Adobeは5月22日(現地時間)、3月に発表したジェネレーティブAIモデル「Adobe Friefly」が一般公開されました。まだ開発中(Stil not GA)のため、商用利用はできず、利用するにはAdobe IDが必要ですが、待機リストなどはなく、すぐに利用可能となっています。 いまのところ利用できるのは、テキストから画像を生成する機能(Text to Image)とテキストに指定した効果を適用する機能(Text effects)、SVGファイルのカラーを変更する機能(Generative recolor)です。 「Text to Image」は、今やすっかりおなじみになった機能ですが、指定したテキストに沿った画像を生成してくれるというのも。なお、いまのところテキストは英語のみを受け付けています。 ▲「部屋の中でスマートフォンを手に持った可愛い女性」で生成Adobe Fireflyで
画像生成AI「Stable diffusion」の開発元であるStability AIが、参考画像を指定するだけで「参考画像に似た画像」を生成してくれるサービス「Stable diffusion reimagine」をリリースしました。記事作成時点では一部機能を無料で使用可能だったので、実際に使ってどんな画像を生成できるのか試してみました。 Stable diffusion reimagine https://clipdrop.co/stable-diffusion-reimagine Stable Diffusion Reimagine -Stability AI https://ja.stability.ai/blog/stable-diffusion-reimagine Stable diffusion reimagineにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。画面内の点線
知人や他人が写り込んだ写真を知人や他人に許可なくSNSに投稿すると、インターネット上で誰でもアクセスできる。そのため、画像認識系の機械学習モデルのデータセットの一部として訓練に用いられ、悪用される可能性がある。 そこでこの研究では、共有したくない写り込んだ顔だけを偽の顔に置き換える深層学習モデル「MFMC」を提案する。ここでいう偽の顔とは、頭部姿勢や表情、光の反射具合はそのままに、年代や性別も維持した状態で、画像認識モデルに特定されない別人の顔を意味する。 モデルは、ArcFaceを用いて512の特徴量を持つ顔を抽出し、InsightFaceを利用して性別と年齢に基づく分類を行い、潜在空間における方向性に利用する。ディープフェイク生成にはSimSwapライブラリを用いる。 実際のデータセットについては、多様な環境をカバーするFacial Descriptors Datasetのpartyサ
Googleは公式ブログにて、創造性と生産性を高めるためのChromebookの新機能とアプリの一つとして、ChromebookにおけるGoogleフォトアプリの動画編集機能のアップデートを発表しました。 このアップデートにより、Googleフォトを使うことでより簡単に動画編集ができるようになるだけでなく、フォトから動画を新規作成することも可能となります。 動画編集においては、動画をトリミングしたり、明るさやコントラストの調整、リアルトーンフィルターの適用、音楽やタイトルカードの追加なども行えます。 Googleフォトの検索機能を使い写真や動画を簡単に選択して並べ替えることも可能としています。 さらにGoogleフォトはChromebookのギャラリーアプリやファイルアプリと統合されるため、ギャラリーアプリから動画を開いた場合にはタップするだけでGoogleフォトを介して動画編集することが
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 香港城市大学と米Microsoft Research、Microsoft Cloud+AIによる研究チームが開発した「Bringing Old Films Back to Life」は、劣化の激しい古い白黒映画を修復しカラー映像に変換する深層学習フレームワークだ。古い映像にある独特のフィルムノイズなどを修復し、色付けを行う。 古い映画は、現代の観客の心にも響き感動を与えるが、フィルムの経年劣化による解像度の低下やアーチファクトにストレスを抱える視聴者もいるだろう。 このような古い映画をよみがえらせるために、映画の修復技術が開発されてきたが、1コマずつ丹念に調べ、傷のレタッチ、ちらつきの修正
みなさまこんにちは! 自分が普段写真を現像をする際に行なっている作業の工程を、急に共有したいなと思いキーボードを叩き始めました。 自分がどんな写真をどのような思考で撮っていて、機材に何を求めているのかなどは今回の記事とはフォーカス外の話なのでまた別の機会にします。 暗黒写真とは?そもそもよくわかりませんが、無理やり定義するなら 生を感じない 不穏な雰囲気 暗い 彩度が低い 人が写っていない この辺りがそろっていれば大体「暗黒写真」です。 暗黒登山「平尾台」暗黒登山「阿蘇 砂千里」ちなみにこれらに登山要素が加われば「#暗黒登山」となります(ややこしい) ヘルい一例最近は「なんか君の写真ぜんぶ地獄(hell)っぽいよね?」という話から「ヘルい」という単語が生まれてきて一人歩きしてるとかしてないとか。 どうせあまりこの記事は読まれないだろうと思うので、好き勝手言ってますごめんなさい(保険) 暗黒
おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg もうみんな知ってたら恥ずかしいんですが、 Windowsの純正の切り抜き機能、めっちゃ便利😭✨ 写真選択⇒ペイント3Dで開いて動画の通りにするだけ 整ってる画像だと1分かからないし精度も悪くないので ちょっとした画像編集ならこれで事足りてしまう…! こういう便利情報もっと欲しい…🤔 pic.twitter.com/EkqKfyasHI 2022-01-22 20:21:00 おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg 3DCG・ゲーム業界の人です。 クリエイターさんと関わるお仕事をしてます。 趣味:Blender/VR VRCHATにたまにいます。 ※ツイートは個人の見解であり、所属組織とは関係ありません。 https://t.co/G7MkqcciMX
これは、事前学習したStyleGANの画像生成と、エンコーダーをペアにしたエンド・ツー・エンドの画像間変換アーキテクチャで加齢をシミュレートする。1枚の人物画像と希望する年齢を、StyleGANの潜在空間にマッピングするために直接エンコードすることで、高品質な画像合成を生成するStyleGANの表現力を享受している。 年齢を他の顔の属性(表情や髪形など)から切り離した分離方法でモデルを学習しているため、元のアイデンティティーを損なうことなく、シワなどの質感から頭部の形まで精密な合成を生成する。 入力の年齢から希望する年齢への変化を回帰タスクで生成しているため、これまでのように大きく分けた年齢クラス(例えば、0~2、3~6、7~9、15~19、30~39、50~69歳)で顔を生成するのではなく、1歳ごとのより細かい年齢クラスでの制御を可能にした。動画では、年齢によって変化する顔画像のモーフィ
パクリとかなんとか言ってても始まらない。 乗るしかない、このビッグウェーブに! ってことでTwitterのアイコンをMetro...じゃない、フラットデザイン化して自己満足していたら酢酸先生に褒められたのでやり方を公開。 今回はとりあえず、png/jpgのビットマップ画像をVector Magicというサイトでベクター化してぺたぺた色付けする手法でやってみました。 お前プログラマーなんだからアイコンフラット化ツールぐらい作れよ、という声が聞こえてきますが、そこはOffice使いとして...(むがもご)。 1. まずはVector Magicにユーザー登録 Vector Magic http://vectormagic.com/home 基本は有償ツールの無償サービスなので、まぁそれぐらいはしょうがない。それが嫌であれば他の手を...。 なかなかよく出来てるツールだと思うので、試して仕事につ
近年はデバイスや通信のプライバシーが向上した結果、児童性的虐待コンテンツ(CSAM)などの違法な画像のやり取りが容易になったという問題が生まれています。この問題に対処するため、端末に保存される画像から違法画像を検出する仕組みが開発されていますが、新たな研究で、「アルゴリズムをだまして検出システムを回避することは容易である」ということが示されました。 Adversarial Detection Avoidance Attacks: Evaluating the robustness of perceptual hashing-based client-side scanning | USENIX https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity22/presentation/jain Proposed illegal image detecto
地図情報の調査・制作・販売を行うゼンリンが2021年11月11日、社のツイッターで投稿した写真が誤解を招くものだったとして、「心よりお詫び申しあげます」と謝罪した。 同社は10日のツイッターで、北海道函館市の五稜郭の写真を投稿。「秋の五稜郭がこんなにも美しいとは」と伝えていたが、実際は色合いを加工したものだったという。 「誤解と過度な期待が生まれるからやめてほしい」 ゼンリンが投稿した五稜郭の写真は、紅葉によって木々が橙や赤に染まった、幻想的な雰囲気だ。この投稿には、絶景に感動したとのコメントが相次ぎ、10万件近くの「いいね!」がつくほどの注目を集めた。 ゼンリンは続くツイートで「こちらは4日前の五稜郭ですが、昨日の雨と風で、少し葉が落ちてしまったそうです」とも伝えていたが、投稿を見たユーザーの一部から、紅葉の色を強調する加工が写真に施されているのではないか、という指摘が寄せられた。 「極
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