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Googleが高品質な画像を簡単に生成できるAI「Imagen 2」を発表しました。Imagen 2はチャットAI「Bard」やGoogleのAIプラットフォーム「Vertex AI」などで利用可能。すでに日本からも利用可能だったので実際に使ってみました。 New and better ways to create images with Imagen 2 https://blog.google/technology/ai/google-imagen-2/ Imagen 2はすでにBardに組み込まれており、「○○の画像を生成して」という内容のメッセージを送信するだけで画像を生成することができます。Bardには以下のリンクからアクセスできます。 Bard https://bard.google.com/chat Googleにログインした状態でBardにアクセスすると以下のような画面が表示
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding unprecedented photorealism deep level of language understanding We present Imagen, a text-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagen builds on the power of large transformer language models in understanding text and hinges on the strength of diffusi
突飛なテキストからでも自然に高解像度な画像を生成することができるAIモデルの「Imagen」が発表されました。言語モデルのサイズを大きくすることでサンプルの忠実度と画像とテキストの整合性の両方が大幅に向上するそうです。 Imagen: Text-to-Image Diffusion Models https://gweb-research-imagen.appspot.com/ 「Imagen」の仕組みは以下の通り。まずはテキストエンコーダーのT5-XXLを用いることで単語の埋め込みを実行。続いてディフュージョンモデルを用いてテキストを64×64ピクセルの画像に変換。さらに、これを2度にわたり高解像度化のためのディフュージョンモデルにかけることで、最終的に1024×1024ピクセルの高解像度な画像を生成することができるようになっています。 実際にImagenがどのようなテキストからどのよう
米Googleの研究部門Google Researchは10月5日(現地時間)、短い文章から動画を生成するAIシステム「Imagen Video」をサンプルを添えて発表した。「車を運転するパンダ」「静かな湖面に落ちた紅葉がImagen Videoの形に浮かぶ」など、文章から生成した多数の動画を披露した。 Imagen Videoは、同社が5月に発表した文章から画像を生成する「Imagen」に基づいている。Imagenは「拡散モデル」で、多数の既存のデータサンプルを使って“破壊”と“回復”の方法を学習することで、新たなデータを生成する。 Imagen Videoの動画生成の流れは大まかには、文章を受け取ったAIが24×48ピクセルで16フレーム、毎秒3フレームの動画を生成し、この動画から追加のフレームをアップスケールして予測して最終的には128フレーム、毎秒24フレームの720pの動画にする
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。 Microsoft Research Asia、北京大学、Microsoft Azure AIによる研究チームが開発した「NUWA-Infinity: Autoregressive over Autoregressive Generation for Infinite Visual Synthesis」は、 テキストから画像や動画、画像から動画、画像から拡張画像(コンテンツの関係を失うことなく画像を拡大すること)などを生成する学習モデルだ。 OpenAIのDALL・E2、GoogleのImagenやPartiなど、テキストから高品質の画像を生成できるモデルが注目されている。これらが解像度1
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding unprecedented photorealism deep level of language understanding We present Imagen, a text-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagen builds on the power of large transformer language models in understanding text and hinges on the strength of diffusi
Abstract We present Imagen Video, a text-conditional video generation system based on a cascade of video diffusion models. Given a text prompt, Imagen Video generates high definition videos using a base video generation model and a sequence of interleaved spatial and temporal video super-resolution models. We describe how we scale up the system as a high definition text-to-video model including de
顧客が生成した画像を安全に使うために、Google DeepMindの電子透かし「SynthID」を組み込む。また、潜在的に有害なコンテンツjの生成を防止するための「包括的な安全フィルター」が含まれているという。(GoogleはImagenのトレーニングデータについては開示していない。) Vertex AIでのImagenの利用可能範囲は以下の通り。 関連記事 Google、企業と開発者向け「Gemini Pro」提供開始 Googleは、新しい生成AIモデル「Gemini」のミドルサイズ「Gemini Pro」を企業と開発者向けに提供開始した。「Vertex AI」と「Google AI Studio」で利用できる。まずは無料で提供し、将来的には“競争力のある価格”にする計画。 Google、「Vertex AI」での生成AIサポート一般提供開始 「PaLM 2」も使える Google
Googleは、人工知能(AI)を使ってテキストから画像を生成する新たな拡散モデルを開発している。類似するAIモデルより優れたものだとしている。 このモデル「Imagen」は、例えば「カウボーイハットと赤いシャツを身に着け、ビーチでギターを弾いているペルシア猫の写真」といったテキストが入力されると、その画像を出力する。写真のようにリアルな画像も、芸術作品のように加工された画像も生成できるようだ。 同じようにテキストから画像を生成するAIとして、「DALL・E」「VQGAN+CLIP」「Latent Diffusion Models」などがある。そうした他のAIモデルとImagenが生成する画像との比較について、Googleは、正確さと画像の忠実度で自社のモデルが優れていることが明らかになったとしている。 Imagenのウェブサイトで、指示するテキストとこのAIで作成された結果画像の例がいく
各社が提供する画像生成AIで、フォトリアルな人物画像の生成も可能になってきた。最近ではテイラー・スウィフトの偽画像がSNSで拡散され、問題になった。 Googleは、トレーニングデータの安全性に多大な投資を行い、暴力的、攻撃的、露骨なコンテンツなどの問題のある出力を制限するための技術的なガードレールを追加したほか、著名人の画像を生成できないようにするフィルターを適用して画像生成のリスクを軽減したと説明している。 また、ImageFXはImagen 2ベースなので、Google DeepMindの電子透かし「SynthID」が埋め込まれ、画像がAIで生成したものであることが分かるようになっている。 関連記事 GoogleのAI「Bard」、日本語で「Gemini Pro」と「G」ボタン対応 英語なら描画も可能に Googleは生成AIチャット「Bard」の2024年最初のアップデートを発表し
拡散モデル(Diffusion Model)は、ランダムなドットのパターンから始まり、画像の特定の側面を認識すると、そのパターンを画像に向かって徐々に変更するモデルとGoogleは説明する。Imagenは、文章を理解するための大規模な変換言語モデルをベースに拡散モデルで画像を生成する。 Imagen開発の過程で、テキストデータのみでトレーニングした汎用の大規模言語モデルが画像合成のためのテキストエンコードに非常に効果的だということが分かったという。Imagenで言語モデルのサイズを大きくすると、画像拡散モデルのサイズを大きくするよりも結果がはるかに向上するとしている(詳細は論文)。 GoogleはImagenを「現時点では公共の使用には適していない」と判断し、一般に公開はしないとしている。フェイクニュースやリベンジポルノに容易に悪用できそうなツールだからだ。また、変換モデルのデータはキュレ
1. はじめに 深層学習ベースの有名な生成モデルとしては、GANやVAEなどがよく知られています。近年、これらとは異なるアプローチをとる生成モデルとして、拡散モデルに関する研究が盛んになっています。特に文献[6]では定量的評価・定性的評価の両面で、拡散モデルによる画像生成品質がBigGANを超えたと報告されました。画像生成以外でも、音声合成(文献[13], [20])やテキスト処理(文献[12], [21])、ロボット制御(文献[20])などの種々のタスクへの応用事例が報告されており、ますます注目度の高い技術になっています。 本記事では、拡散モデルの代表であるdenoising diffusion probabilistic model(DDPM)による画像生成の理論的側面と、研究事例としてImagen [18]を紹介します。 2. 拡散モデルの基礎 2-1. 拡散過程・逆拡散過程の導入
Google DeepMind、Imagenで生成した画像に電子透かしを埋め込む「SynthID」リリース 米Google傘下のGoogle DeepMindは8月29日(現地時間)、系列のGoogle Cloudとの提携で、AIで生成した画像に電子透かしを入れて識別するツール「SynthID」のβ版をリリースしたと発表した。 立ち上げ段階ではGoogleの機械学習プラットフォーム「Vertex AI」上の画像生成モデル「Imagen」でのみ利用可能だが、将来的には「他のAIモデルでも使えるように拡張する可能性があり、近い将来、より多くのGoogleサービスに統合し、サードパーティが利用できるようになる可能性がある」という。 AI生成画像への透かし追加については今年のGoogle I/Oで予告していた。 透かしは、人間の目には分からない(下はそれを示す画像)。
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Imagen, a text-to-image diffusion model - https://news.ycombinator.com/item?id=31484562 - May 2022 (634 comments) Every single time I see an article about a new AI model that has a section called "societal impact" I know immediately they are not releasing the model, the training set, nothing...It seems to be the kind of bullshit statement that those companies put in place of "we paid $500k trainin
Google DeepMindがテキストから画像を生成できる新たなモデル「Imagen 3」をリリースするとともにImagen 3の研究論文を公開しました。Imagen 3はGoogleの画像生成ツール「ImageFX」で試せるとのことなので、実際に試してみました。 Imagen 3 - Google DeepMind https://deepmind.google/technologies/imagen-3/ [2408.07009] Imagen 3 https://arxiv.org/abs/2408.07009 Google DeepMindの公式サイトにはImagen 3の作例が多数公開されています。下図は「Shot in the style of DSLR camera with the polarizing filter. A photo of two hot air bal
Imagen 2 is our most advanced text-to-image diffusion technology, delivering high-quality, photorealistic outputs that are closely aligned and consistent with the user’s prompt. It can generate more lifelike images by using the natural distribution of its training data, instead of adopting a pre-programmed style. Imagen 2’s powerful text-to-image technology is available in Gemini, Search Generativ
Implementation of Imagen, Google's Text-to-Image Neural Network that beats DALL-E2, in Pytorch. It is the new SOTA for text-to-image synthesis. Architecturally, it is actually much simpler than DALL-E2. It consists of a cascading DDPM conditioned on text embeddings from a large pretrained T5 model (attention network). It also contains dynamic clipping for improved classifier free guidance, noise l
Googleは今月(2022年11月)2日、ニューヨークでAIの開発成果などを発表するイベント「AI@」を開催しました。その中で、Googleが先月発表した2種類の動画生成AIを組み合わせて生成した以下の動画を公開しました。 Meet Imagen Video and Phenaki, two research approaches for text-to-video generation. By combining diffusion & sequence learning techniques, we can generate videos that are super-res at the frame level and coherent in time. (4/5)https://t.co/O7gGzb9knWhttps://t.co/Uc0krTyTvk pic.twitter.
グーグル傘下のDeepMindは5月14日(現地時間)、同社が開発する画像生成AI「Imagen」の最新バージョン「Imagen 3」を発表した。画像の詳細さが増し、テキストのレンダリング能力が強化されたほか、悪用防止のための“電子透かし”にも対応している。 プロンプトの理解力が向上 Imagen 3はテキストプロンプトから高品質な画像を生成する画像生成モデルの最新版。以前のモデルと比べて、画像の詳細さが増し、乱れも少なくなっているという。 プロンプト文の理解力も大幅に向上しており、長く複雑なプロンプトから細部まで忠実に再現された画像を生成できるのが売りだ。 プロンプト:A large, colorful bouquet of flowers in an old blue glass vase on the table. In front is one beautiful peony fl
⾃⼰紹介 • 博⼠課程に通っている学⽣です。 • 研究分野 • コンピュータビジョンを⽤いた⼈とロボットとのインタラクション • 趣味 • 拡散モデルを改造して、いろんなイラストを⽣成すること https://alfredplpl.github.io/ddpm_preprint_v2.pdf https://alfredplpl.github.io/ddpm_preprint_v2.pdf Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding Chitwan Saharia∗, William Chan∗, Saurabh Saxena†, Lala Li†, Jay Whang†, Emily Denton, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Burcu
Google Cloud、Vertex AI における Gemini、Imagen、Gemma、MLOps のアップデートを発表 ※この投稿は、2024 年 4 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Vertex AI は、あらゆるハイパースケール プロバイダのさまざまな基盤モデル、堅牢なインフラストラクチャ オプション、モデル開発と MLOps のための豊富なツール セットへのアクセスを提供するほか、生成 AI アプリやエージェントの構築だけでなく、デプロイとメンテナンスもできるワンストップ プラットフォームです。本日 Google Cloud Next ‘24 で、モデルに関するアップデートやプラットフォーム機能など、Vertex AI のさらなる強化を発表しました。 Gemini 1.5 Pro を Vertex AI のパブリック プレビ
画像認識と自然言語処理を融合させたマルチモーダルなAI技術が広がりを見せている。オープンAIの「Image GPT」から「DALL-E2」、グーグルの「Imagen」まで、画像生成モデルの進化とその仕組みについてAI研究者の清水 亮氏が解説する。 by Ryo Shimizu2022.06.13 3 5 イーロン・マスクらが設立した人工知能(AI)研究機関、オープンAI(OpenAI)が昨年1月に発表した「DALL-E(ダリ―)」は、世界のAIコミュニティに大きな衝撃を与えた。それ以前のAIといえば、画像認識にしても、文章分類や生成にしても、あくまでも「画像は画像」、「文章は文章」として切り分けられていた。しかし、2020年頃から、「画像と文章」の関係性をより積極的に利用する、いわゆる「マルチモーダル」なAIが登場し始めた。 2020年にオープンAIが発表した「Image GPT(イメージ
米Googleは8月13日(現地時間)、「Pixel 9」シリーズに搭載する「Imagen 3」採用のAI描画アプリ「Pixel Studio」を発表した。日本では「Gemini Live」同様に、システムの言語を英語に設定すれば利用できる見込みだ。 GoogleはPixel Studioを「Tensor G4」で実行される端末上の拡散モデルと、クラウド上のImagen 3のテキストから画像への変換モデルを搭載した、初めての画像ジェネレーターと説明する。 最初に起動すると、端末にモデルをダウンロードするかどうか尋ねられるが、ダウンロードしなくても画像生成は可能という。 プロンプトにテキストで生成したい画像の説明を入力し、スタイル(アニメ風、サイバーパンク風、現実的、など)を指定すると画像を生成する。画像にはキャプションやステッカーを追加して保存し、メッセージで共有することも可能だ。
Samsung Electronics(サムスン電子)とGoogle Cloudは1月17日(米国東部時間)、新たな複数年のパートナーシップを発表した。Google Cloudのジェネレーティブ人工知能(AI)技術を世界中のSamsungスマートフォンユーザーに提供することが目的だ。 両社は同日発表の新型スマートフォン「Galaxy S24シリーズ」が、Vertex AIの「Gemini Pro」「Imagen 2」を搭載した、最初のスマートフォンであることをアピールしている。「数カ月にわたる厳格なテストと競合評価の結果、Google Cloudとサムスンチームが協力し、GalaxyでGeminiを活用した最高のAI体験を提供することが可能になった」(サムスン電子コーポレートEVP兼MX事業部ソフトウェア室長のJanghyun Yoon氏) サムスン電子は、Vertex AI上のGemin
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
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