Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]
AI DJ Project — http://qosmo.jp/aidj/ Visualization: Shoya Dozonoupdate: 2022/5 この記事を書いた2017年以降の最新の情報をカバーした、音楽生成AIに関するホワイトペーパーをリリースしました。こちらから無償でダウンロードできます。 ホワイトペーパー 音楽生成AIの現状と可能性update: 2021/2 音楽をはじめとした創作活動、創造性とAIの未来像を書いた拙著『創るためのAI—機械と創造性のはてしない物語』がBNNから発売になりました。この記事で書いている内容にも触れています。ぜひお手にとってみてください。 update: 2019/9/25 2019年 4月から慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスで 、Computational Creativity Labという名前で研究室をはじめました。AIを使った音楽制作
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ディープラーニングは人間の創造性を広げるか？ 「AI DJ Project」に見るクリエイティブの可能性
2018年4月20日、Deep Learning Labが主催するイベント「音声・言語ナイト」が開催されました。Chainerを提供するPreferred Networksと、Azureクラウドを提供するMicrosoftによる、エンジニアコミュニティDeep Learning Lab。今回は、自然言語処理や合成音声など、音声・言語×深層学習の最新事例や知見を発表しました。プレゼンテーション「Deep Learningの音楽／メディアアート領域での活用事例」に登場したのは、株式会社Qosmo代表取締役で工学博士の徳井直生氏。ディープラーニングを用いた次世代のクリエイティブと、人工知能に宿る「想像力」の可能性を語ります。 冬の時代からの人工知能研究者 徳井直生氏（以下、徳井）：みなさん、こんばんは。Qosmo（コズモ）の徳井と申します。よろしくお願いします。今日はタイトルにあるように、Dee
Glow: Better reversible generative models
An interactive demo of our model to manipulate attributes of your face, and blend with other faces Manipulating attributes of images of researchers Prafulla Dhariwal and Durk Kingma. The model isn’t given attribute labels at training time, yet it learns a latent space where certain directions correspond to changes in attributes like beard density, age, hair color, and so on. Generative modeling is
CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization
CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization Yang Chen Tsinghua University, China chenyang15@mails.tsinghua.edu.cn Yu-Kun Lai Cardiff University, UK Yukun.Lai@cs.cf.ac.uk Yong-Jin Liu∗ Tsinghua University, China liuyongjin@tsinghua.edu.cn Abstract In this paper, we propose a solution to transforming pho- tos of real-world scenes into cartoon style images, which is valuable
Toward ethical, transparent and fair AI/ML: a critical reading list
**stopped maintaining in 2019 In the past 5 years there’s been a lot of enthusiasm about AI and specifically machine learning and deep learning. As we continuously deploy AI models in the wild we are forced to re-examine what are the effects of knowledge symbolisation, generalisation and classification on the historical, political and social conditions of human life. We also need to remind ourselv
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