芸能人が不祥事を起こしたらディープフェイクで別の俳優に顔だけを差し替え | じつは中国ではすでに普通に行われていた…
身分偽造での大学受験が問題になったタレント仝卓。顔が入れ替えられる前のドラマ宣伝用写真。 ウェイボーより 現在中国で放映中のドラマで、仝卓という若手タレントが演じていた役がすべてディープフェイクで別の役者に差し替えられていることが話題になっている。 ドラマの名は『了不起的儿科医生（Healer Of Children）』。小児科の医者たちが子供たちの命を守るために、最前線で力を尽くす様子が描かれた医療ドラマだ。 人気俳優が出演し、医療現場のリアルな描写でも話題になっている。また、ドラマの撮影では東京ロケも敢行されていたという。ところが、そのドラマのキャストに名を連ねていた、仝卓という若手タレントに不祥事が発生した。 政府幹部の親のコネを使い、虚偽の身分で大学受験 中国メディア「南方都市報」によると、今年5月、仝卓はファンに向けておこなった自身のライブストリーミングのなかで、大学受験の際に身
遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！
おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる
［CEDEC 2019］ゲーム技術が主役？ 「Unreal Engine」を活用した運転支援システム開発の実例を紹介
［CEDEC 2019］ゲーム技術が主役？ 「Unreal Engine」を活用した運転支援システム開発の実例を紹介 ライター：米田 聡 CEDEC 2019の初日となる2019年9月4日，「AD&ADASシステムとゲーム開発技術の融合」というセッションが行われた。ADとはAutomated Driving（自動運転）の，ADASとはAdvanced Driver Assistance System（運転支援システム）の略で，現在の自動車業界における，もっとも大きな話題の1つを取り上げたものだ。 登壇したのは世界有数の自動車部品メーカーであるデンソーの，小口貴弘氏と服部陽介氏だ。ゲームに直接関係がある話ではないのだが，ゲームエンジンとして有名な「Unreal Engine」とAI技術を活用したADAS開発の実例が紹介されるなど，ゲーマーにとっても興味深い内容だった。 デンソー AD&ADA
熟練者の「勘と経験」に代わって、単結晶構造解析結果の事前評価に成功
理化学研究所、東京大学の研究者らは、数時間から数日かけて得る単結晶構造解析結果を、数分で計測した予備的なデータから事前評価できる技術の開発に成功した。 一方、解析に必要なデータの計測には数時間から数日を要する。そのため、通常は数分で行う予備計測の結果に基づき、研究の目的に相応しい解析結果が見込まれる試料の選別や計測条件の設定を行うが、この試料の選別と計測条件の設定は、いまだに研究者の「勘と経験」で行われているという。 本研究グループは、単結晶構造解析の高精度化と高効率化を目指し、熟練の研究者による「勘と経験」を統計解析に置き換えることで、適切な試料の選別と計測条件の設定を行うための技術を開発した。この開発では、統計解析技術の1つである「ベイズ推論」（結果から原因を推定する逆過程の統計解析法）を応用し、予備計測で得られるデータから結晶構造パラメーター値を推定可能にした。これにより、経験が少な
ディープフェイクで人造したFacebookのザッカーバーグCEOが「データの支配」について語るムービーが話題に
「AIが顔合成技術を使って『有名女優のフェイクポルノ』を作る」という事態が2017年末に起こり、「このディープフェイク技術が悪用されるようになればインターネット上で真実とうそとを見分けるのが不可能になるのでは？」と指摘されています。そんな中、Facebookのマーク・ザッカーバーグCEOが「人々のデータを1人の男がコントロールすることを想像してください」とニュースで訴える様子がディープフェイクで作成され、話題となっています。 Deepfake video on Mark Zuckerberg surfaces on Instagram - Business Insider https://www.businessinsider.com/deepfake-video-mark-zuckerberg-instagram-2019-6 This Deepfake of Mark Zuckerbe
アボカドとアボガド、深層学習で識別 プロ並み精度誇る
人工知能（ＡＩ）を使って果物のアボカドとアボガドを識別するシステムを、千葉電波大学の鰐梨教授らが開発した。専門家並みの精度で見分けることができるという。研究結果は英科学誌「フェノメノン」５月特大号に掲載された。 研究チームではアボカドとアボガドの写真をそれぞれ２００万枚ずつ用意し、ディープラーニング（深層学習）という手法を用いて、ＡＩにそれぞれの画像からアボカドとアボガドの特徴を見つけ出させた。学習後、判別前の果物を見せたところ、９９．７％の確率でアボカドとアボガドをほぼ正しく区別した。 アボカドは脂肪分を多く含むことから「森のバター」と呼ばれる一方、アボガドは「森のマーガリン」と呼ばれ、アボカドの代用品として使われることが多い。プロであれば手触りや色の違いから容易に判別できるが、よく似た見た目をしているため、これまで一般の人には識別が難しかった。今後スマートフォン向けアプリなどへの応用を
落書きをリアルな風景写真にリアルタイムで変換できる驚異的なお絵かき技術「GauGAN」をNVIDIAが発表
Microsoftペイントとマウスを使って描いたようなラフなイラストが、一瞬でリアルな風景写真に変換される画期的な技術をNVIDIA Researchが開発しました。「GauGAN」と呼ばれるインタラクティブなソフトウェアは膨大な学習データを用いたディープラーニングを使ったもの。GauGANを使えば「オブジェクトの形を描くだけ」「線を引くだけ」で誰でもアイデアを形にすることができます。 GauGAN Turns Doodles into Stunning, Realistic Landscapes | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2019/03/18/gaugan-photorealistic-landscapes-nvidia-research/ GauGANがどのくらいすごいのかは、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Cha
AIが生成する画像「開発者も見抜けない」レベルに | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）
人工知能の“生成力”が本格的に発展しようとしている。上に並べられた写真のうちひとつは、人工知能が生み出した偽物だ。みなさんは正解が分かるだろうか。正解は最上段の一番左の画像イメージ。おそらく、ほとんどすべての人が見抜けなかったのではないだろうか。 英ヘリオット・ワット大学の博士課程の学生であるAndrew Brock氏は、グーグル・ディープマインドの研究チームとともに、本物と区別がつかないほどの精巧さを持った、犬や蝶、自然物などの画像を生み出す人工知能を開発した。 これらの技術は「敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative adversarial networks）」をベースにしたものだ。端的に説明するならば、「騙すAI」と「見抜くAI」を競争させ、より本物に近い対象（ここでは画像やイメージ）を生み出す技術である。人工知能関連のさまざまなイシュー中でも、昨今、特に注目が集まる分
脳細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取る手法を開発 東京大学
東京大学の研究チームは、目で見た画像に対する視覚野の神経細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取ることで、神経細胞の活動をコンピュータで詳細に解析する手法を開発した。 今後、人工知能が自動運転や医療診断など人命に関わりうる領域に活用されるにあたっては、人間を含む動物がどのように目で見た視覚情報を処理しているのかを解明することが重要だ。そこで本研究チームは、次のようにして、目で見た画像に対する視覚野の神経細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取り、コンピュータ上で詳細に解析する手法を開発した。 まず、動物に見せた画像と同じ画像を深層ニューラルネットワークに入力し、その画像に対する神経細胞の活動を教師信号として深層ニューラルネットワークを学習させる。次に、このニューラルネットワークの出力を最大化するように入力画像を更新することを繰り返す。出来上がった画像は、ニューラルネットワークに
動画をマンガ風に変換する技術「Comixify」、ワルシャワ工科大の研究者らが発表 - Engadget 日本版
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
この世界に存在しない人物の画像をワンタッチで簡単に生成できる「This person does not exist」
UberのソフトウェアエンジニアであるPhillip Wang氏は、サイトをF5キーなどを押して更新するだけで次々に新しい「この世に存在しない」人物の顔を生成する、「This person does not exist」というウェブサイトを作成して公開しました。 This person does not exist https://thispersondoesnotexist.com/ This Person Does Not Exist Is the Best One-Off Website of 2019 | Inverse https://www.inverse.com/article/53280-this-person-does-not-exist-gans-website 「This person does not exist」の公式ページにアクセスすると、世界のどこかにいても全
福井大学、ADHDの脳構造の特徴を人工知能により解明することに成功
福井大学子どものこころの発達研究センターの友田明美教授とジョンミンヨン特命教授らは、ADHD（注意欠如・多動症）児の脳構造の解析に人工知能（AI）を導入し、ADHD児には特定の脳部位に特徴があることを高い精度で明らかにした。 検討の結果、脳の148領域のうち眼窩前頭皮質外側など16領域の皮質の厚み、11領域の皮質の面積にADHDの特徴が現れることが判明し、74～79％の精度でADHDの識別が可能であることを見出した。 さらに、これらの脳部位のうち眼窩前頭皮質では、ADHDの要因の１つで、実行機能（作業記憶の苦手さ）に影響しているCOMT遺伝子の多型と脳構造との関連も確認できた。また、国際的なデータベースで検証したところ、米国・中国のADHD児でも73％の精度で農部位の特徴が確認され、国際的にも応用できる可能性が示唆された。 この検査手法は、測定時間が５分以内と短く、検査中に特定の課題遂行が
Engadget | Technology News & Reviews
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
米AmazonのAIによる履歴書判定システム、男性有利な判定が判明して開発中止になっていた | スラド IT
米Amazonが求職者の履歴書に自動でランキング付けするAIシステムを研究していたが、一部の職種で男性に有利な判定をすることが判明して開発を中止していたとReutersが報じている(Reutersの記事、 The Guardianの記事、 Mashableの記事、 V3の記事)。 Reutersの情報提供者によると、開発が始まったのは2014年。このシステムはAmazonのレビューと同様に星5つで履歴書をランキングするものだったという。しかし、ソフトウェア開発者やそのほかの技術職では性別によってかたよった判定をすることが翌年までに判明する。学習に使用したデータは過去10年にAmazonに送られた履歴書であり、そのほとんどが男性求職者の履歴書だったことが原因とみられる。その結果、「women's」などの語句を含む履歴書や、女子大学2校の卒業者の履歴書は減点の対象になっていたそうだ。 Amaz
High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs We present a new method for synthesizing high-resolution photo-realistic images from semantic label maps using conditional generative adversarial networks (conditional GANs). Conditional GANs have enabled a variety of applications, but the results are often limited to low-resolution and still far from realistic. In thi
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 人間の脳から産まれたディープラーニングのプルーニング
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 Cerebrasが開発したウェハサイズの深層学習チップ
PFN、独自設計の深層学習用プロセッサ「MN-Core」 ～行列演算特化で半精度演算性能524TFLOPS - PC Watch
Google、スマホカメラでリアルタイムに被写体と背景を分離できる技術 ～YouTubeアプリに試験実装
