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
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
「実在しない人物」の全身画像を高解像度で生成する「全身モデル自動生成AI」が誕生しました。開発したのは京都大学に事業所を構えるデータグリッド。 実在しない人がヌルヌル生まれる 「全身モデル自動生成AI」が優れているのは、顔と体を合わせた全身を生成可能で、なおかつ1024×1024ピクセルの高解像度で出力できる点です。ディープラーニングを応用したAIに大量の全身モデル画像を学習させることで、手足の長さや肌の色、男性らしい・女性らしい体つきまで表現可能になったといいます。 高解像度の全身画像生成は世界でも前例の無い研究とのこと アパレルや広告業界での活用が期待されます 今後は広告・アパレル関連企業との実証実験を行い、実運用に必要な機能の開発を行うとのこと。また現在は動作まで生成可能なAIの研究に着手しており、さらなる精度向上にも期待が高まります。 データグリッドは過去に「実在しないアイドルの顔
Why AI is a threat to democracy—and what we can do to stop it 「AIが選択する未来」へ 私たちはどう備えるべきか? 現在、人工知能(AI)に対する熱狂と期待は最高点に達しているように見える。しかし、資本主義国における近視眼的な研究開発や、共産主義国における権威主義的な利用を見ると、私たちは壊滅的状況へと向かいつつあるとフューチャリストのエイミー・ウェッブ教授は警鐘を鳴らす。 by Karen Hao2019.05.08 91 65 4 0 著名なフューチャリストであるニューヨーク大学のエイミー・ウェッブ教授はこの10年間、ほとんどの時間を、人工知能(AI)についての研究や議論、多くの人や組織との面会に費やしてきた。「AIに関するあらゆる点で世の中の熱狂は最高点に達しています」と、ウェッブ教授は言う。ここで、AIはどこに向かってい
【5月5日 東方新報】AI技術の発達に伴い、中国各地の行政部門では政策決定にAIを導入しようとする試みが盛んだ。法律分野でもAIの利用が進みつつある。 海南省高級人民法院(Hainan Higher People's Court)刑事法廷の呉向東(Wu Xiangdong)副裁判長によると、同裁判所は全国の裁判所に先駆け、AI技術を裁判官の事案処理に最大限利用しているという。 同省のAIを活用した量刑規範化システムには、ビッグデータ処理、自然言語処理、グラフ構造の知識データ、ディープラーニング(深層学習)などのAI技術が総合的に取り入れられている。 システムは裁判官の審理過程に倣い、事案の重要要素を自動的に抽出。過去の判例を分析・応用し、判決書や関連法律文書などを作成する。このシステムは、独自に開発したグラフ構造法律知識ベースや自然言語処理プラットホームなど、10項目以上の特許を取得してい
【この連載の前の記事】 「AIなら公平」という思い込み 面接であらわになった偏見 AIがあなたの信用度を判断、日本にも 中国では14億人を格付けへ ミシェル・オバマを「若い男性」 AI顔認識にひそむバイアス 黒人カップルを「ゴリラ」とタグ付け 顔認識はどこまで「使える」のか 「マイノリティ・リポート」の現実味 顔認識よりもさらに深刻なバイアスも指摘されている。人々の「未来」についての、AIのバイアスだ。 その深刻さが知られるようになる、大きなきっかけとなったのが、米国で導入されている「再犯予測プログラム」のバイアスだ。 刑事事件の被告が将来、再び罪を犯す危険性を、データに基づいてプログラムで自動判定し、評価点を出す。そしてそれをもとに、裁判官が判決を言い渡す─。 スティーブン・スピルバーグ監督、トム・クルーズ主演のSF映画「マイノリティ・リポート」(2002年公開)を思い起こさせる「再犯予
懸念される未来 フェイススワップに使うディープフェイクプログラムは、既にネット上に無料で出回っている。動機があって、少しの簡単な技術的ノウハウと、強力なコンピュータがあれば、誰でもわりと容易に使える技術だ。 これ以外のディープフェイクは、さらに手が込んでいる。幸いなことに、その被害に遭う可能性は低いことになるが、伴う危険度は大きくなる。 この手のディープフェイクを世に知らしめたのが、コメディアンであり映画監督でもあるJordan Peele氏だ。1年ほど前、Barack Obama元大統領になりすまし、「パペットマスター」(ものまね)と呼ばれるフェイクを演じてみせた。Peele氏はObama元大統領の声を演じたが、ディープフェイク動画では元大統領の口とあごの動きが合成され、音声とぴったり合っていた。 ただし、この動画を作成するのに、実際にはかなりの熟練スキルが必要だった。Peele氏の台本
機械学習アルゴリズムなどを活用して、先天性の神経発達障害を持つかどうかを顔写真で特定する──。2019年1月7日「Medicine」誌に掲載された論文でこのスマートフォンアプリ、 “Face2Gene”の現状と問題点についての研究が発表されました。 医師はこの技術にのみ頼ることはありませんが、セカンドオピニオンとして活用することを想定しています。 神経発達障害を持つかどうか特定 FDNA社のCTOであるYaron Gurovich氏が率いる研究者たちは、216種類もの症候群と診断された症例画像1万7000枚以上をアルゴリズムに学習させました。 新しい人の顔画像が表示されたとき、アプリの診断推測は約65%のケースで正しいものでした。また、複数の予測を検討した場合は約90%の精度だったとのことです。 FDNAは、新しい遺伝的変種を選別し、そしてその治療を助けるためにこの技術を開発したとのこと。
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Microsoftはアメリカ・ニューヨークにあるメトロポリタン美術館やマサチューセッツ工科大学(MIT)と協力して、AIを使って架空のアートを作り出せる「Gen Studio」を開発しました。AIはウェブサイトで公開されており、誰でも自由に架空のアートを楽しむことができます。 Gen Studio https://gen.studio/ Gen Studio - Microsoft AI lab https://www.ailab.microsoft.com/experiments/gen-studio メトロポリタン美術館は2017年、保有する37万5000点以上の著名な美術作品の画像を無料公開し、世界中の人々が自由にメトロポリタン美術館の美術作品画像を見たり、利用したりできるようになりました。 無料&自由に利用可能なCC0で37万点超のアート作品をメトロポリタン美術館が公開 - GIG
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