アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
An interactive demo for developers to try the new text-to-speech model in the OpenAI API
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
Need Help? Report an Issue Troubleshooting Topics Privacy
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
「めちゃくちゃ有用だけど、きつい現実を突きつけられる」──こんな口コミで、あるWebサイトが話題になっている。「データはどのように収集しましたか？」「この論文で検証したいことは何ですか？」など複数の設問に回答することで、論文の骨組みを出力してくれるWebフォームだ。 設問は、データの正確性、研究の正確性、研究の意義、研究の必要性の4種類に分かれており、それぞれのテーマに沿った質問を用意している。入力した後は「論文骨子へ変換」をクリックするだけで、論文タイトルから要旨、実験方法、結論などを表示する。 作成したのは「独学大全」などの書籍で知られる、作家の読書猿（@kurubushi_rm）さん。自身のブログに「論文に何を書くべきか→これだけは埋めろ→論文作成穴埋めシート」と題して2012年2月に投稿したものだ。「穴埋めしたら論文を出力してくれるものが作れないか」という話を受けて、シートを作成し
いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能（PCG）は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました！ Electric Dreams 環境サンプル プロジェクトを無料公開しました！#UnrealEngine 5
今話題の画像生成モデル「Stable Diffusion」をいらすとやの画像でfinetuneしてみたところ、任意のテキストに対していらすとやっぽい画像を作れるモデルが出来上がりました。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionは、指定されたテキスト（文字列）に対応する画像を生成する機械学習モデルのひとつです。ソースコードと学習済みモデルは無償で公開されていて、誰でも利用できるようになっています。 (Stable DiffusionのGitHubページより引用) 今回は、この画像生成モデルをいらすとやの画像でfinetune（微調整）することで、入力テキストに対応する画像をいらすとやのようなスタイルで出力させることを試みました。 開発環境 開発環境はGoogle Colab Pro+で、主にプレミアムGPU（NVIDIA A100）を使いました。Stable
10月6日、NovelAIのGitHubとかのプライベートリポジトリに第三者が侵入して、AIモデルやソースコードを丸っと盗んで流出させた。 [Announcement: Proprietary Software & Source Code Leaks] Greetings, NovelAI Community. On 10/6/2022, we experienced an unauthorized breach in the company's GitHub and secondary repositories. The leak contained proprietary software and source code for the services we provide. — NovelAI (@novelaiofficial) October 7, 2022
本記事では、インタビュアーを担当したTHE GUILD・深津貴之氏がStable Diffusionで生成した画像をいくつか紹介する。こちらは「サイバーパンクな東京」の画像（以下、AI生成した画像はすべて深津氏によるもの） 8月に突如登場し、瞬く間にネットユーザーの注目の的となった画像生成AIの「Stable Diffusion」。オープンソースで誰もが無料で利用できるだけでなく、個人のPCでも動作し、生成した画像の商用利用が可能ということもあり、大きな話題となった。 そんな話題沸騰中のStable Diffusionを開発する英国のスタートアップ・Stability AI。そのCEOであるエマード・モスターク氏がインタビューに応じた。 なお本取材は編集部に加えてAI画像生成に造詣が深く、先日DIAMOND SIGNALでもインタビューを実施したTHE GUILDの深津貴之氏がインタビュア
筆者が絵描きAI「Midjourney」に描かせた風景。「Sustainable Development Goals」をテーマに指定した。作成：清水亮 ここのところ、Twitterなどで“神絵を描くAI”こと「Midjourney」が、話題になっている。一瞬で神のように上手な絵が描けると話題になり、またたく間にネットのミームになった。 「絵を描くAI」というと、イーロン・マスクらが出資したことでも知られるAI研究企業、米OpenAIの画像生成AI「DALL-E2」が有名だが、グーグルは今年に入ってからDALL-E2の性能を上回る「Imagen」を発表し、さらに大規模な作画AI「Parti」も矢継ぎ早に発表している。 Midjourneyはこれら画像生成AI開発ブームの一端として生まれたとも言える。 作画AIを評価する「本物らしさ」指標「Midjourney」の公式サイト。コマンドプロンプト
「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」は他のUIには搭載されていない機能なども盛り込んだ、いわば決定版の「Stable Diffusion」のUIといえますが、それだけにやれることが多いので、どこをどう触ればよいか悩むこともあるはず。 この記事ではまず、「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC111版)」のうち、テキストから画像を生成する「txt2img」の基本的な使い方をまとめています。 ◆目次 ・1：最も簡単な使い方 ・2：「txt2img」タブ内の各項目はどういう意味なのか？ Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)は画像生成AI「Stable Diffusion」を使うためのUIの1つ。Stable Diffusionの利用にはNVIDIA製GPUが必要で、該当するPCにS
リンク www.wombo.art WOMBO Dream - AI Powered Artwork Tool Create beautiful artwork using the power of AI! Enter a prompt, pick an art style and watch WOMBO Dream turn your idea into an AI-powered painting in seconds. 2 users 492 リンク YouTube HatsuneMiku 初音ミクのYouTube公式チャンネルです。 ここでは、誰でも簡単に歌わせることができるバーチャルシンガーソフトウェア「初音ミク」の公式動画と、クリエイターの動画、パートナー企業とのコラボレーションで製作された動画を紹介しています。 The Official Hatsune Miku Channe
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
高精度な画像生成AI「Stable Diffusion」をブラウザから簡単に使うことができるウェブサービス「Mage」が登場しました。Mageはブラウザから直接アクセスして無料でStable Diffusionを使えるだけでなく、生成される画像に含んで欲しくない要素を指定するネガティブプロンプトの設定もできるほか、成人向け描写を規制するセーフティーフィルターも解除されているとのことで、実際に使い勝手を確かめてみました。 Mage 🧙 | Free, Fast, Unfiltered Stable Diffusion https://www.mage.space/ Mageのトップページにはプロンプトの入力フォームが表示されています。試しにプロンプトを入力し、矢印アイコンをクリックしてみると…… 数十秒ほどの待ち時間の後、Stable Diffusionによって生成された画像が表示されまし
人類の愚かさもいい加減にしろやと思ったので、世の中のツイートに対して思っていたことを書きます。既に突っ込み入ってるものが殆どですが、言いたくなったので言います。なのでまとまった文章ではないです。 ちなみに私の立場は以下です。 技術そのものに善悪はない。 なお、今回話題になっているAIは「技術」ではなく「技術の産物」 今回行われた学習は法的にはセーフだが、倫理的には善くない。 画像生成AIを利用した絵をそうでないものと区別しようとするのは愚か。 「これは何である」みたいな決めつけるような発言は愚か。 絵師にはもっと誇りとかないんか？ 努力は報われてはいけない。 人類が愚かなのは昔から。 人の眼がもっと良くなるしかない。 例え話だけで納得するのは良くないと思う。 嘘をつくやつは何をやってもダメ。 いきます。 1. 人間が描いたイラストをAI絵師が勝手に学習データに利用するのを防ぐ方法はある。
各所で話題を呼んでいる「AI画像ジェネレーター」 のMidjourneyは、社員数わずか10人の会社によって運営されている。作者のデイヴィッド・ホルツは会社を「自己資金で運営される研究所」と形容しており、すでに利益が出ているという。資金力が物を言う分野で異色の存在だ。 Midjourneyは「テキストを入力するとAIが画像を出力してくれるサービス」で、現在、SNS上にはMidjourneyが生成した画像が溢れている。Midjourneyはチャットサービス「Discord」を通じて利用できる。新規ユーザーはDiscordのMidjourneyサーバーにログインし、様々な初心者チャンネルで他の多くのユーザーと一緒に画像を生成するためにテキストを送信できるのだ。 月額10ドルまたは30ドルの定額制にアップグレードすると、Discordアプリ内のMidjourneyボットにプライベートなダイレクト
Endless driving zen
TIGの辻です。GoのORマッパー連載8日目です。本記事では sqlc を紹介します。早速ですが、結論から行きましょう。 sqlc まとめ SQLファイルからデータベースにアクセスできる型安全なGoのコードを生成するライブラリ 構造体のモデルの手書き実装不要 複数テーブルをJOINしたときのマッパー実装不要 生成されるコードは不要なリフレクションなし SQLをがんがん書きたい、でも面倒なマッパー構造体は書きたくない、という開発者にとっては大きな味方になります。 sqlc の紹介 sqlc はSQLファイルからGoのアプリケーションコードを生成するライブラリです。2020/2に v1.0.0 をリリースし、着々とスターを伸ばしています。2021/08現在は v1.8.0 をリリースしています。本資料で生成しているコードも v1.8.0 を用いています。 https://star-histor
技術部の外村（@hokaccha）です。 レシピサービスのフロントエンドを Next.js と GraphQL のシステムに置き換えている話 - クックパッド開発者ブログ という記事を書きましたが、この中で詳しく説明しなかった GraphQL のスキーマやクエリから TypeScript の型定義を自動生成する仕組みについて紹介します。 なお、今回紹介したコードは以下で試せます。 https://github.com/hokaccha/graphql-codegen-example-for-techlife GraphQL Code Generator を使った型生成 GraphQL のスキーマから TypeScript の型を生成するためのライブラリはいくつかあります。 Apollo GraphQL Code Generator などが有名どころです。今回はシンプルさや拡張性を考えて G
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」（以下、Coding-Agent）α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about
筆者が開発した作画AIサービスと、生成した画像。作画AIサービス公開から間もなく3週間。9月12日時点で、ユーザーが生成した画像は40万枚を超えている。作成：伊藤有無料の作画AIモデル「Stable Diffusion」（ステーブル・ディフュージョン）が8月23日に公開されてから、1週間分の記憶はほぼない。次に気がついたのは、1週間後の8月30日の午前3時だった。 プログラミングに集中するといつもこうなる。その後まで含めて十数日間、ほとんどベッドで寝た記憶がない。 振り返れば8月23日、たまたま夜中に目が覚めてしまったのがまずかった。その直後にStable Diffusionが全世界に向けて公開され、どれほどの実力なのか確かめてやろうと、試しにプログラミング言語Pythonのコンソール（端末）を起動してしまった。 2時間後、朝日が昇る頃には、「日本語で言葉を入力すると、自動的に英語に翻訳し
より良く、よりカスタマイズ可能なウェブサイト: Holara AI 創造性 コントロール 0.5 より高い創造性の値は、AIがより創造的で詳細であるだけでなく、乱雑で奇妙であることを示します 速度 コントロール 1.5 スペースキー: 一時停止, 引っ張る: グリッドを移動, クリック: 新しいタブで画像を開く F: フルスクリーンモード, Z: ホバーでズーム, V: ビデオモード アニメとAIに関する最新情報はTwitterで見つけることができます クリエイター: aydaoはAIモデル, nearcyanはウェブサイト, obormotはJS, gwern (TWDNE), arfa (TFDNE, TPDNE), shawwn, skyli0n, tensorfork, TFRC からの助け 情報: このウェブサイトについて, 詳細な記事 ダウンロード: 画像など
この記事は、ドワンゴアドベントカレンダー2020の10日目の記事です。 qiita.com はじめに ベルリシア(@berlysia) という名前で活動しています。Webが好きです。ドワンゴでは、N予備校をはじめとする教育事業のWebフロントエンド開発をしています。 この記事では、Webフロントエンドチームの実際の開発で用いた、TypeScript Compiler APIを使っての型を中心とした実装の自動生成事例を紹介します。考察パートが中心で、コードはほぼ出てきません。 状況説明 管理画面の開発です。検索と結果一覧とCRUD操作が中心で、多くの画面が定型的な実装です。画面数が多いため、いかにこうした定型的な画面を効率よく開発して複雑なところに注力するかが、この開発を成功させるカギとなります。また、人員的にもある程度の並列性を確保している状態です。 APIはOpenAPIで仕様が提供され
高精度な画像を生成できることで話題となっている「Stable Diffusion」が、どのように入力されたテキスト(プロンプト)からイラストを生成しているのかについて、機械学習関連のトピックについての解説動画などを投稿しているジェイ・アラマー氏が解説しています。 The Illustrated Stable Diffusion – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ アラマー氏は、テキストから印象的な画像を生成するAIの登場が、人間がアートを作成する方法が変わることを示していると主張。Stable Diffusionのリリースにより、比較的安いリソースで使用で誰もが高性能なモデルを使
「フェイク画像」「無断アップロード」撲滅なるか？ ニコンが「来歴記録カメラ」を試作：Adobe MAX 2022 Adobeとニコンは10月19日、撮影した写真データに出所や来歴などの情報を付加することで真正性確認をしやすくする「来歴記録機能」をデジタルカメラに実装する取り組みを発表した。Adobeが10月18日（米国太平洋夏時間）から実施しているイベント「Adobe MAX 2022」のリアル会場では、この機能を試験実装した「Nikon Z 9」が展示されている。 アドビ（Adobeの日本法人）が10月19日に開催したイベント「Adobe MAX 2022 Japan」のリアル会場でも、来歴記録機能を試験実装したNikon Z 9が展示されていたので、この記事で紹介する。 来歴記録機能の概要 写真（静止画）や動画がデジタルデータとなり、これらを編集するアプリが高機能化したこともあり、最近
はじめに フロントエンドのプロジェクトでは、UIコンポーネントのカタログとしてStorybookが用いられるケースがあると思います。 StorybookはコンポーネントベースのUI開発の助けとなるツールで、Reactのコンポーネントを独立して視覚的に確認できます。 しかしながら繁忙時や規模の大きいプロジェクトになると、メンバーの増減や開発工数等でStorybookの開発コストが高く感じられる状況があると思います。 そこで本記事では、なるべくStorybookの開発コストを軽減して、Storybookのファイルを自動生成する仕組みを考案してみました。 Storybookとは Storybookは、UIコンポーネントを独立して開発・表示するためのツールです。 React, Vue, Angularなど、様々なフレームワークに対応しており、各コンポーネントの異なる状態やバリエーションを一覧で見る
Hey, I’m Layla your personal trip plannerTell me what you want, and I’ll handle the rest: flights, hotels, itineraries, in seconds. Create a new tripInspire me where to goWeekend getawaysBeautiful hotel in Dubai Plan your next tripCreate a 7 days luxury family trip in the french riviera for 2 people with 3 kids that includes beach exploration, visit to the main cities, fun water sport activities t
爆速でデザインをコードに変換するPloxyはフロントエンドの開発におけるルーチンワークを自動化し、 アプリケーションの開発効率を向上させる開発支援サービスです。 Ploxyはフロントエンドの開発フローの一部を自動化し、アプリケーションの開発効率を向上させる開発支援サービスです。 デザインツールで作成されたプロトタイプをコードに変換FigmaやXDなどのツールで作成されたデータを取り込むだけで、ReactDOM、ReactNative、SwiftUIなど、アプリケーションとしてビルド可能なUIコードを生成します。 ※Beta版はFigmaのみ対応
人工知能（AI）を使うには大量の学習データが必要――。そんな常識を覆そうとしているのは、安川電機の子会社であるエイアイキューブ（東京・中央）だ。同社のAIソリューション「Alliom（アリオム）」は、「学習データがなければ自ら作ってしまう」という驚くべきアプローチでAIの普及に挑んでいる。 一般に、人が何となく判断していることを人工知能（AI）で置き換えるには、人の判断結果をAIに学習させる必要がある。例えば、図1に示したポテトサラダの写真を見比べて、どちらがうまく盛り付けられているかと聞かれたら、多くの人は（a）を選ぶだろう。しかし、それを自動化しようとすると、合否の条件を明確にしなければならないので、とたんにハードルが上がる。そこで、条件を明確にしなくても自ら学ぶAIを使おうとなるのだが、そのためには学習データとなる「うまい盛り付け」や「へたな盛り付け」の画像が大量に必要になる。 とこ
Stable Diffusionの開発会社の代表者がアーティストを軽視する言動をしたということで、画像AIに関する時計の針が加速しそうな予感がしたので未来予測的なことを呟いてみる。なお、自分は法や規制の専門家という訳ではなく、ＡＩの専門家ですらなく、単なる素人インターネットウォッチャーの予想であるということは先に明記しておく。 発端はnalgamiさんのこのツイート。 BBCがEmad Mostaque氏(Stable Diffusionの開発会社代表)への取材記事を公開。https://t.co/XxJruwMZTR 将来を心配する若手アーティストに向けて 「イラストやデザインの仕事はとても退屈。芸術的かどうか以前に君たちは道具(ツール)だよ。」 もう少しクリエイターに敬意を払うべきだと思うけどなぁ😢 https://t.co/vL8yAuANle — なるがみ (@nalgami)
2022年8月にオープンソースで一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は通常コマンドラインで入力や制御を行いますが、初心者でも簡単に操作できるStable Diffusion向けGUIが数多く登場しています。その中でもブラウザから使えるウェブUIであるAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIは特に開発が活発で精力的に更新されており、もはや画像生成AI向けGUIの決定版ともいえる存在です。そのAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIをAdobe PhotoshopやKritaから使えるようになるプラグイン「defuser」が公開されています。 defuser | the Stable Diffusion Plugin for Photoshop and Krita https://internatio
🎉AIと共同制作したロゴ完成を祝い.... 無料公開の8,000文字に追加で、 10,000文字の有料おまけ枠を”75%OFF”で読めるようにしておいたで〜。 条件：このツイートをRT応援(noteのSNSプロモ機能利用） 期間：5月中？ 【ロゴデザイン案の作り方-ChatGPT×画像生成- 】 https://t.co/WCgcux5Qht@shoty_k2 — しょーてぃー / Experience Designer & Prompt Designer (@shoty_k2) May 28, 2023 ------Prompt to me------実験概要： 自分が所属しているコミュニティ（DAO）のロゴの方向性を複数案出力します。 制限時間：15分以内 使用ツール：GPT-4、画像生成AI（Midjourney） ※ただし、ChatGPTなどのAIチャットサービスは複数ディスプレ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、AIによるUI生成ツールは急速に進化しています。 先日Googleが発表した「Stitch」は、テキストベースの指示からUIを自動生成できるツールです。 私自身、過去にUI生成ツールを試したことがありますが、期待した成果は得られずしばらく距離を置いていました。 しかし今回Stitchをきっかけに、最新ツールを調査しUI生成ツール4種を比較してみようと思います。 検証に使用した生成方法 今回はStitchのガイドラインを参考に、以下のプロセスでプロンプトを構築・使用しています。 ▼Stitch プロンプトガイドライン プロンプト ガ
【インタビュアー】 サイバーエージェント AILab リサーチサイエンティスト 張培楠 2018年に株式会社サイバーエージェント AI Lab に入社後、強化学習を使った広告効果を最大化する広告文の自動生成や、多様な広告文生成、生成文の人手評価など、社内の広告に関わる自然言語処理タスクに従事。同時に共同研究を通じた産学連携を推進。 張：先生方の研究室は多くの共同研究を行なっています。当社とは2016年から取組みが始まりましたが、企業と共同研究をするメリットはどのような点でしょうか？ 奥村：一般的には、「研究成果が世の中に出ること」が一番メリットとして大きいのではないでしょうか。また、「研究がサービスの中で活用される」だけではなく「研究内容に新規性があり、アカデミックにも評価される」その両方が同時に達成できると、価値のある共同研究になると思っています。 奥村学 / 東京工業大学 科学技術創成
Go でオプション引数を実現したいときによく Functional Options Pattern が使われるかと思います。このデザインパターンは便利な一方、構造体の中でオプション引数を用意したい全てのフィールドに対して、オプション引数用の関数を実装する必要があり、記述すべきコードが多くなりがちです。 この問題を解決すべく、Functional Options Pattern を実現するためのコードを自動生成する CLI ツール 「foggo」を作りました。 Functional Options Pattern とは Go はそのシンプルな言語仕様から、オプション引数を提供していません。 オプション引数はデフォルト引数やオプションパラメータとも呼ばれ、Python だと可変長引数である *args や *kargs のことを指します。 通常の関数であれば特に問題ないのですが、構造体の初期化
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