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ブックマーク / note.com/fladdict (6)

  • 魔術として理解するお絵描きAI講座|深津 貴之 (fladdict)

    やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ(DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他)。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love AppleApple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター(旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ(新ロゴ)」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple

    魔術として理解するお絵描きAI講座|深津 貴之 (fladdict)
  • 59分割ヤバイ|深津 貴之 (fladdict)

    こばかなさんと、グリッド分割の話をしてるときに出たネタなのだけど。 グリッドの59分割ヤバイよねぇというお話。 画面を59分割すると、様々な比率で端数がでない。汎用的なグリッド分割できて素敵。個人的にはnoteで図表を描く時は、 ・幅620px ・天地左右マージン15px ・グリッド59分割 10pxを意識すると、色々と便利だと思う。 これ全部、ピクセルパーフェクトに分割できる。 1分割 = 590px grid 2分割 = 290px grid 3分割 = 190px grid 4分割 = 140px grid 5分割 = 110px grid 6分割 = 90px grid 8分割 = 65px grid (厳密には10の倍数でないので△) 10分割 = 50px grid 12分割 = 40px grid 15分割 = 30px grid 20分割 = 20px grid 24分割

    59分割ヤバイ|深津 貴之 (fladdict)
  • ランキング設計はどうあるべきか? その2|深津 貴之 (fladdict)|note

    前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる(「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく)。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による

    ランキング設計はどうあるべきか? その2|深津 貴之 (fladdict)|note
  • ランキングの設計はどうあるべきか?|深津 貴之 (fladdict)

    「発見性」の強化のために、noteランキングやホットエントリーに類するものをつけたいと思っている。しかしランキングやホットエントリーは、世間で思われている以上にデリケートなUIであるため、その設計は慎重に行われなければならない。下手な設計は、サービスのカルチャーそのものを破壊しかねないためである。 以下は、ランキング設計のための忘備録。 PVランキングは収奪的な設計であるPVランキングを設計する場合、まず最初に意識すべきことがある。それは質的に、PVランキングは収奪的な構造であることだ。 「収奪的」とは、勝者が全てを独占してしまうことを意味する。 基的にランキングに上位のコンテンツは、ユーザーの注目を獲得する。つまり、PVのあるコンテンツはランキング上位となる。そして上位コンテンツはその露出によって、さらにPVを集めてしまう。 結果、PVランキングは少数のコンテンツにPV、フォロワー

    ランキングの設計はどうあるべきか?|深津 貴之 (fladdict)
  • AI企業としてのAdobeの戦略 (本編)|深津 貴之 (fladdict)

    隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 *注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい! Adobeが学習しているモノは何か?AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか?を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAI質は何か? Adobe Senseiの質は

    AI企業としてのAdobeの戦略 (本編)|深津 貴之 (fladdict)
  • AI企業としてのAdobeの戦略 (前提編)|深津 貴之 (fladdict)

    今年のAdobe MAXの話題は、人工知能「Adobe Sensei」一色だった。 ステルスぎみのAI企業だったAdobeが、いよいよ浮上してきた今回のMAX 2017。 数年前から「AdobeはAI銘柄」と言い続けてきた僕としては、とても感慨深い。 以下、自身の雑感まとめ。大きな戦略レイヤーの話がメインなので、個々のテックはICSさんの記事などをご参考。 *注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。ですが、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん都合の悪いこと書いてたらごめんなさい。前半エントリではAdobeのAI戦略を理解する前提として、「AdobeがAIや未来に投資しだした背景」、「Adobeのビジネス構造」の2つを論じる。 AI戦略の始まりは月額課金へのシフト まず最初に、AdobeがAIプレイヤーとして、急速に浮上してきた背景を

    AI企業としてのAdobeの戦略 (前提編)|深津 貴之 (fladdict)
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