グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
グーグルの自動運転Waymoが大きくリード。自動運転開発競争に終止符か。
グーグルの自動運転Waymoが大きくリード。自動運転開発競争に終止符か。by yuta2019年6月3日2019年6月3日 2019年6月3日更新：自動運転車の生産量倍増を目指したテクニカルセンター建設、自動運転のセンサー販売、Lyftとの自動運転配車サービス提携など最新ニュースを反映しています。 １歩も２歩も先をいくGoogleの自動運転車Waymo 少々早いですが、自動運転技術の開発競争はすでに勝負がついている可能性が高いです。そのトップに立ったのは、やはりGoogleでした。 Googleの親会社アルファベット傘下で自動運転車を開発しているWaymoが2018年末に世界初の自動運転配車サービスを開始してから、2019年には自動運転車の生産能力を２倍に高めるための工場建設や、自動運転の安全性を高める上で最重要であるセンサーの販売をはじめるなど、他社に先駆けて自動運転の拡大に向けた次のレ
Looking Back at Google’s Research Efforts in 2018
Posted by Jeff Dean, Senior Fellow and Google AI Lead, on behalf of the entire Google Research Community 2018 was an exciting year for Google's research teams, with our work advancing technology in many ways, including fundamental computer science research results and publications, the application of our research to emerging areas new to Google (such as healthcare and robotics), open source softwa
AI at Google: our principles
At its heart, AI is computer programming that learns and adapts. It can’t solve every problem, but its potential to improve our lives is profound. At Google, we use AI to make products more useful—from email that’s spam-free and easier to compose, to a digital assistant you can speak to naturally, to photos that pop the fun stuff out for you to enjoy. Beyond our products, we’re using AI to help pe
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io18
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io182018.05.09 09:30171,025 編集部 西谷茂リチャード あれにもAI、これにもAI、すべてにAIマジックを。 Googleが毎年開いている開発者向けの発表会、Google I/O。2017年に初めて｢AIファースト｣の方針を打ち出した当時も、AIネタは結構お腹いっぱいでした。が、2018年は前年にも増してAIに続くAIの発表。しかもそのAIの進化っぷりと言ったら……もう凄すぎて……。だってキーノートの冒頭にジャブで打ってくる発表が｢AIにより目の検査だけであらゆる重病を検知できるようになりました｣ですよ？ なので御察しの通り、やはり今回の1番の目玉はGoogle アシスタントです。新機能がいくつか追加されていて、なかでもGoogle アシスタント自身が電話をかけちゃう機能は別次元。あと
AIアシスタントの賢さを比較！Googleがトップ、Siriは残念な結果に - iPhone Mania
AIアシスタントがユーザーの質問を理解し、正確に回答する能力を比較した調査結果が発表されました。Google Assistantが高い成績を残し、AmazonのAlexaが大きく成績を伸ばす一方、Siriは質問を理解して回答した割合が低く、誤答率が高い結果となりました。 約5,000の質問でAIアシスタントの能力を比較！ 各社のAIアシスタントが、どの程度質問に的確に答えられるを比較した調査結果をアメリカの調査会社Stone Templeが発表しました。 調査は、以下の5タイプのAIアシスタントに4,942の質問を投げかけて、回答を比較しています。 Alexa (Amazon) Cortana (Microsoft) 搭載のスマートスピーカー「Invoke」 Google Assistant (Google) Google Home版 Google Assistant (Google) ス
OK, GoogleはどこまでOK, Googleか
■概要 Google Homeが我が家に来た。「OK, Google」（もしくは「ねぇ、Google」）と声をかけるとそれがスイッチとなり、それ以降の言葉を指示として認識するようになっている。 いろいろ調べてみると「おーけー、ぐるぐる」でも反応するらしい。というわけで、Google Homeにいろいろと声をかけてみた。その記録である。 ■結果1.「グーグル」の部分 OK, グーグル → OK, グーグル OK, ぐるぐる → OK, グーグル OK, ルーブル → OK, グーグル OK, フーフフ → OK, グーグル OK, シューシュシュ → 反応なし OK, ルールル → OK, グーグル OK, ポータル → 反応なし OK, 痛風 → 反応なし OK, るんるるん → OK, グーグル OK, グーググーグ → OK, グーグル OK, ハンバーグ → 反応なし OK, つるん
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19 Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN（Convolutional Neural Network）ベースの画像評価モデル「NIMA（Neural Image Assessment）」を論文にて発表しました。 NIMA：Neural Image Assessment 本稿では、任意の画像に対して1から10（10が最高得点）の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的（ピクセルレベルの技術品質）に美しく、または審美的（美の本質）に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeep CNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
ＮＡＳＡ グーグルのＡＩで未知の惑星を発見 | NHKニュース
ＮＡＳＡ＝アメリカ航空宇宙局は、宇宙望遠鏡の観測データを人工知能に学習させて解析したところ、未知の惑星が見つかったと発表しました。今後の観測に人工知能を活用できると期待しています。 ＮＡＳＡは、新しい惑星を見つけ出そうと、大手ＩＴ企業グーグルが開発した人工知能に、宇宙望遠鏡で観測した星の光のデータを学習させて惑星があるかどうかを解析させました。その結果、地球から２５４５光年離れたケプラー９０という恒星の周りで、これまで全く知られていなかった惑星が見つかったということです。 新たに見つかった惑星は、１４日半ほどで恒星の周りを回っていて、表面温度は４００度を超え、生命を育むことができる環境ではないということです。「ケプラー９０」には、すでに７つの惑星があることが知られていて、今回の発見で惑星の数は８つとなり、太陽系と並んで最も多いということです。 ＮＡＳＡの担当者は「人工知能は人間が処理しきれ
日本上陸「Amazon Echo」3機種の違いは？ 他社とどう差別化する？
アマゾンジャパンは11月8日、クラウドベースの音声アシスタント「Alexa」（アレクサ）に対応するスピーカー「Amazon Echo」、小型版「Echo Dot」、上位機種「Echo Plus」を日本国内で来週発売すると発表した。価格は順に1万1980円、5980円、1万7980円（税込）。プライム会員はEchoを7980円、Echo Dotを3980円で購入できる。 米Googleの「Google Home」、LINEの「Clova WAVE」に続き、日本市場に上陸したAmazon Echo。日本で展開するEcho、Echo Dot、Echo Plusの機能差は何か、日本市場にどうアプローチするのか――。 Amazon Echoで何ができる？ Wi-Fiでネット接続するEchoは、声で操作するAIスピーカー。いずれの機種も「Alexa」と呼び掛けると起動し、天面のライトが青色に点灯。続け
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
機械翻訳と意味 - アスペ日記
ここ最近、Google翻訳がリニューアルされ、性能が向上したという話が流れてきたので、さっそく試してみた。 ぼくが真っ先に試したのは、「母は、父が誕生日を忘れたので、怒っている。」だ。 なぜこの文が気にかかっていたかは後述する。 結果は次の通り。 "My mother is angry because my father forgot her birthday." すばらしい。 では、「母は、父が鞄を忘れたので、怒っている。」はどうだろうか。 "My mother is angry because my father forgot his bag." 完璧だ！ 「誕生日を忘れた」の場合は「母の誕生日」と解釈し、「鞄を忘れた」の場合は「父の鞄」と解釈する。 これこそ、利用者が翻訳に求めるものじゃないだろうか。 しかし、ここまでだった。 次にぼくは、「父」と「母」を入れ替え、「父は、母が誕生日
Googleのページランクにも使われているマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にする「マルコフ連鎖ジェネレーター」
かの有名な検索エンジン「Google」にはページランクという概念がありますが、そのページランクを支える理論の一つがこの「マルコフ連鎖」というもの。さまざまなジャンルに応用されていることでも有名で、人工知能ならぬ「人工無能（いわゆるチャットボット、会話ボットなど）」にも使われることがあります。 で、このマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にしてくれるのが「マルコフ連鎖ジェネレーター」というわけです。 詳細は以下から。 マルコフ連鎖ジェネレーター http://itog.sakura.ne.jp/markov/ 意味不明モードか要約モードのいずれかを選び、文章を貼り付けて「ジェネレート」をクリックするだけです 吉野家コピペの場合、こうなりました。 そんな事より１５０円だよ、ちょいと問いたいだけちゃうんです。女子供は、お前、１５０円やるから店員に来てあるんです。もう見てない、１５０
Rauru Blog » Blog Archive » 人工知能の叛乱
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AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発 - PC Watch
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