@@ -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 _ 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。
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\S cripts\a ctivate.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
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