Top > 学術&研究 > 脳波から画像を生成するAI「DreamDiffusion」頭の中の光景がそのままイラストや写真に?

今回は手書き文字をテキストに変換してくれたり フローチャート図や組織図、トーナメント表などの図が 簡単に作れるアプリ【Nebo】を紹介します。 アプリ価格:無料(Pro課金:¥980) NeboはiPadで手書きを躊躇している方や、書いた後にテキストに変換したい方、きれいにノートを書きたい方にオススメのアプリです! ライター:shiroron iPadを使いこなせば、あなたの毎日は変わる。 『iPadmate』 は iPad を愛するすべての人が iPad をフル活用するためのオンラインコミュニティです。ここではその活動の様子や、iPadをもっと使いこなすための様々なハウツーなどを紹介していきます。 < 基本ツール >①上のツールバーの左からテキスト、ペン、消しゴム、なげなわツール、カラーが選択できます。 ②右の「+」ボタン押すとオブジェクトツールの一覧が表示されます。 < テキスト変換
動作としてはこんな感じ。 精度はめちゃくちゃ高い。読者さんに教えていただいて使い始めたのだがあまりの精度の高さに驚いている。 と、最初にNeboの凄さをお見せしたところで次項からは必要な設定や使い方をお伝えしていこう。 設定 Neboはやっておくべき設定は特にない。初期状態のままスムーズに使い始めることができる。 あくまでも私の場合だが10日ほど使い込んで設定項目を見てみたが特に変更が必要だと思える項目は存在しなかった。 使い方 書いてそれをテキストへ変換するだけではあるのだが、いくつか重要な点があるのでその点も含めて解説。 1、書いて変換する この画面がNeboのデフォルト画面。 文字を書いていったら、ハンドライティングした右側にある3つの点をタップしよう。すると変換が可能になる。 すると変換される。 2、変換済みのテキストを編集しよう 変換済みのテキストを編集する場合は、テキストを”指
ホワイトボード、 ノートブック、 オーガナイザ高度な AI 技術を駆使した Nebo で、あなたのコンテンツを思うがままに作成し、それらを共有・管理しましょう。 ノートブック固定サイズのページで構成された無制限数のノートブックを作成して日々のメモを作成したり、整理しやすいように表紙をパーソナライズしたりできます。さまざまなサイズ、向き、用紙の色、パターンの中から選択して、ページをカスタマイズできます。 複数のページ形式背景色やパターンの選択肢が豊富で、ニーズに応じて最適なページサイズや向きを選べます。 カスタム表紙ノートブックの表紙として鮮やかな色を選んでパーソナライズすれば、ライブラリの中ですぐに見つけることができます。 サムネイルサイドバーノートブック内のページを簡単に追加、削除、複製、移動でき、サムネイルをタップするだけで、どのページにもすばやくジャンプできます。 手書きをテキストに
このアプリを簡単に紹介すると次のような感じです。 すべての作業は Nebo から始まります。Nebo では、テキストを書いたり、図を描いたり、メモを編集および構造化したりできます。その後、メモをデジタル文書に変換することはもちろん、メモの一部をコピーして他のアプリに貼り付けることも可能です。 会議に出席するときや新しいアイデアを書き留める場合、あるいは新しいプロジェクトを開始する場合など、関連する構想や情報をキャプチャすることが必要不可欠となります。Nebo を使えば、毎日の生活でより多くのことを達成できるようになります。 出展:「MyScript Nebo」をApp Storeで.・・・より いわゆる手書きノートアプリなのですが、メモ帳の上位互換と考えた方がしっくりくると思います。 特徴としては手書きの文字をテキスト変換してすっきりした見栄えにできたり、メモをデジタル化することはもちろん
画像生成AI・Stable Diffusionからパラメーター数が大幅に増加した新モデル「Stable Diffusion XL(SDXL)」の技術レポートが公開されました。 generative-models/assets/sdxl_report.pdf at main · Stability-AI/generative-models · GitHub https://github.com/Stability-AI/generative-models/blob/main/assets/sdxl_report.pdf Stable Diffusion XL technical report [pdf] | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=36586079 SDXLは従来のStable Diffusionと比べて3倍の大きさの
「MidJourney」や「Stable Diffusion」をはじめとする画像生成AIは、まるで実写のような超高画質の画像を生成することが可能です。しかし生成された画像は人間が撮影した画像と見分けが付かず、事実を誤認してしまう可能性があることが問題となっています。そこで、AI研究団体のOpticをはじめとするさまざまな団体が、画像が人間によって撮影されたものかAIによって生成されたものかを自動検出するツールを提供しています。これらの複数のAI検出ツールを使ったテストの結果を、海外メディアのニューヨーク・タイムズが公開しています。 How Easy Is It to Fool A.I.-Detection Tools? - The New York Times https://www.nytimes.com/interactive/2023/06/28/technology/ai-dete
次回の更新記事:LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?(公開予定日:2025年01月06日) Tencentなどの研究者チームが開発した「DreamDiffusion」は、脳の視ている光景を脳波から視覚化する、まるでSF映画のような技術です。本記事では、この画期的な技術について紹介します。 参照論文情報 タイトル:DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals 著者:Yunpeng Bai, Xintao Wang, Yanpei Cao, Yixiao Ge, Chun Yuan, Ying Shan 所属:Tencent AI Labなど URL:https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.16934 関連研究 脳内映像再現の世界:生成AIで脳から画像・映
6月21日公開の、「AIに権利侵害されたらどこに苦情を言う? 『デジタル庁』が最多 日本芸能従事者協会調べ」という記事が話題になっている。日本芸能従事者協会がクリエイターを対象に調査し、2万6891件の回答を得たかなり大掛かりなレポートで、全文は公式サイトで読める。苦情の持って行き先の最多が「デジタル庁」となっていることからも、この問題の混乱が見て取れる。 アンケート前段はすでに記事になっているのでそちらをご覧いただければいいと思うが、アンケート調査のメインは、Q7の「ご自身の作品等で実際にAIに使われた事例があれば教えてください」という事例集だ。回答は2612件寄せられ、そのうち584件が掲載されている。 被害の具体例も多いが、自身の活用例も含まれるほか、「自分は被害に合ってないが~」と同業者の例を報告する例も多数含まれている。いずれにしても、今のクリエイティブ業界とAIの問題を把握する
集英社週刊プレイボーイ編集部が企画して出版したものの引っ込めてしまったAIグラビアアイドルさつきあい写真集「生まれたて。」をめぐっていくつか興味深い記事が上がっています(清水亮さんのコラム、新清士さんのコラム)。 既存のAIモデルだけではなく、さらにファインチューニングで使われたかもしれない実在の女性タレントをめぐる論考ですが、実のところは肝心の編集部が多くを語っていないため不明。 これとは別に、いくつかの画像投稿サイトではAIを使った「写真」「イラスト」の投稿を禁止するところも出てきており、大手サイトでの例外はAmazon.co.jpだけという話になっている一方、著名タレントのLoRA(学習されたAIモデル)のファイルが配布されていたりと、実在の人々の権利を脅かすのではないかと当初懸念されていた問題も顕在化しています。 筆者も実在の人物(妻)の写真をAIに学習させて、それを「異世界とりち
オトコの理想をギュギュッと詰め込んだ“たぬき顔”の“妹系美少女”が誕生🩷 たとえ彼女は実在しなくても、芽生えた恋心はホンモノ 「AIグラビア」、あなたはアリですか? グラジャパ!限定カット付き💞 さつきあい@ai_satsuki_ai デジタル写真集『生まれたて。』https://t.co/X0yCy41KjFpic.twitter.com/bY8wLyldl1 — 週プレ@グラビア (@shupure) May 28, 2023 集英社のAIグラビア「さつきあい」写真集。びっくりしたと同時に、すぐ販売終了してしまったので「引っ込めるのか!」という感じもしましたよね。 終了の理由については推測するしかありませんが、プレイボーイ誌の企画で、時代ごとのグラビア画像で学習したことを明らかにしていたので、特定人物が出やすいLoRAを作成していた可能性は考えられると思います(Low-Rank A
騙されないよ! AI画像か否かを判断するWebサービス2023.06.26 07:0045,881 岡本玄介 AI画像の判断はAIに任せよう。 日々進化し続け、今や本物と見分けがつかないほどリアルな画像を生成するAI。その動きをネットで見ていれば、AI生成画像は独特のマットな質感や背景をボカしたがる傾向、手指の描写がヘタクソといった特徴を知っていますが…そうでない人は、一発でダマされたっておかしくないほどのクオリティーです。 時にはネタで作られたフェイク画像が拡散されるうち、いつの間にか尾ひれがついて本物と勘違させられることもあるでしょうし、この先そういう事態が増える可能性は大いにあると思います。 AI画像を瞬時に解析そんなときに一度立ち止まって使ってみたいのが、画像がAIに作られたものなのかどうかを判定するOpticの「AI or Not」というサービス。 JPEGやPNGなどをドラッグ
次回の更新記事:LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?(公開予定日:2025年01月06日) 本記事では、Apple研究者などの研究グループが開発した新たな手法「FigGen」について紹介します。FigGenは、テキストから科学的な図を生成するという、これまでにない新しい課題に対応する技術です。この手法により、研究者はゼロから図を設計する代わりに、生成された図を出発点として効率的に図を設計することが可能となります。 参照論文情報 タイトル:FigGen: Text to Scientific Figure Generation 著者:Juan A. Rodriguez, David Vazquez, Issam Laradji, Marco Pedersoli, Pau Rodriguez 所属:Appleなど URL:https://doi.org/10.48550/arXi
「画像に透かしを入れる」と聞くと、人間が制作したコンテンツの転載や悪用を防ぐためのものだと認識している人が多いかもしれませんが、近年はAIが生成したコンテンツに透かしを入れて帰属を示す試みも進行中です。新たに、AIが生成した画像を追跡可能にする「Tree-Ring Watermarks(年輪透かし)」という技術を、メリーランド大学の博士課程でコンピューターサイエンスを研究しているユーシン・ウェン氏らが発表しました。 [2305.20030] Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are Invisible and Robust https://arxiv.org/abs/2305.20030 GitHub - YuxinWenRick/tree-ring-watermark https://github.c
画像をアップするだけで簡単にベクター変換できる、今話題の「Vectorizer.AI」を使ってみよう! キャラクターグッズやロゴなどのイラストは、デザイナーによってベジェ曲線を使ってベクター画像として描画されることが一般的です。また、漫画やアニメといったフリーハンドで描かれたイラストを使ってグッズを作成する場合はIllustrator等のグラフィックツールで「選択ツールを使って線を抽出する」「ベジェ曲線でトレースする」といった機能を用いてベクター画像に変換することが多いかと思います。 ベジェ曲線をマスターしてベクターで描画できるようになるには時間や経験を要しますが、デザイナーにとっては必須のスキルです。一方で、フリーハンドで描画する人が多いイラストレーターや漫画家といった職種では、手付かずの領域になっているケースも多いでしょう。活動する領域によっては必ずしもマスターする必要はないベジェ曲線
無料で使える「Stable Diffusion」やAdobeが提供する「Adobe Firefly」など手軽に使える画像生成AIが続々と登場しています。画像生成AIは基本的に「生成したい画像を説明するテキスト(プロンプト)を入力する」という形式で使用可能ですが、AIの種類やモデルデータが変化すると生成結果もまったく別物に変化します。テクノロジー関連ライターのMuhammad Usman氏は「Adobe Firefly」「DALL・E2」「OpenJourney」「Stable Diffusion」「Midjourney」といった主要な画像生成AIに同じプロンプトを入力した際の生成結果をまとめています。 Comparing Adobe Firefly, DALL・E2, OpenJourney, Stable Diffusion, and Midjourney https://blog.us
動画や音声を圧縮する国際標準の1つであるMoving Picture Experts Group(MPEG)には、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4などの規格が存在します。このうち、MPEG-2は主にテレビ放送やDVDに使われており、特にデジタルテレビ放送用のコンテナとして使われているのが「MPEG-2 TS」です。標準規格制定から四半世紀以上が経つMPEG-2 TSがなぜ今もなお放送業界で使われているのかについて、ブロードキャストツールを開発するイギリス企業のOpen Broadcast Systemsが解説しています。 Why does MPEG Transport Stream still exist? | Open Broadcast Systems https://www.obe.tv/why-does-mpeg-ts-still-exist/ Open Broadcast
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