「そろそろAIが怖くなってきた」初音ミクさんのMMD動画をAI動画化したもののクオリティやテイストに驚嘆する人たち
852話(hakoniwa) @8co28 AIはツール 852wa.hakoniwa@gmail.com Discord discord.gg/frPFGf4vDd 端境ルリア@hazakailrea ハイライトはAI技術実験系 lit.link/8528 852話 @8co28 MMD動画をAI動画化しました キャラクターの絵柄を固定してイラスト感を残しながら今までよりクオリティが上がったかわいい動画 上がAI下が元MMD 使用したAIモデルはカスタムモデル #初音ミク #AIvideo #AIart pic.twitter.com/SskwwKOHNf 2023-01-30 13:29:29
This Anime Does Not Exist
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
2021年のコンピュータビジョンにおける5つのトレンド | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のBenedict Neo氏はアメリカ・アイオワ州立大学の統計学科に在籍しており、学業の傍らでMediumに記事を投稿しています（同氏の経歴はLinkedInを参照）。同氏が最近Mediumに投稿した記事『2021年のコンピュータビジョンにおける5つのトレンド』では、コンピュータビジョンにおける5つのトレンドを解説しています。 機械学習エンジニアのSayak Paul氏が行ったコンピュータビジョンに関する講演に感銘を受けたNeo氏は、この講演で語られたコンピュータビジョンにおける5つのトレンドをまとめた記事を公開しました。そうしたトレンドとは、以下の通りです。 高効率なAIモデル：AIモデルのサイズを抑制しながら、性能を劣化させない画像認識モデル開発。 クリエイティブな生成系ディープラーニング：顔写真からアニメキャラを生成するようなクリエイティブな現場での応用が期待されるディープラーニ
新年早々！AIがまたブレイクスルーを起こす可能性が出てきた！
3つの要点 ✔️ OpenAIがGPT-3を活用し、マルチモーダルモデルを開発 ✔️ 新たなブレイクスルーは本当の意味でAI vs 人間になりうる ✔️ 人間では思いつかないほどの創造性を示す AI-SCHOLARからのワンポイント解説 2021年早々にまたもやOpenAIが驚きの技術開発！今までのAIははっきり言うと、特化型だからこそのインパクトや特化だからこその限界がありました。しかし、今回の技術はOpenAIが掲げている”汎用(マルチモーダル)”に近づくとともに、今までの限界も突破する可能性を秘めています！ 概要 「人間を上回る高度に自律的なシステムが人類全体に利益をもたらすこと」を保証することを目的に、何度も世界を驚かしているOpenAIが新年早々！画像領域にブレイクスルーを起こすかもしれません。 背景 OpenAIが昨年発表したGPT-3をご存知の方もいると思います。今回のOpe
「いらすとや」は要らなくなっちゃう？テキストで説明するとそれに沿った何パターンもの画像を生成するOpenAIが凄まじい
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 毎日、数学をやっています。抽象度の高い数学が好きで、公理的集合論や数理論理学、圏論に興味があるけど、もっと具体的で実用的な数学も好きです。AI技術と、それがもたらす社会的影響についてよく考えていますが、基本的にテクノロジー全般の最新動向に興味があります。良さげな講義動画を見つけたら、ツイートするようにしてます。 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 うおぉ、、新年早々、超激ヤバなニューラルネットをOpenAIが2つ発表してきた（DALL-EとCLIP）。視覚データとテキストの両方を用いたAIシステムで、DALL-Eは、テキストで説明すると、それっぽい画像を生成。こんなの創造性以外の何者でもない。テキスト+画像版GPT-3っぽい openai.com/blog/tags/mult… pic.twitter.com/
VRで注目、新技術「NeRF」の衝撃 様々な視点の画像を美しく合成
複数の視点の画像から、新たな視点の画像を合成して作り出す「Novel View Synthesis」というタスクがある。VRやスポーツの自由視点映像などには不可欠な技術だ。この領域で驚異的な性能を発揮したのが「NeRF」（ナーフ）。果たしてどんなアルゴリズムで、美しい合成画像を作り出せるのか。世界中の研究者や技術者に衝撃を与えたその技術を、論文からひもといていく。 まずは下の3枚の画像を見ていただきたい（図1）。左の2枚の写真を基に、一番右の画像のような新たな視点の画像を生成する技術を、今回は紹介していく。コンピュータービジョン分野やコンピューターグラフィックス分野の主要な研究課題の1つであり、応用先にはVR（仮想現実）やスポーツの自由視点映像など、様々な分野が挙げられる。 これは「Novel View Synthesis」という、複数の視点の画像を手がかりに新たな視点の画像を合成する技術
コンピュータビジョン今昔物語 - 深層学習がＣＶの世界をどう変えたか - (JPTA Tech Talk講演資料) - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今回、ＣＶ勉強会に何度か参加＆発表していただいたJin Yamanakaさんにお誘いいただき、JTPA (Japan Technology Professional Association)というところで、「コンピュータビジョン今昔物語 -深層学習がCVの世界をどう変えたか-」という大上段なタイトルで講演させていただきました。 www.meetup.com このJTPAのTech Talkでは、機械学習/深層学習の勉強会を開催してきたそうなのですが、私自身「これ」という深層学習の専門があるわけではないので、コンピュータビジョン全体の基礎的な技術の変遷を、深層学習と絡めて広く浅く網羅した話をさせていただきました。 ちなみにここで紹介した深層学習の技術は、「既存の技術を置き換えるために、深層学習は何をクリアしなくてはならないか？」という視点で、紹介するのが適当と思ったものを選んだつもりです。
物体検出のDeepLearning読むべき論文7選とポイントまとめ【EfficientDetまでの道筋】 - Qiita
お久しぶりです。 2012年のHintonさんのAlexNetによるILSVRCでの圧勝を皮切りに、画像認識の世界でもDeepLearningが脚光を浴びることとなりました。 物体検出の世界でも現在DeepLearningを用いたモデルが主流になっています。 https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco を見ると、 COCO test-devにおいて、state-of-the-art(SoTA)のモデルはEfficientDet-D7xのようです。 独断と偏見も少々ありますが、そのEfficientDetを理解するために読むべき論文を7つ集めてみました。 DeepLearning以降の物体検出に焦点を当てて、出来るだけ簡潔につらつらと書いていきたいと思います。 物体検出とは 物体検出について知らないという人は以下の動画を見
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表