『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita
普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何
画像生成AIプロテクター「Glaze」の意義と使い方まとめ｜よー清水
Glazeはシカゴ大学SAND LabのBenZhaoさんをリーダーとするチームとアーティストが共同で開発したツールで、主にKarla Ortizさんというトップアーティストが協力しています。 1/ This might be the most important oil painting I’ve made: Musa Victoriosa The first painting released to the world that utilizes Glaze, a protective tech against unethical AI/ML models, developed by the @UChicago team led by @ravenben. App out now 👇 https://t.co/cNIXNDHMBy pic.twitter.com/Y1MqVK7yvZ
脳が知覚した内容を「Stable Diffusion」が画像化 脳活動を解析 阪大などが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 大阪大学大学院生命機能研究科と情報通信研究機構CiNetに所属する研究者らが発表した論文「High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity」は、潜在拡散モデルを用い、磁気共鳴機能画像法（fMRI）により得られた人間の脳活動から画像を生成する手法を提案した研究報告である。実験参加者に画像を見せた際のfMRI信号から潜在拡散モデルで画像を生成する。 【修正履歴:3月8日午後6時40分更新：掲載当初のタイトルから一部内容を修正
歌声から伴奏を生成するAI「SingSong」 Googleが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「SingSong: Generating musical accompaniments from singing」は、歌声からその歌に適した伴奏を生成する機械学習モデルを提案した研究報告である。入力した歌声に合わせてインストゥルメンタル音楽（インスト）を生成し、す入力の歌声と生成した楽器を合成した新たな音源を出力る。 SingSongは、音源分離とオーディオ生成の2つのモデルから構成される。まず既存の音源分離アルゴリズムを用い、大規模で多様な音楽コーパスをボーカルと楽器の音源のペアに分離し
古い白黒映画を“昨日撮影したかのように”AIが修復 フィルムノイズを除去しカラー
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 香港城市大学と米Microsoft Research、Microsoft Cloud+AIによる研究チームが開発した「Bringing Old Films Back to Life」は、劣化の激しい古い白黒映画を修復しカラー映像に変換する深層学習フレームワークだ。古い映像にある独特のフィルムノイズなどを修復し、色付けを行う。 古い映画は、現代の観客の心にも響き感動を与えるが、フィルムの経年劣化による解像度の低下やアーチファクトにストレスを抱える視聴者もいるだろう。 このような古い映画をよみがえらせるために、映画の修復技術が開発されてきたが、1コマずつ丹念に調べ、傷のレタッチ、ちらつきの修正
AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文
新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという
セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」
セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「クォータニオン」について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について「興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ」としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト 作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch
Googleが映像からリアルタイムで動く人物を消し去る技術を開発、ムービーが公開中
ディープラーニングを用いて静止画から物体を取り除いて補正する技術などは既に実現していますが、Googleはさらに映像の「奥行き」に着目することで、ムービーから人や物を消したり、実際には存在しないオブジェクトを合成する技術の開発を進めています。 Google AI Blog: Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction https://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html 実際にディープラーニングを用いて映像を処理している様子や、その仕組みについての解説は以下のムービーで見ることができます。 Learning Depths of Moving People by Watching Frozen Pe
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
量子コンピュータエンジニア始めて5年が経った - Qiita
はじめに もともとふつうのベンチャーでしたが、2014年に量子コンピュータにピボットしてからはすくすく会社が育ち、向いてることをするのは大事だなと感じてます。 Qiitaはポエムを書かないといけないらしい（多分）ので。おそらく日本初の量子コンピュータベンチャーとしてまず五年目までに気づいたことを書いてみます。 もともとはデザイン会社 もともとうちの会社はデザイン会社でした。出身が建築事務所だったので、そのまま2009年に独立してデザインをしてました。建築時代はphotoshop+autocadを使っていました。イラレはいまだに苦手です。 前の建築事務所は隈研吾建築事務所というところで、青山の美術館の設計や中国のアリババの社屋のコンペなどを主にしていました。 建築は当時CGパースも仕事がたくさんありましたので、CGのモデリングやレンダリングをやりながら当初は生計を立てていました。ただ、リーマ
熟練工が1週間かかる調整作業→AIは1日で完了 三菱電機と産総研がFA分野でAI活用
三菱電機と産業技術総合研究所は2月5日、工場の生産ラインの準備作業を効率化するAI（人工知能）技術を共同開発したと発表した。産総研が提供するAI技術を、三菱電機が自社のFA（ファクトリーオートメーション）機器やシステムに実装する。熟練工が時間をかけて行っていたFA機器の調整作業などをAIに代替させ、作業時間の短縮を図る。 生産現場では、FA機器やシステムの調整、機器を動かすプログラミングなどにかかる工数の増加や熟練工の減少が問題になっている。こうした課題を解決するため、FA機器やシステムの調整作業をAIで自動化しようと考えたという。 「パラメーター調整」「画像判定」「異常検知」を自動化 小さな電子部品をプリント基板の決められた場所に載せる実装機では、機械の振動を抑えながら素早く目標位置に停止するようAIがモーターを制御。これまでは、あらかじめ熟練工が1週間以上かけて2種18個のパラメーター
道具を使わず一瞬で離れた場所との距離を知る方法
時間がない人のためのまとめ 二足直立歩行の適応によって手が解放された人間にとって、道具は人体の感覚器官や運動器官の延長であり、拡張であった。「はかる」行為も同様であり、その道具は、まずもって人体寸法を基準に創りだされた。 古代オリエントにおける長さの基礎はひじの長さに始まるキュビト(約50cm)で、のちにイギリスのキュービット cubitに引き継がれ、またその2倍に相当する単位（イギリスのエル ell、ドイツのエルレElle など）やさらに2倍に相当する単位（イギリスのファゾム fathom、ドイツのクラフテル Klafter、フランスのブラッス brasse など）をもたらした。 他にも、4本の指を並べた幅（日本のつか、イギリスのパーム palm）、親指の幅（中国の寸、ドイツのダウメン Daumen、オランダのドイムduim ）、人差指または中指の幅（イギリスのディジット digit、フ
５年間、練習してもだめな人がまともになるためにするべきこと
練習の目的は正確無比になることピッチャーならいつでも同じボールを投げてください 絵描きならいつでも同じ顔を書いてください あるていど正確なことができなければ 配球もかわいさもへったくれもありません ゲームを成立させるのでやっとです 人間？と思わさせることでやっとです 正確無比になることを目指して練習してください 正確無比になるためにするべきこと全体像を知る具体的な方法を知る基本をいつどこでも繰り返せるようになる以上を踏まえた上でなければいくら練習しても 無駄です 俺には俺のスタイルがある というのは新しい技術体系を作るということに他なりません そういうのは天才に任せておいてください 全体像を知るしたいことの一連の流れを知ってください 何を知らないのか何ができないのか それすら分からず練習するというのは なんというか、なんというかです 基本を知る人間のつくりは大体同じなので 基本どおりにやる
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