生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第二回：「アジア美女」最新モデルBRAV6作例とネガティブプロンプトの基礎 | テクノエッジ TechnoEdge
使用したNegative Promptは、「1.無し」、「2.ほぼ最小限」、「3.筆者標準」、「4.embeddingsを使う」の4つパターン。 4番目だけ他と違い別途ファイルが必要となり、ダウンロードしたファイルを[Stable Diffusionのホームディレクトリ]/embeddingsへコピーする。Negative PromptでEasyNegativeなどをよく見かけるがそれだ。ここではng_deepnegative_v1_75tとbadhandv4が該当する。Promptで書く替わりに、特別に学習したModelで同じ効果を得られるようになっている。 無し (worst quality:2),illustration, 3d, painting, cartoons, sketch, illustration, 3d, sepia, (painting), cartoons, sk
世界変革の前夜は思ったより静か｜深津 貴之 (fladdict)
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】｜やまかず
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい？ 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。（ = その場合無料） いや、こ
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売
IntelがUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。画像処理やAI技術をクラウドではなくローカル環境で手軽に開発できることが期待されています。 Movidius | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/press-kits/movidius/ Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/news/intel-democratizes-deep-learning-application
『そろそろ、人工知能の真実を話そう』シンギュラリティ仮説の背後にうごめくもの - HONZ
『そろそろ、人工知能の真実を話そう』シンギュラリティ仮説の背後にうごめくもの解説 by 西垣 通 2010年代後半に入って、AI(人工知能)ブームの過熱ぶりは凄まじい。とりわけ、 その中核にあるシンギュラリティ(技術的特異点)仮説は、現代のグロテスクな神話と言ってもよいだろう。本書『そろそろ、人工知能の真実を話そう』（原題は Le mythe de la Singularité、 2017）は、シンギュラリティが実際に到来するかどうかを冷静に見極めるだけでなく、 その背後にある文化的・宗教的なダイナミックスを、「仮像（pseudomorphose）」という概念にもとづいて容赦なくえぐり出してみせる。きびしい警告の書物である。 だが、著者は決してAI技術自体を否定しているのではない。むしろ、本来のAI技術が、 シンギュラリティという怪しげな神
明晰な知能の定義
明晰な知能の定義 The definition of bright intelligence 2017.03.31 Updated by Ryo Shimizu on March 31, 2017, 09:39 am JST AIと一口に言っても、大きく分けて深層学習以前と以後に分けられます。 深層学習以前のAIは、はっきり言って停滞していました。 停滞しつつも、手書き文字認識や音声認識といった分野で着々と実績を積み上げ、そしてそのどこかに「越えられない壁」のようなものを感じてまた停滞する、ということを繰り返してきました。 昨今注目されているAIは深層学習で、実は深層学習屋さんと、それ以前の機械学習または自然言語処理屋さんは仲が良くないのです。 深層学習以前の世界では、AIの研究というと、「情報をどう扱うか」「情報のどの部分に着目するか」ということ、専門的な言葉でいえば「情報の特徴量」をど
機械学習に魂を売ったコンピュータ将棋 - 武蔵野日記
今月号の会誌「情報処理」(2010年8月号目次)の特集は「コンピュータ将棋の不遜な挑戦」というタイトルで、ここ数年のコンピュータ将棋の発展の技術的な解説。こうやって毎年のように情報がアップデートされると非常にありがたい。 見所は鶴岡さんによる「選手権優勝記--激指の技術的改良の解説--」とktanaka先生・kanekoさんによる「大規模クラスタシステムでの実行--GPS将棋の試み--」の2記事。特に鶴岡さんによる記事は、Bonanza のよい解説にもなっており、必読である。実は、激指は 評価関数というのは，局面の形勢判断をコンピュータで行うための関数で，任意の与えられた局面に対して，どちらがどれだけ有利なのかを数値化する関数である．[...] このようなパラメータの調整は非常に手間のかかる作業だが，かつては完全に手作業で行われており，将棋プログラム開発における作業の多くの割合を占めていた
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KAJI | 梶谷健人 on Twitter: "ChatGPTはテキトーな回答をするからリサーチに使えないんだけど、https://t.co/DPtF9d0gfCは実務レベルで超使えます。 気になる問いを投げるとWEB上の記事やPDFを元にした回答を瞬時に返してくれて参照URLも併せて提示してくれる。 超優秀なリサーチャーを常に雇えてる感覚で生産性ぶち上がります。 https://t.co/qEQPTOmK1v"
NovelAIを少しだけしか触ってない人に色々説明1（ざっくり知識編）｜852話｜note
3千CPUで数カ月かかる計算が0.1秒で完了。汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」 ～PFNとENEOSがクラウドサービスで提供開始
日本のAIは周回遅れ…杉山将・東京大教授に聞く