Zero-shot Learning入門 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズで画像ギルドに所属し、機械学習エンジニアをしている小島です。今年の3月からこちらにジョインいたしました。 この記事では、弊チームで取り組んいるテーマ「Zero-shot Learning」について、歴史的な背景を振り返りつつ、簡単な実装を紹介します。今研究でホットな研究テーマの一つである「クロスモーダルモデル」を身近に感じていただければ幸いです。 Zero-shot Learningとは 「Zero-shot Learningとは何か」というのは、実は曖昧なテーマです。「これがZero-shotだ」という定義が論文によって異なるためです。わかりやすい理解の仕方としては、Many-Shot Learning、One/Few-shot Learningから天下り的に考えていくことでしょう。 画像系の機械学習の問題は、大きく分けて、タスクの軸とデータ数の軸の2軸で考え
Stable Diffusionをローカルマシンで実行する(VSCodeとDevcontainerを使用)
最近流行りのテキストから画像を生成する機械学習モデルが一般公開されたとのことで、興味本位で触ってみました。ざっと書いちゃったので、後で見直すかも。 目的 GPUアクセラレーションを活かしつつコンテナ内でStable Diffusionのモデルを動かしたい。メインPCなのでLinuxじゃなくWindowsを使いたい。 前提条件 以下のスペックのPCで、本記事の内容を実行しました。 OS: Microsoft Windows 11 Pro CPU: AMD Ryzen7 3700X メモリ: 32GB ストレージ: 1TB GPU: nVidia Geforce RTX 3080(10GB) とりあえず、OSとGPUベンダーだけそろっていれば本記事の内容は実行できると思います。 ちなみに、Windows 10の場合はInsider版を使えばCUDA on WSL2が可能です。(つまり、本記事の
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