AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
コンピュータサイエンスをより幅広い子どもたちへ
Google では、学校の授業を通して興味を持ったプログラミングやコンピュータサイエンスを学んだ先にどういった可能性があるのかを知ることができる雑誌、 STEAM Career Magazine を昨年発行しました。本日、第二号である STEAM Career Magazine vol.2 の PDF 版をオンラインで公開しました。Google で働く女性エンジニアや UX リサーチャーのインタビューをはじめ、プログラミングに関する情報やインタビューを掲載しています。将来のキャリアを考える上で、中高生の皆さまに参考にしてもらいたい一冊です。本日から 7 月 22 日申込締切の期間限定で、ご希望の学校に印刷版の雑誌を無料で送付します。 こちら よりお申し込みください。 Mind the Gap Mind the Gap プログラムは、女子中高生のみなさんを主な対象に、 コンピュータサイエ
ゼロからはじめるPython(76) ColabのGPU高性能マシンが月1072円で使い放題になっていた件
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
Google UX Design
Get on the fast track to a career in UX design. In this certificate program, you'll learn in-demand skills at your own pace, no degree or experience required.
Google ColaboratoryのTPUランタイムを使ってKeras Tunerでパラメタ探索
この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2020 23日目の記事です。 みなさんこんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.と申します。 突然ですがみなさんは機械学習する時にどのような環境で実行していますか？Google Colaboratoryでは、制限はありますが無料でTPUを使用し、高いパフォーマンスで学習を進めることができます。 今回はこのTPUを使って、モデル内のハイパーパラメータを自動で探索してくれるKeras Tunerを使っていく方法と注意点についてお話しします。 そもそも、TPUとは TPU(Tensor Processing Unit)とは、Googleが開発した機械学習特化型のプロセッサのことで、基本的にGPUよりも高速で学習を進めることができます。計算量が多く、バッチサイズが大きい場合に特にその効果を発揮します。 私たちがこのパワ
アクセス解析ツール「Googleアナリティクス」が機械学習による予測やGoogle広告との統合などで進化
Googleが提供する無料のアクセス解析サービスであるGoogleアナリティクスは、多くの企業やウェブサイトの運営者によって利用されています。新たにGoogleが、機械学習に基づいた予測やGoogle広告との統合などの機能を搭載したGoogleアナリティクスの最新版「Google Analytics 4」をリリースしました。 The new Google Analytics will give you the essential insights you need to be ready for what’s next. https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics/ Meet Google Analytics 4: Google's vision for the future o
Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って多言語のテキスト分類 - Ahogrammer
自然言語処理において、テキストをその意味を考慮しつつ固定長のベクトルに変換する埋め込みモデルは重要です。文の意味をよく表現したベクトルを作ることができれば、テキスト分類や情報検索、文類似度など、さまざまなタスクで役立ちます。本記事では、Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って、テキスト分類をする方法を紹介します。単なるテキスト分類では面白くないため、学習には英語のデータセットを使い、評価には日本語とフランス語のデータセットを使います。 記事では要点だけを紹介するので、コードについては以下のノートブックを参照してください。 Text Classification with LaBSE LaBSE LaBSEは、Googleが「Language-agnostic BERT Sentence Embedding」という論文で提案したモデルです。109の言語に対応しており
Googleがわずか6カ月で修了可能＆学費が安価な高成長分野向けのオンライン職業訓練プログラムを発表
新型コロナウイルスのパンデミックによって多くの業界が痛手を受ける中、技術や資格を身に付けて転職を考える人もいるはず。そんな中でGoogleが、人々が新しいスキルを身に付けて経済的安定を確保することを支援するため、「Google Career Certificates」というオンラインの職業訓練プログラムをスタートすると発表しました。 Professional Certificate Training Programs - Grow with Google https://grow.google/certificates/ A digital jobs program to help America's economic recovery https://blog.google/outreach-initiatives/grow-with-google/digital-jobs-progra
私はこうやってGoogleに入りました（Reiko編）
きっかけ私はグーグルに入るまで、情報系のしがない研究者としてポスドク的な仕事をあちこちでやってました。それで研究者データベースに名前が載っていて、女性なこともあり、グーグルのリクルーターさんが面接のお誘いのメールをくれたのがきっかけです。ちょうど、研究というより企業の開発寄りの仕事もやってみたいと思っていたタイミングだったので、グーグルという選択肢があるのか！行けたらスゴイ、面白そう、と思いました。 プログラミングスキルは？プログラミングは仕事用のコードを自己流で書きちらかしてるだけだったのでコーティングには全く自信がなく、そのリクルーターさんからいくつか資料が送られてきたので、参考にして勉強しました。Cracking the Coding Interview、プログラミングコンテストチャレンジブック、あといくつかアルゴリズムの本（思い出したら書きます）などをやりました。 リクルーターさん
3(0)日でできる！ Cコンパイラ自作入門 - Google スライド
3(0)日でできる！ Cコンパイラ自作入門 2018-11-09 hikalium @ コンパイラ勉強会
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Google、Androidデバイス用機械学習プラットフォームを発表
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