Stable Diffusion Public Release — Stability AI
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
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ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
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グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表
