『親ガチャ』というワードが若者に流行 「自分の人生がハズレなのは親ガチャのせい」 1 名前：令和大日本憂国義勇隊(栄光への開拓地) [SE]：2021/09/08(水) 17:00:28.11 親ガチャに外れた… 「親ガチャに外れちゃったよ」。昨今、学生たちの会話に耳を傾けていると、時折そんな声が聞こえてくるようになった。オンラインゲームで希望のアイテムを入手するための電子くじシステムを「ガチャ」という。もともとは店舗などに置いてある小型の自動販売機で、硬貨を入れてレバーを回すとカプセル入りの玩具が無作為に出てくるガチャガチャが語源である。そのシステムに自分の出生をなぞらえたのが親ガチャである。 ガチャでどんなアイテムが当たるかは運任せである。ときには一発で大当たりすることもあるが、いくら課金しても弱いアイテムしか入手できないこともある。自分の出生もそれと同じことで、私たちは誰しもどんな親
Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行 Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBのモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM（GPT）関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考： nowokay.hatenablog.com まとめ。 Transformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所からやってみたい人には、作ってわかる! 自然言語処理AI とにかくすぐに動かしたい人には、機械学習エンジニアのためのTransformers ビジネス的に何ができるのかを知りたい人はBERT入門 Vision Transformer入門 Vison Transformerになっていますが、Transformerの説明がとても詳しくお勧めです。実際に写経してパーツパーツで動かせるのはこの本だけ。Transformer一点突破な
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特に Deep Learning）を Wasm でデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 Table of Contents tkat0 です。WebAssembly(Wasm)面白いですね。 私も最近はyewでフロントエンドを書いて遊んでいます。Rust で React っぽいことできるのは新鮮で面白いです。 Wasm は、なんとなく速い JavaScript？とか機械学習で何に役立つの？とか思ってる方も多いと思います。 しかし、Wasm はブラウザでの推論時に使えるだけでなく、機械学習モデルのサービングやエッジデバイスでの推論にも使えると知ったら驚き
WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG
はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました！Dockerを使用してブ
OpenCVの新しい顔検出をブラウザでも試してみる
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の 23 日目の記事です。 はじめに 3 日目の記事で紹介されているように、OpenCV 4.5.4 では新しく顔検出/顔認識の API が実装されました。この記事ではこの顔検出 API をブラウザから呼んでみることにします。ブラウザから呼び出すにあたって、先にきちんとパフォーマンスを確認して使用する解像度を決めます。更に高速化のために SIMD とマルチスレッドを使った OpenCV の Wasm バイナリを作ります。その後、実用的な環境を想定して React のフロントエンドから呼び出すようにしてみます。ついでに WebRTC で実際に加工した画像が送信できることのデモまで行います。 OpenCV.js での新機能の扱い OpenCV.js で JavaScript から呼び出せる機能はホワイトリスト形式になっており、ビル
Apple A4チップやAMD Ryzenの生みの親であるジム・ケラー氏がNVIDIAのCUDAとx86アーキテクチャを「沼」と呼んで批判
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4などさまざまなチップの開発に携わったアーキテクトでエンジニアのジム・ケラー氏が、X(旧Twitter)で「NVIDIAのCUDAは沼です」と批判したことが報じられています。 Jim Keller criticizes Nvidia's CUDA, x86 — 'Cuda’s a swamp, not a moat. x86 was a swamp too' | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/jim-keller-criticizes-nvidias-cuda-and-x86-cudas-a-swamp-not-a-moat-x86-was-a-swamp-too ケラー氏の経歴は以下の記事を
ivy が面白い
ivyとはなにか 機械学習の統一を目指すフレームワークです。現在、JAX, TensorFlow, PyTorch, Numpy をサポートしています。JAXはNumpy互換なので、実質的に Tensorflow&Pytorch の共通APIのフレームワーク(かなり乱暴なまとめ方)です。 研究のペーパーでよく見るのはPytorchですが、産業ではTensorflowがよく使われるようです。 下の表にもありますが、開発者の設計思想を読むと「書き換えの手間」が想像以上に労力を必要とする文面が多く見受けられます。 余談で手元にTensorflowとPytorchの本が2冊あるのですが、実装に互換性があればそういう悩みが減って深層学習の学習が身近になるかもしれないですね。 特に初学者は「最初にどの山に登るのがいいのか」で迷うと思うので。 ivy登場以前から、学習済みモデルを異なるプラットフォームで
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
無料で自分の声を違うキャラクターなどの声にできるリアルタイム音声変換AIを簡単に使えるボイスチェンジャークライアント「VC Client」でどれぐらい声が変わるかレビュー
AI技術の進化によって、絵や文章だけではなく音声変換もAIでリアルタイムに行うことが可能になりました。ボイスチェンジャーAIにはRVC(Retrieval-based Voice Changer)やMMVCなどさまざまな種類が存在しますが、「VC Client」は複数ボイスチェンジャーAI向けモデルに対応しており、簡単にリアルタイム音声変換ができるとのことなので実際に試してみました。 GitHub - w-okada/voice-changer https://github.com/w-okada/voice-changer GitHubのレポジトリにアクセスします。 「事前ビルド済みのBinaryでの利用」の欄にあるテーブルで、「win」にある「通常」をクリック。 ダウンロードリンクが表示されるので、「このままダウンロード」をクリックします。なお、VC ClientはZIP形式で配布され
Firefox、WebAssemblyのコンパイル処理が75倍速に。SpiderMonkeyのJITコンパイラ改善で
Firefox、WebAssemblyのコンパイル処理が75倍速に。SpiderMonkeyのJITコンパイラ改善で FirefoxのJavaScriptエンジンでありWebAssemblyの実行エンジンでもある「SpiderMonkey」の開発チームは、WebAssemblyのコンパイル処理を従来よりも最大で75倍高速にする改善を行ったことを、ブログ「75x faster: optimizing the Ion compiler backend | SpiderMonkey JavaScript/WebAssembly Engine」で明らかにしました。 二段目のコンパイラがメモリを使いすぎている この性能改善のきっかけは、マイクロソフトがオープンソースで公開している機械学習ライブラリ「ONNX Runtime」のWebAssembly版をSpiderMonekyで実行した際に、最適化の
背景 はじめまして、JX通信社でインターンをしている原田です。 近年深層学習ではモデルが肥大化する傾向にあります。2020年にopen aiが示したScaling Laws（[2001.08361] Scaling Laws for Neural Language Models） の衝撃は記憶に新しく、MLP-Mixerが示したように、モデルを大きくすればAttention構造やCNNでさえも不必要という説もあります。（[2105.01601] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision） しかし大きな深層学習モデルを利用しようとすると、しばしば以下のような問題に悩まされます。 推論速度が問題でプロダクトに実装不可能 GPU/TPUはコスト上厳しい プロダクトの性質上バッチ処理が不可能（効率的にGPU/TPUが利用できない） 例えばJX通信社
Llama 3.2 の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Llama can now see and run on your device - welcome Llama 3.2 1. Llama 3.2 Vision 11B・90B1-1. Llama 3.2 Vision 11B・90B「Llama 3.2 Vision 11B・90B」は、Metaがリリースした最も強力なオープンマルチモーダルモデルです。画像+テキストのプロンプトでは英語のみ、テキストのみのプロンプトでは英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語をサポートしています。 コンテキスト長は128kトークンで、画像を含む可能性のある複数ターンの会話が可能です。ただし、モデルは単一の画像に注目する場合に最適に機能するため、transformers実装では入力で提供された最後の画像のみに注
Windows 12は名前に過ぎないので 出るか出ないのかは、すべてMicrosoft次第 「Windows 11」というのはMicrosoftが提供するOSの名前である。Windows 95以来のWindowsは、ソフトウェアなのにバージョンではなく名前で区別されるようになった。 もちろんそれぞれのWindowsにもバージョン番号自体はある。現在のWindows 11には、Ver.23H2というバージョンがあって、次のバージョンは、Ver.24H2になる予定だ。しかし、これもWindows 11という名前の中で、それぞれを区別する名前の一部でしかない。 これらはあくまでも名前なので、技術的な観点ではなく、ビジネス的な観点から付けられる。Windows 10もWindows 11も、内部的には「10.0.xxxxx」というバージョン番号を持つ。この番号になったのは、Windows 10から
「Unreal Engine (UE) Advent Calendar 2022 その3」23日目の記事です。 はじめに OpenAIの音声認識AI「Whisper」がすごいらしい。これをUnreal Engineでリアルタイムに動かせるようにしたら応用範囲が広がっておもしろいんじゃないかと思いました。 （「異議あり！」って実際に声に出させたいよね） （NLPアドベンチャーを音声入力で、みたいな夢も広がる） しかし、いざやってみたらいろいろな課題にぶつかりました。この記事は、それらをどう解決したかの記録です。 目次 目標設定：C++とONNX Runtimeで実装する Whisperの処理の全体感 課題と対応 課題1：マイク入力と前処理をC++で実装する 課題2：Whisperの機械学習モデルをONNXにエクスポートする 課題3：ONNXモデルをtransformer＆FP16向けに最適化
今更ながらUnityに興味しんしん丸 ずっと興味あって、少し手を出してはいたものの、全然がっつり取り組めていなかったUnity。最近、Unity使えば、AIもVRもシミュレーションもマルチプラットフォーム対応もできるということで、今更ながら熱が高まってきました。 GWに取り組むべく、個人的に気になるUnity関係の情報をまとめてみたいと思います。 目的としては、AIと組み合わせた映像・音楽表現的なことをしたいなと考えいます。なので、普通にゲームとか作りたい人にはあんまり参考にならない情報かもしれないので、その点はご了承ください。 学習サイト・書籍 Unityの学習サイトですが、試行錯誤して感じましたが、公式が分かりやすい情報を発信していますね。しかも充実しています。 UnityステーションというYouTube動画は、Unityの活用法をたくさん紹介しているので、見てるだけで結構面白いです。
![Unity再入門して「AI x アート」やってみたい - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b55dab63fb507e2eeb11c764ded292e9011201c2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210427%2F20210427125431.png)
機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト Image Credit : Neural Magic HP ピックアップ：Neural Magic gets $15M seed to run machine learning models on commodity CPUs ニュースサマリ：“No-Hardware AI” 企業を謳う「Neural Magic」は、11月6日、シードラウンドにて1,500万ドルの資金調達を実施したと発表した。出資者にはComcast Ventures NEA、Andreessen Horowitz、Pillar VC、Amdocsが名を連ねる。 同社は、MITでマルチコア処理と機械学習を長年研究してきた2人の研究者によって2018年に設立された。ディープラーニングモデルを処理する高
こんにちは、Twitter監視botの八木です。 いつものようにTwitter監視を行なっていると、あるツイートが目に飛び込んできました。 120 : Remove Image Background using Python https://t.co/888CDqtc68 pic.twitter.com/14g18gzi2n — Python Coding (@clcoding) October 7, 2022 Rembgという、画像から背景を削除するPythonライブラリがあるようです。 ツイートの画像を見てみると、非常に綺麗に背景が削除されています。すごい。 ツイートはPythonコードからの呼び出しですが、READMEをみるとCLIもありました。 今回はこのCLIでいろんな画像を処理してみます。 前提条件 PC: MacBook Pro (13-inch, M1, 2020) OS:
マイクロソフト、WebAssemblyとWebGLで推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開
マイクロソフト、WebAssemblyとWebGLで推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開 マイクロソフトは、WebAssemblyとWebGLで機械学習の推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開しました。 INTRODUCING: #ONNXRuntime Web (ORT Web), a new feature in ONNX Runtime to enable JavaScript developers to run and deploy machine learning models in browsers https://t.co/Ey3tsNlkEe pic.twitter.com/9uGyK8Pra0 — onnxruntime (@onnxruntime)
WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場
WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場 ONNX Runtime WebがWebGPUに対応。Webブラウザ上でさらに高速な推論処理が可能になった。Stable Diffusion Turbo全体をWebブラウザ上で高速に実行可能で、RTX4090を用いた場合1秒以内で結果が出力される。 ONNX Runtime Webの基になっている「ONNX Runtime」はクロスプラットフォーム対応の推論エンジンです。TensorFlow、PyTorch、SciKit Learnなどをはじめとするさまざまな機械学習のモデルに対応し、これらで生成されたモデルによる推論処理をプラットフォームに依存せず実行するランタイムの役割を果たします
本内容は、技術書典7 合同本『機械学習の炊いたん2』収録の、「エッジで機械学習」記事を公開したものです。内容は2019年9月時点の調査等に基づきます。 最近Raspberry Pi 4の検証結果などをみていると、エッジ、かつCPUでもそれなりの速度で動くケースもみられます。またこの後にM5StickV(K210)などを触りましたが、専用チップも使い所があります。今後、それらの動きもできれば補足したいと思います。 9/12-22に開催された技術書典9では、新刊『機械学習の炊いたん3』を頒布しました。私は、「AIエンジニア、データサイエンティストのための経営学、ソフトウェア工学」を寄稿しています。他にも機械学習のビジネス、エンジニアリング、数理までもりだくさん。気になられたら、ぜひご覧ください! 他にも、技術書典9「機械学習、データ分析」系の新刊リスト - Qiitaの通り、たくさんの本が出品
1.はじめに 今までのFaceSwapは、個別に学習プロセスが必要なため処理に時間がかかるのが難点でした。今回ご紹介するのは、個別の学習プロセス無しでFaceSwapを実現するSberSwapという技術です。 2.SberSwapとは？ 下記の図は、SberSwapのモデル図でAEI-Netと呼ばれており、３つの部分で構成されています。 １つ目がIdentity Encoderで、画像XsからベクトルZidを求めます。２つ目がMulti-level Attributes Encoderdで、U-Netと同様な構造を持ち画像Xtから特徴Zattを取り出します。そして、３つ目がAAD Generatorで、これらの情報から目的とする画像を生成します。 3.コード コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい
ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)
基礎編 / 応用編１ / 応用編２ サイバーエージェント AI Lab の Conversational Agent Teamに所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。 このブログのメインターゲット層は「リサーチャーが実装したモデルを実環境へデプロイするタスクを有する方々」です。一部リサーチャーの方々の参考になる情報が混じっていることもあるかもしれませんが、あまり興味を引かない内容だとは思います。リサーチャーメインの組織に属しながらリサーチエンジニアの立ち位置で身を投じていますので、研究の観点の少し手前あるいは少しその先の部分を担っている立場からこのブログを記載しているものとご認
非常に高精度な画像を生成できるとして大きな話題を呼ぶ画像生成AI「Stable Diffusion」は、オープンソースであるためユーザーがローカル環境で実行することもできますが、記事作成時点ではNVIDIA製GPUの使用が推奨されています。そのため、「Stable Diffusionが気になっているけどMacユーザーだからローカルで実行できない」という人もいるはず。そんなMacユーザーに向けて、「Stable DiffusionをM1・M2チップ搭載Macのローカル上で実行する方法」についてオープンソースの機械学習モデルをクラウドのAPIで実行するウェブサービス・ Replicateが解説しています。 Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU - Replicate – Replicate https://replicate.com/blog/ru
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『親ガチャ』というワードが若者に流行 「自分の人生がハズレなのは親ガチャのせい」 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別できる「Magika」をオープンソースで公開
初心者が言語モデルを勉強するための本（2023年6月版） - ぱたへね
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃
七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
BERTの推論速度を最大10倍にしてデプロイした話とそのTips - JX通信社エンジニアブログ
AIの急速な導入がWindowsの予定を変えた!? Windows 12がすぐには出ない可能性 (1/2)
音声認識AIのWhisperをUnreal Engineでリアルタイムに動かすためにやったこと
Unity再入門して「AI x アート」やってみたい - karaage. [からあげ]
Rembgを使って画像から背景を削除してみた | DevelopersIO
エッジで機械学習ってなんだろう -ブラウザ、スマホ、IoT機器での推論を概観する- - Qiita
SberSwapで、個別の学習プロセス無しでFaceSwapを実現する | cedro-blog
画像生成AI「Stable Diffusion」をM1搭載Macのローカル上で実行する方法