2022年版・深層学習による写実的画像合成の最新動向
2022/9/14 GPU UNITE 2022 / Day3：CG研究 セッション (https://gdep-sol.co.jp/gpu-event/gpu-unite-2022/day3/) 講演資料
2022/9/14 GPU UNITE 2022 / Day3：CG研究 セッション (https://gdep-sol.co.jp/gpu-event/gpu-unite-2022/day3/) 講演資料
はじめに スペースリーでインターンをしている大隣嵩です。 弊社は空間データ活用プラットフォームを提供しており、パノラマ画像を使った空間の3Dビューワーをリリースしました。 研究開発チームでは、更なる精度向上やコンテンツ制作負担軽減のため、より精度が高く柔軟な3D再構成技術の研究開発を進めています。 NeRF（Neural Radiance Fields）[1]では、写実的な陰影表現を含むシーンの高精度な3Dキャプチャを行うことができます。最近になって、NeRFを簡単に試すことができるアプリ（LumaAI[2]）やフレームワーク（nerfstudio[3]）が登場したことにより、研究者以外の人でも簡単にNeRFを試すことができるようになっています。今回は、屋内シーンの360度動画を使ってNeRF（nerfstudio）の精度検証を行った結果を紹介します。NeRFの概要については単眼からの3D
バービーと原爆の画像合成で騒動に…核兵器への日米の温度差を「バーベンハイマー」の流行から考える：東京新聞 TOKYO Web
原爆投下後を思わせる背景の中、バービー役の俳優がオッペンハイマー役の肩に乗り、笑顔ではしゃぐ合成画像（Xよりスクリーンショット） 広島と長崎への原爆投下から今年で78年がたつ。犠牲者を悼み、平和を願う式典が開かれるこの時期に、被爆者らの気持ちを逆なでする出来事が起きた。映画「バービー」の米国のX（旧ツイッター）公式アカウントが、原爆投下を想起させる画像に好意的な反応をしたのだ。原爆投下に対する日米の認識の差というだけで終わらせていい問題だろうか。（曽田晋太郎、西田直晃）
「Goで画像合成！」OGP画像の動的生成 / Dynamic generation of OGP images by Golang
[非公式]Go Reject Con 2021 の発表資料です https://moneyforward.connpass.com/event/228698/
こんばんは。もかです。 いつもブログ読んでいただきありがとうございます。 昨日、人物切り抜きサイトの紹介記事を書いた所、 blog.mokaclash.com 「画像の合成はどこでやってますか？」 という質問がありましたので、 一応私が使っている所を紹介したいと思います。 ちなみに画像の合成加工はたくさん色々なサイトやツールソフトがあるので、 自分にあった物を使うのが1番だと思います。 比較的簡単に出来て、インストール不要の無料サイト 【バナー工房】！！ www.bannerkoubou.com 本格的な物を作らないのであれば【バナー工房】で十分です。 少なくとも私には十分すぎます。 是非使ってみてください。 バナー工房でサムネ作り では今回もこちらの可愛い女性を、 注＊フリー素材です 山に連れていき 「やっほー」 と叫ばせてみましょう。 まずは昨日紹介した 【remove.bg】で女性の
低解像度の画像はぼやけていて、どんなに目を細めてみたところで、くっきり鮮明に見えることはない。 だが、Googleが開発した画像合成AI技術を使うと、低解像度の画像をごく自然な高解像度画像に変換することができる。 その出来栄えはあまりにも自然すぎて、処理された画像がオリジナルで、もともとの画像の方がモザイクでぼかされたものに思えてくるほどだ。 この技術を応用すれば、不鮮明な古い写真を綺麗に仕上げたり、医療用の画像装置を改善したりと、さまざまな分野で役立つことが期待されている。
用意した画像 やったこと 結果 MiniMagickを使って、画像を生成してみました。 用意した画像 ベース画像 ユーザー画像 フォントファイル やったこと アイコン画像を丸く切り抜く Convertメソッドを使い、既存画像を読み込み加工をして出力します。 # ユーザー画像を元に新しい画像を生成する # 円状に切り抜く # 新しい画像は `out_put.png` に出力される user_image = MiniMagick::Image.open({ユーザー画像パス}) MiniMagick::Tool::Convert.new do |img| img.size "#{user_image.height}x#{user_image.width}" img << 'xc:transparent' img.fill user_image.path img.draw 'translate 1
LayerDiffusion技術が実現する透過画像生成の新時代に注目。AIを用いて透明度を精密にコントロールし、革新的な画像生成の地平を拓く。クリエイティブな可能性が広がります。 それだけでも十分にスゴイです。 しかし、LayerDiffusionにはさらにスゴイ機能が備わっています。 現時点において、全部で6個のMethodから選択できます。 今回は、「Background Condition」に属する以下の二つのMethodについて説明します。 From Background to BlendingFrom Background and Blending to Foreground From Background to Blending 日本語にすると「背景からブレンドへ」という表現になります。 これだけでは意味がわかりません。 言葉よりも、実際に見た方が早いです。 まず、次のような背
シミュレーション 技術 技術-Technology Vertex Block Descent - 高速＆安定の物理シミュレーション技... 2024-05-06 ユタ大学博士課程候補者でVisureTechの創業者であるAnka Chen氏らによる、高速かつ安定するとされる次世代物理シミュレーション技術『Vertex Block Descent (VBD)』の動画とプロジェクトページが公開されています！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Lava Lamp Configurator - シェーダーでリアルに表現された... 2024-05-06 プログラマーでシェーダーアーティストのnevermoreによるUnreal Engine向けラバライトアセット『Lava Lamp Configurator』がリリースされました！ 続きを読む
小節・拍での時間管理ができるビデオ編集ソフトの新バージョン、VEGAS 19誕生。ラインナップが一新され、ライブストリーミングや画像合成も可能に｜DTMステーション
これまでたびたび記事で取り上げてきている独MAGIXのビデオ編集ソフト、VEGAS。9月14日、新バージョンとなるVEGAS 19がソースネクストから発売されるとともに従来とは大きくラインナップが変更になりました。これまでは下から順にVEGAS Pro 18 Edit、VEGAS Pro 18、VEGAS Pro 18 Suiteというラインナップだったのが、今回VEGAS Edit 19（標準税込価格：15,400円）、VEGAS Pro 19（39,800円）、VEGAS Post 19（59,800円）という3ラインナップに変更となり、それぞれによって収録されているソフトの中身が変更になった格好です。 最上位版のVEGAS Post 19は、言ってしまえば、AdobeのPremiereとAfter Effectsをセットにし、さらにOBSのような配信ソフトを追加したり、波形編集ソフト
画像合成 - 記憶の風景
眠っていた久しぶりのカメラ、 画像をSILKYPIXで合成してみた。 【カメラ】 CASIO EXILIM EX-ZS240 画像数：1610万画素(有効画素) 撮影素子：1/2.3型CCD 記録フォーマット：JPEG 【カメラ設定】 撮影レンズ焦点距離/14mm(35mm換算78mm) 露出時間/0.04秒（1/25） F値/4.5 ISO/800 【合成方法】 多重露光 手持ち撮影時の位置ずれを補正する 【合成結果】 合成枚数が増える毎に輪郭が滑らかになっています。 １枚目の元画像 （以下拡大部分） 合成なし（１枚目の元画像） 2枚を合成 ３枚を合成 ４枚を合成
[Amazon SageMaker] 画像合成によるデータセット作成時における背景の扱いについて | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 下記では、冷蔵庫内を上からのアングルで見た映像で、商品を検出しています。 今回は、ここで作成したモデルについての紹介です。 最初に動画をご確認下さい。前段は、データセットを作成しているようす、そして、後段は、冷蔵庫内のカメラで商品を検出している場面です。 2 単一商品のデータセット 実は、当初、データ作成も容易なので、１枚の商品画像を背景と合成することでデータセットを作成しました。 しかし、このデータセットで作成したモデルは、商品の間隔が空いている時は、問題なく検出できるのですが 商品の間隔が狭くなると、途端に検出できなくなる問題がありました。 3 複数商品のデータセット 先のデータセットでは、常に商品の周りに背景が写っており、これを一緒に学習してしまっています。実際の場面で、商品の間隔が詰まった時、商品の周りの背景は確保されなくなるため、
![[Amazon SageMaker] 画像合成によるデータセット作成時における背景の扱いについて | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
最新iOS端末をもっていたら使わないともったいない！iOSリアルタイム画像合成ARアプリ「バーチャル背景カメラ」自分のアルバムから選んだ好きな写真をバーチャルに背景にして、リアルタイムに人の合成写真が撮ることができます 株式会社ホビーク（代表取締役：鑓水訟氏）が最新のiOS端末の性能を活かしたiPhone/iPad向けアプリ「バーチャル背景カメラ」をリリースしました。Apple App Storeからダウンロードいただけます。ご自分のアルバムから選んだ好きな写真をバーチャルに背景にして、リアルタイムに人の合成写真が撮ることができます。 iPhone XR、iPhone11など最新のiOS端末でのみ利用できる人工知能によるＡＲの機能を生かしました。 該当する最新機種を持っていたらその高性能を使ってみないともったいない。 自分のアルバムから好きな写真をバーチャルな背景にして、リアルタイムに人の
更新日: 2017年3月9日公開日: 2016年3月23日基礎知識のみで作成できる！Photoshopを使った画像合成のやりかた "CodeCampus"はオンラインプログラミングスクール No.1のCodeCampが運営するプログラミング未経験の方のための学習メディアです CodeCampとは？（受講生体験記） 「エンジニアは女性のキャリアとして魅力的」未経験からの転職体験記リモートワーク×多拠点居住の新しい生き方を実現する。元バレエダンサーの挑戦普通の文系大学生/営業職が、エンジニアへ転職し起業するまで成長の記録 Photoshopは様々な画像加工を行う事ができる便利ツールですが、少し敷居が高いと思っている方も多いのではないでしょうか？しかし心配は無用、Photoshopは個々の機能がしっかりしているので、初心者でも簡単に画像合成が行えるようになっています。今回はそんなPhotosho
RMagickを利用して画像の合成や文字入れをしたい 入力した内容に応じて画像を合成したり、 入力文字をいれた画像を作ったりするときの Tips 例で言うと、サムネイル作成、とかかな？ Rmagickのインストール gemfileに以下を追加 gem 'rmagick' そして bundle install 画像を合成するコード image = Magick::ImageList.new( "app/assets/images/test.png", "app/assets/images/test2.png", ) image = image.append(false) #falseだと左右につなげる。trueだと上下につなげる image.write("app/assets/images/result.png") Magick::ImageList.new で画像が配列に格納されるようなふ
Learning Inception Attention for Image Synthesis and Image Recognition 画像合成と画像認識は目覚ましい進歩を遂げましたが、多くの場合、計算コストのかかるトレーニングと推論が犠牲になります。軽量でありながら表現力豊かなディープモデルを学ぶことは、重要で興味深い方向性として浮上しています。 Inceptionビルディングブロックのよく知られたsplit-transform-aggregateデザインヒューリスティックに触発されて、このペーパーは、画像合成モデルの効率的な学習を容易にするSkip-Layer Inception Module（SLIM）と、同じレイヤーバリアント（SLIMと呼ばれる）を提案します。あまりにも）画像認識のための有名なResNeXtsのより強力な代替手段として。 SLIMでは、入力特徴マップは最初に
英国キングス・カレッジ・ロンドンが、パートナー企業やオープンソースのソフトウェアを活用して開発したAIモデルを用いて、脳の合成画像を10万枚生成しオープンソースとして公開すると発表した。AIを生成する教師データとなる医用画像は世界的に不足しているといわれており、こうした脳画像の合成技術が普及すれば、関連研究を大きく前進させることが期待できる。 画像はGitHubに公開予定 同大学の発表によると、同大学と関連機関、米NVIDIAは人間の脳の人工3DMRI画像を生成する深層学習モデルの構築を目的としたプロジェクト「Synthetic Brain Project」を組織しており、ディープラーニングや多くのフレームワーク、NVIDIAのハードウェアを採用し高精度な「存在しない人の」高精度な脳画像を生成できるモデルの開発に成功したという。精度を確認できるサンプルも公開されている。 医用画像を解析する
人工知能は素晴らしい可能性を示すとともに、人間のダークサイドをも暴き出している。例えば「ディープフェイク（画像合成技術）」は、機械学習を通じて、画像や動画に本来写っていないものを合成することができる。 これを使えば誰でも簡単にフェイク動画や画像を作成できてしまう。最近このディープフェイクを利用して、懸念すべきサイトが登場したという。 『MIT Technology Review』によると、そのサイトでは顔写真をアップロードすることで、その人を勝手にアダルトビデオに出演させることができるのだ。 それがダウンロードされて拡散されれば、とんだ風評被害を作りかねないとして大いに懸念されている。
カメラと写真映像のワールドプレミアショー「CP+2019」（2019年2月28日～3月3日／パシフィコ横浜）会場から写真でレポート！ 注目の新製品や各社のイチオシ、取材スタッフが見つけた注目アイテムを紹介します。 【キヤノン】入力から出力までをフルカバーするキヤノンの強みをいかしてプリンターも進化！ キヤノンブースのプリンターコーナーではスマホ専用ミニフォトプリンター「iNSPiC」の体験コーナーが設けられていた。スマートフォンで撮影した画像をすぐにプリントして見ることができる。こちらでは女性スタッフがわかりやすく説明してくれる。 「iNSPiC」の体験コーナーのすぐ後ろでは、フォトキナで技術展示されていたHDRプリントが紹介されていた。対応機種はカメラが「EOS 5D Mark IV」と「EOS R」、プリンターがimagePROGRAF PROシリーズに限定されるものの画像合成をするこ
Neural Texture Extraction and Distribution for Controllable Person Image Synthesis 身体のポーズと外観を明示的に制御して、参照画像から人間を再レンダリングすることを目的とした、制御可能な人物画像合成タスクを扱います。人物画像が高度に構造化されていることを観察し、参照画像の意味エンティティを抽出して配布することにより、目的の画像を生成することを提案します。この目標を達成するために、二重注意に基づくニューラルテクスチャ抽出および分散操作について説明します。この操作では、最初に参照フィーチャマップからセマンティックニューラルテクスチャを抽出します。次に、ターゲットポーズから学習した空間分布に従って、抽出されたニューラルテクスチャを分散します。私たちのモデルは、任意のポーズで人間の画像を予測するように訓練されています
M6-UFC：非自己回帰生成トランスを介した条件付き画像合成のためのマルチモーダル制御の統合
M6-UFC: Unifying Multi-Modal Controls for Conditional Image Synthesis via Non-Autoregressive Generative Transformers 条件付き画像合成は、テキストによる説明、参照画像、保存する画像ブロック、およびそれらの組み合わせの形式で、いくつかのマルチモーダルガイダンスに従って画像を作成することを目的としています。この論文では、これらの制御信号を個別に調査する代わりに、新しい2ステージアーキテクチャであるM6-UFCを提案して、任意の数のマルチモーダル制御を統合します。 M6-UFCでは、多様な制御信号と合成された画像の両方が、Transformerによって処理される一連の個別のトークンとして均一に表されます。 DALL-EやVQGANなどの既存の2段階自己回帰アプローチとは異なり、M6
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar3日目の記事です。今回紹介するのはStyleGANの応用です。StyleGANといえばGANの中でもトップクラスに注目されているモデルで、2020年にはStyleGAN2が生まれました。 この研究はGANの訓練を一切せずに、パノラマ合成や、画像ブレンド、局所的なマルチモーダル画像変換など複数の画像合成タスクをこなすものです。高価なGPUがいらないので利用しやすい研究ではないかと思います。2021年11月現在はpreprintとなっています1。イリノイ大学とSnap社のメンバーによる論文です。 タイトル：StyleGAN of All Trades: Image Manipulation with Only Pretrained StyleGAN URL：https://arxiv.org/abs/2111.0161
2016年7月6日 10時9分 by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 女優らがアイコラ掲載の出版社に求めていた訴訟の損害賠償が確定した 有名税があるとは言えども、セクハラ表現は受け入れる必要がないと弁護士 今回の判決では、芸能人に対しての名誉感情侵害が認められているという さんやさんら女優7人が、自身の写真と裸のイラストとの合成画像の掲載をめぐって、雑誌出版社に損害賠償を求めていた訴訟で、出版社側に計560万円の支払いを命じた二審知財高決が6月29日までに確定した。 一審の東京地裁は、「イラストは一見して合成と判別できないほど精巧」「女性に強い羞恥心や不快感を抱かせ、自尊心を傷つける」として、賠償を命じ、二審も支持していた。7人は二審判決の一部を不服として上告受理を申し立てていたが、28日付で不受理が決まり、二審判決が確定した。 報道によると、問題となった雑誌には、訴えた7人を含
ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン、Unityでレイヤーを使った画像合成を行う「Visual Compositor」の紹介動画を公開。Stable Diffusionと連携する機能も紹介
ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンが、Unityで画像合成を行う機能「Visual Compositor」の紹介動画を公開 「Visual Compositor」では、ノードベースのエディタを通して、Unity内でリアルタイムの画像合成が可能 動画では、試験的に使えるStable Diffusionとの連携機能についても解説
任意のスケールの画像合成
位置エンコーディングにより、最近の作業で、さまざまなスケールの画像を生成できる単一の敵対的ネットワークをトレーニングできるようになりました。ただし、これらのアプローチは、一連の個別のスケールに限定されるか、モデルが明示的にトレーニングされていないスケールで良好な知覚品質を維持するのに苦労します。ジェネレータのレイヤー変換に対して不変のスケール整合性のある位置エンコーディングの設計を提案します。これにより、トレーニング中に見えないスケールでも任意のスケールの画像を生成できます。さらに、パイプラインと部分生成トレーニングに新しいスケール間拡張を組み込んで、任意のスケールでの一貫した画像の合成を容易にします。最後に、画像合成に一般的に使用されるさまざまなデータセットの一連のスケールについて、競争力のある結果を示します。 Positional encodings have enabled rece
【実践！ControlNet Tile画像合成】素材画像とパラメータ設定の検証【StableDiffusion】｜くろまる_AI/ColorMerry_AI
【実践！ControlNet Tile画像合成】素材画像とパラメータ設定の検証【StableDiffusion】 １．自然言語による生成の弱点？現状、StableDiffusionでの画像生成においては多くの人により様々なmodel（checkpoint）、拡張機能、そしてPromptが作成・公開され、画像としてはどんなものでも生成できてしまうかのような環境になってきました。 しかしそんな環境の中でも、自分がイメージしたもの、作りたいものを再現できるかどうかはまた別の話です。 生成内容の指示の中心となるのがpromptです。 このpromptは、日常使っている言葉（自然言語）を使用できる点が現在の生成AIの特徴であり、普及の最大の要因となっています。 しかし裏を返せば「言葉で表現できる範囲でしか指定できない」ということでもあります。 これは、画像生成において言えば「抽象的なイメージの再現が
生成モデルの出力の特定の機能をユーザーフレンドリーな方法で分離および制御することは、困難で制限のない問題です。オラクルのユーザーが、「画像aと画像bのどちらが好きですか？」という形式の一連の相対的なクエリに答えることで、頭の中で想像している画像を生成できるようにする手法を開発しています。私たちのフレームワークは、収集された相対クエリを使用して潜在空間を優先度関連機能と非優先度関連機能に分割する条件付きVAEで構成されています。次に、相対クエリに対するユーザーの応答を使用して、想定される出力画像に対応する設定関連の機能を決定します。さらに、画像の予測される好みに関連する特徴の不確実性をモデル化するための手法を開発し、相対的なクエリトレーニングセットにノイズが含まれるシナリオにフレームワークを一般化できるようにします。 Isolating and controlling specific fe
Backdoor Attack is A Devil in Federated GAN-based Medical Image Synthesis ディープラーニングベースの画像合成技術は、オープンリサーチをサポートするための医用画像を生成するためのヘルスケア研究に適用されています。生成的敵対的ニューラルネットワーク（GAN）のトレーニングには、通常、大量のトレーニングデータが必要です。連合学習（FL）は、生データをローカルに保持しながら、さまざまな医療機関からの分散データを使用して中央モデルをトレーニングする方法を提供します。ただし、中央サーバーが元のデータに直接アクセスできないため、FLはバックドア攻撃に対して脆弱であり、トレーニングデータをポイズニングすることで敵対します。ほとんどのバックドア攻撃戦略は、分類モデルと集中型ドメインに焦点を合わせています。この研究では、バックドア攻撃分
Web会議ツールで画像合成できるTシャツ ZOZOが限定発売 | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
メール受信設定のご確認をお願いいたします。 AdverTimes.からのメールを受信できていない場合は、 下記から受信設定の確認方法をご覧いただけます。
案件で制作した画像合成ジェネレーターの構造について、振り返ってみる。 ■HTML側の用意 HTML側では、 ・写真アップロード用のinput=”file”のinputパーツ ・編集用のcanvas要素 ・完成した画像を表示する<div>など を用意しておく。 ■スクリプト側で必要な処理 ・画像のアップロード ・アップロードした画像を編集用canvasへ表示 ・canvas上での編集機能（写真の拡大縮小、フォトフレームを追加、文字を追加、など） ・完成した画像をpng形式のBlobデータに変換し、<div>などへ書き出す といった形。 それぞれをさらに詳しく説明すると、 ■APIで画像をアップロード File APIを使って画像をアップロード。 var reader = new FileReader(); uploadImgSrc = reader.result; アップロードした画像をca
画像合成に革命をもたらすM SoftのRaybrid Keymakerが凄い！（Cinema5D） | Dmaniax.com
日本のM Soft社が、画像合成で画期的なソリューションを開発したということです。 “M Softは、Inter BEE 2019で映像合成に革命をもたらす新しい機材、Raybrid Keymakerをリリースした。これは、背景に全景を合成する場合、青や緑の色（クロマキー）ではなくカメラからの距離を使う。” Via ‘ M SoftがRaybrid Keymakerを発表 － クロマキーに代わる映像合成 | cinema5D (https://www.cinema5d.com/jp/soft-raybrid-keymaker-goodbye-greenscreens-good/) InterBEEでのCinema5Dのインタビュー動画がすごいです。 で、このデモはInterBeeのCanonブースということでプレスリリースされています、そして販売もCanon経由、流石の先見の明ですね！ “
AI 画像合成サイト - Google 検索
2023/12/29 · 1位.AI で画像の合成が簡単にできるサイト「MyEdit」 · 2位.画像の合成など基本ツールが揃ったサイト「Pixlr X」 · 3位.初心者でもおしゃれな画像の合成が ...
電通国際情報サービス、オープンイノベーションラボの比嘉康雄です。 Stable Diffusionシリーズ、今回は、A as Bの呪文による画像合成の呪文です。 やまかずさんの日刊 画像生成AI (2022年9月29日)の記事で紹介されていた「A as B」は有効を今回は検証してみました。 Stable Diffusionのおすすめコンテンツはこちら。 Waifu Diffusion 1.3.5_80000 v2.1 金髪美女写真 v2.1 美少女アニメ画 v2.1 AUTOMATIC1111 v2.0 美少女イラスト v1.5 美少女画検証 美少女アニメ画改善版 美少女を高確率で出す呪文編 美少女アニメ画編 美少女写真編 女性イラスト編 魅惑的な女アニメ画（トゥーンレンダリング）編 長い呪文は切り捨てられる編 A as Bの呪文とは まとめ 仲間募集 Stable Diffusionの過
FedMed-GAN: Federated Multi-Modal Unsupervised Brain Image Synthesis ペアのマルチモーダルニューロイメージングデータを利用することは、人間の認知活動と特定の病状を調査するのに効果的であることが証明されています。ただし、コレクションはいくつかの制約に直面しているため、ペアのニューロイメージングデータの完全なセットを一元的に取得することは実用的ではありません。たとえば、高い検査コスト、長い取得時間、さらには画像の破損などです。さらに、ペアになっているニューロイメージングデータのほとんどは異なる医療機関に分散しており、プライバシーの問題を考慮して集中トレーニングのためにグループ化することはできません。このような状況では、連合学習を開始し、さまざまな病院やデータ所有者からの他の対になっていないデータの統合を促進する必要があることは
FedMed-ATL: Misaligned Unpaired Brain Image Synthesis via Affine Transform Loss 完全に整列され、ペアになっているマルチモーダルニューロイメージングデータの存在は、脳疾患の診断におけるその有効性を証明しています。ただし、実際には高コスト、長時間の取得、画像の破損、プライバシーの問題などが発生する可能性があるため、適切に調整されたペアのデータのフルセットを収集することは非現実的または豪華ですらあります。以前は、不整合な対になっていないニューロイメージングデータ（MUDと呼ばれる）は、一般にノイズの多いラベルとして扱われていました。ただし、このようなノイズの多いラベルベースの方法は、データのずれがひどく歪む場合、たとえば回転角が異なる場合、うまく機能しませんでした。この論文では、脳画像合成のための新しい連合自己監視学
シリコンスタジオは2022年2月24日、クボタ向けに、製品検査に使用するML（機械学習）用CG画像合成ツールを開発したと発表した。3Dの不良種画像と2Dの背景画像を合成し、学習用CG画像を生成するソフトウェア（CG合成ツール）となる。 このCG合成ツールでは、不良種画像と背景画像を選択し、画像を画面上で確認しながら合成できる。GUIを介して、貼り付ける領域やサイズ、角度、照明条件といった各種パラメーターを自由に設定可能だ。画像の生成枚数を指定して生成、保存したり、パラメーターも設定ファイルとして保存できる。 関連記事 AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか 技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。 機械学習はどうやって使うのか
Learning Inception Attention for Image Synthesis and Image Recognition 画像合成と画像認識は目覚ましい進歩を遂げましたが、多くの場合、計算コストのかかるトレーニングと推論が犠牲になります。軽量でありながら表現力豊かなディープモデルを学ぶことは、重要で興味深い方向性として浮上しています。 Inceptionビルディングブロックのよく知られたsplit-transform-aggregateデザインヒューリスティックに触発されて、このペーパーは、画像合成モデルの効率的な学習を容易にするSkip-Layer Inception Module（SLIM）と、同じレイヤーバリアント（SLIMと呼ばれる）を提案します。あまりにも）画像認識のための有名なResNeXtsのより強力な代替手段として。 SLIMでは、入力特徴マップは最初に
画像合成 | 無料オンライン写真合成サイト
作業途中にブラウザの表示幅を変更した場合やスマートフォンの縦横の向きを切り替えた場合は、ページを更新してください。 「合成画像の透過・透明化」設定・枠線機能を追加しました。(2019/4/26) 以下の手順で操作してください。 ①まず、編集したい「画像（写真）を選択」してください。 ②次に「画像を加工する」ボタンをクリックしてください。 ③画像加工モードに移行しますので、お好みの編集を行ってください。 ④編集が完了したら、オレンジ色の「保存」ボタンをクリックしてください。（スマートフォンの場合は、保存ボタンの次に画像を指で軽く3秒間長押ししてください。） ⑤最後に「削除」ボタンをクリックしてください。画像が削除され、画像加工モードが解除されます。 初めての方は「サンプル写真で試してみる」をクリックしてください。この機能を使えば、実際の画像を使わずに手軽に練習することができます。 画像（写真
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NeRFによる360°パノラマ屋内シーンの任意視点画像合成 - spacelyのブログ
【無料・画像合成加工サイト】『バナー工房』で簡単サムネ作り！！【ブログ・YouTube】 - もかの趣味ぶろぐっ！
ぼやけた画像がくっきり鮮明に！Googleの画像合成AI技術が凄すぎて人間にも区別できないレベル : カラパイア
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画像合成と画像認識のための学習開始の注意
研究目的に活用できる10万枚の「脳画像合成データ」のオープンソース提供へ 英国KCL | Med IT Tech
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相対クエリを使用したOracleガイド付き画像合成
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【Canvas＋Javascript】画像合成ジェネレーター | takelog
Stable Diffusion入門-A as Bの呪文による画像合成 - 電通総研 テックブログ
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FedMed-GAN：フェデレーションマルチモーダル教師なし脳画像合成
FedMed-ATL：アフィン変換損失による不整合な不対脳画像合成
製品検査向け機械学習用CG画像合成ツールを開発、Unreal Engine 4を活用
画像合成と画像認識のための学習開始の注意