1枚の写真から高速で3Dオブジェクトを生成できる「TripoSR」の凄さを確認する【Blender ウォッチング】
インテル Arcで画像生成系AI入門！設定方法とパフォーマンス検証でArc×生成AIを解説 (1/3)
ASRock製のインテル Arc搭載ビデオカードを使って、画像生成系AIのパフォーマンスを検証。環境設定の仕方から解説する 「インテル Arc Aシリーズ」（以下、インテル Arc）は2022年の発売以降、ドライバーのアップデートを繰り返し、性能を高めている。昨年末に掲出した、ASRock製インテル Arc搭載ビデオカードの検証記事（https://ascii.jp/elem/000/004/177/4177741/）では、ゲームにおいての性能アップも確認できた。 一方で、昨今のGPUはゲームを快適に遊ぶためだけのものではない。特に最近は、GPUメーカー自身が画像生成系AIで自社のGPUが使えるかをアピールするようになった。この分野ではCUDAが利用できるNVIDIAのGeForceの情報量が多いが、インテル Arcではその辺りのパフォーマンスはどうなのだろうか？ ASRockの「AI Q
プロ驚き屋AIをチームのSlackに招待しタイムラインを荒らす - Qiita
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
Swallow – TokyoTech-LLM
Swallow Llama 2の日本語能力を強化した大規模言語モデル (7B, 13B, 70B) です。モデルのパラメータ（重み）が公開されていますので、LLAMA 2 Community Licenseに従う限り、研究や商業利用など自由に利用できます。 View on HuggingFace 大規模言語モデルSwallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデルLlama 2 7B, 13B, 70Bの日本語能力を拡張するため、研究チームは言語モデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加したうえで、新たに開発した日本語データを用いてモデルの構築を継続的に行う継続事前学習を行いました。研究チームで実施した性能評価では、2023年12月現在オープンな
AIでコードを生成！ テキストを入力すると、UI要素やコンポーネントを実装するHTMLとCSSを生成してくれる -AI CODE
AIは、Web制作にもすごい速さで浸透しそうですね。今までも似たツールがいくつかあったのですが、かなり出来がよいので紹介したいと思います。 テキストを入力、たとえば「シンプルでモダンなナビゲーション アイテムは日本語」と入力すると、そのUI要素を実装するHTMLとCSSを生成してくれるAIツールを紹介します。 AI CODE 実際に試してみましたが、ナビゲーション、ボタン、カード、フォームなど、UI要素やUIコンポーネントやレイアウトが数秒で簡単に実装されました。 また、次のバージョンではJavaScriptにも対応して、UIライブラリも追加する予定とのことです。 AI CODEの使い方 AI CODEの使い方は簡単、登録など面倒なことは一切不要です。 サイトにアクセスし、テキストを入力して「Generate」ボタンを押すだけです。 テキストは英語だけでなく、日本語でも大丈夫です。たとえば
プロイラストレーターが最近のAI「どうすんだこれ感」について思ったこと
こんにちは！ イラストレーターのrefeiaです。今日はイラストAIについて話していこうと思います。 はじめに 実は先日、PC USERの編集さんから「そろそろAIの記事でも」と打診いただいたんですが、「そんなの……“どうすんだこれ感”を高らかに歌い上げることぐらいしかできないんですが……」みたいな気持ちになりました。 とはいえ避けていてもしょうがないトピックでもあり、ついでに調べたり考えたりする機会になればお得かなという気持ちもあり、この記事を書くことにしました。 ちなみに、自分の今の立場は Stable DiffusionやNovelAIをいじったことがある それらのAIを制作のワークフローに組み込んだことはない ぐらいです。よろしくお願いします！（ネタバレですが、結論はありません） 急にジェネラティブAIが来た……？ ここ半年ぐらい、見たことのないようなAIブームが来ています。SNS
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
ChatGPTに要件定義をお願いしたらハンパなかった | DevelopersIO
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
Google、文章だけで音楽を自動生成してくれるAI「MusicLM」を発表
Googleはこのほど、音楽の自動生成を行えるAIモデル「MusicLM」の概要を発表した。 テキストの記述を読み取って忠実度の高い音楽を生成することが可能なAIモデル。音楽の種類や曲調、使用する楽器などの指定だけでなく、複雑な記述を含むさまざまなスタイルのテキストから再現度の高い音楽を生成することが可能だとしている。 「MusicLM」により生成された各種サンプル音楽を公開中しており、曲調やメロディーの変化の指定や“絵画の説明文を元に生成された曲”などさまざまな具体例を確認することが可能となっている。 関連記事 本田雅一のクロスオーバーデジタル：一部組織では利用禁止も！ OpenAIの「ChatGPT」のスゴさとMicrosoftの戦略 Microsoftが、OpenAIに対して日本円で約1.3兆円の追加投資を行うことが話題となっている。そのことで再び脚光を浴びているのが、OpenAIの
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
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