https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
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やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ(DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他)。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター(旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ(新ロゴ)」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
AI研究団体のOpenAIが開発した文章生成AI「GPT-3」は人間と見分けが付かないほど自然な文章を生成できることから大きな注目を集めています。そんなGPT-3について「自分のハンドルネームを入力してみたところ、自分の本名を含む文章が生成されてしまった」という恐ろしい経験談がニュース共有サイトのHacker Newsに投稿されました。 Ask HN: GPT-3 reveals my full name – can I do anything? | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=31883373 OpenAIが開発したGPT-3は指示された内容に応じて文章を生成するAIで、生成する文章の精度が高いことからMicrosoftのビジネス向けサービスに採用されるなど大きな注目を集めています。一方で、GPT-3はネット上の膨大な
先日書いた「人工知能が描いた絵がすごい」というツイートが現在もトレンドに入り続けているので、どのくらいすごいのかさっそく自分でもやってみることにしました。 元ツイートはこちら。 人工知能が写真を元に「特定の絵柄っぽく真似して描いた絵」がどれもすごすぎる。すごすぎて今後こういうイラストレーターさんの仕事が心配になるレベル。 https://t.co/AhlHtkHrbg pic.twitter.com/lWd20c3nWK — 吉永龍樹(よしながたつき) (@dfnt) 2016年3月14日 この研究の元になった論文(英語PDF)はこれですが、読むよりも実際に試した方が早いと思いますので、本記事では驚きのある結果画像のみをまとめています。 まずは元になる写真を用意しなくてはいけないので、前にインタビュー記事で撮ってもらったこの写真を使うことにしました。 それなりに空白があり、人の顔という難し
Googleが、受信したメールの内容を人工知能が読み取って返信文候補を提示する機能「Smart Reply」をメールアプリ「Inbox」の英語版に追加する。「リカレントニューラルネットワーク」という技術を使っており、Googleの人間がユーザーのメールの内容を読むことはない。 米Googleは11月3日(現地時間)、受信したメールへの返信文の候補を提示する機能「Smart Reply」を発表した。まずは英語版のAndroid/iOS版メールアプリ「Inbox」に、今週中に“ローリングアウト”する。 例えばパーティーへの招待や、仕事での確認要請など、「参加します」「私がチェックしておきます」といった短い返信で済む場合でも、モバイルでの入力は面倒なものなので、この機能を追加することにしたという。
英レディング大学は6月8日(現地時間)、アラン・チューリング博士没後60周年に当たる7日に同校が英王立学会で開催した「Turing Test 2014」において、チューリングテストの初の合格者が出たと発表した。 合格したのはウクライナ在住の13歳の少年、ユージーン・グーツマンくんという設定のプログラム。ユージーンくんは2001年にロシア人のウラジミール・ヴェセロフ氏(米国在住)、ウクライナ人のユージーン・デムチェンコ氏(ロシア在住)らが構築した。これまでも多数のチューリングテストイベントに参加して改良を重ねられてきた。 チューリングテストは、「コンピュータの父」と呼ばれる20世紀の英数学者、アラン・チューリング博士が提案した、人工知能を知的と呼べるかどうかを判断するためのテスト。人間が人工知能と対話して、相手が人工知能か人間か判断できなければ、その人工知能は思考しているといえるというもの。
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