これらのデータセットに含まれる画像のみを使っているため、学習画像に対する透明性は限りなく高いと考えております。もし問題のある画像が見つけたら、ご報告いただけると今後の開発に助かります。なお、同様の考え方を持って作成されたモデルとして、Stable Audio Open 1.0があります。 日本語と英語の文章がそのまま通じる画像生成を使ってみたいが使えないクリエイターの中には、プロンプトが英語であるから、使い勝手がわるいと思っている方も少なくないと思います。実際、画像生成AIに慣れている人も時には翻訳ソフトを使って入力している方もいるようです。しかし、翻訳ソフトを間に挟むことでニュアンスが変わるという問題も従来指摘されています。 そこで、本画像生成は日本語を日本人の話す感覚と近いかたちで処理し、画像を生成できるようにしました。具体的には入力テキストを処理する技術を通常の言語モデルから大規模言

以下の記事などで既にかなり話題になっていますが、ぼくも触ってみました(使い方などの詳細はこちらの記事を参照してください)。 結論としては、マジすごくてかなり衝撃的です。すべてのホワイトカラーワーカーにとって、かなりディスラプティブなツールになるのではないでしょうか。 自分はコンサルタントでして、これまでにたくさんの資料を作ってきてスキルを磨いてきたつもりだったので、AIポン出しでここまでのものが出てきてしまうと、正直、人生について考えさせられちゃいますね。 この記事では、Napkinを使ってどういう資料ができたのか共有したいと思います。 ポストモーテムの勉強会をしたいなと思っていたので、まずはChatGPTで資料の骨子を出力し、それをNapkinに入力してみました。それで得られたのが、以下の資料です。 スライド1: タイトルスライド タイトル: ポストモーテムの教科書 副題: SREにおけ