Stable Diffusion開発元が3Dアニメーション生成AI「Stability For Blender」を発表、アニメーション生成や3Dモデルのテクスチャ生成などが可能
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIが、3DCGソフトウェア「Blender」上で動作するAI搭載拡張機能「Stability For Blender」を公開しました。Stability For Blenderでは「Blenderで作成したラフ画像を元に好みの画像を生成」「テクスチャのラフ画像からリアルなテクスチャ生成」「アニメーションを生成」といったAI機能を無料で使えます。 Stability for Blender https://platform.stability.ai/docs/integrations/blender Stability AI Announces Stability For Blender; Text To Image Creation in 3D — Stability AI https://ja.stabi
1枚の画像から3D化・実サイズでAR試しおき可能な「ハリボテAR」が提供開始 (2021年12月24日) - エキサイトニュース
株式会社palanは、簡単に3D管理が可能なサービス「palan3D」上で、1枚の画像から3D化し実サイズでAR体験可能な技術「ハリボテAR」の提供を開始したと発表した。 ■背景palanでは今まで、誰でも簡単にARが作成可能なpalanARや、今後リリース予定のECプラットフォームのWebXRコマースを開発してきた。その中で、多くの企業から「実物大の3DでAR表示したいものの作成コストが高い」という意見があったという。 そのような声に応えるべく、「1枚の画像から3Dを生成し、WebARで実サイズで試しおき可能」な技術の開発に至ったとのことだ。■ハリボテARについて1枚の画像、もしくは裏表の画像を指定し、奥行きや縦横の大きさを指定することで3D生成が可能だ。またARに注釈を付与、壁掛け設定や音楽をつけるなど、幅広いニーズに合わせた3Dが作成できる。
点群データにおける表現学習 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iの@obaradsです．本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します．また，本記事は@machinery81にレビューしていただきました． TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制限されている状況下におけるモデルの性能向上 点群間の対応を見つけるための表現学習 表現学習方法について 再構築タスクによる学習 Contrastive Learning 点群の表現学習に関する文献紹介 点群処理への深層学習の適用以前の特徴量の算出 ～2017年：PointNetが提案される以前の表現学習手法 2017～2019年：PointNetが提案されて以降の生成モデルを用いた表現学習手法 2019～2020年：自己教師あり学習を利用した表現学習手法 2020年～：シーン点群に着目した表現学習手法 まとめと今後の傾
1回のスキャンで顔の「シワから毛穴まで」再現 リアルな皮膚の動きも自動生成
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。 南カリフォルニア大学、USC Institute for Creative Technologies、Pinscreenによる米研究チームが開発した「Dynamic facial asset and rig generation from a single scan」は、1回スキャンしただけで、その人の高精細な顔と忠実度の高い動きを自動生成可能にする深層学習フレームワークだ。顔のアニメーションに合わせてリアルな皮膚の動きを再現する。
荷姿のサイズをスマホAIアプリとカメラで測定する技術を発表 AIソリューション「AMY」を開発するAutomagi - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
企業の様々な課題を解決するためのAI(人工知能)ソリューション「AMY(エイミー)」を開発・提供するAutomagi株式会社は、荷姿のサイズを簡単に測定できる技術を一部開発したことを、2020年4月21日に発表した。 2019年12月、内閣府の「SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)第2期スマート物流サービス」に採択されたプロジェクトにおいて開発した。 同社は、将来的には非定型の荷物にも対象を広げて荷物の3辺の長さを検出できることを目指している。また、2021年にかけてスマート物流を支援する基盤技術研究及びアプリケーションの開発を進め、物流業界の課題、ひいては社会課題の解決とさらなる発展へ貢献していくと述べている。 (※冒頭の画像：開発中の技術の操作イメージ画像) 開発中の技術について 同社は昨年12月より、スマート物流を支援するスマホAIアプリケーション基盤技術をテーマに「物流・小
Autowareにおける三次元物体認識アルゴリズム「PointPillars」の紹介 - TIER IV Tech Blog
こんにちは。 ティアフォーで自動運転ソフトウェア開発を行っている村上です。 今回はDeep Learningを使った三次元物体認識の手法を紹介していきます。 TL;DR: 12msで動作する三次元物体認識アルゴリズムの開発 自動運転におけるDeep Learning 点群を処理するためのDeep Learning ざっと従来手法 従来手法での問題 形状推定の必要性 Deep Learningで可能なこと 三次元物体認識アルゴリズム「PointPillars」の紹介 ざっと類似手法 なぜ「PointPillars」 CUDAとTensorRTによる高速化 最後に 自動運転におけるDeep Learning 自動運転では主に周りの環境を認識する際にDeep Learningを用いることが多いです。画像認識アルゴリズムであるSSD*1やYOLO*2が有名なものになります。 Deep Learni
アップルの研究者、自動運転の新しい物体検知技術をネットで公開
１１月１７日、米アップルのコンピューターサイエンス研究者が、自動運転車による自転車や歩行者の新しい検知技術に関する論文を公表した。同社が自動運転車に関する資料を公表するのは初めて。写真は２０１５年４月にサンフランシスコで撮影されたアップル社のロゴ。（２０１７年 ロイター／Robert Galbraith） ［２１日 ロイター］ - 米アップルAAPL.Oのコンピューターサイエンス研究者が１７日、自動運転車による自転車や歩行者の新しい検知技術に関する論文を公表した。同社が自動運転車に関する資料を公表するのは初めて。 Yin Zhou氏とOncel Tuzel氏がまとめた論文は、科学論文サイト「ａｒＸｉｖ」（アーカイブ）に提出された。アップルは将来の製品に関しては秘密主義で知られており、人工知能（ＡＩ）や機械学習の研究者にとって障害になるとみられてきたため、今回の公開には大きな意義がある。
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GitHub - yenchenlin/nerf-pytorch: A PyTorch implementation of NeRF (Neural Radiance Fields) that reproduces the results.
「場」はコモディティになる：ミラーワールドを牽引するスタートアップ（番外編1）Jido Maps