アニメキャラが次回予告するのっておかしくない？
なんでキャラが視聴者を認識してるんだよってなる 「来週もぜってー見てくれよな！」とか言われたら、「悟空は見られてること、認識している…！？」ってなる 「さ〜て、来週のサザエさんは？カツオです！◯◯、◯◯、◯◯の3本です！」も、「カツオはアニメにされてることを”知って”いる…！？」ってなる しかもサザエさんがジャンケンをするし、「彼女はどの世界でジャンケンをしている？カメラの前？」ってなる ミサトさんも「来週も、サービスサービスぅ！」って言うけど、「来週とは…？」ってなる。使徒大丈夫なの？って思ってしまう みんな基本的にこっちに語りかけてくるから、アニメの世界からこっちの世界に来てるの？大丈夫なの？移動できるの？と子供心ながらに不思議に思ってた でもアニメの世界ではこれがスタンダードになってて、確かに見てて面白いんだけど、不思議な感覚になる みんなはアニメキャラが次回予告するの、受け入れられ
日記って書くことなくないか？
仕事以外の時間って 動画ほとんど見るだけで終わってる。 じゃあ動画の感想書けばいいじゃんとは俺も思いつくんだけど 動画なんて考えながらみてないんだよな。 もっと考えて生きろってことかな。
G7 「広島AIプロセス」で生成AIの開発者対象の行動規範と指針で合意 | NHK
G7＝主要7か国が生成AIの活用や規制に向けて共通のルール作りを目指す「広島AIプロセス」で、開発者を対象にした行動規範と指針がまとまりました。生成AIが作成したコンテンツかどうかを見分けられる手段の開発と導入を求めています。 学習データに基づいて文章や画像をみずから作る生成AIをめぐっては、ことし5月、G7各国が議論の枠組みとなる「広島AIプロセス」を設置し、規制や活用に向けた共通のルール作りについて議論を進めています。 このうち、開発者を対象にした行動規範と指針がまとまり30日、G7各国の首脳の間で合意しました。 この中では、開発者に対し、利用者が生成AIを適切に使用できるよう、その能力や限界を明確にすべきであるとしています。 そのうえで、安全性などを確保するため、開発者は政府や市民との間で、責任ある情報共有が必要だとしたほか、生成AIが作成したコンテンツかどうかを利用者が見分けられる
Stable Diffusion から特定の概念を忘れさせる学習を行ってみる
TL;DR ESD の手法で LoRA を学習してみたらそれっぽい感じのことができたよ VRAM 8GB で余裕で学習できるようになったよ (元は20GB要求) LoRA として保存できるようになったので重みの取り回しが良くなったよ マイナス適用によって、概念を削除するだけでなく強調することもできたよ 一度でも画像生成 AI に触ったことがあると、より楽しんで読めると思います。 論文とかどうでもいいから学習方法知りたい！ という方は 実際に学習してみる へどうぞ！ 今回作成したもの コード: モデルなど: 前提 Stable Diffusion とは、Stability AI らが公開したオープンソースの画像生成 AI であり、テキストによる指示で様々な画像を生成することができる。 本来の Stable Diffusion は、実写画像や海外風のイラストを出力することが得意だが、アジア系の
Contrastive Learningの最新動向のレビュー - Morpho Tech Blog
こんにちは。CTO室リサーチャーの鈴木です。今回は、深層学習の分野でここ数年盛り上がっているContrastive Learning系の手法について、主だった論文を系統的にまとめて紹介したいと思います。 はじめに 近年発展した自己教師あり学習（Self-Supervised Learning：SSL）は、アノテーション情報を人の手ではなく機械的に付与することで、データセットの構築にかかる時間やコストを軽減し、深層学習モデルの精度向上を目指した手法です。自然言語処理分野におけるSSLは大きな成功を収め、ChatGPT等の超高性能なチャットボットの出現にも影響を与えました。 SSLは主に深層学習モデルの「事前」学習として用いられます。SSLによって、文章や画像に含まれる一般的な特徴を大量のデータから学習することができます。これにより、文章生成や画像認識などの本学習の効率が向上し、最終的な性能向
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組織を地名で呼ぶのって大人な感じがして好き