Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
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
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era - Landing AI
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era PLAYBOOK AI (Artificial Intelligence) technology is now poised to transform every industry, just as electricity did 100 years ago. Between now and 2030, it will create an estimated $13 trillion of GDP growth. While it has already created tremendous value in leading technology companies such as Google, Baidu, Microsoft and Facebook
ヤフー、AIでドラレコ映像を解析 ガソリン価格や駐車場の満空情報、行列のできる店をナビに反映 実証実験スタート - ITmedia NEWS
ヤフーは10月15日、ドライブレコーダーの映像をAI（人工知能）が解析することで、道路沿いにあるガソリンスタンドのガソリン価格や駐車場の満空情報といった視覚情報をデータ化する実証実験を始めたと発表した。得られるデータを検証しながら、自社の地図サービス「Yahoo! MAP」やアプリ「Yahoo!カーナビ」での活用を目指す。 実証実験では、東京都23区内を走るアスクルの配送用車両に搭載したドライブレコーダーの映像を活用。ガソリン価格や駐車場情報の他、渋滞や事故といった交通状況や、レストランの行列状況など、あらゆる場面を認識して地域情報に反映するような用途を検討する。 ドライブレコーダーの映像はヤフーが管理するサーバに直接送信し、アスクルはデータに関与しない。映像に映ったクルマのナンバープレートや歩行者にはマスキング処理を施し、個人を特定する目的では使用しないとしている。実証実験の期間は201
MoCoGAN: Decomposing Motion and Content for Video Generation | DL Hacks
はじめに 「GANで画像を生成してみた」系の記事はたくさんありますが、動画の生成はなかなかないんじゃないかと思います。 なぜなら、従来のGANによる動画生成1は人間の影らしきものを動かすのがやっとで、画像生成と比べて技術が遅れていたのです。しかし本日ご紹介するMoCoGAN2は、7月にarxivで論文が発表されたばかりの論文で、既存研究に比べて圧倒的に綺麗な動画を生成することができます。 この記事では、MoCoGANのArchitecture及び、Pytorchによる実装のポイントを解説していきます。 github上の実装はこちらになります。https://github.com/DLHacks/mocogan また筆者による実装はまだ公開されていないようなので、これがおそらく初の公開実装となるかと思います。（※17/9/30時点） スターをいただけると励みになります……!!! モデル 新規
名古屋で機械学習の勉強会をやっています
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 勉強会お手伝い担当の iwasawa です。 今回は弊社の名古屋オフィスが会場提供をしている『機械学習 名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン』をご紹介させていただきます。 『機械学習 名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン』とは こんなの。 書籍『ゼロから作る Deep Learning』を輪読しつつ、合間にコードを書いたりする勉強会です。 『ゼロから作る Deep Learning』には Python によるサンプルコードが多く載っているのですが、この勉強会では Python だけでなく Ruby や Julia によるソースコードを提示することが定番
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