Skip to content

Commit f5bb41f

Browse files
authored
Merge pull request #960 from hyoshioka0128/patch-38
Update README.md (Italic formatting not handled correctly)
2 parents c1522d2 + 27013f1 commit f5bb41f

1 file changed

Lines changed: 8 additions & 8 deletions

File tree

  • translations/ja/09-building-image-applications

translations/ja/09-building-image-applications/README.md

Lines changed: 8 additions & 8 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -72,17 +72,17 @@ _画像提供: Wikipedia、Midjourneyで生成_
7272

7373
## DALL-EとMidjourneyはどう動くのか
7474

75-
まず[DALL-E](https://arxiv.org/pdf/2102.12092.pdf?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)について。DALL-Eはトランスフォーマーアーキテクチャに基づく生成AIモデルで、_オートレグレッシブトランスフォーマー_を採用しています
75+
まず[DALL-E](https://arxiv.org/pdf/2102.12092.pdf?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)について。DALL-Eはトランスフォーマーアーキテクチャに基づく生成AIモデルで、_オートレグレッシブトランスフォーマー_ を採用しています
7676

77-
_オートレグレッシブトランスフォーマー_は、テキストの説明から画像を生成する際に、一度に1ピクセルずつ生成し、生成したピクセルを使って次のピクセルを作り出します。ニューラルネットワークの複数の層を通して、画像が完成するまでこのプロセスを繰り返します。
77+
_オートレグレッシブトランスフォーマー_、テキストの説明から画像を生成する際に、一度に1ピクセルずつ生成し、生成したピクセルを使って次のピクセルを作り出します。ニューラルネットワークの複数の層を通して、画像が完成するまでこのプロセスを繰り返します。
7878

7979
この仕組みにより、DALL-Eは生成する画像の属性やオブジェクト、特徴などをコントロールできます。ただし、DALL-E 2や3では、より細かく画像を制御できるようになっています。
8080

8181
## 初めての画像生成アプリケーションを作る
8282

8383
画像生成アプリケーションを作るには何が必要でしょうか?以下のライブラリが必要です。
8484

85-
- **python-dotenv**:このライブラリを使うことで、秘密情報を_.env_ファイルに保存し、コードから分離できます。
85+
- **python-dotenv**:このライブラリを使うことで、秘密情報を _.env_ ファイルに保存し、コードから分離できます。
8686
- **openai**:OpenAI APIとやり取りするためのライブラリです。
8787
- **pillow**:Pythonで画像を扱うためのライブラリです。
8888
- **requests**:HTTPリクエストを送るためのライブラリです。
@@ -94,7 +94,7 @@ Azure OpenAIリソースとモデルを作成してください。モデルに
9494

9595
## アプリの作成
9696

97-
1. _.env_ファイルを作成し、以下の内容を記載します。
97+
1. _.env_ ファイルを作成し、以下の内容を記載します。
9898

9999
```text
100100
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your endpoint>
@@ -104,7 +104,7 @@ Azure OpenAIリソースとモデルを作成してください。モデルに
104104

105105
この情報はAzure OpenAI Foundry Portalの「Deployments」セクションで確認できます。
106106

107-
1. 上記のライブラリを_requirements.txt_ファイルにまとめて記載します
107+
1. 上記のライブラリを _requirements.txt_ ファイルにまとめて記載します
108108

109109
```text
110110
python-dotenv
@@ -128,7 +128,7 @@ Azure OpenAIリソースとモデルを作成してください。モデルに
128128
venv\Scripts\activate.bat
129129
```
130130

131-
1. _app.py_というファイルに以下のコードを追加します
131+
1. _app.py_ というファイルに以下のコードを追加します
132132

133133
```python
134134
import openai
@@ -192,7 +192,7 @@ Azure OpenAIリソースとモデルを作成してください。モデルに
192192
import dotenv
193193
```
194194

195-
- 次に、_.env_ファイルから環境変数を読み込みます
195+
- 次に、_.env_ ファイルから環境変数を読み込みます
196196

197197
```python
198198
# import dotenv
@@ -343,7 +343,7 @@ generation_response = client.images.create(
343343

344344
例えば、不適切な画像や子どもにふさわしくない画像は生成したくありません。
345345

346-
これには_メタプロンプト_を使います。メタプロンプトは、生成AIモデルの出力をコントロールするためのテキストプロンプトです。例えば、メタプロンプトを使って、生成される画像が安全であることや、子ども向けであることを保証できます。
346+
これには _メタプロンプト_ を使います。メタプロンプトは、生成AIモデルの出力をコントロールするためのテキストプロンプトです。例えば、メタプロンプトを使って、生成される画像が安全であることや、子ども向けであることを保証できます。
347347

348348
### どのように機能するのか?
349349

0 commit comments

Comments
 (0)