画像生成AIのしくみ【前編】 AIに言葉を理解させる技術 | gihyo.jp
A small cabin on top of a snowy mountain in the style of Disney, artstation さらに、その多くはユーザーがテキストを入力するだけで画像を生成できるアプリケーションを備えていたため、人々が気軽に使える身近な存在として急速に普及しました。これまでにも囲碁AIのAlphaGoや言語AIのBERTやGPT-3を始め、強力なAIは多数登場していますが、ここまで多くの人が積極的に利用するAIはありませんでした。 生成AIとは何者なのか 画像生成AIという言葉から想像できるように、「文章生成AI」や「音楽生成AI」なども存在します。本記事ではこれらをまとめて「生成AI」と呼ぶことにします[1]。 生成AIはこれまでのAIと何が違うのでしょうか。従来のAIの例として、入力画像がホットドッグかどうかを判別する画像分類AIを考えましょ
Nianticのリアルワールド・プラットフォームをご紹介します - Niantic
Niantic を立ち上げたとき、「発見」「運動」「実社会でのつながり」の 3 つを価値観の中心に据え、会社のミッションを作りました。でも、そのときには拡張現実 (AR) が皆さんや皆さんがお住まいのコミュニティに、このように良い影響をもたらすものになるとは、考えてもいませんでした。私たちのテクノロジーへの情熱とゲームづくりにかける強い思いを組み合わせて、年齢を問わず多くの皆さんに、これまでになかった新しいおもしろさをお届けできのはとても幸せなことです。 今日は、少しだけですが、私たちが開発している「Niantic リアルワールドプラットフォーム」をご紹介します。こうしたお話をするのは今回が初めてですが、こちらをご覧いただくと、Nianticがどのくらい本気でARに取り組んでいるのか、どんな地平を切り開いてきたのか、おわかりいただけると思います。 昨年一年を通じて、私たちは AR マップと
カーネギーメロン大学、顔の表情やハンドジェスチャの細部な動きと体の大規模な動きを同時にマーカレスで複数人キャプチャできる3Dモデル手法を発表
カーネギーメロン大学、顔の表情やハンドジェスチャの細部な動きと体の大規模な動きを同時にマーカレスで複数人キャプチャできる3Dモデル手法を発表 2018-01-05 カーネギーメロン大学の研究者らは、体の動き、顔の表情、手のジェスチャなどを含む全身の動きを同時にマーカレスでキャプチャする方法を論文にて発表しました。 Total Capture: A 3D Deformation Model for Tracking Faces, Hands, and Bodies 著者：Hanbyul Joo、Tomas Simon、Yaser Sheikh 本稿では、複数人の顔の表情、指の動きを含む手のジェスチャなどの詳細なモーションから、胴体や腕の大きなモーションを同時にキャプチャするための新しいアプローチを提案します。 キャプチャには、VGAカメラ480台、HDカメラ31台、Kinectセンサー10台
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