架空のアイドルを自動生成しまくる「アイドル生成AI」が誕生、どこかで見たことがあるようなないような顔が生成されまくり
京都大学発の人工知能(AI)ベンチャー「データグリッド」が、架空のアイドルを自動生成可能なAIの開発に成功しています。 クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発 | 株式会社データグリッド https://datagrid.co.jp/news0.html データグリッドが、ディープラーニングを応用したGAN(敵対的生成ネットワーク)を用いることで、1024×1024という高解像度で架空のアイドルの顔画像を安定して生成することができるAIの開発に成功したことを発表しました。GANを用いたAIにアイドルの顔写真を学習させることで、AIはアイドルの顔の特徴を捉えることが可能となり、これをもとに架空のアイドルの顔写真を生成できるようになっています。 実際にAIが架空のアイドルの顔画像を安定して生成しまくる様子は以下のムービーで見ることができます。既存のアイドルの顔写真を
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
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