Category: Recreation

這兩個禮拜爆紅的 Stable Diffusion

Stable Diffusion 是 Stability AI 訓練出來的 model，跟之前提到的 DALL-E 最大的差異就是產生出的圖的限制少很多：

Unlike competing models like DALL-E, Stable Diffusion is open source and does not artificially limit the images it produces, though the license prohibits certain harmful use cases.

這也造就了這兩個禮拜整個 Stable Diffusion 的各種應用急速成長。

用 Simon Willison 的「Stable Diffusion is a really big deal」這篇來當作總覽還不錯。

除了授權使用上的限制以外，在技術上的限制也比較少 (有很大一部分會歸功於社群的各種 porting)，包括了：

除了先前大家已經熟悉的 txt2img 功能以外，Stable Diffusion 另外提供了 img2img 的能力，也就是先給一張圖，然後再給對應的句子要求 Stable Diffusion 去改這張圖，所以就會有像是把這張圖：

加上「A distant futuristic city full of tall buildings inside a huge transparent glass dome, In the middle of a barren desert full of large dunes, Sun rays, Artstation, Dark sky full of stars with a shiny sun, Massive scale, Fog, Highly detailed, Cinematic, Colorful」的句子後，提供了這張圖：

以及這張圖：

這樣可玩性又多了不少...

ESPN 播報 Excel 比賽

這是兩個禮拜前看到的東西，ESPN 轉播 Financial Modeling World Cup (FMWC)，一個比 Microsoft Excel 的競賽：「The World Excel Championship is being broadcast on ESPN and it's absolutely wild」。

看 wiki 的資料，FMWC 是從 2020 年開始辦的比賽，然後沒什麼意外的 Microsoft 是贊助商...

要注意 Excel Esports 這隻英國戰隊跟 Microsoft Excel 就沒有關係了，只是名稱剛好有 Excel 這個詞；Excel Esports 戰隊主打的是 LoL、Fortnite 與 VALORANT 這幾個比較廣為人知的電子競技項目。

目前看起來 FMWC Open 2022 會在今年 Q4 辦，到時候應該會再冒出一些新聞...

用 DALL·E 2 的圖當作網誌文章的圖片

在 Hacker News 上看到「I replaced all our blog thumbnails using DALL·E 2 (deephaven.io)」這個點子，原文在「I replaced all our blog thumbnails using DALL·E 2 for $45: here’s what I learned」這邊。

網誌文章如果包含好的圖片時，曝光度與互動都會比較多。所以作者就想到用 OpenAI 的 DALL·E 2 來搞事了：給個描述，請 DALL·E 2 生成圖片。

文章裡面有很多產生出來的圖都蠻有趣的，像是「a cute blue colored gopher with blue fur programming on multiple monitors displaying many spreadsheets, digital art」這個描述生出來的圖：

不過不算便宜，他花了 US$45 生成大約一百篇文章的圖：

I spent the weekend and $45 in OpenAi credits generating new thumbnails that better represent the content of all 100+ posts from our blog.

如果用先前「玩玩文字轉圖片的 min(DALL·E)」這邊提到的方法自己搞不知道可不可行？

玩玩文字轉圖片的 min(DALL·E)

幾個禮拜前看到「Show HN: I stripped DALL·E Mini to its bare essentials and converted it to Torch (github.com/kuprel)」這個東西，有訓練好的 model 可以直接玩文字轉圖片，GitHub 專案在「min(DALL·E) is a fast, minimal port of DALL·E Mini to PyTorch」這邊可以取得。

因為這是包裝過的版本，裝起來 & 跑起來都很簡單，但沒想到桌機的 1080 Ti 還是跑不動，只能用 CPU 硬扛了，速度上當然是比官網上面列出來用 GPU 的那些慢很多，但至少能跑起來玩看看。

首先是拿官方的句子來玩看看，第一次跑會需要下載 model (會放到我們指定的 pretrained 目錄下)：

#!/usr/bin/env python3

from min_dalle import MinDalle
import torch

model = MinDalle(
    models_root='./pretrained',
    dtype=torch.float32,
    device='cpu',
    is_mega=True,
    is_reusable=False,
)

images = model.generate_image(
    text='Nuclear explosion broccoli',
    seed=-1,
    grid_size=2,
    is_seamless=False,
    temperature=1,
    top_k=256,
    supercondition_factor=32,
    is_verbose=False,
)

images = images.save('test.png')

我自己在下載過後，跑每個生成大概都需要十分鐘左右 (參數就像上面列的，CPU 是 AMD 的 5800X，定頻跑在 4.5GHz)，出來的結果是這樣：

接著是一些比較普通的描述，這是 sleeping fat cats：

然後來測試看看一些比較偏門的詞，像是 Lolicon，這個就差蠻多了：

但感覺有蠻多應用可以掛上去，這樣有點想買張 3090 了...

圖片無損壓縮下的演算法比較

Hacker News 上看到「What’s the best lossless image format? Comparing PNG, WebP, AVIF, and JPEG XL」這篇，在講圖片的無損壓縮演算法。在 Hacker News 上的討論也可以看看：「What’s the best lossless image format? (siipo.la)」。

文章有點舊 (2021 年七月)，但應該還行... 另外作者看起來是以 service bandwidth 考量為主，在這種情境下，自然圖片一般都會以非無損的方式提供 (像是 JPEG)，而人造圖片則是以無損的方式提供 (像是 PNG)，所以在這邊討論無損的時候會以人造圖片的 dataset 來挑選，於是作者是跑去 Dribbble 上翻圖片當 dataset：

What I ended up with was downloading a set of images from Dribbble, a portfolio site for designers.

最後的結果就是：

考慮到目前各家瀏覽器的支援性，可以看到 Lossless WebP 其實是個很好的選擇，檔案算蠻小的，而且 Apple ecosystem 的支援性也已經出來了：

如果不用考慮到瀏覽器的話，JPEG XL 也可以考慮，不過本來宣稱 royalty-free 的部份蒙上了陰影：「Alarm raised after Microsoft wins data-encoding patent」，用的人反而要注意到 patent 問題...

用 Poetry 的相依性演算法解數獨 (Sudoku)

在 Daily Lobsters 上看到「Solving Sudoku with Poetry's dependency resolver」這篇完全是惡搞 Python 下 Poetry 套件 XDDD

作者搞出來的方法是這樣，指定 81 個版號來表示題目，然後跑 Poetry 找可以的版本組合：

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.6"
sudoku-cell11 = "*"
sudoku-cell12 = "2.0.0"
sudoku-cell13 = "*"
sudoku-cell14 = "8.0.0"
sudoku-cell15 = "*"
sudoku-cell16 = "9.0.0"
sudoku-cell17 = "*"
sudoku-cell18 = "*"
sudoku-cell19 = "*"
sudoku-cell21 = "3.0.0"
sudoku-cell22 = "7.0.0"
sudoku-cell23 = "*"
sudoku-cell24 = "6.0.0"
...

另外作者有提到，本來是打算用 Yarn 來解，但看起來各種嘗試都會搞爆 Yarn，才換到 Python 上面玩 XD

搞爆 Python 的各種姿勢

在 Hacker News 首頁上看到「no-op statements syntactically valid only since Python X.Y」這個專案，搞爆各個版本 Python 的各種方式，從 Python 2.4+ 一路到 3.11+ (不過中間有少了 3.2 與 3.4)。

專案要求的條件是 no-op，所以像是 import 這種行為都會產生 side effect，所以就不能用 sys.version_info 這個變數了：

This is a collection of no-op statements that are syntactically valid only since Python X.Y, for most X.Y ≥ 2.4.

看了一下裡面的例子，反而看到一些有趣的東西，像是原來這種語法在 Python 2.3 是不能跑的：

(0 for x in [])  # Python >= 2.4 is required

然後 0_0 這種方便表示數字的寫法在 Python 3.6+ 才能動：

0_0  # Python >= 3.6 is required

有些東西真的是用習慣就忘記了，遇到一些古董環境可能會中獎然後在那邊疑惑半天 XD

看起來這個專案應該比較偏娛樂性質？實際應用上有很多其他比較常見的方式檢查環境才對 XD 但馬上想到，在打黑箱的時候可以用這個方法判斷 Python 的環境版本？

V7Labs 提供的 Chrome Extension，偵測圖片是否為人工智慧生成的

寫完上一篇「可以看 Chrome Extension 程式碼的 Chrome extension source viewer」後就可以來提「Fake Profile Detector tells you if people are real or fake online」這個了，文章裡面在介紹 V7Labs 所提供的 Chrome Extension：「Fake Profile Detector (Deepfake, GAN)」。

從套件的名字可以看出來他主要是偵測 GAN (Generative adversarial network) 類的類神經網路，這點在套件裡面說明也可以看到：

Right-click on a profile picture, our model will detect if that image contains a GAN generated or real person!

實際上測試時要注意要儘量抓夠大的圖片丟進去測，像是 Generative adversarial network 維基百科這頁裡面「Concerns about malicious applications」這個章節右邊兩張 GAN 生成的圖，如果你用維基百科預設的縮圖大小 (220x220)，上面這張會猜測是真人，下面那張會猜測是假人。

但如果到大一點的圖 (600x600) 的話就都會猜測是假人：「File:Woman 1.jpg」、「File:GAN deepfake white girl.jpg」，原圖 1024x1024 的話也可以偵測出來。

然後 source code 就在那邊可以看 API 怎麼打，大家可以自己研究...

C 語言的兩個笑話 (以及他的惡搞原理)

Twitter 上看到兩則 C 語言的笑話：

第一個的 "-0.5" 是 char[]，補了 + 1 會往後一格，所以會變成移到 "0.5" 的部份。

所以如果改成 -0.6，你會發現輸出變成 0.6。

第二個的 50 ** "2" 則是利用了 2 的 ascii code 是 0x32，換成十進制剛好是 50，然後中間的 ** 其實是一個乘號與一個 pointer 的用法，實際上剛好會是 50*50=2500 的運算。

如果你改成 "3" 的話會輸出 2550。

作者在 Twitter 的後續有提到，這些都是特別挑過的數字所造成的「巧合」，你換掉這些數字的話通常會爛掉
(除非你也很精心挑過)，不要誤解亂用 XDDD