画像生成AI「Stable diffusion」の開発元であるStability AIが、参考画像を指定するだけで「参考画像に似た画像」を生成してくれるサービス「Stable diffusion reimagine」をリリースしました。記事作成時点では一部機能を無料で使用可能だったので、実際に使ってどんな画像を生成できるのか試してみました。 Stable diffusion reimagine https://clipdrop.co/stable-diffusion-reimagine Stable Diffusion Reimagine -Stability AI https://ja.stability.ai/blog/stable-diffusion-reimagine Stable diffusion reimagineにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。画面内の点線
モバイルバッテリーとは呼べない。「ほぼポタ電」なコレ1台で有事の時もアウトドアも大活躍!【AmazonスマイルSALE】
最新の論文で、Stable Diffusionのような画像生成AIに「バックドア」を設けることを義務化すべきとマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者たちが呼びかけました。画像生成AIにバックドアを設けることで、これらを開発する企業は規制当局と協力してAIアプリが同意のないディープフェイクの作成に利用されることを防ぐことができるようになると主張しています。 Raising the Cost of Malicious AI-Powered Image Editing https://arxiv.org/pdf/2302.06588.pdf A Call to Legislate ‘Backdoors’ Into Stable Diffusion - Metaphysic.ai https://metaphysic.ai/a-call-to-legislate-backdoors-into-
“私がムンク風”に? AIで自撮りを加工 ARフィルターで「表情豊かな自由の女神」爆誕 無料アプリで遊ぶ:遊んで学べる「Experiments with Google」(第31回)(1/2 ページ) 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能(AI)や拡張現実(AR)といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップし、実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーの活用方法とその目的を解説してきた。 Experiments with Googleのコンテンツの中には、Googleのアート紹介プロジェクト「Google Arts & Culture」と連携しているもの多く、技術を体験
2月17日、「AIコスプレイヤー」というワードがTwitterトレンドに入った。話題のAIイラスト生成技術で作られた実在しないコスプレイヤーのイラストをインフルエンサーが拡散。写実的な画風やセクシーさも相まって「もう人間はいらないのでは」「コスプレと関係ない」などと賛否両論の声が出ている。 実際に画像を見てみると、確かにセクシーかつ、一瞬写真と見間違えるようなクオリティーだ。よく見るとおかしな点はあるが、ぱっと見はよくあるグラビアアイドルやモデルの写真とそっくりに感じる。 果たして、どうやって作ったんだろう──そう思って作り方を調べてみたところ、記者のような文系・非ITエンジニアでも似たようなものが生成できそうなことが分かった。一方で、その生成過程にはインモラルな“無規制地帯”が関わっていることも見えてきた。 AIコスプレイヤーの作り方 必要なのは…… そもそも話題のAIコスプレイヤーはど
画像生成AIは、無から画像を生み出しているわけではなく、膨大なデータセットで学習した内容から求められた画像を出力しています。そこで、出力された画像をもとにして、データセット内のどういった画像がもとになったのかわかるサービスが「Stable Attribution」です。 Stable Attribution https://www.stableattribution.com/ サイトにアクセスすると、Stable Attribution制作の経緯が表示されます。スクロールすると話が続きますが、ただちにサービスを利用したい人は右下にある「skip story」をクリック。 すると画面が左右に分かれたような表示になります。これは、左がAIが画像生成にあたり用いたデータセットの画像、右が生成された画像を示します。 生成された画像の下の「SHARE ATTRIBUTION」をクリック。 すると、「
インターネットに公開されている画像には、透かしとして小さな図案や文字が「ウォーターマーク」として入っていることがあります。このウォーターマークは画像の著作権表示などに使われていますが、このウォーターマークをAIの力で画像からキレイに消し去るウェブアプリ「Watermark Remover」が登場して議論を招いています。 Watermark Remover - Remove Watermarks Online from Images for Free https://www.watermarkremover.io/ Watermark Removerはこんな感じ。「Upload Image」をクリックして、ウォーターマーク入りの画像を選択します。なお、読み込める画像のファイル形式はPNG・JPEG・WEBPで、画像解像度は2400×2400ピクセル以内となっています。 画像を選択すると、サー
ビジネス ライセンス取得せず大量の画像を使用した疑い AI学習に画像を無断使用。画像生成AI「Stable Diffusion」をGetty Imagesが提訴 Image:Tobias Steinert/Shutterstock.com 最近は「Dall・E」「Midjourney」「Stable Diffusion」など、さまざまなAI画像生成ツールが話題になっている。画像生成用のテキスト文(「呪文」という呼称も広まりつつあるようだ)を入力するだけで、あたかもプロのアーティストが描いたかのようなアートワークを生み出せるようになった。 一方で、その画像生成AIを鍛えるためには膨大な量の画像を読み込み、学習させる必要がある。AI開発者らはその画像を、インターネット上から著作者に無断でかき集め、データセットとして使用したことから、アーティストの間では議論や抗議の声がわき起こり、一部では訴訟に
DreamBoothって何? DreamBoothとは、特定の対象を事後学習させる技術です。 Stable Diffusionなどの画像生成AIを使うと、ユーザーが入力したテキストを頼りに、AIがオリジナルの画像を数秒~数十秒程度で自動生成してくれますが、それでも「私のペット」を描いてと言っても描いてくれませんでした。 そこで例えば、自分のペットの画像を5枚程度用意し、「私のペット」とラベルづけをさせて学習をさせることで、自分のペットの画像を生成できるAIモデルを作ることができます。 一度学習させれば、そのモデルを使って様々な「私のペット」画像を作ることができます。 フランスパリに行ったことがなくても、「エッフェル塔を背景にした私のペットの写真」と指定すれば、まるでエッフェル塔をペットと一緒に行ってきたかのような画像を作れてしまいます。 画家を指定してイラストを描くこともできる ここまでで
このAIニュースのポイント DreamIconは自分の画像を10枚アップロードするだけで、AIがアイコン画像を生成するサービス 既に先行で約8000枚のアイコン画像をユーザーに提供している 今後は人間以外にも対応したAI画像生成サービスをリリース予定 東京大学発AIスタートアップである株式会社neoAIは、AI顔アイコン生成サービスであるDreamIconをリリースしました。 neoAIは、様々な企業様と提携してAIを用いたビジネスのサポートを行っています。これまでの業務で培った深層学習のノウハウを活用し、DreamIconを開発しました。 DreamIconは、自分の画像を10枚アップロードするだけで、AIが20種類以上のテーマに沿ったアイコン画像を生成するWebサービスです。既に先行で約8000枚のアイコン画像をユーザーに提供しています。 以前のAI画像生成ではテキストに沿った画像の生
画像生成AI「DALL-E 2」やテキスト生成AI「GPT-3」、対話AI「ChatGPT」を開発する研究団体のOpenAIが、テキストから3Dオブジェクトを生成するAI「Point-E」をオープンソース化し、ソースコードをGitHubで公開しました。 GitHub - openai/point-e: Point cloud diffusion for 3D model synthesis https://github.com/openai/point-e [2212.08751] Point-E: A System for Generating 3D Point Clouds from Complex Prompts https://arxiv.org/abs/2212.08751 Point-Eは主に「テキストから画像を生成するモデル」「画像から点群データを生成するモデル」の2つで構成
米AI研究企業OpenAIの研究者らは12月19日(現地時間)、テキストプロンプトから3Dオブジェクトを生成するAIシステム「Point-E」をオープンソース化したと発表した。 同様のシステムとしては米Googleの「DreamFusion」などがあるが、発表論文によると、Point-Eは例えば単体のGPU(米NVIDIAの「V100」)でも3Dモデルを1~2分で生成できるという。 Point-Eは、点群(point cloud)で3Dオブジェクトを生成する。名称の「E」は点群を効率的(Efficiently)に生成することに由来するという。 3D生成は2段階で行われる。まずプロンプトを入力すると、レンダリングされた合成ビューが生成され、次に点群拡散スタックがこの画像を条件付けして3DのRGB点群を生成する。 「この方法は、最先端の他の類似技術よりも性能は劣る」が、DreamFusionの
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この1年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の1つである Stable Diffusion v1 について調べてみました!*1 では早速本題に入りたいと思います! Stable Diffusion v1 とは? Denoising Diffusion Probabilistic Model(DDPM) 学習時の動作 for
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app
画像生成AI「Stable Diffusion」がコンテンツ製作の技術革新を急速に促しているという話を「すさまじい勢いで世界を変えている画像生成AI」に書きました。あれから約2ヵ月が経ち、状況はさらに大きく変わってきています。 Novel AIソースコード流出事件 最も影響が大きかったのは10月8日に起きたとされる「Novel AI」のソースコード流出事件です。どういった形でハッキングされたのかは明らかにされていませんが、流出したとされるコードはおそらく本物だという結論になっています。 Novel AIは10月3日にサービスが開始された画像生成AIサービス。Stable Diffusionや「Midjourney」と比べても圧倒的に高品質な日本アニメ風の画像出力ができることにより、日本やアジア圏で高い人気を得ています。 Googleトレンドの傾向を見てみても、日本ではNovelAIがリリー
i-PRO株式会社 正常状態/変化状態をAIが学習し、変化時にアラームで通知 i-PRO(アイプロ)株式会社(東京都港区、代表取締役社長 尾崎 祥平、以下i-PRO)は、AIプロセッサー搭載のネットワークカメラ用アプリケーションとして、正常状態/変化状態をAIが学習し、変化時にアラームを通知する機能拡張ソフトウェア「AI状態変化検知アプリケーション」の販売を、2023年1月から開始します。 例えば、展示物の持ち去り検知、商品棚の欠品検知、扉の開放検知、車の停車検知など、変化を検知して素早い対応が必要となるシーンで活用いただけます。 ■商品の概要 1.最大3個の学習モデルを保存可能 AIカメラにインストール(※1)した本アプリケーションに複数枚の画像を学習させ(※2)、学習したモデルと比べて、撮影されている画像の状態が変化した場合を状態変化と認識/検知して、アラームを通知するものです(※3)
大手半導体メーカーでありAI開発にも力を入れているNVIDIAが、入力したテキストを基に3Dモデルを生成するAI「Magic3D」を発表しました。Magic3Dが生成する3Dモデルは、Google Researchが発表した「DreamFusion」と比較して8倍の解像度を誇り、生成にかかる時間も半分ほどだとのことです。 [2211.10440] Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.10440 Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation https://deepimagination.cc/Magic3D/ 3D for everyone? Nvidia’s Magic3D can gen
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