Stable Diffusionのフォトリアル系（実写）モデルを紹介 | Murasan Lab
今回はStable Diffusionでリアル系イラストを生成できるモデルを紹介します。 Stable Diffusionではどのようなモデルを使用するかによって、生成される画像のクオリティが大きく変わりますので、モデルの選択は重要な要素となります。 本記事で紹介するモデルは、どれも実写と見分けがつかないほどハイクオリティなイラストを生成できますので、ぜひ試してみてください。
今回はStable Diffusionでリアル系イラストを生成できるモデルを紹介します。 Stable Diffusionではどのようなモデルを使用するかによって、生成される画像のクオリティが大きく変わりますので、モデルの選択は重要な要素となります。 本記事で紹介するモデルは、どれも実写と見分けがつかないほどハイクオリティなイラストを生成できますので、ぜひ試してみてください。
OpenAIは2月15日（現地時間）、テキストから最大1分間の動画を生成できる動画生成AIモデル「Sora」を大量のデモ動画と共に発表した。複数のキャラクター、特定の種類の動き、被写体と背景の正確な詳細を含む複雑なシーンを生成することができるという。 プロンプトから破綻のない動画を生成 Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can create videos of up to 60 seconds featuring highly detailed scenes, complex camera motion, and multiple characters with vibrant emotions. https://t.co/7j2JN27M3W Prompt: “Beautiful, snowy… pic.twitter.com
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
はじめにAITuberと書いて、アイチューバーと読みます。VTuberとは違って中の人が存在しないことが特徴です。 AITuber開発は高尚な深層学習のモデル開発ではまったくなく、むしろ、ただの推しの育成ゲームです。 なので、GPUもPythonもいりません。PCさえあれば今すぐはじめられます！ この記事でできること以下のようなAITuberが作れます。可愛いですね（親バカ） 妹系AITuber🌸桜井りりか Twitter: https://twitter.com/Ririka_AIsister YouTube: https://www.youtube.com/@ririkasakurai 早い人で週末に2日で作れると思います！ 土日に作ったAITuberをみんなに公開しちゃいましょう！！！ AITuber作成手順立ち絵の生成 モデル・VAEの選定 Google ColabでStable
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
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
最低1枚の元写真があれば、高品質本人画像をすぐに生成できる「PhotoMaker」を試したらお手軽すぎた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
人気連載『生成AIウィークリー』で取り上げている注目論文を見ると、そこに中国IT企業の名前が頻繁に登場します。 EC大手のアリババ（Alibaba）、ゲーム大手のテンセント（Tencent）、TikTokの運営元であるBytedanceなどが常に顔を出しており、画像・音声・アニメーションと、生成AIのあらゆる分野で中国に勢いがあることがわかります。 そんな中、テンセントがなかなか衝撃的な技術を発表しました。「PhotoMaker」という画像生成AIです。これでなければできない、というものではないのですが、「ファインチューニングの事前作成不要」「元画像が少なくても良い」のに、人物のアイデンティティを維持した画像を生成できるというメリットがあります。 これまでは既存の画像AIモデルに多数の写真を読み込ませて本人性を学習させたものから新たなAIモデルやその簡易版であるLoRAモデルを作ってきまし
80年代風作例。ユニティちゃんモデル及びシェーダーを使っています。© UTJ/UCL こんにちは! CL事業部の原です。 この記事は Tech KAYAC Advent Calendar 2019 の13日目です。 今回はUnityで80年代風を表現するということにチャレンジしてみました。 80年代風と言っても、レトロゲームを再現するという意味ではありません。 80年代風イラストの雰囲気を表現したいと思います。 80年代リバイバルブームとは ここ数年、80年代リバイバルな表現がファッションやデザイン、映画などでブームになっていたことはこれを読んでいるみなさんにも思い当たるところがあると思います。しかし、この現象を包括的にまとめたような記事文献は見つけることができませんでした。なので、個人的体験から80年代リバイバルブームを追ってみます。 80年代リバイバル表現との出会い：tofubeats
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
最近話題になった 音楽生成AI まとめ｜npaka
最近話題になった「音楽生成AI」をまとめました。 1. AudioGenテキストからオーディオを生成するAIモデルです。「風が吹く中で口笛をする音」や 「大勢の歓声の中で話す男性の声」といったテキストから、それらしい音を生成してくれます。 現在のところ、モデルやAPIは提供されていません。 We present “AudioGen: Textually Guided Audio Generation”! AudioGen is an autoregressive transformer LM that synthesizes general audio conditioned on text (Text-to-Audio). 📖 Paper: https://t.co/XKctRaShN1 🎵 Samples: https://t.co/e7vWmOUfva 💻 Code & mod
「高品質なアニメ画像でNSFWコンテンツを生成したい」 「MeinaMixを画像生成のモデルとして利用している」 このような場合には、MeinaHentaiがオススメです。 この記事では、MeinaHentaiについて解説しています。 本記事の内容 MeinaHentaiとは？MeinaHentaiの利用方法MeinaHentaiの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 MeinaHentaiとは？ MeinaHentai – V3 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai https://civitai.com/models/12606/ 上記ページは、NSFWのコンテンツなので要注意です。 そして、ページにアクセスするにはログインが必要となっています。 MeinaHentaiとは、Meinaシリーズのモデルです。 Meinaシリーズと言
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
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Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ
AI成果物が急増したことで「AI生成コンテンツをAIが学習するループ」が発生し「モデルの崩壊」が起きつつあると研究者が警告 - GIGAZINE
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
写真素材の販売などを手掛けるイメージナビは6月8日、AIが実在しないモデルの画像を生成するサービス「INAI MODEL」を始めた。画像を購入した企業は、架空のモデルをWeb広告やポスターなどに起用できる。モデルとの契約期間を気にせず永久に画像を使える他、モデルがスキャンダルを起こすリスクがなく、差し替えが発生しないのが特徴。 当初は若い女性の画像のみ生成・販売し、今後は男性やシニアにも対応する予定。同じモデルが異なるポーズをとっている画像や、異なるモデルが同じポーズをとっている画像なども生成できる。著名人に似せたモデルは作成しない。 サービス開発にはAIベンチャーのデータグリッドが協力。画像を生成するAIと画像を評価するAIを敵対させ、精度を向上させる技術「GAN」（敵対的生成ネットワーク）を利用する。 モデル画像を生成する際は、イメージナビが利用許諾を得た上で実在する人物の写真を撮影。
資料を和訳したのは、HRテック事業などを手掛けるギブリー（東京都渋谷区）の取締役を務める新田章太さん。翻訳作業にもGPT-4を活用したとし「日本語翻訳をよりナチュラルにできるよう、プロンプティングしながら作業したので、実質の翻訳作業はたった1日で終わった」と説明している。 関連記事 東大松尾教授が答える、ChatGPTとは何なのか？ 一問一答 国内におけるAIの権威である東京大学の松尾豊教授は、ChatGPTをどう見ているのか？ ChatGPTは、一時的なトレンドか技術的転換点か、AI研究者から見てChatGPTは？ 日本もLLMを作ったほうがいいのか？ といった問に答えた GPT-4にGPT-4の発表を要約させてみた 人間よりも良い記事になるか？ 超長文をChatGPTに読ませる方法も 米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」。言語処理性能がずば抜けているというが、ではGPT-4は
「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する | AIDB
ホーム AI論文解説, LLM, プロンプト 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 2023/11/3 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 感情を込めたプロンプトが大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させることが示されました。「自分を信じて限界を超えてください」や「困難は成長のチャンスです。」といった自信や成長に関わる要素を含む指示が、モデルの出力品質に貢献するとの報告です。 この発見は、人間の感情を取り入れたアプローチが、人工知能の分野においても重要な役割を果たす可能性を示唆しています。Microsoftなどの研究グル
画像生成AIで出力したイラストの投稿サービス「MajinAI(まじない)」は、好みの画像を検索ワードやモデル名で絞り込んで検索できるサービスです。イラストを生成する際のプロンプトやモデルデータの参考になりそうだったので、実際に使ってみました。 MajinAI https://majinai.art/ja/index.php 上記のリンクからMajinAIにアクセスすると、画面上部に検索欄、下部にイラスト一覧が表示されます。 検索欄では、イラストのタイトルやプロンプトに含まれる語句を入力して、イラストを検索できます。今回は「christmas(クリスマス)」と入力してから「Search(検索)」をクリックしてみました。 すると、画面下部にクリスマス関連の画像がズラリと表示されます。気になる画像を見つけたら、クリックして詳細画面を表示します。 イラスト詳細画面には、イラストのタイトルやプロンプ
LoRAを使った学習のやり方まとめ！好きな絵柄・キャラクターのイラストを生成しよう【Stable Diffusion】
を一通りご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion系のモデルを使って画像を生成していると、 特定のキャラクターのイラストを出したい あるアニメの絵柄を再現したい といった欲求が出てくることがあります。ただ画像生成AIはそのままだと「特定の絵柄・キャラクターを決め打ちで出す」のは非常に難しいですし、それを解決する手法もありましたが高性能なPCが必要で時間もかかる…という問題がありました。 しかしそのような問題を解決する「LoRA」という手法が知られて、今ではかなりポピュラーなやり方になっています。ここではこのLoRAについて
設計ナイト2020 を受けて、今どんなアーキテクチャを選ぶべきかという話をしたくなったのだ。 kichijojipm.connpass.com 設計ナイトで高ぶった結果1時間コースの発表資料が完成したので供養場所を探しています。聞いてくれ！！！— Takafumi ONAKA (@onk) 2020年11月1日 お前誰よ 2000年代前半に SI 2000年代後半にブログ、SNS 2010年代にソーシャルゲーム 2020年代に UGC サービス をやってきた人間。数百万〜数億行のデータ、月間数千万〜数十億 imp 程度を主戦場にしています。 今日の話 DDD と PofEAA から学ぶパターン/アンチパターン Rails によって発見された、密結合で速く走れるソフトウェア 今求められているアーキテクチャ 昂ぶって 15,000 字ぐらい書いてしまった。 DDD と PofEAA から学ぶパ
株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 2023年1月18日 株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 ※音声コーパス: 音声データとテキストデータを発話単位で対応付けて集めたもの。音声認識モデルを作成する材料として使用され、その規模と品質が音声認識の精度を大きく左右する。 ※2「ReazonSpeech」を用いた文字起こしサービスをプロジェクトwebサイトにて実際に試すことができます。 プロジェクトwebサイト：https://
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、最大68億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
モンドスミオ @3SR2021031 テスラモデル3に乗るコーヒー好き。 EVレース(ALL JAPAN EV-GP SERIES)にテスラで参戦中🏎️🏁 | コーヒー焙煎士(勉強中) | ITエンジニア https://t.co/FhwLV3oAYQ モンドスミオ @3SR2021031 先程、高速走行中に突然ニュートラルに。 ドライブに入れようとしたら「走行できません」「シャットダウンしています」のアラート。アクセル踏んでも加速せず、惰性でなんとか緊急避難帯に停車しました。。 すぐ近くに緊急避難帯があったからよかったですが、怖いですね。。 今テスラコール中 pic.twitter.com/LYsjyts1SO 2021-05-01 16:06:36
マクロ経済学という分野は、残念ながらもう所謂オワコンになってしまった。正しく言うと、実を言うとDSGEはもうだめです。突然こんなこと言ってごめんね。でも本当です。こんな感じだろう。 結論から言うと、データを見るふりをして実は全くデータを見ておらず、はっきりいってモデル化に失敗したからだ。とくに予測能力が兎角ないのが致命的だったと思う。予測能力がない結果、モデル・理論を通して将来の政策談義を結局は出来ないので、政策提言すらまともにできず、役立たずの烙印を押された。政策評価・提案等の役目は統計的手法を上手く用いている、応用ミクロの研究者が主に担うことになった。 そもそもの始まりは、合理的期待形成仮説というバカげた仮定に基づいて、数学音痴がmathinessにまみれたリアルビジネスサイクル(RBC)理論などという、さらにバカげた理論を推し進めた点であろう。それに呼応してニューケインジアンモデルが
私、いつから好きな人の前で顔作るの諦めるようになったんだろう…
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
IPA から アジャイル開発版「情報システム・モデル取引・契約書」が公開された。 【プレス発表】 DX推進に向け、アジャイル開発版の「情報システム・モデル取引・契約書」を公開 https://www.ipa.go.jp/about/press/20200331.html 【成果物公開ページ】 https://www.ipa.go.jp/ikc/reports/20200331_1.html 私はこの1年間、IPA の「社会実装推進委員会 モデル取引・契約書見直し検討部会 DX対応モデル契約見直し検討WG」の委員としてこのモデル契約書の策定に関わってきた。 モデル契約策定にあたって、私が特に実現できてよかったと思うことを書いていきたい。 準委任契約を前提とすることができた2012年にIPAから出された「非ウォーターフォール型開発に適したモデル契約書」（当時、IPAではアジャイルと言わずに非ウ
日本語言語モデル「Japanese StableLM Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに
LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に | ニュース | LINE株式会社
LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に 従来の特化型言語モデルとは異なる、汎用型言語モデルを実現予定。 処理インフラには世界でも有数の、700ペタフロップス以上の高性能スーパーコンピュータを活用 LINE株式会社（所在地：東京都新宿区、代表取締役社長：出澤剛）はNAVERと共同で、世界でも初めての、日本語に特化した超巨大言語モデル開発と、その処理に必要なインフラ構築についての取り組みを発表いたします。 超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）は、AIによる、より自然な言語処理・言語表現を可能にするものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みとなります。 従来の言語モデルは、各ユースケース（Q&A、対話、等）に対して、自然言語処理エンジニアが個
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
引っ越しに伴い、洗面所の空間活用について検討していました。ドラム式洗濯機の上の空間をうまく使いたいところですが、幅に余裕がなく既製のラックを導入できず困っていました。ないなら作ればいい、ということでDIYを画策。机や棚のようなモノとは違って空間を相手にするので、どう設計したものかと思い悩んだのち行き着いたのは「部屋の3Dスキャン」と「CADソフトによるレイアウト検討」でした。ググってみても事例が見つからなかったので、ここに残しておきます。 iPhone12 ProのLiDARスキャナで部屋を3D化 自分が保有している iPhone 12 Pro Max には『LiDARスキャナ』が搭載されているので、これを使えないかということで見つけたのが「3d Scanner App」。すぐに試したところ、期待した通り空間をスキャンでき、上の写真のテクスチャ付き3Dモデルを作り出すことができました。とり
山下智久（35）が高級ホテルに女子高生モデル（17）を“持ち帰り” ジャニーズ事務所の回答は……【スクープ撮】 | 文春オンライン
7月30日、KAT-TUNの亀梨和也（34）と山下智久（35）は港区のバー「X」で午前4時過ぎまで、共通の知人を交えて飲み会を楽しんでいた。 2人は2005年に「修二と彰」として「青春アミーゴ」を歌って以来、約12年ぶりに「亀と山P」名義でユニットを再結成。その際に仕事への熱意から意気投合し、最近ではプライベートでも行動を共にすることが増えているという。「『ジャニーズをどうしていこうか』“最強ユニット”亀梨和也＆山下智久が語り明かした夜【私服写真】」では、そんなジャニーズのトップアイドル2人の交流について報じている。
「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
こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 この記事にStable Diffusionのモデルをぼちぼちとまとめています。随時更新予定です。
「胸強調広告」「性を売り物にしている」と批判され…ネットでよく見る“フリー素材モデル”が明かした誹謗中傷のトラウマ | 文春オンライン
ネット上でよく見かける、白と黒のボーダーシャツを着て、バッグを斜め掛けにした女性の画像。モデルを務めているのは、「フリー素材の女王」として有名なフリー素材モデル・茜さやさんだ。 ネットでよく見かける茜さやさんのフリー素材画像 茜さんはかつて、自身のフリー素材画像をめぐる炎上騒動に巻き込まれ、容姿や体型批判に晒された経験を持つ。しかし今はそれを乗り越え、グラビアアイドルや実業家、ライターとしても活躍をしている。 そんな彼女に、フリー素材モデルになったきっかけや仕事内容、フリー素材画像がきっかけで起こった炎上騒動の裏側などを詳しく聞いた。（全2回の1回目／2回目に続く）
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控え目に言って革命。OpenAI、動画生成AIモデル「Sora」発表
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GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
30分で完全理解するTransformerの世界
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AI 激動の年！2022年の人工知能10大トレンドと必読論文
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました｜masa_kazama
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
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AIが「架空のモデル画像」を生成 広告・ポスターで利用可能 スキャンダルでの降板リスクをゼロに
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好みの画像を探してモデル名やプロンプトをサクッと確認できるAIイラスト検索＆投稿サイト「MajinAI」レビュー
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超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開
テスラ車で高速を走っていたら「走行できません」「シャットダウンしています」というアラートが出た人の記録
若き統計学者の英国: いかにしてマクロ経済学はオワコンになったか
「えっ？同じ人！？」好きな人の前でタピオカを飲む時の顔と仲良いやつの前でタピオカを飲む時の顔が別人すぎて話題に
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
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【Stable Diffusion】BRAV6によるAIグラビア・AI美女生成
【2023年版】Stable Diffusion モデルまとめ | BLOG CAKE