Sakana AI
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
GoogleのトップAI研究者2人、東京でAI企業Sakana.ai立ち上げ
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
AIが書いたテキストに“電子透かし”を入れる技術 人に見えない形式で埋め込み 米国チームが開発
Web上の合成データ（AIが生成するテキストや画像など）の急増は、今後のデータセット作成の取り組みを複雑にしている。合成データは人間のコンテンツよりも劣ることが多く、モデル学習の前に検出し、除外しなければならないからである。 電子透かしとは、テキスト中の隠れたパターンのことで、人間には知覚できないが、アルゴリズム的には合成テキストであることを識別可能にする。この研究では、合成テキストを短いトークン（25トークン程度）から検出可能にする効率的な電子透かしを提案する。 トークンを、1個前のトークンのハッシュ値を元にして、グリーントークンとレッドトークンに分ける。生成したテキストではグリーントークンの割合が高くなるように設定する。グリーントークンとレッドトークンの割合を分析することで、電子透かしが埋め込まれているかを判定する。 電子透かしは、言語モデルのAPIにアクセスしなくても、アルゴリズムで
MusicLM
MusicLM: Generating Music From Text |paper|dataset| Andrea Agostinelli, Timo I. Denk, Zalán Borsos, Jesse Engel, Mauro Verzetti, Antoine Caillon, Qingqing Huang, Aren Jansen, Adam Roberts, Marco Tagliasacchi, Matt Sharifi, Neil Zeghidour, Christian Frank Google Research Abstract We introduce MusicLM, a model generating high-fidelity music from text descriptions such as "a calming violin melody bac
絵心がない線画を“いい感じの作品”に変える画像生成AI「Sketch-to-Image」 Googleなどが開発
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。 Google ResearchとイスラエルのTel Aviv Universityに所属する研究者らが発表した論文「Sketch-Guided Text-to-Image Diffusion Models」は、落書きのようにざっと描いた絵を入力テキストに従って詳細な画像を生成する深層学習モデルを提案した研究報告だ。手描きのスケッチを任意のテキストプロンプトによるスタイル制御で、自然な高精細画像に変換する。 大規模なテキストから画像への拡散モデルは、与えられたテキストプロンプトに従った前例のない品質の多様な画像の合成を可能にし、コンテンツの作成と編集のための刺激的なツールとなってきた。 しか
物体を追加しても影や回り込みをリアルに合成する技術 ワシントン大学が開発
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。 米ワシントン大学の研究チームが開発した「People as Scene Probes」は、一方向から撮影した映像の奥行きや光の当たり方を分析する深層学習ベースの技術だ。この技術を使うことで、影や「オクルージョン」（遮蔽物によって光の反射がさえぎられる度合い、環境遮蔽とも） を考慮したリアルな画像合成が可能になる。 映像内の物体から奥行き、オクルージョン、照明／影の情報を抽出し、新しく挿入する画像に適応することで自然な合成画像を生成するネットワークの概要図。下段の図では、手前の人物や奥の赤い車に対して適切な影が加えられている
People as Scene Probes
European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020 We introduce a fully automatic pipeline for inferring depth, occlusion, and lighting/shadow information from image sequences of a scene. All theses information is extracted just by using people (and other objects such as cars) as scene probes to passively scan the scene. We also develop a tool for image compositing based on the inferred depth, oc
Adobe Research and UC Berkeley: Detecting Facial Manipulations in Adobe Photoshop
Adobe Research and UC Berkeley: Detecting Facial Manipulations in Adobe Photoshop When Adobe Photoshop was originally released in 1990, it was a major step toward democratizing creativity and expression. Since then, Photoshop has had a profound impact on creativity, and even more broadly, on our visual culture. While we are proud of the impact that Photoshop and Adobe’s other creative tools have m
New NVIDIA Research Creates Interactive Worlds with AI | NVIDIA Newsroom
Invention Has Potential to Create Virtual Worlds for Gaming, Automotive, Robotics, VR Groundbreaking NVIDIA AI research enables developers for the first time to render entirely synthetic, interactive 3D environments using a model trained on real-world videos. NeurIPS -- NVIDIA today introduced groundbreaking AI research that enables developers for the first time to render entirely synthetic, inter
NVIDIA Researchers Showcase Major Advances in Deep Learning at NIPS | NVIDIA Blog
NVIDIA Researchers Showcase Major Advances in Deep Learning at NIPS AI has become part of the public consciousness. But to glimpse the minds of the people driving it forward, check out NIPS, arguably the world’s most prestigious neural network and machine learning conference. Researchers and data scientists have been sharing their groundbreaking work — at what is officially known as the Conference
ロボットは東大に入れるか。Todai Robot Project
本プロジェクトは、国立情報学研究所（大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構）が中心となって1980年以降細分化された人工知能分野を再統合することで新たな地平を切り拓くことを目的に、若い人たちに夢を与えるプロジェクトとして発足しました。 本 プロジェクトの具体的なベンチマークとして、2016年度までに大学入試センター試験で高得点をマークすること、また2021年度に東京大学入試を突破す ることを目標に研究活動を進めています。これまで蓄積された人工知能の各要素技術の精度を高め、情報技術分野の未来価値創成につなげるとともに、人間の思 考に関する包括的な理解を内外の研究者とともに深めていきたいと考えております。また、本プロジェクトでは、日本における学際的な知識・先端技術を集積す るだけでなく、国際的な連携も視野に入れ、研究活動を進めてまいります。
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Knight Rider Rides a GAN: Bringing KITT to Life With AI, NVIDIA Omniverse
Masquerade at Digital Domain
Digital Domain Previews New Autonomous Digital Human, ‘Douglas’
Learning to See Transparent Objects
【やじうまPC Watch】 Adobe、深層学習で修整済み写真を検出する技術
Adobe Research: Spotting Image Manipulation with AI | Adobe
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