図解Stable Diffusion
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
ディープラーニングの力で誰でもゆかりさんの声になれる声変換技術を作ってみた
「誰でも」「高品質に」ゆかりさんの声になれる声変換技術を作りました。また一歩、結月ゆかりになるという夢に近づけた気がします。～Q&A～Q. 生放送で使える？A. 現状だと声変換に数十秒かかるので難しいです。生放送用途だとリアルタイムYukarinがおすすめです。sm35735482Q. ゆかりねっととの違いは？A. テキスト以外の情報も利用するので、笑ったり怒ったりできます。Q. 公開予定は？A. 声変換システムの配布予定はありませんが、技術解説はブログにて公開しています。また、声変換にご興味ありましたら、ツイッターなどでご連絡いただけるととても嬉しいです。-----------------------------------・ツイッターhttps://twitter.com/hiho_karuta・技術解説ブログhttps://blog.hiroshiba.jp/everybod
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
Distill — Latest articles about machine learning
Understanding Convolutions on Graphs Ameya Daigavane, Balaraman Ravindran, and Gaurav Aggarwal Understanding the building blocks and design choices of graph neural networks. A Gentle Introduction to Graph Neural Networks Benjamin Sanchez-Lengeling, Emily Reif, Adam Pearce, and Alexander B. Wiltschko What components are needed for building learning algorithms that leverage the structure and propert
AutoML Vision Edgeが作るニューラルネットワーク - ぱたへね
AutoML Vision Edgeがどのようなニューラルネットワークを作るのかが気になったので調べてみました。 Kaggleの犬猫分類（画像による2クラス分類）をAutoML Vision EdgeでTensoflow Liteのモデルを作り、ネットワーク構造を読み出して分析しました。まだ、完全に理解したわけではないので間違っている所もありそうでうが、雰囲気がつかめたのでまとめてみます。 準備 データを用意する。 ここから、犬と猫の画像をそれぞれ2000枚選びました。 https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats データをAutoMLで扱えるようにする。 この2つを見ればだいたいわかります。 https://www.apps-gcp.com/cloud-automl-vision/ https://qiita.com/shinkoizumi0033/item
Kaggleに入門したい人におすすめするアプローチ法 - Drumatoの独り言
注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習･データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内容については 信憑性に欠ける記事 というのを念頭に置きつつ, あくまでKaggle入門者が ｢どうやってKaggleを始めるか｣を考えていく記事だと考えていただければ幸いです. 目次 目次 概要 簡単な経歴 Kaggleに対するアプローチ 結果よりもプロセスを意識する Python､R関係無く読む コミュニティに入る オススメ環境 高スペックマシンを扱えるカーネル NoteBookの管理にGit 実際の流れ 参加するコンペを選ぶ Kernelを見る 高スパンにカーネルを訪れて､最新の手法を真似し続ける Tips よく使われるアルゴリズ
「AI開発は誰でもできる」…電機大手を難局に陥れるオープン化の波 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ＩｏＴ（モノのインターネット）が人工知能（ＡＩ）技術の主戦場になった。電子基板製造会社や組み込みソフト開発会社、システムインテグレーターなどがＡＩに参入している。オープンな開発環境が整い画像認識や人物検出は簡単にできるようになった。展示会のデモだけをみると、ＡＩ技術に投資してきた日本の大手に、中堅・中小企業が追いついたかのようだ。技術コンサルを生業としてきたＡＩベンチャーも価格競争に巻き込まれる可能性がある。 電子基板 周辺機器もサポート 「技術がオープンな時代なので、みな同じ提案になる」とＶ―ｎｅｔ ＡＡＥＯＮ（横浜市港北区）の伊勢友美執行役員は苦笑いする。同社は組み込み機器の電子基板を販売する。いわゆる“基板屋”だが、展示会ではＡＩによる人物認識や車両認識などを披露する。伊勢執行役員は「基板だけを紹介していても売れない。何ができるかＡＩのアプリを見せないと」と狙いを説明する。米ＮＶＩＤ
翻訳：AIの冬は確実に近付いている (Filip Piekniewski) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は、Filip Piekniewski氏のブログ記事 "AI Winter Is Well On Its Way" の翻訳です。 追記：Filip Piekniewski氏による本記事への補足も合わせてご覧ください。 翻訳：AIの冬はますます近付いている (Filip Piekniewski) AI Winter Is Well On Its Way ここ数年、ディープラーニングはいわゆるAI革命の最前線に位置付けられてきた。そして、多くの人が信じてきたところによると、ディープラーニングは我々をシンギュラリティ (汎用人工知能)
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NVIDIAの「Jetson Nano開発者キット」が店頭入荷、価格は12,800円電源アダプタ付きのスターターキットもあり
Product – Cross Compass Ltd.
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