グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。
![グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/433c136fa26e1bb8a27b26df33244ee325680ddf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fascii.jp%2Fimg%2F2023%2F01%2F05%2F3473291%2Fl%2Fec9fef5d6f99dfce.png%3F20200122)
TensorFlow.js is a library for building and executing machine learning algorithms in JavaScript. TensorFlow.js models run in a web browser and in the Node.js environment. The library is part of the TensorFlow ecosystem, providing a set of APIs that are compatible with those in Python, allowing models to be ported between the Python and JavaScript ecosystems. TensorFlow.js has empowered a new set o
でぃーぷらーにんぐのフレームワークを使う特訓用の問題集でもあって、チートシートでもあるものをつくってみました https://github.com/yoyoyo-yo/DeepLearningMugenKnock ディープラーニングの論文とかを理解するための特訓集です。自分の手で実装することを目標にしてます。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい ★追記 2019.11.7 Study-AI株式会社様 http://kentei.ai/ のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました!(画像処理100本ノックも) Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶためのコンテンツを作成されており、AIを学ぶ上でとても参考になります! 検定も実施されてるので、興味ある方はぜひ受けること
Ludwig is a low-code framework for building custom AI models like LLMs and other deep neural networks. Key features: 🛠 Build custom models with ease: a declarative YAML configuration file is all you need to train a state-of-the-art LLM on your data. Support for multi-task and multi-modality learning. Comprehensive config validation detects invalid parameter combinations and prevents runtime failu
Effective TensorFlow 2.0 There are multiple changes in TensorFlow 2.0 to make TensorFlow users more productive. TensorFlow 2.0 removes redundant APIs, makes APIs more consistent (Unified RNNs, Unified Optimizers), and better integrates with the Python runtime with Eager execution. Many RFCs have explained the changes that have gone into making TensorFlow 2.0. This guide presents a vision for what
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はじめに この記事はTensorFlow2.0(以下、TF2.0)のPreview版がPyPIに公開されたことを受け、正式版の公開やその利用に向けて備える記事です。特に、APIの整理に伴って消えたAPIを紹介し、それによってTensorFlowの使い方が大きく変わることの警告を目指します。 また、筆者の属性は、TF歴3年の画像認識屋です。しかし、内容は個人の意見で、別分野の方や別ライブラリユーザーだけでなく、同属性の方からも別の意見が出ると思います。純粋にTF2.0を学びたい方は、他の記事を参考にしてください。 リンク 公式ドキュメント tf.keras以外の高レベルAPIの消滅 tf.layers tf.contrib.slim tf.contrib.layers(slimはtf.contrib.layersを呼んでいる) これらがいつからあるのか調べてみると、「TensorFlowの増
世間では、お正月が来たようです。 そこで、初詣に行ったついでに、賽銭箱の底をのぞいてみましょう! これいくら? こんな画像をパッと見て総額がわかれば、なにかと嬉しいのではないかと。大体でもいいので。 (たとえば神社さんの確定申告システムに直結するとか・・。) まぁ応用はさておき、いまどきの時代なので、AIに金額を数えさせてみましょう! しかし、コインが重なりあったりしてると難航しそうな予感。 というわけで、最初は 条件を単純化します。 このように、コインどうしが重なってないなら、ちょっとハードル下げられるかな? しかし日本の硬貨6種類(1円5円10円50円100円500円)全部を対象にしてやってみると、手元の環境の環境ではちょっとキビシいみたい。(モデルにもよるでしょうが・・) あ、手元の環境というのは、Google Colaboratory (略称:colab) のGPU版です。 (手元
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