AIを用いて有名女優のポルノ映像を作成するという「フェイクポルノ」が2017年末から2018年にかけて大流行しましたが、これと同じようにAIやニューラルネットワークを用いることで、女性の写真から服だけを削除して裸にしてしまうという凶悪なアプリケーション「DeepNude」が登場しています。 This Horrifying App Undresses a Photo of Any Woman With a Single Click - VICE https://www.vice.com/en_us/article/kzm59x/deepnude-app-creates-fake-nudes-of-any-woman DeepNudeは服を着た女性の写真から、服部分だけを削除し、胸や外陰部がはだけた裸の写真に変換してしまうというもの。女性の写真のみ変換可能で、実際にDeepNudeを使用したと
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
A state-of-the-art AI that draws custom anime portraits, just for you! This machine learning artist figures out your preferences and creates a perfect character illustration in 4 easy steps. If it sounds like magic, that's because it is! It's totally free to use! Start Now! Use your character in a game! Introducing Arrowmancer. Meet unique, beautiful characters! Import your own from Waifu Labs! Yo
【9/9追加分あり】画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってるwaifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After）なぜ話題になっていないのか不思議なレベルだ…
Torishima / INTP @izutorishima アニメリアタイと DTV と技術とﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞとその他諸々なオタク (⚠⚠⚠AI研究者ではありません!!!フォロー非推奨!!!⚠⚠⚠) IT と AI 関連の情報ウォッチしてます 同IDで Bluesky にもいます 時間掛けて書いた見てほしいツイートはハイライトに (2023/12~) note.com/sumisutori Torishima / INTP @izutorishima 画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってる waifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After） なぜ話題になっていないのか不思議なレベ
AIが実在しないモデルの画像を生成するサービス「INAI MODEL」がスタート。画像を購入した企業は、架空のモデルをWeb広告やポスターなどに起用できる。モデルとの契約期間を気にせず永久に使用できるほか、モデルがスキャンダルを起こすリスクがないのが特徴。 写真素材の販売などを手掛けるイメージナビは6月8日、AIが実在しないモデルの画像を生成するサービス「INAI MODEL」を始めた。画像を購入した企業は、架空のモデルをWeb広告やポスターなどに起用できる。モデルとの契約期間を気にせず永久に画像を使える他、モデルがスキャンダルを起こすリスクがなく、差し替えが発生しないのが特徴。 当初は若い女性の画像のみ生成・販売し、今後は男性やシニアにも対応する予定。同じモデルが異なるポーズをとっている画像や、異なるモデルが同じポーズをとっている画像なども生成できる。著名人に似せたモデルは作成しない。
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表
米AI研究企業OpenAIは4月6日（現地時間）、文章から画像を生成するAI「DALL・E 2」を発表した。2021年1月に同社が発表した「DALL・E」の後継に当たるAIで、生成した画像を掲載するデモサイトも公開している。Twitter上ではAIが生成した画像のクオリティーの高さに「最新のAIやばすぎる」「個展開ける」など、驚きの声が出ている。 例えば「An astronaut riding a horse in a photorealistic style」（写真のようなリアルに描かれた、馬に乗る宇宙飛行士）では下記のような画像を生成する。
高品質なアニメ作品を制作するためには、線や質感、色、影などを入念に考慮する必要があり、制作に手間と時間がかかる。現実世界の写真を自動的に高品質なアニメ画像に変換できる技術があれば、効率化の観点から重要視されるだろう。 今回の手法では、実写からアニメ画像に変換するGAN（Generative Adversarial Network）を用いた新しいフレームワークを提案している。画像から画像へスタイル変換する従来のGANベースの手法と比べ、アニメに特化しているため、ネットワークパラメーターが少なくて済み、軽量であることが特徴だ。 現実の写真をアニメ画像に変換するための生成ネットワークと、画像が現実の対象領域のものか生成ネットワークによって作成されたものかを判別する識別ネットワークでシステムは構成される。高速な転送を実現するために、軽量な生成ネットワークを採用している。
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
Point ■韓国のNCSOFT社によって、顔写真を二次元アニメ風に自動変換することのできるAIが開発される ■画像翻訳技術には、顔の中の注目すべき特徴を抽出し、不要な部分は無視するための「CAM技術」が使用されている ■今回は開発されたAIはアニメ像への変換だけでなく、ごく普通の風景写真を絵画の巨匠風にアレンジすることも可能 最近、顔をルネッサンス絵画風に変換してくれるAIアプリが話題となりましたが、今度はアニメです。 韓国のオンラインゲーム会社「NCSOFT」が、人の顔写真を二次元アニメキャラクターに変換してくれるAIを開発しました。 AIには「敵対的生成ネットワーク（GANs）」というディープ・ラーニングが用いられ、膨大な数の顔写真とアニメキャラの顔をAIに学習させることで、全く新しい画像サンプルを作り出すことができます。 この技術によって本人の顔の特徴を捉えたアニメキャラ像を生成す
人工知能や深層学習が、デザインにも使用できるものが増えてきましたね。 落書きのように簡単に描いたスケッチから、写真のようにリアルな画像を自動生成する「GauGAN」を紹介します。 GauGAN Turns Doodles into Stunning, Photorealistic Landscapes GauGANは、印象派の画家ポール・ゴーギャンにちなんで名付けられたNVIDIA AI Researchプロジェクトの一つです。 ブラシツールや塗りつぶしツールで描いたスケッチを元に、雲や山や木や水や草や岩などのラベルを付けると、写実的な画像を自動生成します。他の画像をつなぎ合わせたり、テクスチャをカットアンドペーストするだけではなく、アーティストが何かを描くのと同じように、新しい画像を生成します。 SPADEが使用されており、既存の方法よりもリアルな画像を生成します。
美少女声への変換と合成
Introduction今までは主に可愛い女の子の画像(or 動画)を生成することに取り組んできましたが、画面上に映せるようになったらやはり可愛い声で話して欲しいものです。そこで今回は、別の人の声が与えられた時に美少女声へと変換するための声質変換と、テキストが与えられた時に美少女声を生成するText-to-Speech(TTS)を行なった試行結果について述べようと思います。 Voice ConversionIntroduction声質変換のデータには2種類あります。それが、パラレルデータとノンパラレルデータです。以下にそれぞれの特徴を述べていきます。 パラレルデータを用いた声質変換 同じセリフを発する2種類の声を学習データとして用います。発話内容が同じのため、言語特徴を気にせず音響特徴量の変換を行うことが可能です。しかし、話速の違い等によって言葉を発するタイミングがずれてしまうのでDyna
写真をアニメっぽい画像に変換する「AnimeGAN」に改良を加えたオープンソースプロジェクト「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイトが公開されています。 AnimeGANv2 - a Hugging Face Space by akhaliq https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 これは、「AnimeGANv2」のPython向け機械学習フレームワークである「PyTorch」版をもとに、機会学習体験UIを作成するGradioで作られたデモで、基本的には人の顔が写ったポートレート写真の変換を行います。 サイト上部にある「Drop Image Here - or - Click to Upload」と書かれたエリアに変換したい写真をドラッグ＆ドロップするか、エリアをクリックしてエクスプローラーから変換したい写真をアップロードし
自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。 GitHub - alievk/avatarify: Avatars for Zoom and Skype https://github.com/alievk/avatarify This Open-Source Program Deepfakes You During Zoom Meetings, in Real Time - VICE https://www.vice.com/en_us/article/g5xagy/this-open-source-pro
AIが大量生成、実在しない「フェイク顔」がトランプ氏を支持する（平和博） - エキスパート - Yahoo!ニュース
AIが自動生成する実在しない「フェイク顔」のアカウントが、フェイスブックを舞台に大量発生し、トランプ大統領の再選を支持する――。 こんな新たな動きが注目を集めている。 フェイスブックはこの動きに対し、600を超すアカウント、さらに関連するフェイクブックページやグループの削除を発表した。 またフェイスブックの発表と合わせて、大手シンクタンクなどが調査報告書を公表。AIによる「フェイク顔」アカウントが大量発生する仕組みを解き明かしている。 「フェイク顔」「アカウント」「投稿」と、AIが絡んだ自動化によって拡散の波をつくりだす、フェイクネットワークの“製造工程”。その一端を、この騒動から垣間見ることができる。 フェイクニュースの生態系は、加速度的に複雑さを増している。 ●610のアカウント削除フェイスブックは20日、「組織的不正行為（CIB）」に対する、大規模なアカウント削除などの措置を発表した
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。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を
Top > エンタメ＆アート > AIで歴史上の人物をリアルに再現！ワシントン大統領「髪の毛のことは謝るよ」ベートーヴェンの姿も
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。 NVIDIAと米Cornell Universityの研究チームが開発した「GANcraft: Unsupervised 3D Neural Rendering of Minecraft Worlds」は、マインクラフトなどのボクセルベースの大規模な世界を写実的な画像に変換する手法だ。土や砂、草木、雪、海、空などをリアルに表現し、見る視点を移動しても一貫した画像を提供する。ゲームやアニメーションの背景、バーチャル空間の作成にも役立つ可能性を秘めている。 マインクラフトは、規則的なグリッド上にブロックを置くだけで3次元空間を構築できる、子どもでも可能な手軽さが魅力だが、各3Dブロックは大きく
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使っています。これは**GAN(Generative adversarial networks、敵対的生成ネットワーク)**という手法をベースにしたもので、GANは以下のような構成をとっています。 図の引用元 この手法では、画像を生成するニューラルネットワーク（Generator）と、画像を識別するニューラルネットワーク(Discriminator)の2つを組み合わせま
米NVIDIAは11月22日（米国時間）、風景画像を自動生成する同社のAI技術「GauGAN」（ゴーギャン）の新モデルである「GauGAN 2」を発表した。従来はベタ塗りからリアルな画像を生成できていたが、GauGAN 2では文字情報を与えるだけで画像を生成できるようになった。 同社が公開している動画では「ocean waves hitting rocks on the beach」（ビーチの岩に当たる波）と入力する過程が収められており、「ocean」の段階では湾を俯瞰した画像が作られ、「waves」まで入れると波が現れ、「hitting rocks」まで入れた段階では波打ち際の画像が生成されている。
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
ディープフェイクで合成された顔を見分ける鍵は「目の輝き」
AI技術を用いて架空の画像や映像を合成するディープフェイクは、人の目には真偽を見分けることが非常に難しい段階まで発展しており、実在しない人物の顔写真を簡単に作成できることからSNSなどでも大きな問題となっています。そんなディープフェイクの顔写真を、瞳に映った光の反射から見抜く技術を、ニューヨーク州立大学バッファロー校の研究チームが開発しました。 EXPOSING GAN-GENERATED FACES USING INCONSISTENT CORNEAL SPECULAR HIGHLIGHTS (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2009.11924.pdf New AI tool detects Deepfakes by analyzing light reflections in the eyes https://thenextweb.com/neural/2
機械学習概論～ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開：AI・機械学習の独学リソース 機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN／RNN／GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。
Enhance your creative works with photos generated completely by AI. Search our gallery of high-quality diverse photos or create unique models by your parameters in real time
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。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク（Generative adversarial networks、GAN）を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」（vid2vid）では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
概要 ニューラルポケットは、正常品と異常品を高精度で判別する画像分析アルゴリズムを開発し、国際学会ACPRにて発表しました。複数のオープンデータセットによる評価で、世界最高の異常画像検出精度を達成しています。 正常品と異常品を画像から識別するアルゴリズムは、工場や農業、インフラ管理などの幅広い領域において活用が進められており、属人的な作業を機械化することによる、見逃し率の低減や作業の効率化などに、大きな期待が寄せられています。 この領域においては、従来、正常品とのパターンマッチングを中心としたアプローチが主流でしたが、近年、深層学習を用いたアプローチが広まり、正常品の中でも形状変化が大きい、食品や柔らかい素材の部品など含め、幅広く活用することが出来るようになってきました。 本手法は、その発展として開発されたものであり、以下のような特徴を持ちます： 従来の手法では大量に必要となっていた異常画
手描きキャラクターに深層学習で影 カラーでも
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。 米メリーランド大学ボルチモアカウンティ校とProject HATによる研究チームが開発した「Learning to Shadow Hand-drawn Sketches」は、キャラクターに影を自動的に追加できる、深層学習を用いた手法だ。 影付きスケッチを直接生成するのではなく、スケッチとは別に影画像だけを生成しているのが特徴。このため、スケッチと影を別々のレイヤーにし、それぞれを別個に編集できる。生成した影はそのまま使用でき、より高い品質を望む場合にはユーザーがさらに修正できる。 提案モデルは、 GAN（Generative Adversarial Network）をベースに、2次元スケッ
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
上の動画中のキャラクターはバーチャルYouTuberまたはそれに関連したキャラクターです。この記事中の画像や映像は彼らのファンアート・二次創作です。[footnote] ほとんどの動画内のバーチャルYouTuberはいちから、カバー、774 inc.、のりプロ、KMNZ等の企業様に所属してます。しぐれうい様、神楽めあ様、伊東ライフ様、兎鞠まり様、ノート竹花様、なつめえり様、名取さな様、ユキミお姉ちゃん様、聖女れりあ様、楪穂波様、幽ヶ崎海愛様、花雲くゆり様、ケリン様、ふくやマスター様の画像も使わせていただきました。誠に申し訳ございませんが、切り抜き動画やMADや同人ゲーム等の二次創作と同じように使用許可は全く取っておりません。2019年の記事を（まだ世に出ていない）学術論文にした時は一部の企業様に連絡して許可を頂きましたが、この記事で使用する許可は取っておりません。 私は２０１９年に一枚のキ
by WishItWas1984 全くプレイしたことがないゲームのプレイムービーを見た時に、頭の中で「自分がそのゲームをプレイするところ」を想像して、なんとなくプレイした気分になったことがある人もいるはず。それと同じように、AIに名作アクションゲーム「パックマン」のゲームプレイを視覚的に学習させることで、既存のゲームエンジンやコードを用意することなく、AIによるシミュレーションだけでパックマンを生成するという試みを、NVIDIAの研究チームが発表しました。 GameGAN https://nv-tlabs.github.io/gameGAN/ PAC-MAN Recreated with AI by NVIDIA Researchers | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/22/gamegan-research-pacma
AIで生成した、実在しない人物の顔画像のフリー素材が登場。モデルから写真の使用許可を得る必要なく「安全に利用できる」としている。 写真素材サイトを運営するACワークスはこのほど、人工知能（AI）で生成した、実在しない人物の顔画像を、「AI人物写真素材」としてβ公開した。許可を得て収集した写真だけを使い、機械学習を用いて生成。モデルから写真の使用許可を得る必要なく「安全に利用できる」としている。写真ACに会員登録すればダウンロードでき、改変や商用利用もOKだ。 画像を生成するAIと画像を評価するAIを「敵対」させ、精度を向上させていくディープラーニングアルゴリズム「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用して生成した。 さまざまな肌色の老若男女の素材があり、いかにも実在しそうな自然な人物画像も多い。「研究段階のため品質に問題がある
2021年2月2日、Googleでソフトウェアエンジニアとして働くプラムック・カンガーンさんが1枚のキャラクター画像から多彩な表情を作り上げることができるシステムを開発したと発表しました。このシステムは目や口、虹彩などを自由に動かすことができ、さらに自分の動きをリアルタイムで表情に反映させることも可能とのことです。 Talking Head Anime from a Single Image 2: More Expressive (Full Version) https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime-2/full.html キャラクター画像一枚でより表情豊かなアニメーションを生成するシステムを作ってみた https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime-2/index-ja.html 一枚の画像
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020/10/05メディア: 単行本（ソフトカバー） 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI（Auto Encoderと
![「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e716f3414d0fb9918c8f114d6308be989b9ecd8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20201030%2F20201030014348.jpg)
今日は、@Jiny2001です。 国内でも悪用され初めてついに逮捕者が出たDeepFake。本記事はDeepFakeの総まとめです。 キーになる各技術の仕組みとしてStyleGAN, FaceSwap, StarGAN, Talking Headsについて解説してみました。何故AIがこれだけ進歩してきたのか、この技術部分の理解が超大事だと思ってます。気になるなら是非読んでみて下さい。 そして最後にちょっとだけ、今後のAI発展についての期待を書いてみました。 Too long; didn't read？ 1行で要約すると → DeepFake ぱねぇ です。 目次 DeepFake系技術の現状 DeepFakeの大まかな技術体系の解説 1) Face Synthesis: (StyleGAN) 2) Identity Swap: (FaceSwap) 3) Attribute Manipul
・ネットを巡回して、いろいろなハックしてる人のブログや論文を100個ぐらい読む。 ・親切なPFNの人にお時間もらって、謎だった部分や、自分なりにたてた仮説のコンセプトをきいてもらう。 ・Udemyがちょうどセールをしてたので、AI系のクラスを3万円分購入（総額20万円相当）。2倍速でざっくり見る。 …だいたいこんな感じの3週間。数学が難しすぎて、わからないこともいっぱい。ただ頭のなかでe4eエンコーダやpix2pix的に、概念モデルのエンコーダーを作れば、数式なしでもいける感はあった。 総論としてはAIは面白いですね、ロケットサイエンスと別の方向性で「言語化されてない職人芸のアート領域」があり、ここを抑えることができれば、最先端の発見や成果は色々とうまってそうという印象を受けました。 とりあえずStyleGan2で基礎勉強をしながら、BigGan、VQGanとProblematic Dif
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold Abstract Synthesizing visual content that meets users' needs often requires flexible and precise controllability of the pose, shape, expression, and layout of the generated objects. Existing approaches gain controllability of generative adversarial networks (GANs) via manually annotated training data or a prior 3D
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女性の写真を1クリックで裸にしてしまう「DeepNude」が登場
This Anime Does Not Exist
AIがこの世にいない人の顔画像を大量生成する、著作権フリーの画像が10万枚！ | Techable(テッカブル)
Waifu Labs - Magical Anime Portraits
AIが「架空のモデル画像」を生成 広告・ポスターで利用可能 スキャンダルでの降板リスクをゼロに
AIに雑な下絵をわたして「続きを描いておいて」という実験をしたらこうなった
写真や動画を「新海誠みたいに」「宮崎駿っぽく」変換できる「AnimeGAN」 武漢大学などが開発
AIへの命令構文を研究した結果、ハイファンタジー系のモンスター設定画を安定生成できるようになった【7/16更新】
顔写真を「二次元アニメ風」に自動変換してくれるAI - ナゾロジー
簡単に描いた落書きから写真のようにリアルな画像を自動生成するツール -GauGAN
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ZoomやSkypeでリアルタイムに他人になりすませるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」
ジョジョのキャラクター風に顔写真を変換する「JoJoGAN」 1枚の画像からAIが学習
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マインクラフトの世界をリアルな世界に変換する「GANcraft」 NVIDIAなどが開発
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【やじうまPC Watch】 あの「waifu2x」を超えた！？アニメに特化したAI超解像技術
低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
機械学習概論～ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開
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NVIDIA、1枚の静止画で動きを合成 GANを用いた手法を開発 ダビデ像も踊り出す
GANを用いた画像異常検知アルゴリズム - Qiita
キャラクター画像一枚でより表情豊かなアニメーションを生成するシステムを作ってみた
NVIDIAのAIが5万本のプレイ動画を見ただけで「パックマン」をゲームエンジンなしに再現
実在しない人物の顔をAIで生成、フリー素材として公開 「AI人物写真素材」商用利用もOK
たった1枚の画像から喜怒哀楽を豊かに表現しながら誰でもVTuberになれるシステムが登場
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ
DeepFake技術解説 人を超えるAIを作るには - Qiita
いまさら勉強する人工知能｜深津 貴之 (fladdict)
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