存在しない“アイドル顔”を自動生成 京大発ベンチャーがAI開発
京都のスタートアップ企業であるデータグリッドは、クリエイターの仕事をAIに委ねる「クリエイティブAI（人工知能）」の開発を進めている。“何かを作り出すAI”の1つとして、アイドルの顔を「生成」するAIを作成し、今後の新しいAIの利用法を提案する。 昨今の女性アイドルの顔というと、大勢が踊り歌うユニットなどの印象から、私たち人間は「こんなイメージかな？」と思い起こすことができる。そうしたいわゆる“アイドル顔”を、ディープラーニングによって無数のバリエーションで作り上げる。京都大学発のスタートアップ企業、データグリッド（京都市左京区）が開発した「アイドル自動生成AI」が提供する機能がそれだ。架空のアイドルの顔を高解像度・高品質で自動生成し、同社のWebサイトでは生成した多くのアイドルの顔を連続的に変化させた様子を動画で紹介している。変化するどの顔も確かにアイドルらしい顔つきをしているが、それぞ
あるアイドルのTwitter、人工知能が代行していた
アイドルのTwitterアカウントを人工知能（AI）が代理で運用する血も涙もない企画がスタートしていました。気が付かなかった……。 AIが代理運用中の「PREDIANNA」リーダー、侑杏さんのTwitterアカウント AIが投稿を代行しているのは、平均年齢14歳の4人組ガールズユニット「PREDIANNA」のリーダー、侑杏（ゆあ）さんのTwitterアカウント。5月19日からAIを使った自動投稿が運用されており、1日約3ツイートのペースで投稿されています。 HAKUHODO THE DAYとニューピース、ビットエー、データセクションの4社共同プロジェクトとして行われているもの。仕組みとしては、ビットエーとデータセクションが開発し中部経済新聞が採用した「AI記者」のエンジンをベースに、侑杏さんの過去のツイートを学習データとして、特定ワードの言い換えパターンや言い回し、癖や特徴を学習。投稿予定
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
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