さまざまなエンタメ作品の主題歌を手がけ、その作品のファンから「物語への解像度が高い」と評される米津玄師。作品の本質を深く理解した楽曲提供はなぜ可能なのか。その答えは、子どものころから持っているある性質にあった。音楽生成AIが引き起こす問題に巻き込まれているが、「AIで何が変わるか」を冷静に見つめてもいる。今この瞬間の世界で何を感じながら音楽と向き合っているのか。(取材・文:長瀬千雅/撮影:堀越照雄/Yahoo!ニュース オリジナル 特集編集部)
樋口紀信@疫神のカルテ全3巻 @susujinkou 《読者の皆様へ》【二次創作禁止のお知らせ】 LoRAの話題から離れている間は全く平気なのですが、この話題になるとかなり辛いです。 申し訳ありませんが、『樋口紀信LoRA』を使われる可能性から、ファンアートを含めた自著の二次創作を一切禁止します。(続) 樋口紀信@疫神のカルテ全3巻 @susujinkou あのLoRAで自著のキャラを描かれるのも、その他の画像生成AIで二次創作されるのも、それらと手描きの区別をつけなければならないのも、今は無理です。 耐性が付き次第、また解禁します…!! ホントすみません!! リンク となりのヤングジャンプ [第1話] 疫神のカルテ - 樋口紀信 | となりのヤングジャンプ 「疫神症候群」それは超常能力を発現し、やがて死に至る病。 発症原因は一切不明。対症療法以外の治療法は無し。ある日突然、家族が、友人が
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50%は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
概要本noteは2023年6月10日に早稲田大学小野記念講堂及びZOOM中継にて開催された、第1回「US-Asia Comparative Copyright Law Roundtable (June 10, 2023) / U.S.-Asia国際著作権シンポジウム[人工知能と著作権法]」 (https://rclip.jp/2023/04/08/20230610/) にて、登壇者の赤松健参議院議員の講演内容を文字起こししたものです。 ・強調的な口調の部分は太字で示しています。 ・幅広い議論のためにコンテクストが必要と思われる用語などについて、(*コメント)の形でコメントを適宜挿入しています。 ・その場で訂正された言い間違いやどもりについては一部省くあるいは補うなどしています。 ・ご意見ご感想などSNS上で自由に発信してください。その際、このページのテキストの一部または全部を転載する、ある
英字新聞社ジャパンタイムズ、スタートアップメディア・テッククランチでの記者経験を経て、ダイヤモンド社のスタートアップ担当記者に。最近はフードテックやモビリティ領域に注目している。趣味はギターやシンセサイザーだが総じて下手。2020年7月よりダイヤモンド社「DIAMOND SIGNAL」記者。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX(デジタルトランスフォーメーション)を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記事は本連載からお読みいただけます。 バックナンバー一覧 本記事では、インタビュアーを担当したTHE GUILD・
音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ!そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。本記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、本記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった!という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて
以前の体を張った記事(「人工知能がコンテンツ業界に与えるインパクトを考えると冷や汗が出てくる」)で書いたように、今後、人工知能によって爆発的な量のコンテンツが生み出されることはほぼ確実です。 たとえば、先日「人工知能がレンブラントの『新作』を描いた」というニュースが話題になりました。 【参考】 人工知能が描くレンブラントの“新作”絵画 機械学習・3Dプリンタを活用 (引用) 17世紀のオランダ画家・レンブラントの画風を機械学習や顔認識で分析し、3Dプリンタを使って“新作”を描く――そんなプロジェクト「The Next Rembrandt」を、米Microsoft、オランダのデルフト工科大学などの共同チームが実現した。約1年半をかけ、レンブラントの作風をまねた新しい作品が完成した。 レンブラントが描いた全346作品を3Dスキャンし、高解像度化した画像データを用意。ピクセル単位で画像を分析し、
Googleの機械知能(Machine Intelligence)を研究するチーム、Google Brain Teamは、『Magenta』というプロジェクトを組織して、機械知能に芸術作品を生成させる研究を行っています。その内容は先月開催された『Moogfest 2016』で発表され注目を集めましたが、つい先ごろ(2016年6月1日)、その音楽面での研究成果を90秒のピアノ曲(無題/MP3ファイル)として公開。90秒のピアノ曲は、こちらのリンクから試聴することができます。 Google Brain Teamの研究者による小規模なチームとしてスタートしたという『Magenta』プロジェクト。同プロジェクトの公式ブログによれば、機械知能に音楽やアートといった芸術作品を生成させることと、アーティストやプログラマー、機械知能の研究者たちのコミュニティを作ることの2つが『Magenta』の大きな目標
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く