生成AI技術が辿った濃い一ヶ月間
Stable Diffusionがオープンソースで公開されてちょうど1ヶ月が立ちました。OpenAIがDall-E2をリリースしたのが4月。こういう異次元なリソースを使ってモデルを作れるのはごく限られたプレーヤーだけと思い込んでいたものが、若干十数人のチームがMidjourneyをリリースしたのが7月。一連の騒ぎがここ半年程度の出来事で、1ヶ月前に深津さんも予見していた「世界変革」が目の前で怒涛の勢いで進行しています。 このブログも書いた瞬間に古くなるだと思うけど、この文化的特異点とも言える1ヶ月に起こったことを振り返ってみたいと思います。それにしても手書き文字の生成に感動していた2015年から比べるとずいぶん遠いところまで来ましたね。DataRobotでも「AIの民主化」を掲げて様々な企業のAI活用を推進していたけれど、今起こっている変化を見ているとそのスピード感に愕然とします。 少し宣
GenerativeAIをゲーム開発に活用する方法Tipsのマガジンゲーム開発AI Lab. Witchpotに含まれる記事です ゲームづくりを前提に書かれています このnoteでは観測範囲で試すことのできるサービスを実際に使用した結果などを比較していきます 追記1「見た目以外のモデル詳細も知りたい」とのコメントを頂いたので、詳細をこちら↓にまとめました！興味がありましたら合わせてご覧ください！ 追記2日本時間8/22にCSMが有料サブスクリプションプランが追加されました CSMでは使用可能な学習モデルが選択可能でこの記事でCSMの項目で紹介している3Dモデルは現在の有料プランに相当する学習モデルを使用して生成されています 要約純粋な3D生成ではCSMが最もクオリティが高そう ただしメッシュはぼこぼこになることが多く後処理が必用 「Swordのみ」など生成可能なオブジェクトタイプを限定した
Generative AI(ChatGPT)と対話する、社内用生産性向上ツールを開発し、業務利用リスクを解決した話｜sys1yagi
こんにちは、Ubie(ユビー)株式会社のUbie Discoveryという組織で、ソフトウェアエンジニアとして働いている八木(@sys1yagi)です。 ChatGPTが賑わっていますね。正確にはGPT-3.5やGPT-4といった大規模言語モデルのブレークスルーが賑わっているわけですが、一般的にはChatGPTを通して大規模言語モデルに触れるというケースがほとんどだと思います。 ChatGPTの業務利用のリスクChatGPTを使った業務効率化のアイデアなどが散見されますが、ChatGPTの場合、Open AI社によって入力内容を学習等に利用される場合があります。 基本的に会社で契約を結んでいないWebサービス等に対して、業務に関連するデータを入力するべきではないわけですが、便利さのあまりについつい入力してしまうケースもあるかもしれません。各社においては法務等と連携して利用に関する注意喚起等
「Google Colab」で「Gemini API」を試したので、まとめました。 1. Gemini API「Gemini API」は、「Google DeepMind」が開発したマルチモーダル大規模言語モデル「Gemini」を利用するためのAPIです。 3. Gemini API の準備Colabでの「Gemini API」の準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) 「Google AI Studio」からAPIキーを取得し、Colabのシークレットマネージャーに登録。 キーは「GOOGLE_API_KEY」とします。 import google.generativeai as genai from google.colab import userd
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3D生成AIサービスの現在地｜nakashun
Google Colab で Gemini API を試す｜npaka