画像拡大ならkakudaiAC
汚い画像は、イメージが悪くなりますのでご注意ください。 画像をそのまま拡大すると、ほとんどの場合、画像が汚くなってしまいます。汚い画像は、あなたのイメージを損ねてしまうことに繋がりかねません。最新の人工知能技術を駆使したkakudaiACを使えば、美しい画質のまま画像を拡大することができます。 拡大サイズは、2倍・4倍・8倍・16倍の中から自由にお選びいただけます。ノイズ除去やシャープ機能も設定が可能です。 ESRGANを用いた超解像AIにより、高解像度の画像を生成します。 従来の画像編集ツールを使った画像の拡大では、ぼやけたりノイズが入ったりするなど、品質が低下します。これを修正するには多くの時間と人的リソースを必要とします。 拡大ACでは、ESRGANというディープラーニングを使ったAIモデルにより、写真の細かな部分を自動で生成し、品質を損なうことなく、最大16倍にまで写真を拡大します
GANとどう違う？君は画像生成モデルNeRFを知っているか｡
3つの要点 ✔️ NeRFとは新規視点の画像生成ネットワークである｡ ✔️ NeRFの入力は､5次元（空間座標のx,y,zと視点のθ,φ）で､出力は体積密度（≒透明感）と放射輝度（≒RGBカラー）である｡ ✔️ NeRFによって従来よりも複雑な形状を持つ対象物の新規視点画像を得ることに成功した｡ NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis written by Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng (Submitted on 19 Mar 2020 (v1), last revised 3 Aug 2020 (this version,
GAN(敵対的生成ネットワーク)について説明します!
GAN(敵対的生成ネットワーク)について説明します! 皆さん、「AI」という単語を耳にすることが最近増えてきたのではないかと思います。しかし、その仕組みについて知りたいと感じても、「私には難しそう...」と敬遠してしまっている方も多いのではないでしょうか? ここでは、AIのネットワークであるGANについて、説明していきたいと思います! 目次 GANとは GANで何が出来るのか GANの種類 弊社のサンプル まとめ GANとは GANとは、Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるAIの一種です。 GANはデータから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換できます。 GANのネットワーク構造は、Generator（生成ネットワーク）とDiscriminator（識別ネットワーク）の２つのネットワ
【論文メモ:StackGAN】StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks - Re:ゼロから始めるML生活
論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 Stage-Ⅰ GAN その他 補足 Stage-Ⅱ GAN 実装のパラメータ アップサンプリングブロック ダウンサンプリングブロック パラメータ他 評価 データセット 比較対象 評価指標 Inception Score Human Rank 多様性と画質に関する評価 設計の妥当性評価 Stageの段階分け ガウス分布による入力生成 入力Textへの対応評価 結論 実装 感想 論文 [1612.03242] StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 著者 Han Zhang, Tao Xu, Hongsheng Li, Shaoting Zhang, Xiaogang Wang,
Generative Adversarial Networks (GAN) とは何か、どんなブレークスルーが期待でき如何なる危険性があるか
Generative Adversarial Networks (GAN) とはGoogle Brain (AI研究部門) のIan Goodfellowが開発したニューラルネットワークで、その潜在能力に期待が高まり研究開発が進んでいる。GANは様々なバリエーションがあり多彩な機能を持っている。GANはDeep Learningが抱える問題を解決する糸口になると見られている。同時に、GANは大きな危険性を内在し注意を要する技法でもある。 DCGAN：現実そっくりのイメージをリアルに生成 GANはニューラルネットワークの技法で二つの対峙する (Adversarial) ネットワークがコンテンツ (イメージや音声など) を生成する。GANは技法の総称で多くのバリエーションがある。その代表がDCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Netw
Self-attention GAN（SAGAN）を実装して遊んでみた
前回の投稿では、Spectral Noramlizationを使ったGAN「SNGAN」を実装しましたが、それの応用系であるSelf-attention GAN「SAGAN」を実装して遊んでみました。CIFAR-10、STL-10、AnimeFace Dataset、Oxford Flowerを生成して確かめています。 （長いんで気楽に読んでね） Self-attention GANとは 論文：Self-Attention Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1805.08318 主な特徴 基本的な発想はSpectral Noramlizationを使ったGAN（SNGAN）の発展。SNGANの論文、自分の記事 GANに安定性に大きく貢献したSpectral Noramlizationを、SNGANはD（Discrim
Generative Adversarial Network（GAN）を使った画像生成の進化を紹介
現在世間を賑わしているAI技術と言えばDeep Learningですよね。Deep Learningで画像を生成できるという事は度々ニュース等で取り上げられることもあり、実際に目にされた事がある方もいらっしゃることでしょう。 こうしたニュースが出てくるようになった背景には、2014年に発表されたGenerative Adversarial Network（GAN）というアイデアが深く関係しており、様々な研究の成果もあってこの技術は最初に発表されてからたった５年で凄まじい進化を遂げています。 例えば、 This Person Does Not Exist というサイトにアクセスすると人物の画像が表示されますが、これが現実には存在しない人だと聞いて驚かれる方は多いかもしれません。 このサイトに表示される人物画像は全てDeep Learningによるもので、人物画像をお手本に学習させ、お手本と見
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