AIが画像を高画質化するアプリ「Remini」で懐かしのネットミーム画像を再生し始める人たち町長 @fusafusahg 同じ画像を三回Reminiってみて総統のおでこが綺麗になってきてるなーって思ったけどよくみたら右顎から髭生え始めてるしおっぱいぷるんぷるんがに崩れるんだな pic.twitter.com/LNnJn3kpRr 2020-02-16 04:19:12
AIがこの世にいない人の顔画像を大量生成する、著作権フリーの画像が10万枚！ | Techable(テッカブル)
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
ティープラーニングでザッカーバーグの顔を識別するAIを作る（学習データ準備編） - Qiita
⓪はじめに 前々から「流行りのAIとかディープラーニングやってみたい！」と思っていたので、ミーハー魂から2017年5月のGWの自由研究として、機械学習(ディープラーニング)の前提知識0からの勉強を決意。実際に作ったもののサンプル動画等はこちらより。最終的なコードはこちらに。 【つくったもの】 シリコンバレーの大御所起業家のマーク・ザッカーバーグ氏(Facebook)、ビル・ゲイツ氏(Microsoft)、イーロン・マスク氏(SpaceX,Tesla)の3人の顔を識別するAI。 (現状、まだこちらはネット上にアップしていません。時間がある時にアップしたいです *2017年5月時点) 【筆者(@AKIKIKIKIKIKIK)のプロフィール】 データ解析や機械学習の前提知識はなし。プログラミングの大体は独学。RailsでWEBアプリ作るのが好き。 【機械学習&ディープラーニングで参考にさせて頂い
画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita
こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 Aidemyで画像認識について勉強し始めて１ヶ月が経ったので、学習成果として投稿します。 はじめに 突然ですが、皆さん「緑茶の中でも選ばれてしまう緑茶は何か」と問われたら何と答えますか？ おそらく50％以上の人は「綾鷹」と答えるかと思います。 この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。 Aidemyで学習した内容 「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」ルートで8つのコースを学びました。 特に「CNNを用いた画像認識」コースにおいて学んだ技術を複数使用しています。 （後述する目次の「⑵モデルを構築/学習する」の仕組みを学べます。） 目次 ・実装概要 ・AIの作成 ⑴Iphoneで撮った写真を学習/検証データにする ⑵モデルを構築/学習する ①シンプルにモデルを構築する ②データを拡張する ③
JavaScriptだけで「AI（人工知能）」による高度な画像認識を実現する「Clarifai」の超簡単チュートリアル大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、最近よく話題になっている「AI（人工知能）」を活用し、写真を自動認識して何が写っているのかを教えてくれる機能を作ってみたいと思います！ 「なんだか難しそう…」と、思うかもしれませんが、ごく普通のJavaScriptだけで完結できてしまう優秀なWebサービスがあるので、そちらも合わせてご紹介していきます！ 【 Clarifai 】 ■「Clarifai」を使った画像認識とは？ まず最初に、「Clarifai」を使って画像認識を体験できる公式の「サンプルデモ」があるので、これを使いながらどのようなサービスなのかを見ていきましょう。 サイトにアクセスして、画面上部にある「Demo」をクリックします。 すると、「画像認識エディタ」が起動します！ この画面下部にある写真を選択するか、自分で用意した画像をアップロードすることで、「AI（人工知能）」
画像を解析して写真にタグ付けをするAPI「clarifai」のデモを試してみた | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは。エンジニアのひろゆきです。 画像を自動でタグ付けしてくれるAPIを発見して、デモをいじるだけでも十分に楽しめたので、今回はそのご紹介をしたいと思います。 ※APIの詳しい使い方は本稿では取り扱っておりませんので、あらかじめご了承ください。 画像にタグ付けをしてくれるAPI「clarifai」 http://www.clarifai.com/ clarifaiは画像にタグ付けするAPIを提供しているサービスです。このAPIはユーザ登録をすることによって誰でも利用することができます。 プランは無料、有料ともにありますが、無料プランで試す場合にもクレジットカード情報の登録が必須となります。とりあえず今回はサイトに用意されているデモを使ってどんなものなのか遊んでみたいと思います。 デモの使い方 デモを試すのはとても簡単。 「Paste a url here…」にURLを入力して「USE
画像認識とは-機能・事例・仕組み・導入方法など徹底解説 | AI専門ニュースメディア AINOW
AI（人工知能）の話題が連日のようにニュースに登場するようになりました。富士キメラ総研の「2020 人工知能ビジネス調査」によると、2020年度の国内AIビジネス市場規模は、前年度比15.4％増の1兆1084億円に拡大すると見込まれています。また、2021年度以降はDX（デ... 画像認識の活用事例 画像認識技術といっても、画像の種類によって対象の形状や色、複雑さ、データの数などが違ってきます。そのため扱う画像データによって技術領域を分けることができ、主に以下の5つがあります。 物体認識 顔認識 文字認識 物体検出 画像キャプション生成 順番に解説していきます。 物体認識 まず1つ目が物体認識です。物体認識とは、特定の物体と同一のものが画像中に存在するか検証するときや、画像に映っている物体のカテゴリを見分けるなど、画像に含まれている物体の情報を抽出する技術です。この技術は様々な分野で利用さ
100万点以上の高品質なフリー画像素材 - Pixabay
どこでも使える無料のイメージとビデオ Pixabayは創作に意欲的なコミュニティであり、著作権フリーな画像や映像をお使いいただけます。すべてのコンテンツはPixabayライセンスにおいて公開されています。営利目的であっても著作者に対する許可やクレジットは不要で安全にお使いいただけます。 詳細情報...
増える「パクリ摘発」サービスは福音か、劇薬か
自分の写真を登録しておくとネット上の無断使用を監視・発見し、賠償金請求まで代行してくれるサービスが話題になっている。しかし、このような、いわば「権利執行の自動化」サービスは、弁護士法など既存の法秩序に触れないのか。著作権に詳しい骨董通り法律事務所 For the Artsの福井健策弁護士に聞いた。 Q1 画像の無断利用を監視・発見して使用料を請求してくれるサービスが話題だが？ A1 画像を中心に、AI（人工知能）などIT技術を活用して著作権の執行を代行しようというサービスは増えている。5月8日付「ライフハッカー」が報じたのは「Pixsy」というサービスで、自分の写真を登録しておくとネット上の無断使用を監視・発見し、賠償金請求まで代行してくれるという。報酬は取得額の50％で、最大500枚まで無料で登録、監視してもらえる。キャッチコピーは「画像泥棒と戦う」だ。 同じ日の日本経済新聞も、ドイツ企
保育園・幼稚園の写真販売サービス【ルクミーフォト】- 保育ICTサービス
ルクミーについて ルクミーは、子どもともっと向き合える豊かな環境を整え、保育の質の確保・向上を支えるサービスです。
Fingerprinting Images for Near-Duplicate Detection – Real Python
This is a guest post by Adrian Rosebrock from PyImageSearch.com, a blog all about computer vision, image processing, and building image search engines. Updates: 12/22/2014 - Removed references to line numbers in the code. 05/22/2015 - Added dependency versions. About five years ago, I was doing development work for a dating website. They were an early stage startup, but were starting to see some i
Perceptual Hashを使って画像の類似度を計算してみる - ユニファ開発者ブログ
最近、引越しをしたWebエンジニアの本間です。 引越しの作業は大変面倒でしたが、新しい街に来た時のワクワク感がやっぱりいいなーと感じております。 さて、弊社のサービスである「写真サービス るくみー」では、毎日たくさんの写真をアップロードしていただいているのですが、中には内容がほとんど同じ写真が入ってしまうことがあります。 これらの写真がそのまま販売されてしまうと、写真を選ぶ際に邪魔になったり、間違って複数枚購入してしまうことがあるため、可能な限り避けたい事象です。 「同じ内容」の写真を自動で判別する方法がないか調査していたところ「Perceptual Hash」という手法を見つけました。 Pythonでの画像処理の勉強も兼ねて、今回この手法を紹介してみようと思います。 Perceptual Hashとは ハッシュ値は、「あるデータをハッシュ関数に入れて得られる値」で「同じデータからは常に同
Pythonで類似度検出① 検出の三つの手法 - Python 備忘録
久しぶりの更新です。 自分でカスケード分類器を作ろうと思い画像収集のクローラーを作っていましたが、 思った以上に厄介なので、ひとまず置いときます。また今度に上げようかと思います。 最近仕事で、顔認証ができないかと類似度を検出する必要性に迫られています。 なので、今回から類似度検出をやっていきたいと思います。 類似度検出とは二つの画像を比べて、どれだけ似ているかを検出します。 最終的には、人物が特定できるような、顔認証まで進めたらいいなと思います。 類似度検出の三つの手法 今回は用語の整理に終わると思います。 画像認識には例のごとくOpenCVを使っていきます。 類似度検出には、主に三つの手法があります。 ヒストグラム比較 特徴点マッチング テンプレートマッチング 以上の三つです。ほかにもあるかもしれませんが、門外漢の私には全然わかりません。 一つ一つ確認していきましょう。 ヒストグラム比較
Perceptual Hash - stMind
Perceptual Hashは、画像などのメディアデータのハッシュを計算するアルゴリズム群です。 SHA-1やMD5とは異なり、画像サイズの違いや回転などの変換で画像が全く同一でない場合でも、元画像と同じハッシュ値を計算してくれます。 どんなことに使われているのか？ アプリケーションとしては次のようなものがあります。 コンテンツの重複検出 Iconfinderでは、アイコン画像のアップロード時にdHashを用いて登録済みアイコンとの重複を検出する機能を開発中 Youtubeではユーザのアップロードした動画と、データベースにある著作権あり動画を比較し、違法アップロードを検出 DropboxのCarouselでは、ローカルのファイルからハッシュ値を計算し、サーバ側にバックアップしていないファイルを判定しているよう 類似画像検索 TinEye.com Google Image Search ア
pythonを使ってORBとPerceptual Hashで画像の類似度を比べてみる - いっきのblog
どうも、くずきです。 今回はPythonを使って画像の類似度を求めました。 なぜやりたいのかというと、インスタグラムなどのSNSで画像を設定していない人を除外したい。つまり、 この画像か、近しい画像を設定している人が見つけ出せれば良い。 比較対象の画像 ファイル名 画像 説明 01.jpg 今回の比較画像 02.jpg 女性の画像（インスタから持ってきたのでここではモザイク） 03.jpg 男性の画像（インスタから持ってきたのでここではモザイク） 05.jpg 比較画像と同じ 06.png 比較画像の男風 07.png 比較画像の女風 08.png 化粧してる風な背景が比較画像に近い 11.jpg 背景青い人の画像 12.jpg 背景青い人の画像 13.jpg 比較画像に少し文字載せたやつ 15.jpg 比較画像にかなり文字載せたやつ ORBを使って類似度を求める qiita.com この
画像の類似度を算出して検索を行う - Qiita
やりたいこと ・テキストで検索して大枠の画像のあたりをつけて、同じような画像を検索したい ・Elasticsearchで画像検索すればいいけどプラグインが更新されないし、結果もなんだか違う ・Elasticsearchのインデックスする時間、容量が我慢できないので・・画像なんてものを突っ込む余裕がない ・複数画像の特徴量を混ぜて位置をズラしたい。例えば好きな洋服を混ぜて好みの商品を探したいとか 2019/07/03追記 この記事に書いたことを使ってファッション検索サービスファンネルを作りました。 アルゴリズムをためしてみる 画像の類似性でしらべたらORBとAKAZEというアルゴリズムがヒットするので試してみた。 西島秀俊、阿部寛、猫で類似度をみたら阿部寛より猫のほうが類似性が高かったのでこれは却下。 「Data-driven Visual Similarity for Cross-doma
機械学習の画像集めはiCrawlerがおすすめ！ | エンジニアの眠れない夜
こんばんは、エンジニアの眠れない夜です。 機械学習をしたくても素材がない… そんな問題を解決してくれるのが icrawler です。 icrawler はGoogle、Bing、Baidu、Flickrなどの画像検索サービスから画像をダウンロードしてくれる便利なPythonのパッケージです。 ３０秒あればあなたのPCでも再現できるのでぜひ読みながらプログラムを動かしてみてくださいね^^ icrawler の使い方 まずはインストールします。 pip install icrawler インストールできたらPythonを起動して、下記のコマンドを実行してみましょう。 Python from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler crawler = GoogleImageCrawler(storage={"root_dir": "images"})
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