しまむら、AIモデル「るな」起用 20歳の服飾専門学生（という設定）
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「AIずんだもん」3Dモデルが使用中止に 制作者が「不快な内容」と抗議
YouTubeチャンネル「AIずんだもん」を運営するきらっちさんがXで、東北ずん子・ずんだもんプロジェクトのキャラクター・ずんだもんの3Dモデルの使用を中止すると発表した。 3Dモデルの制作者から「不快な内容に利用されているため、利用をやめてほしい」と抗議を受けたという。併せて、きらっちさんは運営に不備があったとして謝罪した。 なお、5月13日に事情を説明するために行われた配信では、3Dモデルを無断で使用していたと発言している。 チャット欄のコメントに反応するAIずんだもんYouTubeチャンネル「AIずんだもん」では、チャット欄のコメントにAIVTuber・AIずんだもんが応答する配信を行っていた。 AITuberとは、視聴者のコメントに反応して応答を行うキャラクターコンテンツのこと。AI技術を用いることで、まるでVTuberのようなやり取りが疑似的に行われる。 AIは人類の“友だち“に
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
日本語に強い大規模言語モデル「Swallow」 産総研と東工大が公開 事前学習用の日本語データに工夫
産業技術総合研究所と東京工業大学の研究チームは12月19日、日本語に強い大規模言語モデル（LLM）「Swallow」を公開した。米Metaが開発したLLM「Llama 2シリーズ」をベースに日本語能力を改善させたもの。ライセンスは「LLAMA 2 Community License」で、研究や商業目的で利用できる。 今回公開したのは、パラメータ数が70億（7B）、130億（13B）、700億（70B）のモデル3種類。Llama 2シリーズが持つ高い言語処理能力を維持しながら日本語能力を強化することを目指した。 このため、AIモデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加し、新たに開発した日本語データで継続事前学習（学習済みのLLMに対して追加で事前学習を行う手法で、異なる言語などで言語モデルを活用するときに使われる）を行った。結果、日本語に関するベンチマークデータで、全モデルがベースモデルより
さまざまなチャットAIを簡単にローカル環境で動かせるアプリ「Ollama」の公式Dockerイメージが登場
「Mistral」「Llama 2」「Vicuna」などオープンソースの大規模言語モデルを簡単にローカルで動作させることが可能なアプリ「Ollama」の公式Dockerイメージが登場したので、早速使い勝手を試してみました。 Ollama is now available as an official Docker image · Ollama Blog https://ollama.ai/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image Ollamaで動作可能な大規模言語モデルの代表例は下記の通り。リストの全体についてはOllamaの公式サイトで確認することができます。 モデルパラメーターサイズDownloadMistral7B4.1GBollama run mistralLlama 27B3.8GBollama run ll
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第十回：実在モデルからSDXL用顔LoRAを作る (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
https://www.techno-edge.net/special/560/recent/%E7%94%9F%E6%88%90AI%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%81%8C%E4%BD%9C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%8B%EF%BC%9F続きを読む » Modelに無い顔や彼女の顔を出したい！生成AIでポートレート写真やグラビアを作っていると、同じような雰囲気の顔ばかりが結構出るのに気付く。 もちろん何パターンもあるので、毎回同じでもないのだが、XやInstagramなどの生成AI画像
リポジトリ全体のコーディング作業を一気に自動編集する生成AI「CodePlan」 米Microsoftが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）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。 Twitter: ＠shiropen2 Microsoft Researchに所属する研究者らが発表した論文「CodePlan: Repository-level Coding using LLMs and Planning」は、単なる一部のコード編集にとどまらず、リポジトリ全体のコーディング作業を計画的に自動編集するための大規模言語モデル（LLM）を使用したフレームワークを提案する研究報告である。 近年、LLMによるプログラミングの自動化が進展を見せている。「Amazon Code Whisperer」「GitHub Copilot」「Replit」などのツールは、自然言語の意
ゲームシナリオからLLM学習用データセットを作成・公開するプロジェクト始動
権利者から許諾を得たゲームのシナリオを、LLM（大規模言語モデル）学習用の日本語のデータセットとして公開する「日本語オープンコンテンツデータセットプロジェクト」を、会社員で編集者の「松xR」さんが、個人でスタートした。 第1弾として、現在は解散している美少女ゲームブランドRosebleuの10作品（約550万文字）のシナリオデータをJSONL／TSV形式にコンバートし、商用利用可能なライセンス（Apache License 2.0）で公開した。 コンテンツは、Rosebleuの作品のうち、権利譲渡などがなされなかったもので、Rosebleu元代表・青猫氏から提供を受けたという。また、松xRさんが過去に作成した同人ゲームのシナリオ（約2万文字）と、一般人とお嬢様との会話のデータセット（約7000文字）も公開した。 「AI開発において、日本語の良質なエンターテイメントコンテンツが学習データとし
Amazon Bedrock が一般利用可能に – 基盤モデルを利用した生成系 AI アプリケーションの構築とスケール | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock が一般利用可能に – 基盤モデルを利用した生成系 AI アプリケーションの構築とスケール 本日、Amazon Bedrockが一般提供を開始したことをお知らせします。また、MetaのLlama 2 13B および 70B パラメータのモデルが、近日中に Amazon Bedrock で利用可能になることもお伝えします。 今年の4月、AWS で生成系 AI を構築するための新しいツールセットの一部として Amazon Bedrock を発表しました。Amazon Bedrockは、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI、Amazon などの先進的な AI 企業の高性能な基盤モデル (Foundation Models) を選択できるフルマネージドサービスです。プライバシーとセ
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
【Stable Diffusion】BRAV6によるAIグラビア・AI美女生成
「AIグラビア・AI美女を簡単に生成したい」 「量産型であるAI顔の画像は作りたくない」 「BRAV5をよく使っている」 このような場合には、BRAV6がオススメです。 この記事ではBRAV6について解説しています。 本記事の内容 BRAV6とは？BRAV6の利用方法BRAV6の動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 BRAV6とは？ BRAV6が、2023年7月7日にリリースされました。 BRAV6とは、BRAのバージョン6（V6）です。 BRAは、Beautiful Realistic Asiansの略称になります。 BRAV6を使うと、次のような美女（AI美女）の画像を簡単に生成できます。 サンプルは、モデル開発者のTwitterから確認できます。 https://twitter.com/PleaseBanKai このBRAシリーズは、今ではかなり有名なモデルになっていま
早くも中国でAIが生成した美人ブロガーが多数登場。その前例に学ぶことは | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
中国でテクノロジーをマネーに変える速度は往々にして試行錯誤をしないので速い。最近流行りのAI画像生成もそのひとつ。Stable DiffusionやMidjourneyなどのアルゴリズムが更新され、実在のモデルやインフルエンサーのような人物と見紛う画像を生成できるようになり、これが早速ビジネスに適用され、AIで描かれた女性がSNS「小紅書（RED）」やECの「淘宝」や「天猫」などで見るようになった。 少なくとも現時点でAIが生成した美人画像は中国でウケがよく、小紅書では生成したAI画像を自撮り画像であるかのように投稿して数万のフォロワーを抱えるアカウント（ここでは便宜上「AI美人ブロガー」とする）が続々と登場している。AI美人ブロガーを作成した人はほぼ全員が男性でありAI関連分野に仕事や研究で携わっている。一方女性の作成者についてはアニメーターやデザイナーが参入していて、キャリアや感性を生
テキストや画像から3Dモデルを生成するオープンソースのAI「Shap-E」をOpenAIが発表
大規模言語モデルのGPT-4やチャットボットAIのChatGPTを開発するOpenAiが、テキストや画像を入力することで3Dモデルを自動生成するAI「Shap-E」を発表しました。Shap-Eはオープンソースで開発されており、無料で使用できます。 GitHub - openai/shap-e: Generate 3D objects conditioned on text or images https://github.com/openai/shap-e 機械学習エンジニアのhysts氏がShap-Eを体験できるデモサイトをAI向けリポジトリサイトのHugging Faceに作成しており、Shap-EがどんなAIなのかをブラウザから簡単に体験できます。 Shap-E - a Hugging Face Space by hysts https://huggingface.co/spaces
ChatGPTとBardの対決を超える“事件”。無料の｢StableLM｣登場で｢AIの超民主化｣争いが始まった
2022年に画像生成AIで一大ムーブメントを巻き起こしたStableDiffusion（ステーブル・ディフュージョン）が4月19日、再びAIの世界を興奮の渦に巻き込んだ。 2022年末から爆発的に話題になり、岸田首相までが言及し、先進国首脳会議G7広島サミットの議題にも上がるという、OpenAIの｢ChatGPT｣に対抗する、完全にオープンでフリーな大規模言語モデル（LLM）｢StableLM｣を発表したからだ。 StableLMの登場は、LLM（大規模言語モデル）をめぐるこの半年の激変のなかで、象徴的な出来事だ。 勢力争いは、OpenAIとグーグル、メタ（Facebook）など｢巨大ITの対立軸｣で語られがちだが、今、LLMの世界で起きている勢力争いはそこではない。
【GPT】プロンプトエンジニアリング手法まとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
画像と文字を扱うマルチモーダルモデルがオープンソースの「OpenFlamingo」として登場、無料で使えるデモも公開中
DeepMindのマルチモーダルモデル「Flamingo」をオープンソースで再現したフレームワーク「OpenFlamingo」がリリースされました。これにより、ユーザーが手軽にテキストと画像を含む大規模なコーパスを利用できるようになります。 Announcing OpenFlamingo: An open-source framework for training vision-language models with in-context learning | LAION https://laion.ai/blog/open-flamingo/ GitHub - mlfoundations/open_flamingo: An open-source framework for training large multimodal models https://github.com/mlfo
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
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1枚の画像から3Dモデルを生成できる「TripoSR」をローカルに構築する方法を解説【Blender ウォッチング】
【2023年】美少女AIコスプレイヤーをStable Diffusionで生成する方法についてまとめていく！【ChilloutMix】
