ControlNet in 🧨 Diffusers
Ever since Stable Diffusion took the world by storm, people have been looking for ways to have more control over the results of the generation process. ControlNet provides a minimal interface allowing users to customize the generation process up to a great extent. With ControlNet, users can easily condition the generation with different spatial contexts such as a depth map, a segmentation map, a s
「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
人工知能の注目トレンド「GAN：敵対的生成ネットワーク」とは
昨今の人工知能ブームの中心にある「ディープラーニング」。その発展によって、画像認識や音声認識、機械翻訳などの多くのタスクの性能が飛躍的に向上した。 そもそも、ディープラーニングがこれほどまでに有名になったきっかけは、2012年に開催された画像認識コンテスト(ImageNet Large ScaleVisual Recognition Challenge)だと言われている。カナダ・トロント大学のチームが約1200万画像・1000カテゴリの画像認識に対して初めてディープラーニングを適用し、圧倒的な精度を実証したのだ。彼らのチームは他に大きく差をつけ優勝。以来、同コンテストは毎年行われており、世界中の一流大学や研究機関が参加し、独自のアルゴリズムを競っている。 それから数年、ディープラーニングは画像分野などで急速に拡大し、さまざまな革新を起こしている。米フェイスブックやマイクロソフト、中国バイド
深層学習の非常に簡単な説明
「『内積』を知っている人に，深層学習の中身がだいたいわかってもらう」ことを目指しています．これぐらいをスタートに，理解を深めていけばいいのではないかと思いました．ちなみに学習（例えばback propagationあたりの）の部分については，特に触れていません．それ以前の基本の部分です． (2017.1.28, 少々補足スライドをいれて，初学者向けにさらにわかりやすくしたつもりです．) なお，ここで出てくる数式は，せいぜい足し算と掛け算ぐらいです．Read less
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COYO-700M: Image-Text Pair Dataset
GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層 - 日本経済新聞
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