DeepFake技術解説 人を超えるAIを作るには - Qiita
今日は、@Jiny2001です。 国内でも悪用され初めてついに逮捕者が出たDeepFake。本記事はDeepFakeの総まとめです。 キーになる各技術の仕組みとしてStyleGAN, FaceSwap, StarGAN, Talking Headsについて解説してみました。何故AIがこれだけ進歩してきたのか、この技術部分の理解が超大事だと思ってます。気になるなら是非読んでみて下さい。 そして最後にちょっとだけ、今後のAI発展についての期待を書いてみました。 Too long; didn't read？ 1行で要約すると → DeepFake ぱねぇ です。 目次 DeepFake系技術の現状 DeepFakeの大まかな技術体系の解説 1) Face Synthesis: (StyleGAN) 2) Identity Swap: (FaceSwap) 3) Attribute Manipul
ディープラーニングで世界トップレベルのモデルを作ろう - Qiita
TL;DR: ホリデーシーズンなのでコードや技術の説明は無しです。ディープラーニングの基本知識を得たばかりの人間がスクラッチからモデルを作り、エンジニアとして別の仕事をしながら当時のstate of the artの性能を出すところまで作り込んで得た知見のまとめです。 目次: ・どうやって情報を得るか ・tensorflowでスクラッチから作る場合の注意点・陥りやすいポイント ・モデルの性能が伸び悩んだ時に試すべきこと ・モチベーションを維持するには 概要 単画像超解像と言われる技術があります。これは解像度の低い画像の解像度を引き上げる技術です。例えば最近はスマホやタブレットなどの表示用デバイスの解像度も高くなり、古い時代用のコンテンツでは解像度が低くて粗が目立ってしまいます。これを綺麗にしたり、あるいはセキュリティカメラなどで拡大した不鮮明な画像を鮮明にしたりできます。 非常に需要の高い
Inside of Deep Learning あるいは深層学習は何を変えるのか - Qiita
シリコンバレーのエンジニアが一年ほどをDL(Deep Learning)を追いかけてみて思ったこと、感じたことをまとめてみました。とにかく伝えたいことは、DLはもはやその一言では片付けられないほどに構造やアプローチが多様化しているということ。そしてその進化スピードがえげつないほど速いということです。 将来のプログラミングや問題解決の仕方を変え、人を取り巻く環境を変えていくかもしれないというじりじりとした圧迫感。これを少しでも伝えられればと思っています。 このポストの方針 技術部分の説明は初心者向け。各構成要素など基礎から解説します。今からDLをキャッチアップしていく人には多分丁度良いです。 最初と最後だけ読むのも良いですが、各部の技術的な部分や難しさはできるだけ短く分かりやすく書くつもりですしここが一番大事なところです。できれば時間のあるときにじっくり読んでもらえればと思います。 内容 D
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