無料の作画AIモデル｢Stable Diffusion｣（ステーブル・ディフュージョン）が8月23日に公開されてから、1週間分の記憶はほぼない。次に気がついたのは、1週間後の8月30日の午前3時だった。 プログラミングに集中するといつもこうなる。その後まで含めて十数日間、ほとんどベッドで寝た記憶がない。 振り返れば8月23日、たまたま夜中に目が覚めてしまったのがまずかった。その直後にStable Diffusionが全世界に向けて公開され、どれほどの実力なのか確かめてやろうと、試しにプログラミング言語Pythonのコンソール（端末）を起動してしまった。 2時間後、朝日が昇る頃には、｢日本語で言葉を入力すると、自動的に英語に翻訳して投入する｣無名のWebサービスを立ち上げていた。 そこから怒濤（どとう）の日々が始まった。 ｢Stable Diffusion｣にハマって身の上に起こったこと

こんにちは、デイリーポータルＺ編集部 石川です。 デイリーポータルＺは今年19周年を迎えたよみものサイトで、多すぎてもはや忘れましたが１万本だか２万本だかの過去記事アーカイブを保有しています。 例えばこれなんかは2005年のヒット記事。 納豆を一万回混ぜるより サイドバー等のガワはちょっとずつ変えつつも、本文部分はHTMLごと当時のものがいまだ使用されています。 時事ネタを載せているニュースサイトと違って、いま読んでも楽しんでいただける記事が多いと自負しています。納豆は2005年も2021年も変わらず納豆ですからね。 書き手としても、自分で書いた記事でも15年くらいたつとすっかり忘れてるので、フレッシュな気持ちで読み返せます。 しかしいま読むにはいかんせん、画像が小さい！ネット回線も細かったし、なんたってモニタの解像度が1080ピクセルとかだったころのページです。現代のモニタで見ると、ほと

米NVIDIAは6月23日（現地時間）、簡単なベタ塗りを風景写真のようにAIが自動変換するツール「NVIDIA Canvas」の提供を始めた。公式サイトでβ版を無料公開している。 例えば「山」のペンで三角形を描くと、風景写真に写るようなリアルな山に変換。ペンは「雲」や「草」「岩」など15種類を用意し、これらを組み合わせて風景のイラストを作成する。光の当たり具合など、イラストの雰囲気を9種類から選べる機能も搭載。ファイルはPNGかPSD形式で出力できる。PSD形式の場合はレイヤー分けも可能で、「Photoshop」に編集作業を引き継ぐこともできる。 同社が2019年に公開したAI技術「GuGAN」を活用。現実の写真500万枚以上を学習した、ディープラーニングアルゴリズムの一種「Generative Adversive Networks」（GAN、敵対的生成ネットワーク）を使い、画像を生成する

元石材屋の女性がIT企業に転職。エンジニアと協力してAIを開発し、墓石情報サイトの業務削減に成功する──Webサービスの開発を手掛けるエイチームライフスタイル（名古屋市）で実際にあった出来事だ。 キーパーソンは、同社で墓や葬儀に関する情報サイト「ライフドット」の運営に携わる小野寺智子さん（ライフエンディング事業部）。もともとは石材屋でチラシ作りなどの仕事をしており、AIには関心がなかったという。そんな小野寺さんがどういった経緯でAIによる業務削減を実現できたのか。そのきっかけは親会社であるエイチームがグループ全社で行った社内研修にあったという。 サイトに掲載する写真の加工作業に手間と時間が 小野寺さんは2年前の2019年、「もっとWebに携わる仕事がしたい」と考えエイチームライフスタイルに転職。務めていた石材屋がライフドットと提携していたこともあり、同サービスを運営する部署に配属された。

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北京市の中国科学院の研究チームが、手書きの似顔絵からリアルな顔写真を生成する人工知能DeepFaceDrawingを開発した。今年2020年7月にオンラインで開催されたSIGGRAPH2020で論文が発表されたと十輪網が報じた。 素人が描いた下手くそな似顔絵から顔写真を生成 このDeepFaceDrawingは、手書きの似顔絵からリアルな顔写真を生成する。 このような線画からリアルな写真を生成する技術は、以前にもPix2Pixなどがあった。Pix2Pixは、線画などからリアルな映像を生成したり、モノクロ写真をカラー化する、昼の風景写真から夜の風景写真を生成するなどということができた。しかし、問題は、正確な元画像を用意しなければならない点だった。素人が描いた歪んだスケッチを元画像とした場合、その歪みまでもリアルに再現されてしまう。 DeepFaceDrawingは、素人が描いた下手くそな似顔

凸版印刷は2月16日、画像認識AIを活用して古文書に書かれた“くずし字”の解読を支援するツール「ふみのはゼミ」を開発したと発表した。オンラインで複数人による解読作業が可能で、解読精度は90％にも上るという。価格は月額7万円（税別、以下同）から。 くずし字は江戸時代以前に使用されていた文字の一種。凸版印刷は解読済みのくずし字の形を学習させた画像認識AIを生成。画像の文字を読み取ってテキストデータに変換するOCR（光学的文字認識）技術と組み合わせた。 古文書のスキャン画像からくずし字を指定すると、AIが自動的に解読する。目視による結果を再学習させることで、文字認識の精度を上げられるという。 解読した文字や単語へのコメント機能や、解読作業の参加者が交流できるチャット機能など共同作業機能も備える。

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、Google AI Blog でBackground Features in Google 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

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 OpenAIの研究チームが開発した「Image GPT」は、画像生成を学習するためのフレームワークだ。昨年、同チームが発表した自然言語の文章自動生成モデル「GPT-2」を画像に適用したもの。OpenAIはイーロン・マスク氏が共同会長を務める米国のAI研究企業（非営利）。 GPT-2は短い文章を入力すると、もっともらしい長文を自動的に作成してくれるモデルで、その精度の高さが一部で話題になった。モデルは800万のWebページのデータセットで訓練し、15億のパラメータを持つ48層のネットワークで構成。アルゴリズムは、RNN（Recurrent Neural Network）やCNN（Convol

人が手洗いを正しくできているかどうか判定するAI、「行動分析技術 Actlyzer（アクトライザー） 手洗い動作認識」を、富士通研究所が開発しました。食品事業者や医療現場で、衛生の徹底に貢献できるとしています。 カメラ映像をもとに、AIが手の動きをチェック 厚労省が推奨する手洗い方法にかなっているか、段階別に正否を判定する 食品事業者が手洗いについて、チェック表記入による自己申告や監視員による目視で確認している現状を踏まえて開発された技術。チェックもれの可能性や監視員のリソース確保にかかるコストといった問題を、自動化で解決するのが狙いです。 AIはカメラの映像をもとに、厚生労働省の推奨する方法通りに洗えているか確認。両手全体の形と動きを見る2つのディープラーニングエンジンにより、複雑な手指の動作を検出します。 両手の全体形状と、動きのパターン、それぞれの状態を見るエンジンを組み合わせて確認

編集部注: この投稿は、開発者のさとさん（@sato_neet）へのインタビューをもとに、Google Cloud デベロッパーアドボケイトの佐藤一憲が執筆したものです。名前が似ていますが、同一人物ではありません。Google Cloud Blog には英語版が掲載されています。 さと (@sato_neet) さんが 10 年前に東京の大学を中退したとき、彼はまだ自分がアスペルガー症候群であることを知りませんでした。その後さとさんは看護学校やパン屋さんなどいくつかの道を志したものの、この障害のせいか環境や職場にうまくなじめません。そしていま彼は、全く異なる道を歩み始めました。AI への道です。 さとさんは 2 年前から AI の勉強を始めました。大学でプログラミングの基本は勉強していましたが、Python と JavaScript をより深く学び、AI で何か楽しい作品を作りコミュニティ

.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

自分の好みに合わせて人工知能(AI)が二次元の美少女イラストを無料で生成してくれるサービスが「Waifu Labs」です。Waifu Labsは、2019年7月上旬にアメリカ・ロサンゼルスで開催された「Anime Expo 2019」に出展して話題となった「Waifu Vending Machine(俺の嫁自動販売機)」のシステムで、開発したSizigi Studiosによって無償公開されています。 Waifu Labs https://waifulabs.com/ How we built the Waifu Vending Machine https://waifulabs.com/blog/ax 日本のアニメやマンガを愛する海外ファンの間では大好きなアニメキャラのことを、「Wife(嫁)」を日本語っぽく発音した「ワイフ」に由来して「Waifu」と表現する文化があります。「Waifu

www.nhk.or.jp 古い白黒写真からカラーに自動変換される際の問題 番組前半 ー 件の絵画作品の経緯と、日本での美術館修復作業 デジタル画像復元図の制作、ふつう、こうしない？私だけ？ デジタル界隈での色彩とはどう認識されてるか問題 やっと放射線による成分分析が登場！！ 古い白黒写真からカラーに自動変換される際の問題 2019年6月16日日曜日、21時、NHKスペシャルにて『モネ　睡蓮～よみがえる“奇跡の一枚”～』という番組をやっていた。番組冒頭のナレーションではこう言っていた。 「失われた半分をAIを駆使した最新のデジタル技術で復元されました。前代未聞の試みです」 番組製作としては、「AIによる画期的な試み」推しで企画されたことが伝わる。その後も今回のAI技術の最新性？をアピールするナレーションが繰り返されるが、観てる方は特段、これで最新のものである印象がしてこない。放映時思ったの

｢カワイイは作れる｣の極致。AIとブロックチェーンで架空アイドルを無限生成できるサービス2019.06.12 17:0017,270 ヤマダユウス型 己の推しを知らしめよ。 身近なAIの得意技といえば、画像生成。フリー素材やらポケモンやら、WebにはAIによる色んな画像生成サービスがありますが、株式会社ジーンアイドルがオリジナルアイドルを生成できるサービス｢A.I.dols Codebase｣のベータ版をリリースしました。 よくある画像生成サービスのように見えて、ブロックチェーンやらNFT（NonFungibleToken）やらの、なんだかテクニカルな仕組みを使ってるのが特徴。アイドル画像のAI生成といえばモーフィングで顔ができあがるデータグリッド社が知られ気味ですが、あのデータグリッドとブロックチェーンベンチャーのICOVO AGによる共同プロジェクトなんです。 Image: PR TI

Home » AIにより本物さながらのアイドルを自動生成、「A.I.dols Codebase」のβ版がリリース AIにより本物さながらのアイドルを自動生成、「A.I.dols Codebase」のβ版がリリース 株式会社ジーンアイドルは、アイドル画像生成AIによりオリジナルアイドルを作り出すことができる「A.I.dols Codebase」のβ版をリリースしたことを発表しました。β版は無料で体験できます。配信先はこちら。 今回配信された「A.I.dols Codebase」のβ版は、Ethereumのテストネット上で公開されており、アイドル画像を生成する”コードジェネレータ”、アイドル同士を合成して新たなアイドルを生み出す”フュージョン”、アイドルの移籍や合成サポートができる”ロゼッタセンター”、”リンクスポット”などの機能が実装されています。生成したアイドルはブロックチェーン上でトーク

立命館大学の赤間亮アート・リサーチセンター副センター長らは、凸版印刷の人工知能（ＡＩ）によるディープラーニング（深層学習）を使い、昔の日本の書物で使われている崩し字の解読支援・指導システムを開発した（写真）。読めない字を画面上で選択することで、ＡＩの支援を受けながら崩し字を解読して記録する翻刻作業が行える。ＡＩが解読できなかった文字のみ教員から指導を受けることで、効率的に崩し字解読を学べる。 同システムは立命館大が保有する資料の原本や複製画像を使用。江戸時代を中心に、室町時代から明治時代初期までの約１５万７０００件ずつの書物と浮世絵の文字を解読できる。ＡＩに登録された約１００万文字のデータを元に解読支援する。ＡＩが判読不可の文字はシステムのデータベースに登録し、教員や熟練者が確認して利用者に指導するとともに、ディープラーニング更新にも役立てる。 従来、崩し字を解読できる日本人は０・１％未満

PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ

「自分だけのキャラを作りたい」　AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦（1/4 ページ） 女の子の瞳、髪形、表情が変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――Preferred Networksが深層学習を活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」（クリプコ）を提供している。開発したのは、中国出身の若きエンジニア。「自分の想像通りのキャラクターを形にできるサービスを作りたい」と意気込む2人に開発の舞台裏を聞いた。 女の子の瞳、髪形、表情が万華鏡のように目まぐるしく変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――AI（人工知能）ベンチャーのPreferred Networks（PFN、東京都千代田区）が、アニメやゲームの制作会社向けにそんな技術の提供を始めた。深層学習（ディープラーニング）を活用してアニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」

「企業からイラスト作成を発注されたが、提示された価格は安すぎないだろうか」──SNSなどで、イラストレーターからこんな声が時折上がっている。客観的に、イラストの工数や価格を評価できないか。こんな要望を叶えるシステムを、コンテンツ制作会社がAI（人工知能）で試作した。 「塗り方」「描き込み量」「難易度」「価格」　AIが評価 このシステムに、食べ物を持った女の子のイラストを入れてみる。すると、AIが数秒かけてイラストを解析し、「水彩塗り」「ギャルゲ塗り（※）」といった塗り方の割合判定や、背景画像の比率、描き込み量、制作難易度、総合スコア、想定制作価格を提示してくれる。 ※ギャルゲ塗り：美少女ゲーム（ギャルゲー）でよく用いられる塗り方。主にエアブラシツールなどで、キャラクターの柔らかな陰影や色のグラデーションを表現する手法を指す。