【読売新聞】 東京都内の私立中で2月、1年生の半数超が理科の課題に対する解答を間違う事態が起きた。原因となったのは、生成AI(人工知能)が表示した“誤答”。食品大手「キユーピー」がホームページ(HP)に載せていた記述を基に生成し、生
こんにちは。一般イラストレーターです。今回は新しい情報ではないのですが、前々からやってみたかった「AIイラストを真面目に加筆修正する。」をやってみたのでそのまとめとなります。現在のAIイラストは細部描写の甘い部分が多く、真面目に作品に使っていこうとすると手作業での修正が不可欠となります。AI絵師を名乗る人々の中にはそういった加筆を行ってイラストをアップしている人も居るので、今後はそういうスタイルも定着するんじゃないかなと思っています。イラスト依頼系でも「このAI絵を加筆修正してくれ!」みたいなリクエストは普通にありそうですからね。まぁ、私は今回は単にやってみたかっただけなのでアレですが。 取りあえず今回のベースとなるAI生成物を見て下さい。使用AIは話題のniji journeyです。 insanely high quality masterpiece pixiv color illust
anond:20221028161341 「数字エグイ」という表現に膝を打ったので、自分も最近始めたAI絵師活動で数字がエグイことになってるのを紹介してみる。 AI絵師として活動開始したのが10月初旬。丁度、NovelAIが登場したばかりでtwitterで喧々諤々の議論が巻き起こっていた頃だ。 活動を始めてまだ3週間ちょっとしか経ってないが、既にpixivのフォロワーは約2万人、twitterのフォロワーは約1000人に達している。 pixiv上でのイラストの総被ブクマ数は約10万に達しており、アカウント開設してまだ1ヶ月も経ってない新参にしては驚異的すぎる伸びを見せている。 twitter上でのフォロワーの伸びがpixivでのそれに全然及んでいないのは、やはりtwitterでは「R-18」イラストを投稿できないことが大きな原因だろう。 それほどまでに、「AI製エロ絵」が数字をもぎ取ってく
どうもこんにちは、あんどう(@t_andou)です。 今回はかいどうさん(@odiak_)と一緒に、画像を入れるとそれに似た画像素材を生成してくれるサービスを作りましたので紹介させてください。 経緯 作ったもの 機能紹介 比較 比較1.お皿に何個かのいちごが乗っている写真 比較1-1.StableDiffusionのimg2imgを呪文無しで使った場合 比較1-2.ImageMartで生成したもの 比較2.某魔法の映画に出てきそうな男の人の画像 比較2-1.StableDiffusionのimg2imgを呪文無しで使った場合 比較2-2.ImageMartで生成したもの その他の例 最後に 本記事で利用した画像 経緯 以前、画像生成AIで書き出した画像を配布するサイトを作りましたが、その際に 今後は『検索をするように画像を生成して使うようになる。』そして『生成をするための文章をうまく表現す
anond:20181012093212 AIの仕組み自体は人間の能力を遥かに超えたものかもしれないし、それによって社会の利便性を更に向上させるものであるかもしれないけれど、そのAIを設定するのは人間だということ。 その人間が男性優位社会で育ってくれば当然男性優位AIが爆誕するんだし、 AIを扱う人間が競争を勝ち抜いた一握りのエリートばかりだったら、 当然AIは一握りのエリートに偏ったエリート優位AIになるのだから。 リンクしたアマゾンの採用AIの件を含めて、機械学習の仕組みを理解してるとは思えない。AIに対する現状の理解として、この表現はありえない。 id:fujii_yuji 機械学習の仕組みをご存知ないようですね。Amazonのは過去データからそうなったのであって、設計者の思想が反映されたのではないでしょ。 > "当然男性優位AIが爆誕する(略)AIは一握りのエリートに偏ったエ
GAN(敵対的生成ネットワーク)と呼ばれるアルゴリズムを使用して人物の写真からアニメキャラクターを作成する方法がTokyo Deep Learning Workshop 2018で解説されており、その動画がYouTubeにアップロードされています。 25.Yanghua Jin: Creating Anime Characters with GAN - YouTube GANは2つのニューラルネットワークを組み合わせ、競い合わせることで特定のデータを生成する精度を上げる仕組みです。GANを発案したイアン・グッドフェローさんはGANを偽札を作ろうとする偽造者と偽札を見分けようとする警察の攻防に例えて説明しています。つまり、片方のニューラルネットワークが本物そっくりな偽札データを作成して「警察」をだまそうとし、「警察」側のニューラルネットワークは入力されたデータの中から偽札データを見つけだそう
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 *注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい! Adobeが学習しているモノは何か?AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか?を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か? Adobe Senseiの本質は
エフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を始めている。年間で掛かる費用は1000円程度だという。さまざまなAI機能が安価で簡単に買える時代、ビジネスの現場では何が起こるのか。 和歌山県の放送局が、放送業界にちょっとした衝撃を与えている。特定非営利活動法人であるエフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を開始したからだ。小規模なコミュニティー放送局では大量のアナウンサーを確保しておく余力はない。だがニュースや天気予報といった番組は、深夜や早朝にも必要とされるものであり、こうした時間帯での運用をどうするのかが課題であった。 音声の読み上げシステムは以前から存在するので、機械が記事を読み上げること自体は、それほど驚くべき出来事ではない。だがエフエム和歌山の事例が画期的なのは、音声読み上げシステムを同局の職員が手作りしてしまったことである。 もちろん職員が音声合成
コンピューターがアップロードされた画像や指定したURLの画像を解析し、何が写っているのかを判定して自然言語で説明するというサービス「CaptionBot」が提供されています。人間の判断能力にも近づいているといわれる画像認識機能の一端を体験できるサイトの実力を試してみました。 CaptionBot - For pictures worth the thousand words https://www.captionbot.ai/ CaptionBotはブラウザからアクセスして画像をアップロードするか、画像のURLを指定することで画像認識を体験できるサービスです。 このように、エクスプローラーで画像を指定してから「開く」をクリックしてアップロードすると…… 数秒で画像が解析され、結果が画像の上に表示されました。この画像だと少し判定が難しかったようで、「自信は無いのですが、カップを持っている手だ
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