はじめてDeep Learningに触れる方を対象に、Deep Learningの基礎とポイントをできるだけ分かりやすく解説します。
Deep Learning入門
はじめてDeep Learningに触れる方を対象に、Deep Learningの基礎とポイントをできるだけ分かりやすく解説します。
オーディオ超解像技術 AudioSR を試す｜はまち
低解像度の音声データを超解像化をする拡散ベースの生成モデル AudioSR が公表されていました。リンク先に変換サンプルなどもあり、音声や自然音、音楽など幅広いジャンルの例が示されています。高い再現度であるようなので、さっそく試してみました。 インストール!pip install git+https://github.com/haoheliu/versatile_audio_super_resolution実行！GPUメモリを16GBくらい消費します。Google Colab無料枠だとメモリが足らなくて動かない感じでした。 !audiosr -i /content/kurumi.wav変換例変換前（サンプリングレート8kHz）
TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る1 - GPTで検索エージェント
OpenAI が提供している ChatGPT は非常に面白いですね。今年以後、GPTやChatGPT周りがさらに流行ると思います。 この記事は、TypeScriptでChatGPTクローンを作る第一弾です。長くなりすぎるため、この記事では、GPTを使った検索エージェントを実行するまでを取り上げます。 検索エージェントは「ぼっち・ざ・ろっくの作者は？」と尋ねたら検索エンジンとGPTを使って「はまじあき」という結果を生成できる技術です。 またこの記事や、続く記事でLangChainのプロンプトをあれこれ読み解いていこうと考えています。 筆者は機械学習の初心者であるため、間違ったことが書かれている可能性があります。間違いがあった場合は、ぜひご指摘いただけると幸いです。 なお、この記事では添削にChatGPTおよびGPT-3.5を使っています[1]。 どうやってTypeScriptでChatGPT
文字を入力するだけで「萌え声」を簡単一発生成してくれる「Moe TTS」
萌(も)え声を出したくても出せない人でも簡単に簡単に萌え声を生成できる「Moe TTS」が公開されていたので利用してみました。Moe TTSは機械学習を用いて実際のゲームソフトの音声等を合成しており、機械学習でアプリケーションを開発するコミュニティ「Hugging Face」内で公開されています。 Moe TTS - a Hugging Face Space by skytnt https://huggingface.co/spaces/skytnt/moe-tts Moe TTSにアクセスするとこんな感じの画面が表示されます。 そのまま上にスクロールすると文字の入力ボックスが現れます。デフォルトで「こんにちは。」と入力されていたので、今回はこれに続けて「今日も寒いですね。」と入力。そして、「Generate」をクリックします。 すると、ページ下部に再生ボタンが現れます。そのまま再生ボタン
「好きなキャラに近い絵をAIが量産」――ある概念を“単語”に圧縮し入力テキストに使える技術
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。 イスラエルのTel-Aviv UniversityとNVIDIAの研究チームが開発した「An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion」は、ある概念を新しい単語（論文ではnew pseudo-wordと表現している）に置き換え、その新しい単語を一部に用いた文章を画像生成AIの入力に使用するシステムだ。 指定したキャラクターや物、絵などが持つ概念（形、質感、雰囲気、構成、デザインなど）を単語に圧縮し、入力テキストに活用することでその概念に沿ったさまざまな画像を
Stable Diffusion メモ(2): 絵の描けない人がimg2imgでいろいろやる - jt_noSke's diary
昨日の続き。 jtnoske.hateblo.jp やはり構図を決めるにはimg2imgや、と思い立つ promptとキャンバス縦横比とかで構図のコントロールに挑戦したけど、いやこりゃ無理だわやっぱ構図を自分で決めるならimg2imgでいろいろ指定してやらないといかんのだろな、ということでimg2imgを導入する。 導入 導入方法は各所で上がっていますが、自分は↓のコードをコピペして、 github.com ↓ のコードを参考に実行をしました。 www.12-technology.com Hな方々は↓を(トラバ含めて)参照し、safety_checkerを切りましょう。変更箇所はStableDiffusionPipelineとほとんど同じです。 anond.hatelabo.jp 絵が描けないので img2img(1): 全身立ち絵 絵を用意しよう、なんだけどどう用意するか。 まず思いつい
文字列から画像を生成するAI「DALL・E 2」でイメージ通りの画像を生成するまで試行錯誤してみた記録
OpenAI開発の入力したテキストから画像を生成するAI「DALL・E 2」は2022年4月に研究者・専門家向けに公開され、2022年7月に一般向けに公開されました。AIプログラミングコンテスト・Coder Oneの共同創設者であるジョイ・チャン氏が、自身が出力したい画像をDALL・E2に生成してもらうまでの試行錯誤をブログで公開しています。 I spent $15 in DALL·E 2 credits creating this AI image, and here’s what I learned | by Joy Zhang | Aug, 2022 | Towards AI https://pub.towardsai.net/i-spent-15-in-dall-e-2-credits-creating-this-ai-image-and-heres-what-i-learned-
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
Google Colab で、お手軽 Text-to-Image
最近話題のお絵描きAIをGoogle Colabで試してみようという記事です。 ここで使うAIは、stability.aiの stable diffusion というモデルで、つい最近 CreativeML Open RAIL-Mライセンスの下、オープンソースでリリースされました。 StableDiffusionに関する日本語記事は、深津 貴之さんの記事が面白いので是非こちらをお読みください。 stability.aiの記事で、Google Colabを用いて使う方法についての説明があり、試してみたところ本当に簡単に実行できてしまったので、その手軽さを紹介できればと思います。 実際に試したい場合は、元記事のGoogle Colabのノートブックが丁寧に説明しているので、そちらをご覧いただければと思います。 試してみる。 必要なもの Google アカウント Hugging Face アカウ
話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
5つの文字から1万4000文字を自動生成 筑波大発AIベンチャーがフォント生成システム 特許出願
筑波大学発AIスタートアップのAIdeaLab（東京都千代田区）は8月17日、5つの文字から1万4000以上の文字をAIで自動生成するフォント生成システムの特許を出願したと発表した。 システムは、敵対生成ネットワーク（GAN）をベースに、大量のフォントを学習させた上で、手作業でデザインした数個の文字から、太さやセリフ（装飾）の形状を抽出し、生成する。パラメーターの値を調整することで、新しいフォントとして出力することも可能。ピクセル画像ではなく、ベクター画像として生成する独自技術により、フォントファイルとしての出力を可能にしたという。 特許は、フォント生成モデルだけでなく、アプリケーションUIも含む。パラメーター調整でフォントを生成するUI、少ない文字数でのアップロードでフォントを生成するUIなど、さまざまなパターンのサービス展開を織り込んでおり、特許出願技術をベースに、フォント制作会社向け
機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
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手書き文字を認識できるAIを無償公開 自社サービスでAI OCRが利用可能に | Ledge.ai
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Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
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Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
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mimic（ミミック）
【やじうまPC Watch】 あの「waifu2x」を超えた！？アニメに特化したAI超解像技術
合成背景に人が溶け込むよう照明を調節する技術 Googleが開発
