すごい時代がきた 「おっさんの映像をリアルタイムで美女に変換する」AI技術が予想のはるか上行くクオリティー
リアルタイムでおっさんから美女の映像を作り出すAI実験が、「す、すごすぎる！」「ライブでしたらだまされるレベル」と話題になっています。 す、すげーーー！ 実験をしているのは、3DアーティストのHirokazu Yokoharaさん（@Yokohara_h）。Twitterに変換前後の映像を並べた動画を投稿しました。 その結果は驚くべきもの。動きが少々カクカクしているものの、Web会議を通じてであれば本物と信じてしまいそうなレベルです。 動作はもちろん、表情も追従。さらに顔だけでなく体形まで女性らしくなっています。髪形は、黒いTシャツをかぶることでロングヘアに変換させました。Tシャツの柄などがときどき変わってしまうので、よく見ていればおかしいと思えますが、ボーッと見ていたらわからないでしょう。ましてや、中身がおっさんなんて絶対に思えない！ 黒いTシャツをかぶり、ロングヘアーを再現させました
ゲームの「雲表現の進化」をCG講師が解説し注目集まる。不動の“平面雲”がリッチな3D雲になるまで - AUTOMATON
天空から雲が広がる崖下に思い切って飛び降りる……ゲームならではの爽快な体験の裏には、没入感を高めるリアルな「雲」の表現が隠されている。そんなゲームにおける雲の表現について、CGアーティスト/講師のThomas Smith氏が解説した内容が注目を集めている。 Ever wondered how clouds work in video games? They may be an afterthought for gamers, but creating clouds is one of the most exciting and complex topics in game art. We have a lot fo talk about, so lets get right into it. Another massive 🧵 pic.twitter.com/kBnQwAVoNE — T
【Stable Diffusion】AIイラストにおすすめなグラボをガチで検証【GPU別の生成速度】 ちもろぐ
月額料金なし、無制限の生成枚数でAIイラストをガシガシ描くなら、Stable Diffusionをローカル環境にインストールする「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI」が必要です。 しかし、ローカル版AIイラストはグラフィックボードも必須です。 VRAM容量が多くないとダメ RTX 4000シリーズが良い Radeonは絶対にNG などなど･･･。いろいろな情報が飛び交っていますが実際のところはどうなのか？ やかもちグラフィックボードをなぜか40枚ほど所有している筆者が、実際にStable Diffusionを動かして徹底的に検証します。 （公開：2023/3/8 | 更新：2024/4/3） この記事の目次 Toggle AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証 検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト
ぶるぺん流AIイラスト生成術｜blue.pen5805｜pixivFANBOX
たまに質問いただいたりいただかなかったりするので自分がAIイラストを投稿するまでの手順をできるだけ詳細に記してみます 基本的に以下の記事のパクリです 使用しているものは AUTOMATIC1111 氏の stable-diffusion-webui のみです（加筆修正、色調補正などは行わない方針） -1. 3行要約と完成品 ・テーマは「和装の女...
お絵描きAIに対する反発はどうやら英語圏でもかなり酷いことになっているらしいという話
Imperatoria Hoppo (イムペラトリア・北方) @ImperatoriaH @you629 私は海外の人間ですが、AIで作られた＂アート＂に対するバックラッシュには心から同意できます。 技術を身につけようとしない人が、本来は他人の作品から盗んで自分のものだと主張するための言い訳だと思うんです。 2022-10-04 13:14:26 そまりあ @somalia24906989 @you629 日本よりも海外の方がイラストレーターの地位が高いんですよね。今だに写真<イラストなので。歴史ある雑誌にもイラストが載っていた記憶が。 となれば、海外の方の反発も相当なものなのでしょうね。 2022-10-04 16:53:01
AIイラストによって今後のお絵描き界隈にもたらされること｜ネット絵学
主に絵描き＆クリエイティブ業界目線でみた、現状のイラスト環境がAIによってどう変化するかについて考えてみました。前段が長いので読むのがめんどくさい方は「AIの影響が大きい業界」まで飛ばしてください。 先に結論技術革新は避けられない 多くの制作現場でAIは活用される 全人類にお絵描き能力が生まれる 現イラスト描きはAIを学び、活用法を検討すべき AIイラストすげー！ イラストを描くAIが旋風を巻き起こしてます。描画内容や作家の権利に注目が集まりがちですが、実際のところ多くのクリエイターが気になるのは今後の界隈への影響だと思います。今回はいくつかの情報を俯瞰してみて上でこれからイラスト業界に起きる事を考えてみました。日々のアップデートが凄まじいトピックについて扱うので、この記事もすぐに古くなってしまうかもしれませんが、一つの意見としてご笑覧頂けると嬉しいです。 現状のイラスト業界本筋に入る前に
“実在しないリアルな顔”を自在に編集できる「StyleRig」 StyleGANで生成した顔の向き、表情、照明を制御
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。 独MPI Informatics、仏Technicolor、仏Valeo.ai、米スタンフォード大学による研究チームが開発した「StyleRig」は、機械学習が生成したリアルな、だが実在しない人物の顔（静止画）を自在に編集できるシステムだ。 顔の向きや表情、光の当たり方などを変更できる。 今回の手法は、GAN（Generative Adversarial Network）を用い、リアルな顔画像を生成するNVIDIAの「StyleGAN」をベースにしている。 StyleGANは、高解像度の人物画像や2つの顔を組み合わせた合成画像を生成するスタイル変換ネットワークで、実在しないがリアルな顔を出
GANを用いた二次元美少女全身画像生成
IntroductionProgressiveGANやStyleGAN等、GANの発展により1024✕1024といった高解像度かつ綺麗な画像生成を行えることが可能になってきました。しかし、それらはあくまでも顔画像の生成に留まっており、以下の図のように人間の全身画像といったより複雑な画像に関しては依然として生成は難しいままです。 Koichi Hamada, et al., “ Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks”そこで、今回は二次元美少女の顔画像生成という観点ではなく、全身画像に観点を置いて生成を試みたのでその結果について述べていきます。先に述べておきますが、全身と名づけておきながら実際は腰ぐらいまで
AIで「架空のアイドルの顔」を自動生成できるサービス登場 VTuberデビューも視野
ベンチャーのジーンアイドルが、AIを活用して架空のアイドルの顔画像を自動生成できるサービス「A.I.dols Codebase」のβ版をリリース。架空のアイドル同士がユニットを組んで歌を歌えるようにし、VTuberとしてのライブ活動などを目指す。生成には、画像を生成するAIと画像を評価するAIを“敵対”させ、精度を向上させる技術を活用している。 ベンチャー企業のジーンアイドル（東京都千代田区）は6月10日、AIを活用して架空のアイドルの顔画像を自動生成できるサービス「A.I.dols Codebase」のβ版をリリースした。ブロックチェーン技術も活用し、生成したアイドルとユーザーの情報をひも付けて管理できる点が特徴。ゆくゆくは、架空のアイドル同士がユニットを組んでオリジナルソングを歌い、バーチャルYouTuber（VTuber）としてライブ活動を行えるようにする。 β版の利用料は無料。当初
システム技術者が「ちょっと変えるだけでしょ？」という、ユーザーからの注文に辟易する理由。
どうも、 「単純な要件でも、システムの作りによって大きく難易度が変わる」 「システムは決して規格品ではなく、作る人によって全く出来が異なる」 ということが直感的に理解しにくいところが、色んな問題の根本原因の一つなんじゃないかなあ、という気が最近しています。 しんざきは、システム開発関連の仕事をしています。元々の専門分野はDB屋なんですが、まあ他にも色々やります。 で、当然のことながらユーザーと色々やりとりをして、仕様を固めて設計して開発して、みたいなことも何度もやっているのですが、その際何度も何度も聞いた言葉の一つに、 「ちょっと変えるだけでしょ？」 という言葉があるんです。 恐らく、システム開発に携わったことのある人であれば、何度となく聞いた言葉ではないでしょうか。 この「ちょっと変えるだけでしょ？」という言葉は一種の呪いの言葉、パワーワード・キルのようなものでして、ユーザー側と開発側の
「アイドルの顔画像ジェネレーター」をGoogleの機械学習システム「TensorFlow」を応用して開発した人が現る
Googleはディープラーニング・機械学習用のシステム「TensorFlow」をオープンソースとして公開しており、これを応用してディープラーニングできゅうりを選別する「きゅうり仕分け機」を開発した農家も現れています。そんなTensorFlowと画像生成ニューラルネット「DCGAN」を組み合わせて、ゼロからアイドルの顔画像を生成するという試みも行われています。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ http://memo.sugyan.com/entry/20160516/1463359395 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ http://memo.sugyan.com/entry/2016/10/12/084751 「TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成」を行っ
囲碁AI「AlphaGo」が美少女に 韓国の絵師たちが擬人化イラストを続々投稿中
プロ棋士との対局が大きな注目を囲碁ソフト「AlphaGo」。これを萌えキャラ化する動きが韓国で進んでいます。 「Google DeepMind チャレンジマッチ」の舞台である韓国。国を代表する棋士・李世ドル九段が出場しているとあって、盛り上がりもひときわのようです。Twitterには第1戦が始まった3月9日ごろからポツポツと萌えイラストが出現。13日の第4局で李世ドル九段が初勝利してからは、負けて泣く姿も投稿されていました。 近年、日本では企業や役所を巻きこんであらゆるものが美少女化されてきましたが、その余波は韓国にも及んでいるようです。そのうち「AlphaGo」で検索すると美少女のイラストばかり出てくるようになるかもしれません。 Twitterの検索結果 pixivの検索結果 advertisement 関連記事 囲碁AI対プロ棋士 4戦目は李世ドル九段が初勝利 「AlphaGo」は3勝
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
OCRなどでのテキスト解析を困難にするフォント「ZXX」
極秘システム「PRISM」を用いてアメリカの情報機関が個人情報を参照していたことが発覚していますが、これらの情報機関にデータ収集されないようにOCRなどでのテキスト解析が困難なフォント「ZXX」、がロードアイランド・デザイン・スクールの卒業生であるSang Munさんにより製作されました。 Making Democracy Legible: A Defiant Typeface — The Gradient — Walker Art Center http://blogs.walkerart.org/design/2013/06/20/sang-mun-defiant-typeface-nsa-privacy/ Introducing the NSA-Proof Font | Motherboard http://motherboard.vice.com/blog/introducing-
【レポート】「京」スパコンセンターはどのように作られているのか (1) メッセージ性のある建築、環境に調和した建築を目指した設計 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
2011年6月のTop500で1位を獲得した「京」スーパーコンピュータ(スパコン)が富士通製であることは良く知られているが、神戸のポートアイランドにある京スパコンを入れる計算科学研究機構の建物(以下、京センター)を誰がどのように設計したかは、殆ど知られていない。 この神戸のスパコンセンターの設計を担当したのは日建設計という会社で、この建物の設計を担当した設計部門副代表の五十君興氏と構造設計を担当した朝川剛氏が、10月21日のサイエンティフィック・システム研究会(SS研)で講演を行ったので、その様子をレポートする。なお、同研究会は会員限定の催しであるが、会員以外でも、発表資料はSS研のWebサイトからダウンロードすることができる。 京センターの設計について講演する五十君興氏(左)と朝川剛氏(右) 日建設計は、一般にはなじみの薄い会社であるが、SPring-8の隣に作られたX線自由電子レーザS
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