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Stable Diffusion はテキスト入力に基づく画像生成モデルです。
文章を入力するとそれっぽいイメージを作成することができます。流行しているAIによる画像作成ですが、その実装のソースコードと訓練モデルは公開されていたりします。
これを入手するとお使いのデスクトップ PC でも画像生成を試すことが可能となります (ラップトップで動かすのはかなり厳しいです)。
具体的には VRAM 8GB 以上のグラフィックカードなしに運用するのは困難です。公式見解では 16GB 以上の RAM と 4GB 以上の VRAM が必要容量となっていますが、この構成では工夫しないと実行途中に killed という表示を残して終了します。
実行前に構成を確認してください。私の環境は以下のようになります。
$ grep -i pretty /etc/os-release PRETTY_NAME="Ubuntu 22.04.3 LTS" $ python -V Python 3.10.9 $ conda -V conda 23.3.1
リコールの目的は一つしか存在しません。
製品不良によって起こりうる被害を未然に防ぐことです。競技用の自転車であれば事故を予防することに当たります。
誤解されている意見を耳にしていますけれども、要するにレース中に他人の機材の欠陥によって大勢が負傷する事故に巻き込まれるリスクを許容できるのかという話です。
自分一人が不買すれば回避できるというわけでもありません。
よく割れるクランクアームの話です。
巷ではガルバニック腐食が生じているなんて言われていますけれども、個人的には極めて懐疑的です。
ここでも過去に何度もアルミ嫌いを公言していますけれども、自転車でガルバニック腐食なんてほとんど聞きません。もし聞く機会があるとしても古い部品の固着ぐらいではないでしょうか。最近のモデルでは見なくなったボトムブラケット下のケーブルガイドのボルトとか。
なにしろ発生条件が電位の異なる2種の金属を電解液に浸すことですので、まず水分があることが必要条件です。
クランクアームが腐食するほど濡れるのであれば、もっと腐食していないとおかしい部分があります。ステンレス鋼のスポークと接触しているアルミニウムニップルです。
このブログではホイールを壊しては自分で補修したり組んでいたりするので、アルミニウムのネガティブな話ばっかり出てくるわけですが、ホイール組みでガルバニック腐食を避けるためにアルミニップルの使用を控えるなんて話は聞いたことがありません。
米国北部の州に住んでいて毎日のように融雪剤の溶けた水のなかを走ってるのでもない限り、聞かない話だと思われます。電位差が少ないから真鍮を選ぶなんて話もまず聞きません。
クランクアームと地面に近い (最近はリムに内蔵される場合も多いので一概にそうとも言い切れないホイールも増えてきましたが) ニップルを考えたとき、水分に長時間触れて腐食しやすいのは果たしてどちらでしょう。
