これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした (1/5)
Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画（Scribble）としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models（LCM）」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」（LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル）が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー
仕事の文章はもうChatGPTに任せたい | DevelopersIO
本来、エンジニアであれば実装の能力、デザイナーであればデザインの能力があればいい。 しかし仕事はチームで動くことがほとんどなので、こうした「専門的な力」にプラスして、コミュニケーション能力のような「普遍的な力」が求められる。これは、ポータブルスキル、ソフトスキルなどとも言われるものと同一である。 この「普遍的な力」の一つに、文章力がある。デジタルを活用しようとすると、メールやチャットなど、仕事の中で文章を書く機会は明らかに増える。リモートワークは文章が下手な人には不利な環境だ、という人もいるが、デジタル活用力と文章力は密接な関係にあることを示した発言だと思う。 ブログやソーシャルメディアによって、文章力がある人は、より一層、自分の価値を高めることができるようになった。 10の専門力+1の文章力で構成された人より、6の専門力+8の文章力で構成された人の方が、高く評価され、市場価値が高まり、い
Elicit | The AI Research Assistant
Automate time-consuming research tasks like summarizing papers, extracting data, and synthesizing your findings.
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
ディープラーニングにおける「カプセルネットワーク(CapsNet)」による画像認識とは？
By SplitShire ディープラーニングにおける画像認識には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った学習が一般的とされています。しかし、CNNによる画像認識では、人の顔を認識するときに目や鼻、口のパーツは認識できるものの、これらの正確な位置関係を認識することは得意ではありません。2017年11月にGoogleの研究員であるジェフリー・ヒントン氏が、CNNの欠点を克服したという「カプセルネットワーク」(CapsNet)を発表しました。CapsNetがどのようなものか、オライリーの記事を読むとよくわかるようになっています。 Introducing capsule networks - O'Reilly Media https://www.oreilly.com/ideas/introducing-capsule-networks 画像認識においては「畳み込みニューラルネットワーク
英国エディンバラ大学、AIを活用しリアルタイムに3DCGキャラクターをユーザー操作するアイディアを論文にて発表。新ニューラルネットワークを使用
英国エディンバラ大学、AIを活用しリアルタイムに3DCGキャラクターをユーザー操作するアイディアを論文にて発表。新ニューラルネットワークを使用 2017-05-05 英国エディンバラ大学の研究チームは、「Phase-Functioned Neural Network」と呼ばれる新しいニューラルネットワーク・アーキテクチャを用いて、リアルタイムに3DCGキャラクターをユーザー制御でアニメーション化するアイディアを論文にて発表しました。（PDF） システムは、膨大なモーションを訓練することで、キャラクターが歩いたり、荒い地形を走り回ったり、大きな岩を登ったり、障害物を飛び越したり、低い天井の下を歩くなど、さまざまな幾何学的環境に適応するモーションを自動的に生成することを可能にします。 1GBのモーションデータを訓練した場合でも、実行時間はわずか数ミリ秒で数MBのメモリしか必要とせず、高速でコン
［CEDEC 2017］ニューラルネットがキャラの動きを自然に，処理負荷を低くする？ キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案
［CEDEC 2017］ニューラルネットがキャラの動きを自然に，処理負荷を低くする？ キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案 ライター：米田 聡 ゲームパッドを使ってキャラクターを操作しているとき，キャラクターの動きになんとなく違和感を覚えたり，足が地面に着いていないように感じたりといった経験をしたことがあるゲーマーは多いだろう。 ゲームが3D化を果たして以降，キャラクターの自然な動きを作り出す方法はゲーム制作における大きな課題の1つになった。モーションキャプチャを使って現実の人の動きをデータ化してゲームに取り込むことは可能だが，ゲーム中のキャラクターはユーザーの操作に応じてさまざまな動きを見せなければならないからだ。 しかし，「だからゲーム中で起こり得るすべてのモーションをキャプチャし，データとして用意しておきましょう」というのは，ハードウェア側のストレージやメモリ，それにCP
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
パターン認識と機械学習の学習 ベイズ理論に挫折しないための数学 | Webチラシ・近刊新刊案内・書評情報
タイトル :パターン認識と機械学習の学習 ベイズ理論に挫折しないための数学 著者 :光成 滋生 出版社 :暗黒通信団 ISBN :978-4873101668 発売日 :2012/07 商品の寸法:25.7 x 18.2 x 0.7 cm ページ数 :100ページ 本体価格 :1,000円（税別） ■まえがき サイボウズ・ラボでは「言語処理に必要そうな機械学習の基礎知識を身につける」という目標のもと，2011年の2月から11月にかけて当時シュプリンガー・ジャパン（現在は丸善）から出版されていた「パターン認識と機械学習」（PRML）を輪読する社内読書会をやっていました． 「あの本」を10ヶ月足らずで一通り（すべての章ではありませんが）読みきったと言えば，そのスパルタな様子が想像つくのではないでしょうか．しかも，専門の学生ではない社会人が仕事の合間に！ そしてそれ以上に参加メンバーが四苦八苦し
ロボットに求められる倫理的判断
（英エコノミスト誌 2012年6月2日号） ロボットの自律性が増す中、社会にはロボット管理のルールづくりが求められている。 SF映画の名作「2001年宇宙の旅」の中で、宇宙船の人工知能HALは、あるジレンマに直面する。HALに与えられた命令は、宇宙船のミッション（木星近くの人工物の探査）を遂行すると同時に、そのミッションの真の目的を宇宙船の乗員から隠しておくことだった。この2つの命令の矛盾を解消するために、HALは乗員を殺そうとする。 ロボットの自律性が増すにつれ、コンピューター制御された機械が倫理的な判断に直面するという事態は、SFの世界の話にとどまらず、現実のものになりつつある。現代の社会では、ロボットがHALよりも倫理的に優れた判断を下せるようにする道を探ることが求められている。 ロボットの寓話 意外なことではないが、自ら判断を下す機械の開発の最前線にあるのが、軍事技術だ。軍事技術の
脳とベイジアンネットＦＡＱ
脳の情報処理原理の解明の鍵となる技術が ベイジアンネットです。 しかし、大半の研究者は大脳皮質とベイジアンネットの鮮やかな対応について まだ知りません。 脳の情報処理原理に基づいた知能の高いロボットの実現に向け、 一人でも多くの神経科学者・計算機科学者に、 ベイジアンネットと大脳皮質の関係を知ってもらいたいと思います。 ベイジアンネットそのものについての質問 ベイジアンネットとは何ですか？ ベイジアンネット（ベイジアンネットワーク 、 Bayesian network） とは、確率論に基づいた推論を効率的に行うための技術です。 脳の機能の１つである直観と似た働きをします。 ベイジアンネットは、複数の事象の間の因果関係をネットワーク構造で表現し、 同時に因果関係の強さを表す数値も記録したものです。 このように表現された「知識」を用いれば、得られた観測データに基づいて 様々な事象の確率を ベイ
Skinput: 皮膚を入力面として利用する新たなインタフェース - A Successful Failure
2010年09月29日 Skinput: 皮膚を入力面として利用する新たなインタフェース Tweet 図1: ピコプロジェクタによって拡張されたセンシングアームバンド コンピュータがどんどん小さくなっても、人間が操作するインタフェースはある程度の大きさが必要となる。あまりに小さくしすぎるとユーザビリティを損ねてしまうし、大きいと持ち運ぶのに邪魔になってしまう。 一方で、我々の体にはおおよそ2m2の表面積がある。我々は常に自分の体の状態を把握しており、視線を向けずとも容易に身体の所望の位置に手を伸ばすことができる。例えば任意の指をフリックしたり、鼻の頭を抑えたり──この正確で視線を向ける必要が無く、広大なインタラクションスペースをうまく活用することは出来ないだろうか？ 動画を見ればその威力は一目瞭然だと思うが、"Skinput: Appropriating the Body as an In
デヴィッド・ボウイは最先端!? カモフラージュメイクが来る
挑発的なメイクです。 もはやファッショナブルを通り過ぎて理解不能、だからといって笑ってはいけません。実はこれ、最近流行りしている顔認識機能を惑わすためのメイクなんです。顔認識機能はもはや完成の域に達していて、ほぼ回避不能なんですって。 Viola-Jones法とよばれるアルゴリズムは画像内の物体の相関関係を判定し、顔認識によく使われています。通常顔は両目の上に影があり、頬骨と鼻の頭が明るくなってます。アルゴリズムはこのような領域を見つけ、顔ではないかと推定するという仕組み。このやり方はだいたい有効で、顔が隠れている場合や斜めに映った場合に失敗するくらいです。 顔認識が非常に強力なので、カモフラージュメイクではあえてコントラストをつけて別の物体にみえるようにしてます。ニューヨーク大学の学生Adam Harveyさんは暗い色を目や頬骨のまわりにつけ、しかも非対称にするとうまく顔認識されないこと
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KAJI | 梶谷健人 on Twitter: "ChatGPTはテキトーな回答をするからリサーチに使えないんだけど、https://t.co/DPtF9d0gfCは実務レベルで超使えます。 気になる問いを投げるとWEB上の記事やPDFを元にした回答を瞬時に返してくれて参照URLも併せて提示してくれる。 超優秀なリサーチャーを常に雇えてる感覚で生産性ぶち上がります。 https://t.co/qEQPTOmK1v"
Saegusa Research Institute [非線形主成分分析の理論と応用・概要]
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