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Sora: Creating video from text
Sora Creating video from text Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. Read technical report We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction. Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a mi
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
How to implement Japanese full-text search in Elasticsearch
全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検
2022年を境に爆発的な流行を見せはじめた AI 画像生成。コアとなる拡散モデルの基礎解説、研究領域で育てられた技術が一般層にまで羽撃いた変遷、その過程で生じた解決されるべき問題点、および日進月歩で増え続ける発展的な手法群について、網羅的に流れを追いかけるメタサーベイを作成しました。 明日にでも世界が一変しうる流動的な分野において、情報のまとめとは必然的に古くなっていくものです。そんな奔流の中にあっても、本資料が、これまでの歴史を俯瞰し、これからの成長を見据えるための礎として、幾許かでも皆様のお役に立てればと心より願い、ここに筆を置きます。
現在、 JavaScript の MIME タイプは2006年4月に公開された RFC 4329(www.rfc-editor.org) にて text/javascript (OBSOLETE) application/javascript (COMMON) text/ecmascript (OBSOLETE) application/ecmascript (COMMON) の4つが定義されています。 この RFC 4329 では text/* の2つは OBSOLETE 扱いな一方で、 JavaScript を呼び出す HTML の仕様では HTML5 以降、 <script> 要素の type 属性を省略することが推奨 されたうえで、省略時の値は text/javascript である とされました。 このように RFC 側と HTML 側で矛盾が生じる事態が長い間続いています。 実
👻 GhostText — Use your text editor in the browser
• Use your text editor in the browser Whenever you’re writing more than a little snippet of code anywhere on the web, activate GhostText to open your preferred text editor and enjoy your own development environment. Installation GhostText is a browser extension that connects to your editor via its own extension. Install both extensions and, if necessary, start the GhostText server in the editor’s
何をした？ Youtube上に公開されている動画の音声から、ディープラーニング技術を用いた音声合成ツールを構築しました。 今回対象にしたのは、バーチャルユーチューバー・にじさんじの委員長こと 月ノ美兎 さん（Youtubeチャンネル） です。 ※選出理由は、単純に私がYoutube上で一番推している方だからです。 成果 動画から抽出した音声と、音声を文章に起こしたテキストの組み合わせのデータセット約50分ぶんを教師データとして学習した結果 ※学習に必要なデータ量は最低でも1時間程度と言われているので、まだまだ足りていません… 月ノ美兎さんの音声合成ツールを作ってみた https://t.co/YVdWW9vREb via @YouTube — K2 (@K2ML2) May 29, 2020 発話内容が不明瞭な箇所がありますが、一応ご本人の声に近い音声を作成することができているかと思います
画像や動画のオブジェクトを違う色にしたり、特殊な効果を付けたりといった加工をする場合、通常は画像・動画編集ソフトを用いてオブジェクトを指定したり、加工するエフェクトをオブジェクトに合わせて調整したりと、面倒な操作が必要です。そのような画像や動画の加工を、機械学習を用いて「テキストで指定するだけ」で行うことができる「Text2LIVE」がGitHubで公開されています。 GitHub - omerbt/Text2LIVE: Official Pytorch Implementation for "Text2LIVE: Text-Driven Layered Image and Video Editing" (ECCV 2022 Oral) https://github.com/omerbt/Text2LIVE Text2LIVE: Text-Driven Layered Image and
渋川よしき on Twitter: "メモ帳がない時に、とりあえず、ブラウザのアドレスバーにdata:text/html, <body contenteditable>って打ち込めばメモ帳がわりになるのか！！その発想はなかった"
メモ帳がない時に、とりあえず、ブラウザのアドレスバーにdata:text/html, <body contenteditable>って打ち込めばメモ帳がわりになるのか！！その発想はなかった
Twitterがテキストエディタのコードをオープンソースで公開、iOS用。「Twitter Text Editor」
Twitterがテキストエディタのコードをオープンソースで公開、iOS用。「Twitter Text Editor」 Twitterは、iOS用のテキストエディタを実装するコード「Twitter Text Editor」をオープンソースで公開しました。 Today we’re happy to share Twitter Text Editor, a standalone, flexible API that provides a full-featured rich text editor for iOS applications. iOS developers can add robust text editing to their applications! #TwitterTextEditorhttps://t.co/OaABWmCrOz — Twitter Open Source
日本語におけるtext-wrapプロパティの運用
CSSのtext-wrapプロパティを使うと、テキストの行の折り返し方法を変更できる。text-wrap: balanceを適用すると、適用しない場合と比べて次のように変化する。 CSS text-wrap: balance | CSS and UI | Chrome for Developers text-wrap: balanceが適用された下の例では、すべての行の長さが均等になるように制御されている。 しかし正確に言えば、すべての行の長さが必ずしもまったく同じになるわけではない。文字の適切な折り返し位置を考慮した上で、おおよそ同じくらいの長さになるように分配される、というのが正しい。その際、一つの英単語の途中で行が分割されるようなことは通常起こらない。これは、英語では単語の区切りに空白文字を挟んで記述されるが（わかち書き）、それが改行位置を決めるためのヒントとなるからである。
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D assets and efficient architectures for denoising 3D data, neither of which currently exist. In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image
テキストが複数行のときに、行ごとの文字数を同じにしてバランスを自動調整するCSSの新機能「text-wrap: balance;」が、Chromeでサポートされました。 日本語だと複数行の文字数を同じにしたいということは少ないと思いますが、見出しやコピーなどで文字数を揃えたいときに使えます。まぁ使ってもかなりピンポイントになるでしょう。 text-wrap: balance;の基礎知識と使い方、注意点を紹介します。 CSS text-wrap: balance by Adam Argyle 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。基づいてというのは、貢献部分に関して同ライセンスも含みます。 text-wrap: balance;とは テキストのバランスを見つける 制限事項 ブラウザが使用している技術の簡単な説明 text-wrap: bala
OpenAIがSpeech-To-Text AIのWhisperを発表しました。Githubからpipでインストールすれば簡単に使えます。私のM1 Max MacBook Proでも動作しましたので、作業内容を書いておきます。 GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision – GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Python仮想環境を作る Python自体のインストールは既に終わっているところから書くことにします。私の環境は
ついにChromeで使えるようになったCSSの便利機能！ light-dark()関数、field-sizingプロパティ、句読点括弧のカーニングができるtext-spacing-trimプロパティ
今回のアップデートでは、かなり便利なCSSのプロパティが追加されました。 ライトモードとダークモードのスタイルを簡単に定義できるlight-dark()カラー関数、垂直方向の中央に配置するalign-contentプロパティ、フォームのサイズを入力された文字量に合わせて自動変更するfield-sizingプロパティ、CSSで句読点括弧のカーニングができるtext-spacing-trimプロパティ、これらがブラウザにサポートされるのを待っていた人も多いと思います。 Chrome 123 beta New in Chrome 123 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。基づいてというのは、貢献部分に関して同ライセンスも含みます。 はじめに CSSのlight-dark()カラー関数 CSSのdisplay-modeでpicture-in-p
We’ve trained a neural network called DALL·E that creates images from text captions for a wide range of concepts expressible in natural language. DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions, using a dataset of text–image pairs. We’ve found that it has a diverse set of capabilities, including creating anthropomorphized versions of animals and
テキストからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」α版公開 Zoo：CADプログラムにインポートして編集できる 米国スタートアップ企業のZooは2023年12月19日（米国時間）、テキストプロンプトからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」のα版を公開した。Zooは、テキストから3Dモデルを生成する既存のText-to-3Dモデルとの違いとして、点群データ（ポイントクラウド）を使用せず、B-Rep（※）を生成することを挙げている。 ※注：B-Rep（境界表現）は、頂点、エッジ、面で構成される表面を使用して3Dオブジェクトを簡潔に定義し、その外部形状の輪郭を描く。暗黙的モデリングとは異なり、B-Repはオブジェクトのジオメトリとトポロジーを正確に制御し、正確な寸法と公差が重要な製造プロセスに不可欠な正確かつ効率的な設計変更を容易にする。 既存のText-to-3D
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米University of California, San Franciscoなどによる研究チームが発表した論文「Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria」は、脳に電極を埋め込み、脳波から言葉を生成する深層学習を用いたシステムを提案した研究報告だ。発声した際に声道付近の筋肉に指令を送る脳神経から読み取り、脳波から言葉を生成する。 脳の電気的活動を記録し、ロボットアーム、ビデオゲーム、コンピュータ画面上のカーソルなど、外界の何かを制御する信号に変換する研究は数多く探求されてきた。 中でも
Intro ページ内の特定の位置へのスクロールは、 URL フラグメントと HTML の ID 属性を用いて行われていた。 しかし、 ID を持たない要素へのスクロールというユースケースをカバーするために、フラグメントの拡張仕様が提案されている。 Chrome がフラグ付きで実装しているため、この仕様の特徴について解説する。 id 属性とフラグメント 従来の仕様では、 HTML 内にある ID 属性を URL フラグメントに付与することで、その要素まで自動でスクロールするという仕様になっていた。 https://html.spec.whatwg.org/multipage/browsing-the-web.html#try-to-scroll-to-the-fragment https://html.spec.whatwg.org/multipage/browsing-the-web.ht
Cleanup.pictures - Remove objects, people, text and defects from any picture for free
PhotographersCreative AgenciesReal EstateE-commerceRemove text, logo or watermarkDevelopers API Photographers use Cleanup.pictures to remove time stamps or remove tourists from holiday pictures before printing them for their customers. They clean portrait photos to create the perfect profile pictures. Cleanup.pictures is the perfect app to remove cracks on photographs. You can clean any images, re
GitHub - facebook/lexical: Lexical is an extensible text editor framework that provides excellent reliability, accessibility and performance.
import {$getRoot, $getSelection} from 'lexical'; import {useEffect} from 'react'; import {LexicalComposer} from '@lexical/react/LexicalComposer'; import {PlainTextPlugin} from '@lexical/react/LexicalPlainTextPlugin'; import {ContentEditable} from '@lexical/react/LexicalContentEditable'; import {HistoryPlugin} from '@lexical/react/LexicalHistoryPlugin'; import {OnChangePlugin} from '@lexical/react/
マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま/Text-to-SQL
この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK
2022年現在、CSSでテキストに蛍光ペン風の下線を引く方法をググるとだいたいlinear-gradientを使った記事がヒットします。しかし、いまどきはlinear-gradientを使わなくてもtext-decorationで同じような表現ができるので紹介しておきます。 結論: こういうCSSをあてる /* セレクタ名はてきとう */ .highlight { text-decoration: underline; /* 下線 */ text-decoration-thickness: 0.5em; /* 線の太さ */ text-decoration-color: rgba(255, 228, 0, 0.4); /* 線の色 */ text-underline-offset: -0.2em; /* 線の位置。テキストに重なるようにやや上部にする */ text-decoration-
Text to diagram
Basic: An example of the most basic diagramming functions: create a box, give it a label, connect it to another box, label that connection. It also demonstrates shorthand ID substitution, if it exists in the syntax.
GitHub - wader/fq: jq for binary formats - tool, language and decoders for working with binary and text formats
fq is inspired by the well known jq tool and language that allows you to work with binary formats the same way you would using jq. In addition it can present data like a hex viewer, transform, slice and concatenate binary data. It also supports nested formats and has an interactive REPL with auto-completion. It was originally designed to query, inspect and debug media codecs and containers like mp
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ゲーミングPCが4万円チョイで手に入る方法、教えます ～ 中古PC＋新品ビデオカード活用術 ～ MSI GeForce GTX 1650 4GT LP編 Text by 芹澤正芳
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
Apple Storeで一括購入したiPhoneになぜかドコモのネットワーク利用制限がiPhoneの買取で不可思議な現象にはまった場合の対処法 text by 日沼諭史
えっ！PCの電源で音が変わる？小岩井ことりさんにガチでブラインドテストしてもらった!! ～Seasonic FOCUS-PXはオーディオ、音楽制作に効くのか～ text by 藤山哲人
ちょっと待って！ HDMIループに対応したモバイルモニター「On-Lap M505E」のポテンシャルが高すぎる！ オフィス・会議・テレワーク・ゲーム・配信用に、14台くらい欲しくなっちゃうかも!? text by 日沼諭史
DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで
イオシスで2年前に買ったスマホが赤ロム化！ 永久保証対応をお願いしてみた タイミングがよければスピード対応、赤ロム永久保証は神サービス!? text by 石田 賀津男
JavaScript の MIME タイプが `text/javascript` に統一されようとしている
Webページの特定テキストへ直接ジャンプしてハイライトするリンクの作り方／「Chrome」「Edge」は標準機能で、「Firefox」は「Link to Text Fragment」拡張機能で【レビュー】
月ノ美兎さんの音声合成ツール(Text To Speech) を作ってみた - Qiita
テキストで命令するだけで画像や動画を自動で加工してくれる「Text2LIVE」
16TBが1万円台！？謎の激安外付けSSDは何もかもが嘘ばかりの偽装品だった 異様に安いSSDは購入前によく下調べを text by 坂本はじめ
うおぉ、今日、またしても激ヤバなAIをグーグルが発表してた！テキストから画像を生成するAI技術の発展が早すぎる。驚くべきことに、この画像はすべて下のテキストから生成されたものである。Parti：Pathways Autoregressive Text-to-Image（200億パラメータ） （pdf）https://gweb-research-parti.web.app/parti_paper.pdf
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
データ用ドライブをSSDにすると超快適、4TB SSDを使ってPCをHDDレス化してみた 静音化の恩恵も大！普段使いのレスポンスも改善 text by 久保勇
CSSの新機能！ テキストの行のバランスを自動調整する「text-wrap: balance;」の基礎知識と使い方
OpenAIのSpeech-To-Text AI「Whisper」をM1 Macで試してみる
DALL·E: Creating images from text
テキストからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」α版公開 Zoo
脳波から言葉を生成するAI「Brain-to-Text」 “声道”への指令を解読、言葉に変換
アニメ制作の現場でNASのSSDキャッシュが活躍、実際の効果をライデンフィルムに聞いてみた QNAP＋Samsung SSDで遅延を最小に、最大200名のスタッフを支えるプロの制作環境とは text by 日沼諭史
“PCで自宅ChatGPT”がかなり手軽に！ GUIで簡単導入でき日本語もOKの「Text generation web UI」【イニシャルB】
Scroll To Text Fragment と :~:text | blog.jxck.io
近未来のNASを先取り、オールSSD+10GbE+小型化でどれだけ便利になるのか試してみた QNAP NASとSamsung SSDで高速NASを構築、PCから内蔵HDDが無くせる日がくる？ text by 坂本はじめ
「CSSで蛍光ペンっぽいアンダーライン」はtext-decorationで実現できる
会社のPCに自宅から安全・簡単アクセス、NTTの「シン・テレワークシステム」を試してみた 高セキュリティなリモート環境を手軽に、標準的なノートPCでも快適操作 text by 日沼諭史
見れば全部わかるDDR4メモリ完全ガイド、規格からレイテンシ、本当の速さまで再確認 DDR4メモリを買う前に知っておきたい基礎知識編 text by 坂本はじめ
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