Glazeはシカゴ大学SAND LabのBenZhaoさんをリーダーとするチームとアーティストが共同で開発したツールで、主にKarla Ortizさんというトップアーティストが協力しています。 1/ This might be the most important oil painting I’ve made: Musa Victoriosa The first painting released to the world that utilizes Glaze, a protective tech against unethical AI/ML models, developed by the @UChicago team led by @ravenben. App out now 👇 https://t.co/cNIXNDHMBy pic.twitter.com/Y1MqVK7yvZ
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
Clipdrop - Uncrop
Easily generate and extend the body or backgrounds in your cherished photos, allowing you to breathe new life into your portraits. Try with this example Whether you're a professional artist or a hobbyist, this tool will help you expand your artwork and bring your vision to life. Try with this example Whether you're working with wood, fabric, metal, or any other texture, our app allows you to resca
会議中にスマホを触る政治家を機械学習と画像認識で検出
会議の最中であるにもかかわらず、政治家が集中せずに手遊びしていたり居眠りしていたりする様子が中継に映り込むことがあります。これを、中継映像から機械学習と画像認識を用いて自動的に検出し、TwitterとInstagramのアカウントで映像付きで報告する仕組みが運用されています。 The Flemish Scrollers, 2021-2022 – Dries Depoorter https://driesdepoorter.be/theflemishscrollers/ Machine Learning Detects Distracted Politicians | Hackaday https://hackaday.com/2022/01/17/machine-learning-detects-distracted-politicians/ ベルギー人アーティストのドリス・ディポーター氏
生成AI版キンタマウィルス『モリス2』、画像や文字列に埋め込まれたプロンプトから、データ流出、スパム送信、マルウェア拡散、研究者がgoogleなどに警告
banshee(おおかみ) @higan_wafu winnyの時もなかなか規制進まなかったのでAntinnyというウイルスがばら撒かれた ワームってどっちも書いてるし似た構造じゃないかな 日本だと2007年に警視庁の個人情報データ流出。被害届の内容とか捜査リストとかいう一般人に知られたらダメなのが出回った 警視庁がwinny使うなよって思うが、生成AIも同じ道辿るのかな 詐欺師を食うクロサギってのがあるが、誰かを食い物にする悪人は誰かに食われる危険性もあるって覚悟すべきなんだろうな 気軽な気持ちで人の道を外れちゃいけないと思う 2024-03-12 15:32:43
Midjourney Beta - キーワードを元にAIの力でアーティスティックな画像を生成してくれるサービス！無料のオープンベータ版を利用可能！
Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon ANIMAX 2.3 - プロシージャルアニメーションを手軽に実装出来るツールセ... 2024-04-13 Monaime Zaim氏による多彩なプロシージャルアニメーションを実現出来るBlender向けアドオン『ANIMAX』のv2.3がリリースされました！ 続きを読む Maya アセット アセット-Asset gkRig - DreamWorks Animationのキャラクターテクニカル... 2024-04-12 DreamWorks Animationのキャラクターテクニカルディレクター稲垣 教範 （Yukinori Inagaki）氏がMayaのBifrost向けリギング用コンパウンドをGithub上に公開しました！ 続きを読む
リンク Yugoの不思議な音楽の国 シネスコ（シネマスコープ）とは？動画をシネスコにする方法も紹介！ 今回は映画でよく使われるシネスコ（シネマスコープ）とは何か？一体どんな比率なのか紹介していきます💡 以前「映像に合わせて音楽を付ける方法」で公開した映像で、動画を映画のシネスコに設定していたところ、どのようにシネマスコープサイズに加工する 6 リンク helpx.adobe.com 映画っぽい雰囲気の写真に仕上げることはできる？ 映画っぽい雰囲気の写真に仕上げることはできる？ - スマホで「できる」基礎からはじめる映える写真の撮り方と仕上げ方 第21回 2 users 𝖇𝖊𝖊𝖊𝖊𝖊 @beeeee0215 ティール＆オレンジとは、アクア〜ブルーをベースに乗せることで、その色と逆色の色相環のオレンジ（≒人肌）が際立つ手法ですね シネマでよく使われるカラーグレーディングで、スチル
【2022年最新AI論文】画像異常検知AIの世界最先端手法「PatchCore」の論文を解説【CVPR 2022】 - Qiita
本日(2022/6/19)からアメリカのニューオーリンズで開催されているCVPR2022（2022/6/19-24）で、世界最先端の異常検知手法「PatchCore」が発表されました！ CVPRはコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスで、画像系AI研究の最難関の国際会議の一つです。ちなみに、昨年（CVPR2021）の採択率は23％。 PatchCoreは、外観検査（画像の異常検知）タスクで有名なデータセット「MVTecAD」でSOTA（State-of-the-Art）を達成しています。 この記事では、世界最先端の画像異常検知AIがどのような手法なのか、できるかぎり簡単にわかりやすく論文を解説したいと思います。 論文解説 タイトル/著者 Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection Karsten Roth, Latha
「数学は役に立つのか？」「微分や積分は役に立つのか？」というのは、たびたびSNS上で目にする話題ですね。もちろん、人間社会において、さまざまな場面で数学や微分・積分が役に立っているのはみなさんよくご存知かと思います。 今日紹介したいのは、人間が発見するよりもはるか昔に、生物がすでに既に微分を活用していたかもしれない というお話です。 たとえば、カブトガニのような生物は、実際に「微分」を活用していたのではないかと言われています。 By Togabi - Own work, CC BY-SA 4.0, Link カブトガニが誕生したのは２億年前ですが、人類が微分を発見したのはせいぜい300年前ですから、人類が活用するよりもはるか昔ということになります。 いったいどんなふうに微分を活用していたのでしょうか。面白い話なので、ぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです！ 目次： 1. 物体認識とエッジ
上の動画中のキャラクターはバーチャルYouTuberまたはそれに関連したキャラクターです。この記事中の画像や映像は彼らのファンアート・二次創作です。[footnote] ほとんどの動画内のバーチャルYouTuberはいちから、カバー、774 inc.、のりプロ、KMNZ等の企業様に所属してます。しぐれうい様、神楽めあ様、伊東ライフ様、兎鞠まり様、ノート竹花様、なつめえり様、名取さな様、ユキミお姉ちゃん様、聖女れりあ様、楪穂波様、幽ヶ崎海愛様、花雲くゆり様、ケリン様、ふくやマスター様の画像も使わせていただきました。誠に申し訳ございませんが、切り抜き動画やMADや同人ゲーム等の二次創作と同じように使用許可は全く取っておりません。2019年の記事を（まだ世に出ていない）学術論文にした時は一部の企業様に連絡して許可を頂きましたが、この記事で使用する許可は取っておりません。 私は２０１９年に一枚のキ
失敗写真複数枚からベストショットを生成できるAI「RealFill」、Stable DiffusionのOutpaintingより圧倒的に正確
写真を撮影していると「写真Aは人物の顔が見切れて、写真Bは顔が写ったけど逆光で暗すぎる」といったようにベストショットを撮影できないことがよくあります。Googleとコーネル大学の研究チームが開発したAI「RealFill」を使えば、複数の失敗写真をもとにベストショットを後から作り出せるとのことです。 RealFill https://realfill.github.io/ RealFillによる処理例はこんな感じ。以下の画像の左側が処理に用いる参考画像で、右側が参考画像をもとに生成されたベストショットです。参考画像には全身画像や背景が写る写真が含まれており、それぞれの要素をもとにベストショットが生成されています。 以下の例では、参考画像に「逆光ではないものの狭い写真」や「広範囲を写したものの逆光になった写真」が含まれており、参考画像をもとに広範囲かつ逆光ではない写真が生成されています。 以
画像圧縮ツール「Optimage for Mac」がv3.0へメジャーアップデート。APNGやHEVC、MP4、WebMの圧縮やリサイズなどのバッチ処理が可能に。
画像圧縮ツール「Optimage for Mac」がv3.0へメジャーアップデートしています。詳細は以下から。 ロシアのVlad Danilovさんは現地時間2019年06月26日、2016年から開発を続けている画像圧縮ツール「Optimage for Mac」をv3.0.0へメジャーアップデートし、JPEGやPNG, GIF, WebPの圧縮率を向上させたほか、新たにAPNGやHEVC, MP4, WebMの圧縮に対応したと発表しています。 What’s new in Optimage 3 More compression : Significantly improved JPEG, PNG, GIF and WebP compression, added APNG, HEVC, MP4 and WebM compression. Resize and convert : Added h
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!ニュースを担当しているエンジニアの喜楽です。 2020年5月、GoogleよりWebでのユーザー体験を指標化したCore Web Vitalsが発表されました。本記事では、Yahoo!ニュースにおけるCore Web Vitals指標改善の取り組みとその効果についてご紹介します。 Core Web Vitalsとは Webページを閲覧しているときに、コンテンツの表示が遅かったり、スクロールやクリックなどの反応が悪い、レイアウトが読込中に変更され、クリックしたい要素の位置がずれてしまうなどといった経験はないでしょうか。これらはユーザー体験を低下させる一因となります。Core Web Vitalsは上記のような
「AI 画伯」を 100 万人に届けた開発者と Google Cloud | Google Cloud Blog
編集部注: この投稿は、開発者のさとさん（@sato_neet）へのインタビューをもとに、Google Cloud デベロッパーアドボケイトの佐藤一憲が執筆したものです。名前が似ていますが、同一人物ではありません。Google Cloud Blog には英語版が掲載されています。 さと (@sato_neet) さんが 10 年前に東京の大学を中退したとき、彼はまだ自分がアスペルガー症候群であることを知りませんでした。その後さとさんは看護学校やパン屋さんなどいくつかの道を志したものの、この障害のせいか環境や職場にうまくなじめません。そしていま彼は、全く異なる道を歩み始めました。AI への道です。 さとさんは 2 年前から AI の勉強を始めました。大学でプログラミングの基本は勉強していましたが、Python と JavaScript をより深く学び、AI で何か楽しい作品を作りコミュニティ
NeRFRepresenting Scenes as Neural Radiance Fields for View SynthesisECCV 2020 Oral - Best Paper Honorable Mention
ラーメン二郎のラーメンの写真から、「自動的にレンゲだけを消す」技術が魔法のようだと話題です。レンゲなんか最初からなかったみたいになってる……！ レンゲを消せる仕組みも消す理由もよく分からないけど、とにかくすごい……！ 公開されたデモ映像では、レンゲにかけられたボカシがじわじわ減衰。レンゲが消えるとともに、もともとは見えていなかった麺や具材が現れる様子が映し出されています。つまり、レンゲを消した跡へ、新たにラーメンを違和感なく描いている……！ レンゲにかかったマスクが薄くなるに連れて、向こう側から補完された麺や具材が浮かび上がる……ふしぎ！ 開発者のKenji Doi（@knjcode）さんは、機械学習の研究に取り組むエンジニア。過去にもラーメン二郎を題材に研究し、「リプライで寄せられたラーメンの画像が『二郎の何店か』言い当てるbot（@jirou_deep）」を実現しています。 今回も大量
アニメーションでは動きポイントとなる原画と原画の間に、「中割り」と呼ばれるカットを挟むことで実際にキャラクターや物体が動いているように見せています。そんな中割りを、二次元画像の生成に優れた画像生成AIの「NovelAI」で作成する方法を発見したと、Twitterユーザーのあお(@ao_love_yuimop)氏が解説しています。 画像生成AIで動作含めアニメの中割り画像を作る方法を発見したので、その方法を実行するWebサービスを作りましたわ(ゆいもっぷ動画付き)（皆様にもお使い頂けますわ） - Qiita https://qiita.com/ystmg/items/c78c2b3e0bcdf0f77125 chara-zokusei.jp/nakawari https://chara-zokusei.jp/nakawari あお氏はNovelAIを触る中で、前後の画像から中間動作を描いた中
ユーザーの好みに合わせて人工知能(AI)が二次元の美少女イラストを自動生成してくれる「Waifu Labs」は、美麗なイラストを作成できるということでモバイルゲームのArrowmancerのキャラクターイラストに採用されるほど。そんなWaifu Labsで自動生成されたイラストの数が2000万枚を超えたということで、開発者のルーウェン・リウ氏が「Waifu Labsがどのように美少女イラストを作成してくれるのか？」について自社ブログの中で解説しています。 Waifu Labs - Welcome to Waifu Labs v2: How do AIs Create? https://waifulabs.com/blog/ai-creativity Waifu Labsは2019年にスタートした無料サービスで、実際にどんな美少女イラストを作成できるのかについては、以下の記事を読めばよくわか
Gopher's design for Ryuta Tezuka（@Tzone99） こんにちは、ZOZOテクノロジーズ開発部の池田（@ikeponsu）です。 本記事では、 Go言語における画像処理の可能性を、ベンチマークを通して探ってみたいと思います。 はじめに 業務内でGo言語での画像処理を行う機会があり、Goの標準パッケージやGoCVについて調べていました。 ただ、画像処理に関する記述はまだまだ少なく、実装している人自体も少ないのかなという印象でした。 今回行った「Go言語での画像処理の速度はどの程度か」のベンチマークが、これからGo言語で画像処理の実装を行おうとしている方の参考になればと思います。 ベンチマークの内容 比較対象 C++のOpenCV内のバイリニア補間 GoCV内のバイリニア補間 Go言語とimageパッケージを使って実装したバイリニア補間 処理内容 画像入出力 バ
特定の色を透明にする背景の透過表示や、複数の画像を1つのファイルに収めてのアニメーション表示、ファイルの読み込みが進むにつれて画像を表示する「インターレース表示」といった機能を備えた画像ファイルフォーマットとして知られる「GIF」の設計に携わったコンピューター科学者のスティーブ・ウィルハイト氏が、2022年3月14日、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のため亡くなりました。74歳でした。 Stephen E. Wilhite Obituary - Visitation & Funeral Information https://www.megiefuneralhome.com/obituaries/Stephen-E.-Wilhite?obId=24311617 Stephen Wilhite, creator of the GIF, has died - The Verge h
どうも、よー清水です。 2023年の3月31日にTwitterのアンケート機能を使って、主にイラストレーターや同人作家など絵を描いて金銭を得ている人向けにアンケートを実施してみました。 本記事は、アンケートの結果のまとめとそれを受けての僕の考察となります。 別の記事でも書きましたが、最初に僕の意見を書いておきます。 僕は画像生成AIについては「権利者に許諾なしで作品を使う」という1点が気に入りません。AIや技術の進歩は歓迎しますが、著作権など既存の権利を蔑ろにする進歩はおかしいと思っています。 AIの学習に使用するのはよいですが、それは事前に学習に使用することに同意した人だけに限るべきです。 現状でも本やWeb掲載など、公的な使用の場合は事前に編集者やライターさんから連絡をいただき、使用用途を確認の上で許諾を出します。 場合によっては掲載料を提示します。これがAI学習とAIの商用利用という
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
Amazon Web Services ブログ 基本に立ち返る: 動画圧縮の裏側で使われる仕組み 動画エンコーディング この Blog では、動画エンコーディング処理（圧縮）の基本について、簡単な言葉で説明していきます。 圧縮・エンコーディングの主な目的は、動画の記録、保存および伝送するのに必要となるデータの量を削減することです。これは、ストレージハードウェア、データ伝送時間、必要となる配信帯域幅の削減に繋がります。 動画をエンコードするための多くの異なるアルゴリズム（例えば、MPEG-2、H.264/AVC、H.265/HEVC、VP9、AV1 など）が存在しますが、今日使われている一般的なコーデックのほとんどは、このブログ記事で紹介する共通の原理に従います。 Joint Photographic Experts Group もしくは JPEG 圧縮 デジタル画像を圧縮するために最も一般
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
圧縮率の悪い番組は、屋外の映像が多い。 ドラマ、映画、アニメなどは、一般に平均圧縮率より良くなる傾向がある。 2020年版自宅録画サーバーの電気代 消費電力を調査したところ、以下の結果を得た。 （１）待機時 27W （２）録画時 30W （３）トランスコード時 79W この結果から以下のように考えた。 （１）待機電力 27W （２）録画電力 3W （３）トランスコード電力 52W 1kWh＝27円とすると、 1ヶ月待機電気料金＝524円 1時間番組の録画電気料金＝0.081円 1時間番組のトランスコード電気料金＝0.42円（18分のトランスコード時間） 従って、1時間の番組を録画してトランスコードすると約0.5円かかる。 1日に20時間を録画して、1か月継続すると以下の通り。 0.5✕20✕30＝300円 毎日20時間録画して1か月続けると、総合電気料金は以下の通り。 524円＋300円＝
深層学習時代の文字認識とその周辺 / OCR and related technologies in the Deep Learning era
■イベント ：【SenseTime Japan × Sansan】画像処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/230636/ ■登壇概要 タイトル：深層学習時代の文字認識とその周辺 発表者： 技術本部 DSOC R&D研究員 宮本 優一 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
物体検出のDeepLearning読むべき論文7選とポイントまとめ【EfficientDetまでの道筋】 - Qiita
お久しぶりです。 2012年のHintonさんのAlexNetによるILSVRCでの圧勝を皮切りに、画像認識の世界でもDeepLearningが脚光を浴びることとなりました。 物体検出の世界でも現在DeepLearningを用いたモデルが主流になっています。 https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco を見ると、 COCO test-devにおいて、state-of-the-art(SoTA)のモデルはEfficientDet-D7xのようです。 独断と偏見も少々ありますが、そのEfficientDetを理解するために読むべき論文を7つ集めてみました。 DeepLearning以降の物体検出に焦点を当てて、出来るだけ簡潔につらつらと書いていきたいと思います。 物体検出とは 物体検出について知らないという人は以下の動画を見
日焼けしたポスターみたいな写真を撮る
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。（動画インタビュー） 前の記事：ポケベル打ちでTwitterしたい ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr 日焼けポスターから感じる夏の日差し 街を歩いていると、青っぽいポスターをよく見かける。 肌が青くなった人。ありえない色なのに、見慣れているせいか特に変には思わない 長きにわたり太陽光にさらされた結果、赤のインクが退色して全体的に青くなっているのだ。これを見て、「皮膚が青い人の写真だ！」って思う人はいないだろう。脳が勝手に、「これは日に焼けたポスターだ」（なので青くて当然）と認識している。それだけ日常的に見慣れた光景とも言える。 似たようなものに、セピア色の写真がある。モノクロ印画紙が経年劣化すると、
今日は、@Jiny2001です。 国内でも悪用され初めてついに逮捕者が出たDeepFake。本記事はDeepFakeの総まとめです。 キーになる各技術の仕組みとしてStyleGAN, FaceSwap, StarGAN, Talking Headsについて解説してみました。何故AIがこれだけ進歩してきたのか、この技術部分の理解が超大事だと思ってます。気になるなら是非読んでみて下さい。 そして最後にちょっとだけ、今後のAI発展についての期待を書いてみました。 Too long; didn't read？ 1行で要約すると → DeepFake ぱねぇ です。 目次 DeepFake系技術の現状 DeepFakeの大まかな技術体系の解説 1) Face Synthesis: (StyleGAN) 2) Identity Swap: (FaceSwap) 3) Attribute Manipul
一方、Photoshopなど一部の画像編集ソフトではWebP形式に対応していない場合があり、WebP画像を保存しても閲覧などがしにくい欠点があった。これまでは、ユーザーの環境でWebP画像を編集するにはWindowsの付属ソフト「ペイント」などで開いて編集するか、ペイントで別フォーマットへ変換してから編集する必要があった。 この機能追加に対し、Twitter上では「やっとか！」「これでペイントを経由しなくてすむ」など喜びの声が上がっていた。 関連記事 Illustratorで起動不可の不具合、他社セキュリティソフトが影響 アドビが回避法を案内 アドビの「Illustrator」で起動できない不具合が発生している。他社のセキュリティソフトが競合していることが原因としており、その回避法を案内している。 「街並みが一瞬で人類滅亡後に」──Photoshopの画像ミックス機能が話題 荒廃した写真が
プログラミングスクールで、「リアルバーチャルYoutuber」というWebサービスを作りました - 猫Rails
はじめに 作ったWebサービスの紹介 開発日誌 Getting Realを読む エレベーターピッチを作る 技術検証 ペーパープロトタイプを作る 技術選定とシステム構成図の作成 開発の進め方を考える $ rails new Herokuをセットアップ 独自ドメイン設定 + SSL化 SendGridをセットアップ S3 + CloudFrontをセットアップ Googleアナリティクスをセットアップ Googleサーチコンソールをセットアップ ロゴ・ファビコンを作る サイトマップを自動作成 metaタグを設定する Rubocopを設定する 便利Gemを導入する bullet letter_opener letter_opener_web xray-rails pry-rails pry-byebug pry-doc pry-alias awesome_print tapp rack-mini
画像生成AIにイラストや写真を学習させることを防ぐため、「Mist」などを使って画像に敵対的サンプルと呼ばれるノイズを入れる方法があります。この敵対的サンプルによるノイズを画像から除去するためのツール「AdverseCleaner」が登場しています。 GitHub - lllyasviel/AdverseCleaner: Remove adversarial noise from images https://github.com/lllyasviel/AdverseCleaner AdverseCleanerはHugging Faceで公開されており、実際に試してみることができます。 AdverseCleaner - a Hugging Face Space by p1atdev https://huggingface.co/spaces/p1atdev/AdverseCleaner 今
历时一个月逐帧重新绘制，加上小时候在电视上看引进日本动画的元素和滤镜特效，仿佛又回到下课准时回家看动画的年代。虽然相比真实的90年代画风还有些许差距，但相比第一次做90年代视频（BV1ca411C7CQ）进步巨大且味更浓。 制作不易，你的一键三连或充电，哪怕只是点个赞也是让我继续创作下去的原动力！
最近の物体検出 2019/05/30
最近の物体検出 2019/05/30 1. 最近の物体検出 2019/05/30 2. お品書き •イントロ • 歴史の振り返り •最近の動向 • キーポイント系 • multi-scale対応 3. イントロ 4. https://twitter.com/RUSH1L/status/889963452143357952/photo/1https://www.youtube.com/watch?v=VOC3huqHrss 5. MegDet 詳細不明 (ensemble) 52.5 SNIP (R-FCN, DPN-98, DCN) (ensemble) 48.3 Mask R-CNN ResNeXt-152 32x8d CornerNet Hourglass-104 SNIPER (Faster R-CNN, R-101, DCN) NAS-FPN RetinaNet, AmoebaNe
イーロン・マスク、グーグルのAIを「非常識で人種差別的」と非難 検索も攻撃 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
米企業家イーロン・マスクは22日、グーグルの対話型人工知能（AI）「Gemini（ジェミニ）」について、偏向した「人種差別主義者」だと非難した。翌23日にはグーグル検索にも攻撃の矛先を向け、同社が2024年米大統領選挙を不正に操作しようとしているとの陰謀論をあおる投稿を行った。 グーグルに対しては、GeminiのAI画像生成機能をめぐり、多様性を意識しすぎているとして激しい反発が起きている。歴史上の人物として生成された画像が、歴史的に不正確な人種や性別で描かれることが発覚し、誤解を招くと批判が殺到。同社は人物画像の生成機能を一時停止すると発表した。 マスクはこうした動きを受け、「問題はGeminiだけでなく、グーグル検索にもある」とX（旧ツイッター）に投稿。グーグルはAI画像生成に関して「勇み足を踏んだ」との見方を示した。 グーグルは不正確な画像生成について、偏向問題に取り組み、表現を改善
NEC は、地上で撮影された景観画像と衛星画像や航空写真等の上空から撮影された画像と照合することで、景観画像の場所を推定する技術を開発しました。 本技術により、ランドマークとなる建築物が写っていない場合であっても、広域をとらえた衛星画像・航空写真から撮影場所を見つけることが可能となります。NECは今後、この技術を自然災害の被害を受けた場所や範囲の推定へ活用することで、救助活動の迅速化等への貢献を目指します。 水害や地震等の自然災害の発生時には、被災者の救助活動や生活再建に向けた取り組みを迅速に行えるよう、被害を受けた場所や範囲、状況を即座に把握することが重要です。そして、これらを把握する方法として、市民から自治体等へ提供される災害状況を撮影した画像の活用が期待されています。 NECは、被災状況の迅速な把握を実現していくため、衛星画像・航空写真を活用して地上で撮影された画像の場所を推定する技
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
QOI(Quite OK Image) format 2021年11月にDominic Szablewski氏(@phoboslab)の手による新しいロスレス画像圧縮「QOI(Quite OK Image) format」がアナウンスされました。 C言語のヘッダオンリー・ライブラリとしてわずか300行たらずで実装され、PNGフォーマットに近いデータ圧縮性能でありながら、20～50倍のエンコード速度、3～4倍のデコード速度を実現しています（作者自身によるアナウンス記事より）。 アナウンス記事: Lossless Image Compression in O(n) Time ソースコード: GitHub phoboslab/qoi ベンチマーク結果: QOI Benchmark Result この記事ではQOIフォーマットに関する個人的評価と、その画像圧縮アルゴリズムをざっくりと解説します。
ダーツが狙ったところに刺さるかどうか、投げた直後、つまり刺さる直前にお知らせすることで、0.2秒待てば分かることを0.2秒前に知って一喜一憂するためのアプリを作りました。 何を作ったか まず、的に向かってダーツを投げましょう。その様子をカメラで撮影し、その映像をもとにPCで姿勢推定を行います。推定された姿勢をもとに、ルールベースでダーツを投げたことをPCで検知します。 投てきを検知したら、1秒分のデータをさかのぼって機械学習モデルに入力し、ダーツがブル（中心）に刺さるのかどうか予測します。その際、Edge TPUという高速で機械学習の予測を行うデバイスを利用します。 機械学習の判定の結果、ブルに刺さると思ったら「ピンポーン」外れると予測されたら「ブブー」と音がなって知らせてくれます。この時点でまだダーツは刺さっていません。 もし、外れると予測されたら悲しいですよね。まだダーツは刺さっていま
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画像生成AIプロテクター「Glaze」の意義と使い方まとめ｜よー清水
DALL·E: Creating images from text
映画でよく使われる色調の調整技法・ティール&オレンジを用いると写真がめちゃエモい仕上がりに！実例いろいろ集めてみました
動物の目は「微分」を活用している - tsujimotterのノートブック
キャラクター画像一枚でより表情豊かなアニメーションを生成するシステムを作ってみた
ユーザー体験を向上！Yahoo!ニュースにおけるCore Web Vitals対応事例
NeRF: Neural Radiance Fields
ラーメン二郎の写真から“レンゲだけ”消す技術が意味不明だけどすごい なぜ消すのか開発者に聞いた
画像生成AIで「アニメの中割り画像を作る方法」が発見される、実際に中割り生成用の画像を作成できるウェブサービスも公開中
AIで自分好みの美少女イラストを作れる「Waifu Labs」の開発者が「AIが俺の嫁を作る方法」を解説
OpenCV, GoCV, Go言語における画像処理のパフォーマンスの比較 - ZOZO TECH BLOG
【訃報】画像ファイルフォーマット「GIF」生みの親スティーブ・ウィルハイト氏死去
画像生成AIの学習について絵描きにアンケートを取った結果と今後の考察｜よー清水
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ
基本に立ち返る: 動画圧縮の裏側で使われる仕組み | Amazon Web Services
2020年の自宅録画サーバー環境 - Simple Life in the digital age
DeepFake技術解説 人を超えるAIを作るには - Qiita
Photoshopが待望の「WebP」形式に対応、編集や保存が可能に
AIによる学習を妨害する敵対的ノイズを画像から除去できる「AdverseCleaner」を使ってみた
逐帧绘制1992年版《莉可丽丝》，目前AI绘画也无法实现的技术力！_哔哩哔哩_bilibili
NEC、景観画像の場所を衛星画像や航空写真から推定する技術を開発
AIでディテールを保ったまま画像を拡大する無償ツール「Upscayl」がv2.0.0に／「Remacri」など3つの一般的な写真向けAIモデルと29のアプリテーマが追加
ロスレス画像圧縮: QOI(Quite OK Image) format
ダーツが命中するかどうか、刺さる直前に教えてくれる装置を作った - Qiita