3D生成AIサービスの現在地｜nakashun
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
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
情報学研究データリポジトリ 不満調査データセット
株式会社Insight Techが運営するWebサービス「不満買取センター」に一般ユーザが投稿した様々な不満に関するデータです。 2021/01/25 更新 更新情報 データを更新しました。利用者の方は配布サイトよりダウンロードしてご利用頂けます。（2017/08/29） 「不満調査データ」の配布を開始しました。（2016/05/25） データ概要 2015年3月18日（サービス開始日）から2017年3月12日までに「不満買取センター」に投稿された約525万件のデータで，個人情報が含まれた投稿はデータセットから除外されています。これらの不満を投稿した約10万人分のユーザプロフィール情報（性別や居住都道府県など）も付随していますが，特定の個人につながる情報は含まれません。 データはCSV形式（タグ部分はJSON仕様）で，サイズはタグデータも含めると約120GBとなります。 ＜前バージョンとの
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生成AIゲームジャム LT「生成AIをゲームでどう使っていくのか」 | ドクセル
AIが変えるゲーム開発 生成物責任などガイドライン急務 - 日本経済新聞
https://open_contents_datasets.gitlab.io/project_home/
面倒な「ダミーデータ作成」をChatGPTに任せる〜Code Interpreterの限界までリアリティを追求した作業の記録【イニシャルB】