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はじめにGoogleが2025年3月14日に発表したGemini-2.0と、続けてOpenAIが2025年3月26日に発表したGPT-4oの画像生成能力は、これまでの画像生成AIでは到達しえないレベルの制御性・品質での画像生成を実現しました。 ここ1年半ほど画像生成AIいじりを仕事にしてきた者としては、これまで積み上げてきた成果や進捗がすべて無に帰すレベルでの進化が突然起き、巨人にすべてを蹴散らされたという感じです。別のスキルを身につけたほうがいいかな… しかし一方で、この進化は決して1日にして為されたものではなく、これまでの研究成果が地道に蓄積された結果です。本記事では、その驚異的な画像生成能力、ひいてはAny-to-Anyの生成能力の裏にある技術的な背景を、分かる範囲でサクッと解説していきます。 これまでの画像生成AI TL;DR: これまで広く利用されてきた画像生成AIは、拡散モデ
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
いま大会上位に位置するDeep Learning系の将棋AIは、評価関数として画像認識などでよく使われているResNetを用いている。ResNetについては機械学習を齧っている人ならば誰でも知ってるぐらい有名だと思うので、詳しい説明は割愛する。(ググれば詳しい説明がいくらでも出てくる) 囲碁AIの世界では、このResNetのブロック数を大きくしていくのが一つの潮流としてある。ブロック数が多いと言うことは、より層の数が増え(よりdeepになり)、1局面の評価に、より時間を要するようになるということである。それと引き換えに評価精度がアップするから、トータルでは得をしていて、棋力が向上するというわけである。 ところが大きいブロック数になればなるほど学習に要する教師局面の数が増える。学習もブロック数に応じた時間を要するようになるから、そう簡単に大きくはできない。しかし囲碁AIの方は、中国テンセント
Huge “foundation models” are turbo-chargingAI progress They can have abilities theircreators did not foresee The “Good Computer” which Graphcore, a British chip designer, intends tobuild over the next few years might seem to be suffering from a ludicrous case of nominal understatement.Its design calls forit to carry out 1019 calculations per second. If your laptop can do 100bn calculations a
深層学習の世界では時折・・・と言っても、一ヶ月に一回くらいだが・・・信じられないようなことが起きる。 以前、ゲーム画面を見ただけでパックマンやらマリオやらを再現するAIが出現したと聞いたとき、「嘘だろ」と思ったのだが、まあ言うてパックマン。なんとなくできるのかもしれない。 しかしこの手のものはあまりにも直感に反するので自分の手で確かめないと本当かどうかわからない。 そんな時のために僕の仕事机には7台のGPUマシンがあるわけだが、たまたまRTXが遊んでいたので実行してみたら、「嘘だろ」としか言いようがない結果を目の当たりにすることになった。 GTAVこと「グランセフトオートV」は、自動車泥棒になって架空の街を走り回るゲームだ。 こいつをひたすらAIに学習させると、GTAVをAIが再現するという、全く直感に反することが行われるらしい。3Dゲームというのは、それを作った経験のある人なら誰でも、恐
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CVPR 2021, Tutorial on NormalizationTechniques in Deep Learning: Methods, Analyses, and Applications Saturday morning (10:00 AM - 13:30PM EDT), June 19, 2021 Slides and videos are available on this website. Normalization methods can improve the training stability, optimization efficiency and generalization ability of deep neuralnetworks (DNNs), and have become basic components in most state-of-
はじめにPose Estimationとは、画像や動画から人物の姿勢（関節位置）を推定するタスクのことです。特殊なマーカーを身に着けたりせずに、一般的な動画像のみから人物の姿勢を推定できるため、例えば ・スポーツにおける選手のフォーム分析 ・映画やアニメの制作におけるモーションキャプチャ ・店舗の監視カメラ映像を元にした人物の行動解析 など、様々なアプリケーションが考えられます。 従来は画像上の関節位置のXY座標のみを推定する2D Pose Estimationの研究や応用が主流でしたが、近年のDeep Learningを中心とした画像認識技術の発展により、奥行方向も含めて3次元的に人物の姿勢を推定する3D Pose Estimationの研究が活発化しており、現実世界のヒトの動き・行動をよりリアルに認識することが可能になってきています。本記事では特に2019年のCVPRやICCVなど画
上の動画中のキャラクターはバーチャルYouTuberまたはそれに関連したキャラクターです。この記事中の画像や映像は彼らのファンアート・二次創作です。[footnote] ほとんどの動画内のバーチャルYouTuberはいちから、カバー、774 inc.、のりプロ、KMNZ等の企業様に所属してます。しぐれうい様、神楽めあ様、伊東ライフ様、兎鞠まり様、ノート竹花様、なつめえり様、名取さな様、ユキミお姉ちゃん様、聖女れりあ様、楪穂波様、幽ヶ崎海愛様、花雲くゆり様、ケリン様、ふくやマスター様の画像も使わせていただきました。誠に申し訳ございませんが、切り抜き動画やMADや同人ゲーム等の二次創作と同じように使用許可は全く取っておりません。2019年の記事を（まだ世に出ていない）学術論文にした時は一部の企業様に連絡して許可を頂きましたが、この記事で使用する許可は取っておりません。 私は２０１９年に一枚のキ
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、GoogleAIBlog でBackground Features inGoogle Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
Description This course concerns the latesttechniques in deep learning and representation learning, focusing on supervised and unsupervised deep learning,embedding methods, metric learning, convolutional and recurrentnets, with applications to computer vision, natural language understanding, and speech recognition. The prerequisites include: DS-GA 1001 Intro to Data Science or a graduate-level
2020/07/02に開催されたDLLab主催のイベント、「自然言語処理ナイト」の第2セッション「生成系NLPの研究動向」で使用したスライド資料です。
日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては深層学習，その中でも特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNはクラス分類をはじめとして，物体検出やセグメンテーションなど様々なタスクを解くためのベースネットワークとして広く利用されてきている．本講演では，CNNの発展を振り返るとともに，エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等，関連する深層学習技術の解説を行う． 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1
社内の輪講で発表した資料です。 Graph NeuralNetworksについてSpectral MethodとSpatial Methodについて代表的な手法を簡単に紹介し、更にDeep Graph Library (DGL)を用いた具体的な実装方法を紹介しています。
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