AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。
生成AIを使って実在のアナウンサーの声や動きを再現したとみられる、民放のニュース番組に似せた偽の広告の動画がSNSで広がっています。偽動画は投資情報サイトへの登録を促す内容で、番組に似せた偽動画を作られた日本テレビが注意を呼びかけています。 この偽動画は実在の女性のアナウンサーなどが投資情報サイトへの登録を促し投資を呼びかける内容で、まるでニュース番組のように出演者の声や動きが再現されています。 実際に放送された日本テレビのニュース番組をもとに、生成AIを使って音声や動画の一部を加工したものとみられ、10月下旬からYouTubeやフェイスブックに投稿されていました。 今回の偽動画は、数字の読み方やイントネーションが異なるなど不審な点がありましたが、生成AIを使って実在の人物が話しているかのような動画を作ることは可能で、最近では表情や口元の動きが声と合っていて違和感がないものも増えてきており
ネクソン傘下のEmbark Studiosが手がけるチーム対戦FPS『THE FINALS』では、ゲーム内のボイスにAI技術を使用していることが公表されている。現在実施中のオープンベータテストを通じては、その声を実際に聴くことができるようになった。これを機に、本作でのAIボイス採用の背景に注目が集まり、現役声優も反応している。海外メディアPC Gamerが報じている。 『THE FINALS』は、基本プレイ無料で提供予定のチーム対戦FPSだ。プレイヤーは、バーチャル世界のアリーナで繰り広げられる戦闘ゲームショーの出場者となり、3人チームを組んでさまざまなゲームモードでの対戦を楽しめる。マップとなるアリーナには、実在のロケーションをモチーフにした環境も用意され、建物を丸ごと吹っ飛ばすなどできる本格的な環境破壊要素が特徴のひとつとなる。 ゲームモードには、4チームでコインを奪い合うコインダッシ
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン(画像の赤で囲
藤井聡太竜王名人が遂に八冠を制覇した。弱冠21歳。 これは羽生善治九段が25歳で七冠制覇をしたスピードを大きく上回っている。 竜王・名人・王位・叡王・王座・棋王・王将・棋聖の8つのタイトルが同時に一人の手に収まった・・・・・・というだけではない。 藤井聡太はこの八冠に加えて、昨年度は参加可能な全ての一般棋戦で優勝するという、前代未聞の偉業を成し遂げたのだ。 つまり現在、藤井聡太は藤井竜王名人王位叡王王座棋王王将棋聖朝日杯選手権者銀河NHK杯選手権者JT杯覇者なのだ。 もはや『何かの大会に優勝する』という目標は全て達した。 あとはたとえば勝率100%(1年間で1度も負けない)とか、そういうレベルの挑戦になる。ゲーム配信でいえばタイムアタックのようなものだろうか。 なぜ、藤井聡太はこんなにも負けないのか? どうして八冠全冠制覇などという現象が10101日ぶりに実現したのか? その謎を解き明かす
Adobe Illustraor 28.0に搭載された生成AI(ベクターグラフィックの生成)が衝撃的だったので、このページにまとめていきます。 イラレの生成AIの探求は以下の新しいページに掲載しています 新しいイラレ生成AI関連ページイラレの生成AIでハロウィンのイラストを描こう! イラレの生成AIでイラストを描くLive - 2023/10/14-15 Adobe Illustrator「イラレの生成AIを探求する」ライブ配信 イラレで生成したベクターグラフィック本日からロスアンゼルスでAdobe MAX 2023がスタートしましたが、遂にAdobe Illustrator(バージョン28.0)に「テキストからベクター生成 (Beta)」が実装されました。Adobe Fireflyのベータ版が登場した時から待機リストに掲載されていたので、いつ搭載されるのか注目していました。 参考:Ill
半年ほど前までであればGoogle Colabと言うクラウドGPU環境が使え、無料でサクッと動かせたのだが、それが災いし、多くの人が生成AI画像目的で利用したため、リソースが足らなくなり、後述するAUTOMATIC1111は無料枠で使用禁止になってしまった。 AUTOMATIC1111をインストールして使ってみる画像生成AIは各社が提供しており、扱うためのサービスやアプリもいろいろあるが、デファクトスタンダードはStable Diffusionを利用するためのフロントエンドにあたる AUTOMATIC1111だろう。現在は、次世代Stable Diffusion (SDXL)に対応したv1.6.0が公開されている。 ここではOSがWindows 11で、先に提示したNVIDIAのGPUが装着済の前提で解説する。少し前まではPythonやGitを入れたり、いろいろ面倒だったが、現在はbatフ
画像生成AIにイラストや写真を学習させることを防ぐため、「Mist」などを使って画像に敵対的サンプルと呼ばれるノイズを入れる方法があります。この敵対的サンプルによるノイズを画像から除去するためのツール「AdverseCleaner」が登場しています。 GitHub - lllyasviel/AdverseCleaner: Remove adversarial noise from images https://github.com/lllyasviel/AdverseCleaner AdverseCleanerはHugging Faceで公開されており、実際に試してみることができます。 AdverseCleaner - a Hugging Face Space by p1atdev https://huggingface.co/spaces/p1atdev/AdverseCleaner 今
はじめまして。まめ九衛門です。 初投稿ですが、さっそくタイトルの内容について、 社会に及ぼす負の影響と絡めて書いていきます。 結論から言えば、生成AIとクリエイターの関係が転売ヤーと生産者の関係に近いから共存は不可能だと考えています。 動画と違って短いのでよろしければ見ていってください。 まず、生成AIの出力物は学習元に依存しており、 その学習元は無断で作品や写真を奪って作られている。 知的財産の無許可の複製と改変、意匠の盗用、そしてその利用。 これを「AIの学習は人間と同じ」という考え方で正当化する者がいる。 だが驚くべきことにAIは人間じゃない。 AIによる出力物は既存作品のコラージュでしかなく、 実在の人物や作品が出力されるのは珍しいことではない。 それでなくとも、盗用はAIだからと許されることではない。 人の財産を盗むことは人権を侵害している。 他人の成果物を無断で使用し何らかの利
画像やテキストが誰でも簡単に生成できる生成AI。 多くのメリットがある一方で、「うそ=フェイク」の情報が、ネットを中心に拡散するリスクが今まで以上に高まっている。 私たちの身近なところにフェイク情報が存在する「ウィズフェイク」とも言える時代に、どう向き合っていけばいいのか。 巧妙な生成AIによるフェイクの手口と対策の最前線を取材した。 (科学・文化部 島田尚朗、国際部 杉田沙智代、建畠一勇、メディアイノベーションセンター 斉藤直哉) 庁舎付近で大きな黒煙が上がっているように見えるが、実はまったくのうそ=「フェイク画像」だった。 ことし5月、SNSやインターネットで瞬く間に拡散され、一部の海外のメディアでも「アメリカ国防総省の近くで爆発」と速報された。 大手金融メディアを装った偽アカウントもこの情報を広げたことで、ニューヨーク株式市場のダウ平均株価が一時100ドル以上下落。 この事態に、地元
2023年7月に公開された「Stable Diffusion XL 1.0(SDXL 1.0)」は既存のStability AI製モデルと比べて高品質な画像を生成できるだけでなく、LoRAによる生成画像の調整にも対応しています。データサイエンティストのマックス・ウルフ氏は「悪い例」を集めて作成したLoRAを用いてSDXL 1.0による生成画像の品質をさらに向上させる手法を考案し、LoRAファイルおよび誰でも試せるデモを公開しています。 I Made Stable Diffusion XL Smarter by Finetuning it on Bad AI-Generated Images | Max Woolf's Blog https://minimaxir.com/2023/08/stable-diffusion-xl-wrong/ LoRAは参考となる画像を集めて絵柄や服装などを追
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア?AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ?」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
元気です。藤原麻里菜です。 私は、いつからか、意力や興味・関心が薄れてきた。これが加齢によるものなのか、それとも疲れているのか、はたまた精神的なものなのか。まだ判断がつかない。前までは行きたい場所ややりたいことが無限にあったはずなのに、今は何もない。ライフワークの「無駄づくり」だけはかろうじて続けているけれど、それ以外のことにはあまり興味が持てなくなっているところもある。 パンデミック以前は一人旅が好きで、海外に一人で行くこともけっこうあった。でも、最近はすべてが億劫で、というか、何かを決定する体力も気力もなくて、家とアトリエしか行っていない。 この生活でも満足なんだけれど、たぶん、もっと外を出歩いたほうが新しい発見をしたり、おもしろいことが起きる可能性が高いのは、なんとなくわかっている。だから、旅行にでも行こうかなと思ったのだが、いかんせん、行きたい場所がない。もう私は自分で何も決めたく
画像生成AIでグラビアアイドルを作りたい。 でも実在する人と同じ顔が出たら困る。 そんなあなたに獣頭人身というソリューション。 AIでグラビアアイドルを作ったら 最近、画像生成AIでグラビアアイドルを作るのにハマっている。こういうやつだ。 カエル イカ サメ カマキリ Twitterで貼っていたらこれがバズる。 多少はウケるかなとは思っていたが、想像以上のバズりで驚いている。ネタとしては全く新しいものでもないし、色々と詰めの甘い部分も多い。それでも多くの人が興味を持ち、さらに画像生成AIネタなのに批判も少なかった。 だが、ツッコミが皆無というわけではない。その中にはもっともな内容もあるが、そもそも「目的が違う」と言いたいものもある。これはある意味で仕方ない。今回はTwitterでのバズなので、文脈が切り離された単体のツイートが広まっていくのだから。 なのでブログでまとめることにした。 そも
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日(現地時間)、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70%、数十万規模の大量のデータなら約1.7%速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
/r/StableDiffusion is back open after the protest of Reddit killing open API access, which will bankrupt app developers, hamper moderation, and exclude blind users from the site. More info: https://rtech.support/docs/meta/blackout.html#what-is-going-on Discord: https://discord.gg/4WbTj8YskM Check out our new Lemmy instance: https://lemmy.dbzer0.com/c/stable_diffusion
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