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今年に入って、毎日の様にChatGPTやマイクロソフト、そしてGoogleの新しいチャットAIについてのニュースが報道されています。 昨年後半は、画像生成AIの話題が中心だったことを考えると、AIに関する話題の変化の早さに驚く方も少なくないでしょう。 そんな中、今度は画像生成AIの話題の火付け役だった「Stable Diffusion」の共同開発企業であるRunwayが、「Gen-1」という動画生成AIを発表し、話題を集めています。 参考:MIT Tech Review: 生成AIが新章突入、Stable Diffusion共同開発元が動画版を発表 その能力の高さは動画を見て頂ければ一目瞭然。 既存の動画にスタイルを指定したり、写真を適用することで、動画をクレイアニメやイラストやCGのように加工することができるようになるようで、業界でも大きな注目を集めているようです。 さらに、Netfli
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事(2021年、2020年、2019年)もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
1.4/50 Summilux ASPH, Leica M10P, RAW Midjourney、ChatGPTと立て続けに強烈なアプリケーションが出てきて、Diffusion model(拡散モデル)やtransformer architectureに基づくいわゆるGenerative AI(生成系AI)がそこらで話題だ。ガンガン画像を生み出すことで一気に注目を集めたMidjourneyはクリエーター寄りだけれど、11月末、対話型で答えを返してくれるChatGPT*1が出てきたときに*2、あまりの回答力にDS協会*3のスキル定義委員会でもひとしきり話題になり、僕も自分の研究会の学生たちに「君ら、深く考えずにまずは使い倒したほうがいいよ」と早々にアドバイスした。使わないことには凄さも課題も何もわからないからだ。 すると二週ほど前のゼミで、ある卒業を控えた学生が ChatGPTがないと生きて
本記事は、画像生成AI Advent Calendar 2022 15日目を埋める記事です。 はじめに 画像生成AIは、学習した画像をコラージュした画像を出力しているのではないか、という議論があります。多くのモデルは勝手に収集した画像で学習(訓練)されているため、そのようなコラ画像が生成されていたら大問題です。 上の図を見てください。この図は、今月投稿された論文 [1] Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models [Gowthami Somepalli+, arXiv 2022] の図です。上段がStable Diffusionの生成画像、下段が訓練データのサブセット(LAION Aesthetics v2 6+)中で一番似た画像です。生成画像の一部またはほぼ全部が
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