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「今後はシミュレーションが重要に」PFN岡野原氏が話す深層学習の展望 | Ledge.ai
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文章に沿った楽曲を自動生成してくれるAI「Riffusion」登場、画像生成AI「Stable Diffusion」ベースで誰でも自由に利用可能
入力した文章(プロンプト)に沿って画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、モデルデータが一般公開されていることから多くの人にカスタマイズを施されています。そんなStable Diffusionのモデルを調整して、文章を入力するだけで楽曲を生成してくれるAI「Riffusion」が開発されました。 Riffusion https://www.riffusion.com/ Riffusionの開発チームは、誰でも簡単にRiffusionを利用できるようにしたウェブアプリを公開しています。ウェブアプリにアクセスすると、画面右側に「post-teen pop talent show winner(賞を勝ち取った10代のアーティスト)」というプロンプトが表示されます。楽曲を再生するには、画面右上の再生ボタンをクリックすればOK。 再生ボタンをクリックすると、画面左側の図形が上
基盤モデルでAIルンバを動かす方法 - karaage. [からあげ]
基盤モデル×Robotics Advent Calendar 2022の7日目の記事です。 基盤モデルとは 最近話題の基盤モデルとはなんのことか。要は大量のデータを学習したデカい凄いモデルのことです（乱暴）。詳細は基盤モデル×Robotics Advent Calendar 2022の1日目の以下記事を参照ください。 そのデカいモデルとロボットを組み合わせてうまいことやろうというのが基盤モデル×Robotics Advent Calendar 2022のテーマですが、当然基盤モデルを使ったロボット制御は、最先端の研究でなかなか簡単にできるものではありません。 そんな無茶を、実用性は置いておいてとりあえず動くところまで実機でやってみたので、事例として紹介したいと思います。 基盤モデルでAIルンバを動かす 今回は基盤モデルとして画像生成AIとして話題のStable Diffusionを使います
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深層学習の最新テクニック、AIコンペの成績上位5人が披露 | 日経 xTECH（クロステック）
人工知能学会は2018年6月5日、同学会が主催した画像認識コンペティション「JSAI Cup 2018」の結果を発表し、入賞者5人を表彰した。1位～5位の入賞者が実施したプレゼンテーションを通じ、深層学習（多層のニューラルネットを使った機械学習）で画像認識AIの精度を高める最新のテクニックを紹介しよう。 今回のコンペのテーマは「食材の分類」。食材の画像データから、タマネギ、きゅうりなど55種類の材料を分類する画像分類器を設計し、正解率の高さを競う。 「タマネギ」「きゅうり」などの正解ラベルが付与された学習用の画像データは1万1995枚、正解ラベルを付与していない評価用のテストデータは3937枚 主催者が提示した学習用の画像データは、協賛のクックパッドが提供した1カテゴリ約290枚×55カテゴリの1万5932枚である。コンペの開催期間は2018年1月22日～3月29日。応募者は121人で、う
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言語にも拡散モデル革命か 離散データを生成する「ビット拡散」を解説
