画像生成AIのしくみ【前編】 AIに言葉を理解させる技術 | gihyo.jp
A small cabin on top of a snowy mountain in the style of Disney, artstation さらに、その多くはユーザーがテキストを入力するだけで画像を生成できるアプリケーションを備えていたため、人々が気軽に使える身近な存在として急速に普及しました。これまでにも囲碁AIのAlphaGoや言語AIのBERTやGPT-3を始め、強力なAIは多数登場していますが、ここまで多くの人が積極的に利用するAIはありませんでした。 生成AIとは何者なのか 画像生成AIという言葉から想像できるように、「文章生成AI」や「音楽生成AI」なども存在します。本記事ではこれらをまとめて「生成AI」と呼ぶことにします[1]。 生成AIはこれまでのAIと何が違うのでしょうか。従来のAIの例として、入力画像がホットドッグかどうかを判別する画像分類AIを考えましょ
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
NVIDIA，物理シミュレーションエンジン「PhysX」をオープンソース化。AI分野における用途拡大を目指す - 4Gamer.net
NVIDIA，物理シミュレーションエンジン「PhysX」をオープンソース化。AI分野における用途拡大を目指す 編集部：小西利明 北米時間2018年12月3日，NVIDIAは，物理シミュレーションエンジン「NVIDIA PhysX」（エヌビディア フィジックス，以下 PhysX）のオープンソース化を公式blogで発表した。PhysX SDKの最新版となる「PhysX SDK 3.4」のソースコードは，すでにGitHub上で公開済みとなっており，NVIDIAの開発者向けページからアクセス可能だ。 PhysXのオープンソース化を告知するNVIDIA公式Blog 忘れている，あるいはもともと知らないという人も少なくないだろうから，PhysXの歴史をごく簡単に紹介しておこう。 PhysXはもともと，スイスのチューリッヒ工科大学からスピンアウトしたベンチャー企業であるNovodeXが開発した，社名と同
自分で「服」を着られるAIが登場、人間にまた一歩近づく？
ある人工知能（AI）のアルゴリズムがついに、ほとんどの人が当たり前にできる作業を制覇した。それは朝、服を着ることだ。 服を着ることは、機械にとって驚くほど困難である。非常に柔軟な素材と格闘しなければならないからだ。たとえば、セーターを着るときの面倒な動きを考えてみよう。生地を自分に向けて引っ張り、セーターを破らないようにしながら胴体をちょうどよく入れ、両腕と頭の上にかぶせなくてはいならない。 ジョージア工科大学の研究チームはこのほど、形状や開始位置が変わった場合にも服を着ることができる、人型のキャラクターを開発した。このプログラムでは、機械学習の手法である強化学習 （RL）アルゴリズムが使われている。強化学習は、人間が動物を訓練する方法に着目し、報酬とペナルティを利用してAIエージェントに望ましい目的を達成させる手法である。今回の場合、アルゴリズムは人形キャラクターが正しい穴に頭と手足を入
大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS
はじめに TensorFlow2.0がもうすぐ来るよ！ APIs High level APIs Eager Exexution Reference Models Contribの扱い プラットフォーム TensorFlow Lite TensorFlow.js TensorFlow with Swift パフォーマンス Distributed TensorFlow CPU、GPU、TPUの最適化関連 その他のパッケージ TensorFlow Probability Tensor2Tensor End to End ML systems TensorFlow Hub TensorFlow Extended はじめに TensorFlow2.0ではこれまでのTensorFlowから大幅に変化するので、その変更点について記しておきます。 基本的には公式のRoadmapの和訳と思って差し支えあり
スマートフォン撮影のビデオをアップロードし作成する全身モーションキャプチャシステム「RADiCAL」。スーツやセンサ等は不要。iOSアプリ無料リリース
スマートフォン撮影のビデオをアップロードし作成する全身モーションキャプチャシステム「RADiCAL」。スーツやセンサ等は不要。iOSアプリ無料リリース 2018-05-09 米国のスタートアップ「RADiCAL」は、スマートフォンを用いて撮影したビデオをアップロードし作成できる全身3Dモーションキャプチャシステムを開発しています。 本システムは、スマートフォンなどで撮影した動画をクラウドにアップロードし、サーバ側で処理することで全身モーションキャプチャを可能にします。 ユーザは、1台のスマートフォンで撮影するだけですので、スーツ、センサ、カメラなどの特殊なハードウェアを用いることなく使用することができます。使用時のルールとして、全身をビデオに入れる、キャプチャは1人だけ、カメラの動きを減らすなどを注意します。 アップロードしたデータは、専用プラットフォームのダッシュボードにて管理することが
オックスフォード大学発「6D.ai」、標準のスマートフォンカメラのみでリアルタイムに3Dデータを収集できる「6D SDK」クローズドベータ募集開始
オックスフォード大学発「6D.ai」、標準のスマートフォンカメラのみでリアルタイムに3Dデータを収集できる「6D SDK」クローズドベータ募集開始 2018-03-08 オックスフォード大学から設立されたスタートアップ「6D.ai」は、同大学Active Vision Groupの技術をベースに構築された6D SDKのクローズドベータの募集を開始しました。 6D SDKベータ版では、外部の深度センサを必要とせず、標準装備のスマートフォンカメラを使用して、リアルタイムに密集した3DメッシュをバックグラウンドでキャプチャするAPIが提供します。 また、6D SDKで生成された3Dメッシュを使用したオブジェクトは永続的に配置できるとしており、さらにオクルージョンに対応し、複数のユーザー間で同期することができるとします。
Googleがクロマキー合成なしで撮影中のムービーから背景をリアルタイム除去することに成功
YouTube ライブなどで生放送を行っている人を見ると、配信者の背景にゲーム画面など別の画面を映し出していることがあります。この撮影を行うにはクロマキー合成などを使用することで実現可能ですが、あらかじめ背景となる部分にグリーン一色の壁を張り巡らすなど、手間のかかる準備が必要です。そこでGoogleはこのような手間のかかる準備をなくすため、撮影中のリアルタイムの映像から背景のみを除去する技術を開発したとのことです。 Research Blog: Mobile Real-time Video Segmentation https://research.googleblog.com/2018/03/mobile-real-time-video-segmentation.html Googleによると、この人物と背景を分離させる「セグメンテーション」技術は「畳み込みニューラルネットワーク(CNN
フェイスブック、物体検知アルゴリズムをオープンソースで公開 AR活用も
フェイスブック、物体検知アルゴリズムをオープンソースで公開 AR活用も フェイスブックのAIリサーチチームは、同社が研究中のプラットフォーム「Detectron」をオープンソースで公開しました。Detectronは、物体検出を行うためのコンピュータビジョン・アルゴリズムで、将来的にはARを含む様々な分野への応用が期待されています。 リアルタイムに物体検知を行うためには、ディープラーニングにより、コンピュータが現実の物体や人物を認識する“訓練”を行う必要があります。 フェイスブックは、世界のコンピュータビジョン研究を加速するために、「Detectron」をオープンソースで公開しました。GitHubのページには、「Detectronの最終目標は、物体検知の研究のためにハイクオリティでハイパフォーマンスなコードベースを提供することです。」と記されています。 Detectronは、AIディープラー
【西川善司のモバイルテックアラカルト】第47回: 2018年のモバイルテックを勝手に予測！
年が明けて2018年1回目の本連載は「2018年のモバイルテックはこうなる？」的な回にすることにしました。AIチップ、VR-HMD、液晶・有機ELと、いくつかのテーマに分けてみていきたいと思います。 スマホへの搭載が進む「AIチップ」ってなに？ 2017年は「人工知能（AI）処理の支援ロジックをスマートフォンに組み込んでいく」という流れが誕生しました。 9月にはMateシリーズでお馴染みのHuaweiが、スマートフォン向けSoC（CPUやGPUやメモリインターフェースなどコンピュータの動作に必要な機能をひととおり1チップに集約させたプロセッサのこと）として「Kirin 970」を発表しましたが、ここにはNeural Processing Unit（NPU）と呼ばれる、AI処理支援ロジックを統合していることを明らかにしました。 このKirin 970はHuaweiの最新スマホの「Mate 1
アマゾンがクラウドAIサービスを大量発表 グーグル、MSに反撃
クラウドはもはや、単なるデータ置き場ではない。人工知能（AI）の戦いが繰り広げられる戦場であり、アマゾンはあらゆるライバル企業をねじ伏せようとしている。 クラウドとして知られる天空のデジタル領域は、ファイルを保管したり、コードを実行したりできるリモート空間として始まった。だが、データとアルゴリズム、この2つを結びつけると、大量の情報を取り込み、それを賢く処理する、AIを実行する理想的な場所となる。大手テック企業はすでにそのことに気づいており、以前の記事で説明したとおり、AIをリモート・サーバー上でサービスとして開発者に提供する戦いは白熱している。いまや、クラウド・コンピューティングの先駆者アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、マイクロソフトやグーグルといったAIに精通した企業にジリジリと追い上げられているのだ。 だがアマゾンは、11月29日にラスベガスで開催されたイベントで、そうした競合
シンプルなBehaviour Treeを実装してみる | GREE Engineering
みなさまこんばんは。ちょびえです。 今日はちょっと趣向を変えてゲームのAIの勉強、なかでもBehaviour Treeについてすこし勉強してみましょう。 ゲームの世界のAIってなんだっけ？ ゲームの世界のAIといえばよくある経路探索や、特定状況下におけるNPC等のふるまいをよしなにやってくれるようなものです。AIっていわれてしまうとなんだか難しいように感じてしまいますが、ゲームという枠組みの中では時間経過や環境の変化を自立して判断したり・判断してるようにみせかけて楽しめるような仕組みとなっていれば良いと思います。 Behaviour Treeにチャレンジしてみる 細かい説明はググっていただくと色々と記載あるのでなんとなくビヘイビアツリーってわかるような、うーん・・・文章で書かれてもよくわからないですね！ということでお決まりの通りコードで書いてみましょう。 いきなりコード書いてもまったくわか
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AI Image Data | TELUS International
ミラーワールドに欠けているもの、それは「デジタルアイデンティティ」である
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GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功 人類作よりも優れた性能 - ライブドアニュース
