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名前を隠して楽しく日記。
社会の要素、政治の要素。違うものだけれど並存しがちで、あらがい難いもの。
悪意ある活動家だけでなく、一般民衆さえトーテムをもとに社会形成・政治対立したがる性質。
たとえば近所で痴漢が出たらしい、って評判になってて。
パニックになって開くボタン連打して逃げたら、実はその人は腹痛で
焦ってた締め切り間近で寝てないマンガ家でした…と、後で分かったら。
謝罪するべき？
「謝罪します、でも同じ条件・同じ状況に落ちいったら、やっぱり同じ選択をします。」
…って言うのかな？ 意味なくない？
活動家が標榜している主張をうのみにして、どっちもどっち論を適用することで奴らの仕組んだ対立構造を自律化させてしまう
働いている人を害したら自分が飯が食えなくなるから５ちゃんねるやっている奴がバクサイに総攻撃をかけるわけがない
この手順は、Latent Diffusion Modelsを使用してテキストから画像を生成するための一般的なアプローチを示していますが、いくつかの誤りや欠落がある可能性があります。以下にいくつかの修正と補足を示します。
1. **ライブラリのインポート**: `diffusers` ライブラリは存在しないため、代わりに `torch`、`transformers`、および `diffusion` ライブラリを使用する必要があります。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
from diffusion import LatentDiffusion
```
2. **環境のセットアップ**: 事前学習済みモデルとトークナイザーを使用する前に、必要なモデルとトークナイザーをダウンロードする必要があります。
```python
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-finetuned-xnli")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-finetuned-xnli")
```
3. **テキストプロンプトの前処理**: `encode_plus` メソッドを使用して、入力をトークン化し、テンソルに変換します。
```python
inputs = tokenizer.encode_plus(prompt, return_tensors="pt")
```
4. **Latent Diffusion モデルの定義**: `diffusion` ライブラリから `LatentDiffusion` をインスタンス化する際に、モデルとトークナイザーを渡します。
```python
ldm = LatentDiffusion(model=model, tokenizer=tokenizer)
```
5. **画像の生成**: `generate` メソッドを使用して画像を生成します。
```python
image = ldm.generate(inputs)
```
6. **生成された画像の可視化**: 画像を表示するために適切なライブラリを使用します。例えば、Matplotlibを使用して画像を表示できます。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```
都心を離れて電車で⚪︎分、思えばずいぶん遠くに来たものだ、で見える景色がイオン
地方在住の思う田舎ってやはり山のふもとに食い込むように広がる田園風景だと思うの
道路の片面はがけになって川が流れ釣りをしてる人がところどころで見える、田んぼには鹿と猿対策の電線？の網があってほとんど人の気配のない集落がある
そこまでいくと、ああ田舎に来たなぁと思えるわけ
40歳の似たような男だけど
俺は家から一歩も出ないことに幸せを感じる人間なので一人で幸せ
あなたは一人ででもコンビニに行くし映画館に行くし居酒屋に行くしビアバーに行くし、根っこが活動的な方なんでしょうね
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