコトコト異音
動画：
１．症状
車のハンドルを回すと、プラスチック感のあるコトコト・カタカタと異音が出る
異音の発生源はハンドルの付け根
走行自体に問題なし
ただ気になるだけ
２．原因
スパイラルケーブルの劣化
３．工賃
部品代：18700円（型式：285566A00A）
工賃： 9900円
合計：31460円
日産ディーラで修理
４．その他
ディーラの整備士さんからの説明
・放置していても走行に問題なし
・ただ、エアバッグなどの警告灯がつく可能性がある
つまりは車検に通らない
車種について
・日産 オッティ H92W
貴重なMT。長く乗りたいので整備しながら乗っています
ひとりごと
異音を聞き、一発で原因を解明するディーラの整備士さん。
技術がすごい
画像生成AIから絵を守るツール「Mist」をGoogle Colaboratoryで動かす
Google Colaboratory(以下 Google Colab)の使い方は省略します。
１．初回セットアップ
１－１．Mistのダウンロード
自分のGoogle DriveにMistを持ってきます。
このコードは1回実行すればOKです。
%cd /content/drive/MyDrive
１－２．Diffusion Modelのダウンロード
このコードも1回でOK。
!mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1
!mv sd-v1-4.ckpt models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt
２．Mist実行コード
以下のコードはGPUに繋ぐたびに実行する必要があります。
２－１．ディレクトリ移動
%cd /content/drive/MyDrive/mist2
２－２．必要なパッケージとライブラリのインポート
!pip install -q numpy
!pip install -q OmegaConf
!pip install -q Image
!pip install -q einops
!pip install -q tqdm
!pip install -q torch
!pip install -q torchvision
!pip install -q pytorch_lightning
!pip install -q advertorch
!pip install -q pytorch-lightning==1.7.7
!pip install -q torchmetrics==0.11.4
!pip install -q taming-transformers
!pip install -q clip
!pip install -q transformers
!pip install -q kornia
!pip install -q matplotlib
!pip install -q ipykernel
２－３．ライブラリの調整
text="\ndef zero_gradients(i):\n\tfor t in iter_gradients(i):\n\t\tt.zero_()"
with open("/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/autograd/gradcheck.py",mode='a') as f:
f.write(text)
with open("/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/taming/modules/vqvae/quantize.py") as f:
datalines=f.read()
if datalines.find("VectorQuantizer2") == -1 :
datalines=datalines.replace("VectorQuantizer","VectorQuantizer2")
with open("/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/taming/modules/vqvae/quantize.py",mode="w") as f:
f.write(datalines)
私の環境ではこのコードを実行しないとエラーがでます。
ざっくり説明すると、
gradcheck.pyにzero_gradients関数がないよ！→zero_gradients関数を追加
quantize.pyにVectorQuantizer2クラスが見つからないよ！→VectorQuantizerをVectorQuantizer2に書き換え
ただこれだけです。
もしかしたらもっと良い方法があるかもしれません。
コメントで教えていただけると嬉しいです。
２－４．Mistの実行
引数について簡単に説明します。
-img : 画像ファイルへのパスを入力 例："/content/test.png"
-e : ノイズの強さ デフォルトは16だが結構目立つ。4か8くらいかいいかも
-in_size : 画像のサイズ 自動で調節されるので、元画像のサイズをいじる必要はない。512を指定すると出力画像も512×512になる。
-b : 処理分割数 1だと一気に処理して時間短縮になるが、多くのメモリを消費する。メモリが足りないとエラーが出て強制終了。T4やV100なら2がおすすめ
-m : モード 上記コードにはありませんが3種類のコードがあり、0,1,2で指定。
0：semantic mode
1：textual mode
2：fused mode
色々相性があるみたい。詳しいことは公式ページにのってます。
mist-documentation.readthedocs.iohttps://mist-documentation.readthedocs.io/en/latest/content/mode.html#mode
その他の引数は!python mist_v3.py -h を実行することで見れます。
３．めんどくさい人へ
公式がGoogle Colabプロジェクトを出しやがりました。
私の苦労はなんだったのか。この記事の意味は...いや...あるはず...だよね？
ありがたく使わせて頂きましょう。天才には敵わない。
私は自分で作ったコードを使うけどね!!!(´；ω；`)ｳｯ…
４．Mistの問題点
最新の画像生成AI (SDXL LoRA)に対しては効果がない。Scenario.ggのSDXL LoRAを使って自作モデルを作ってみましたが、きれいに学習されましたとさ。（ちなみに、Scenario.ggで自作モデルを作るには課金が必要です。月々4000円くらい。高い！）
卒業研究のネタが決まってない人はMistの改良や敵対的サンプルなんてどうでしょう。
おもしろいよ！
