写真に写っていないところを復元する - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 みなさんはハイキングの写真でしずちゃんばかり写して、まともに撮られなかったジャイアンに殴られかけたことは無いでしょうか。 そんなとき「万能プリンター」があったら便利ですね。もう撮ってしまった写真の、向きやズームを後から修正して、写ってなかったところを復元して再プリントできるというものです。 しかし持ち主であるドラえもんは、うちにもまだ来ていません。仕方がないのでAIの力でなんとかしましょう。 目的 写真の外側に写っているものを推測し、自然な形で合成します。 物体の部分画像からその種類ないし位置を推測し、既存画像を本に全体を復元することが、原理的には可能なはずです。 その過程を直接にプログラムすることは現実的ではありません。 代わりに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に、かいつまんで学習させます。 学習モデル 敵対的生成ネットワー
AI類語地図 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 類語辞典って便利ですよね。 書いた文章がしっくりこないときに、ニュアンスの違う単語に置き換えたり、和語と漢語と外来語を入れ替えたりできます。 しかし、適当な表現が出てこなくて、もっと漠然と言葉を探したい時はどうしましょう。 辞書を繰り返し引いて、類語の類語の類語を見て回るのはちょっと面倒ですね。 かと言って項目あたりの類語数が増えたとしても、その中で探す手間が増えて、やはり使いづらそうです。 そこで、こういうものを作ってみました。 https://base.exawizards.com/view/modelDetail?id=44 詳細を以下で解説します。 概要 学習 可視化 使い方 使用例 ソースの違い 興味深い例 最後に 概要 類語を平面に分散して表示するプログラムです。 JavaScriptで書かれていますので、最近のブラウザが
ブラウザで動く落書き判定モデルの作り方 - エクサウィザーズ Engineer Blog
はじめに データセット モデル 学習 インターフェイスと使い方 1.ページを開く 2.絵を描く 3.判定させる 4.結果を見る 実行例 まとめ はじめに こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 昨年の弊社忘年会の出し物として、落書き判定モデルを作りました。 お題に合わせて絵を書いて、AIにそれと判定させたら勝ちになるゲームです。 思いのほかちゃんと判定してくれて、ほっとしました。 取り立てて目新しさはありませんが、皆さんにも遊んでいただきたいと思い、ここで紹介します。 exaBaseのモデル詳細ページで実際に遊べます。 ブラウザだけで動作しますので、お気軽にお試しください。 データセット Googleが提供しているQuick, Draw!というゲームのデータを使用します。 これは、お題に合う絵を描いて、AIに判定してもらうというゲームです。 制限時間は20秒で、AIが候補に
GitHub 上で完結する、GitHub Actions + Fastlane をフル活用した iOS の継続的デリバリー - エクサウィザーズ Engineer Blog
Platform Engineer (旧 DevOps Engineer) の 根本 征 です。 前回は GitHub Actions + GitLab Flow を使った API / Frontend のデプロイフローの改善について紹介しました。 techblog.exawizards.com iOS の継続的デリバリーも GitHub Actions を活用して改善することができたので、今回はその内容を紹介したいと思います。 iOS のみならず、Android 開発 や Flutter などのマルチプラットフォーム開発での継続的デリバリーにも応用できると考えています。 Git Flow の採用・Git Flow の簡単な説明 継続的デリバリーの解説 リリースブランチ・Pull Request の作成 2つのリリース Pull Request を同時に merge する Tag & Gi
因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統
Zero-shot Learning網羅的サーベイ：CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは！ 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、全部読むのに1時間以上かかる可能性があるので、休憩を取りながら、または必要な部分だけ読んでください。各セクションを個別に読んでも問題ありません。 また、文章中の画像は、特別な記載がない限り、引用元の論
最後の投稿です
16年と半年前、57歳になったばかりの2007年の9月に初めての投稿をしました。その2ヶ月くらい前から閲覧はしていた気がしますが閲覧履歴のようなものはないためわかりません。 ちょうどその頃、勤務していた会社で役員に昇格したばかりでした。法学部を卒業し新卒で入社して以来、ひたすら営業畑にいた私が役員になってから与えられたのは情報システム部を含むIT分野でした。 その10年前ごろから会社にパソコンが導入され始め、総務部門にいた同期が悪戦苦闘しており「大変そうだな〜」なんて気楽に思っておりましたが、まさか自分がそれらを統括する立場に置かれるとは思いませんでした。 IBMが主催する勉強会に参加したり、書籍を購入したり、パソコン教室にも通い、DELLのデスクトップPCを購入して大学生だった息子に助けられながら設定をしていました。 インターネットを徘徊する中で見つけたのがはてな匿名ダイアリーです。 結
Gmailに届かない神奈川県立高校入試のインターネット出願システムのメールを調べてみた | DevelopersIO
Gmailに届かないと報告されている2024年神奈川県立高校入試の出願システム自動返信メール、 2024年1月15日にYahooメールに届いたメールヘッダー情報などから、送信ドメイン認証(SPF、DKIM、DMARC)の確認を試みました。 2024年2月の神奈川県立高校の受験を予定している家族から、 "インターネット出願システムの登録を試みたが、システムからの返信メールがGmailのアドレスが届かないため、代わりにYahooメールを利用した。" との報告を受けました。 今回、2024年1月15日にYahooメールで受信したインターネット出願システムのメールを調査する機会がありましたので、紹介させて頂きます。 2024年1月19日 追記 ネット出願システムの不具合解消後のメールの調査結果を公開しました。 2024年1月18日 追記 ネット出願システムのメールサーバ側の問題について調査結果を公
テキストからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」α版公開 Zoo
テキストからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」α版公開 Zoo：CADプログラムにインポートして編集できる 米国スタートアップ企業のZooは2023年12月19日（米国時間）、テキストプロンプトからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」のα版を公開した。Zooは、テキストから3Dモデルを生成する既存のText-to-3Dモデルとの違いとして、点群データ（ポイントクラウド）を使用せず、B-Rep（※）を生成することを挙げている。 ※注：B-Rep（境界表現）は、頂点、エッジ、面で構成される表面を使用して3Dオブジェクトを簡潔に定義し、その外部形状の輪郭を描く。暗黙的モデリングとは異なり、B-Repはオブジェクトのジオメトリとトポロジーを正確に制御し、正確な寸法と公差が重要な製造プロセスに不可欠な正確かつ効率的な設計変更を容易にする。 既存のText-to-3D
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Stable Diffusionで画像からプロンプト（呪文）を生成・抽出する方法。Fooocusの新機能「Describe」が便利でした (1/3)