DALL·E 2DALL·E 2 is an AI system that can create realistic images and art from a description in natural language.
超リアルなAI製ニセ画像「ディープフェイク」を作成したAIモデルの特定技術をFacebookが発表
人工知能(AI)を使ってニセの人物画像を合成する「ディープフェイク」は、フェイクニュースに利用されやすく、またリベンジポルノの被害が出ていることからも問題視されている技術です。ディープフェイク技術が発達するにつれ、ディープフェイクを見分ける技術の必要性も高まっていますが、このアプローチの1つとしてFacebookは新たに「ディープフェイクを作成したAIモデルの特徴を判別する」という技術を開発中であると明かしました。 Reverse engineering generative models from a single deepfake image https://ai.facebook.com/blog/reverse-engineering-generative-model-from-a-single-deepfake-image/ Detecting the Models Behind
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
AI vs 人間！顔認識技術の限界にチャレンジしてみた - karaage. [からあげ]
古くて新しい顔検出技術 顔認識技術は、顔の位置を検出する技術です。デジタルカメラやスマートフォンのカメラ機能などでおなじみの、顔に四角い枠が出てピントが合うやつです。有名ですよね。 より正確には顔の位置を示すのが「顔検出」で、誰の顔かを見分けるのは「顔識別」「顔判別」「顔認証」と区別されます。今回の記事では、便宜上一般的に馴染みのある「顔認識」=「顔検出」という定義で説明いたします（専門家の方、石投げるのはご勘弁を）。 顔認識技術は、興味ある人も多いようで、当ブログで過去に顔認識技術を扱った記事も、古いわりに今だに人気のある記事になります。 拙作の 「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」でも、顔認識技術は少し扱っているのですが、書籍の主題から外れるので、詳細は割愛しておりました。書籍の補足的な位置付けもこめて、今回は顔認識技術に関して、楽しみながらより深く理解できる記事として、顔認識
![AI vs 人間！顔認識技術の限界にチャレンジしてみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d63bbbc462b1604d77746bd4b8046f084411d672/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210320%2F20210320222529.jpg)
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
顔写真を「二次元アニメ風」に自動変換してくれるAI - ナゾロジー
Point ■韓国のNCSOFT社によって、顔写真を二次元アニメ風に自動変換することのできるAIが開発される ■画像翻訳技術には、顔の中の注目すべき特徴を抽出し、不要な部分は無視するための「CAM技術」が使用されている ■今回は開発されたAIはアニメ像への変換だけでなく、ごく普通の風景写真を絵画の巨匠風にアレンジすることも可能 最近、顔をルネッサンス絵画風に変換してくれるAIアプリが話題となりましたが、今度はアニメです。 韓国のオンラインゲーム会社「NCSOFT」が、人の顔写真を二次元アニメキャラクターに変換してくれるAIを開発しました。 AIには「敵対的生成ネットワーク（GANs）」というディープ・ラーニングが用いられ、膨大な数の顔写真とアニメキャラの顔をAIに学習させることで、全く新しい画像サンプルを作り出すことができます。 この技術によって本人の顔の特徴を捉えたアニメキャラ像を生成す
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
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DALL·E 2 を早くも破る！超リアル画像生成モデル Imagen を解説
架空の顔で「お客様の声」「大満足」ＡＩで生成、９０サイトで宣伝に悪用…［虚実のはざま］第３部 粉飾のカラクリ＜１＞