Images

クロスモーダル埋め込みは、人工知能において画期的な進展をもたらし、統一された表現空間内で異なるデータタイプ間の理解と推論を可能にします。

FLUX.1-dev は、驚くほど美しい画像を生成できる強力なテキストから画像生成モデルですが、24GB以上のメモリが必要なため、多くのシステムでは実行が難しいです。 GGUF量化されたFLUX.1-dev は、メモリ使用量を約50％削減しながらも、優れた画像品質を維持するという解決策を提供します。

ブラックフォレスト・ラボズは、FLUX.1-Kontext-devという高度な画像から画像へのAIモデルをリリースしました。このモデルは、テキストの指示を使って既存の画像を補強します。

Opengraph画像メタデータ とは、og:imageというメタプロパティです。 基本的に、Hugoベースのウェブサイトの各ページに対して、正しく生成されたタグ <meta property="og:image" content="https://....jpg"> が必要です。

長い間、この不満に悩まされてきました。ページのサムネイル画像（[ページのサムネイル画像](https://www.glukhov.org/ja/post/2025/06/hugo-images-in-bundle-pages-mainroad-thumbnails/ “ページのサムネイル画像 mainroad と hugo”）を static ディレクトリに配置する必要があります。これは Mainroad、Rodster などの類似した Hugo テーマに適用されます。

PDFファイルから画像をスクリーンショットやレンダリングせずに保存する必要がある場合があります。
pdfimagesはそのような状況で役立ちます。

または、PDFから画像とテキストを抽出したい別の日もあります…

私は通常、動画の録画設定をAutoに設定します。
それは私にとって十分です。
しかし！
必要であれば、最適な動画録画設定をご覧ください。

紙ベースの計画、日記の書き方、メモの取り方は、特定のタスクを完了するのに役立ち、すべてのことに満足感を与えることができます。

最近の このような戦いは、私の古い信頼できるプリンタ/スキャナである
Canon Pixma MP-495 に関することでした。

A ダムフォン、通称機能電話は、現代のスマートフォンと比べて機能が限定された基本的なモバイルデバイスです。

デジタル・デトックスとは、スマートフォン、テレビ、コンピュータの使用を意図的に減らすことです。
主な目的は、画面の過剰使用を緩和し、オフライン活動を促進し、個人が技術とよりバランスの取れた関係を築くことを助けることです。
技術に関する内容については、こちらを参照してください。

最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう

以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。

このブログの画像をトリミングし、リサイズし、境界線を追加する作業は、Linux Mint Cinnamonのコンテキストメニューにこの頻繁に使用される機能を追加するきっかけとなりました。

Mainroad テーマは Hugo で使用する際、画像を自動でリサイズしない。 just copies from static folder に記載されているように、静的フォルダからコピーするだけである。 そのため、適切なサイズにリサイズおよびクロップするスクリプトを準備する必要がある。