![ソニーがディープラーニング用“コアライブラリ”をオープンソース化](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3147b2984cd52e7a83de7e360c0be3054057bf65/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fav.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Favw%2Flist%2F1067%2F368%2Fsony01.jpg)
http://arxiv.org/abs/1706.03497 この映像のアニメーションのタイミングは本来のタイムシートのタイミングとは異なります
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメの中割り実験の結果を公開しました。原画を直接中割りするまでには至らなかったものの、動画の枚数を増やすことには部分的に成功。スローモーション演出などへの利用に可能性があるとしています。 YouTubeで公開された動画 同手法は、早稲田大学の研究チームが2016年に提案したラフスケッチの自動線画化手法(関連記事)を出発点とし、中割りができるよう変更を加えたもの。アニメ「アイドル事変」の製作委員会やMAGES.協力の下、実際の動画とセルのデータを使用し、実験により自動生成された映像はYouTubeに投稿、実験結果をまとめた論文はコーネル大学図書館が運営する「arXiv(アーカイヴ)」上で公開されています。 実験に用いられたカット(画像はarXivより) 「中割り」とは原画と原画の間を補完する動きを描いた絵のこと。「動画」は「中割り+原画をトレースした絵」
ピクシブ株式会社(代表取締役社長:伊藤浩樹、本社:東京都渋谷区)とAIベンチャーの株式会社Preferred Networks(代表取締役社長:西川徹、本社:東京都千代田区、以下、PFN)は提携し、お絵描きコミュニケーションプラットフォーム「pixiv Sketch(ピクシブスケッチ)」に、新たにAI技術による線画自動着色サービス「PaintsChainer(ペインツチェイナー)」の機能を追加し、2017年5月24日(水)より提供開始します。 pixiv Sketchは、PCやスマートフォン等のデバイスを通じてお絵描きしたものをそのまま投稿できるコミュニケーションプラットフォームです。部屋の中でくつろいでいる時も、友達と外で遊んでいる時も、いつでもどこでも気軽にお絵描きをして、お絵描きを投稿することでコミュニケーションをリアルタイムに体験できます。 この度pixiv Sketchに追加する
ピクシブは5月24日、イラスト作成アプリ「pixiv Sketch」(ピクシブ スケッチ)に人工知能(AI)技術を活用した線画自動着色機能を追加したと発表した。線画で描かれた人物の顔や服装、風景などを認識し、自動で着色できるという。Web版のみ対応、利用料金は無料。 pixiv Sketch上で描いた絵や、アップロードした画像ファイルを選択し、自動着色ボタンを押すだけで利用できる。カラーパレットから任意の場所にあらかじめ色を指定することで、その情報を参考に自動で着色することもできるという。 AIベンチャーのPreferred Networks(東京都千代田区)の線画自動着色Webサービス「PaintsChainer」の技術を応用して開発した。PaintsChainerは、着色前の線画と着色後のイラストのセット(約60万枚)を、深層学習(ディープラーニング)技術でAIに学習させて開発したサー
Ridge-i(リッジアイ)はNHKアート様と、過去の白黒フィルム時代の映像の自動カラー化実証実験に取り組んできております。 この度、過去の大相撲取組を機械学習(ディープラーニング)により自動でカラー化し、そこにプロのフィニッシュ作業が加えられた映像が5/21(日)のNHKの大相撲中継内で放送されました。 6/11までNHKスポーツオンラインでも視聴できますので、ぜひ一度ご覧ください。 http://www1.nhk.or.jp/sports2/movie/index.html?cate_id=sumo 開発の背景機械学習による画像変換タスクについては、ちょうど今年の1月末にPreferred Networksから線画自動着色システムのPaintsChainerが公開されたこともあり、このような生成モデルが一定の精度でコンテンツを出力できることが分かってきており、本案件も同様のジャンルに属
米Googleは5月3日(現地時間)、「Googleマップ」でのディープラーニング活用について説明した。ストリートビューカーで撮影した画像内のテキストや位置情報のディープラーニング解析を、Googleマップ上の街路名やビジネス名の更新に使っているという。 Googleマップの正確さ向上に取り組む「Ground Truth」チームは、常に更新されている8000億件以上の高精細なストリートビュー画像をディープラーニングで解析することで、将来的にはGoogleマップ上の情報を自動的に更新していきたいとしている。 同社は2008年からストリートビュー上の顔やナンバープレートのぼかしに人工知能を採用している。 番地特定については2014年に90%の確度で数字を読み取れるようになったと発表した。現在ではGoogleマップ上の住所の3分の1以上がこのシステムによって更新されている。 現在はさらに、街路名
1カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる(授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう)。 友人の物書堂の社長の広瀬くん(iPhone辞書アプリ開発の大御所!)も、たまたまいっしょに講
NVIDIA と Facebook は、Caffe2 を利用して人工知能を進化させる、共同開発の結果を発表しました。Caffe2 とは、Facebook のオープンソース コミュニティに対する貢献により実現した、新しい AI ディープラーニング フレームワークです。 世界は毎日、テキスト、写真、ビデオなど、情報を生み出しています。Facebook は、このような情報の管理に役立つ新しい AI システムを開発し、情報の量が増えていったとしても、人々が世界をより適切に理解し、より効果的なコミュニケーションを図れるようにしています。Caffe2 を利用すると、開発者と研究者は、大規模に分散されたトレーニング シナリオを作成でき、エッジ デバイス向けの機械学習アプリケーションを構築できるようになります。 AI 対応サービスのモバイルでの提供は、一瞬のうちに完了しなければならない、複雑なデータ処理タ
米Facebookは4月18日(現地時間)、カリフォルニア州サンノゼで開催の年次開発者会議「F8」で、モバイル上でAIアルゴリズムを構築し、実行できるオープンソースのフレームワーク「Caffe2」を発表した。GitHubで公開されている。 ディープラーニングを使っての人工知能の構築と実行には通常、スパコンやデータセンターが必要だが、Caffe2を使えばそうしたインフラなしにディープラーニングを使えるという。 現在、NVIDIA、Qualcomm、Intel、Amazon、Microsoftと密に協力し、Caffe2をクラウドおよびモバイル環境に最適化しているという。 NVIDIAによると、同社のディープラーニング専用システム「NVIDIA DGX-1 AI」でCaffe2を稼働させると他のシステムでよりも7倍高速という。 PythonとC++のAPIが用意されており、簡単にプロトタイプを構
This paper introduces a deep-learning approach to photographic style transfer that handles a large variety of image content while faithfully transferring the reference style. Our approach builds upon the recent work on painterly transfer that separates style from the content of an image by considering different layers of a neural network. However, as is, this approach is not suitable for photoreal
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