Google Cloudが生成AI投入、LLMに加えて画像生成やコード生成の基盤モデルも
米Google（グーグル）のクラウド部門であるGoogle Cloudが、生成AI（人工知能）のクラウドサービスを充実させている。2023年5月10日（米国時間）に開催した年次イベント「Google I/O 2023」では、Google CloudのCEO（最高経営責任者）であるThomas Kurian（トーマス・クリアン）氏が3種類の生成AI関連サービスを発表した。 クリアンCEOはGoogle I/Oの基調講演で「我々はAIのパワーを使って、ユーザーの働き方を変革する」と主張。生成AIがシステム開発者の生産性を大きく向上させるものであると指摘した。 クリアンCEOがGoogle I/O 2023で発表したGoogle Cloudの生成AI関連サービスは、（1）機械学習プラットフォームである「Vertex AI」に追加した3種類の基盤モデル、（2）生成AIがクラウド上のシステム開発を支
Runway Research | Gen-2: Generate novel videos with text, images or video clips
Gen-2: Generate novel videos with text, images or video clips A multimodal AI system that can generate novel videos with text, images or video clips. No lights. No camera. All action. Realistically and consistently synthesize new videos. Either by applying the composition and style of an image or text prompt to the structure of a source video (Video to Video). Or, using nothing but words (Text to
Dynabook、画像認識AIによる作業品質改善ソリューションを製造業向けに提供
Dynabookは2月13日、自社のPC製造工場で稼働中の画像認識AI技術を利用して作業不適合品の検出を行う「AI不適合品検査システム」を2023年4月より製造業向けに提供開始することを発表した。 画像認識AIを利用した作業品質改善ソリューション 2019年に同社のPC製造工場で稼働を開始した同システムは、設計担当と製造技術担当が常に連携し、機能拡張やUI変更により生産部門の困り事を解決する作り込みを行い、製造品質を担保しながら生産効率アップを行うシステムとして活用されているという。 今回、製造業向けに提供を開始する同システムでは、ディープラーニングで作成したモデルをエッジPCへ搭載し、確認対象を撮影することで設定した基準をもとに自動判定を行う。同社での実績では、約100点の確認を行う場合、作業者が目視で行う場合と比較して約半分の時間で自動判定を行っているという。 同社でのAI不適合品検査
画像生成AI「Stable Diffusion」をPhotoshopで使えるプラグインが登場したので使ってみた
画像生成AI「Stable Diffusion」は、文字列を入力するだけで簡単に人が描いたような絵や写真を作り出すことが可能なソフトウェアとして話題になりました。このStable Diffusionが生成した画像をさまざまな画像編集ソフトで扱えるようにするプラグインが有志によってこれまで開発されており、ついにAdobe Photoshopで使えるプラグイン「The Stable Diffusion Photoshop Plugin」が登場したので、実際に導入してみました。 Christian Cantrell https://christiancantrell.com/#ai-ml The Stable Diffusion Photoshop Pluginは、Stable Diffusionの開発元であるStability AIが提供する画像生成サービス「DreamStudio」に演算を任
生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA」のレンタル提供を開始
生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA」のレンタル提供を開始～建設現場におけるAI活用の普及で建設DXを推進し、一層の省人化・安全性向上に寄与～ エコモット株式会社（本社：北海道札幌市、代表取締役 入澤 拓也、以下「エコモット」）は、ディープラーニングを用いた画像解析により、建設現場での異常検知や作業員への注意喚起を支援する、新しいシステムとして生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA」を開発しました。既に実現場での採用実績も有しており、建設現場におけるAI活用の普及促進、また一層の省人化・安全性向上に寄与すべく、2023年2月よりレンタルによる提供を開始します。 ■想定される利用シーン ・工事車両の出入口に接近する一般車両の検知および作業員への通知による、接触事故の防止 ・工事区域内への侵入者検知および作業員への通知による、危険箇所への立入の監視 ・養生環境の異常検
複数人物の異なった作業内容をリアルタイムで認識する技術を開発
一般的な行動解析技術では人物や物体の視覚的特徴のみが用いられるが、同技術では解析、深層学習を用いて、各作業内容の認識でどの特徴が重要かを重み付けする。これにより、建設現場のように多くの人で混雑した環境でも、多様な作業内容をそれぞれ認識できる。 NECは同技術に関して、大和ハウス工業と共同で、2022年3～5月に戸建住宅の建築現場で実証実験を実施した。実験の結果、転圧や根切り、埋め戻し、コンクリート打設、鉄筋組みといった、複数の作業内容を認識できることを確認した。これにより、現場作業者による各作業の作業時間を10％以内の誤差で推定できた。 ⇒その他の「人工知能ニュース」の記事はこちら 関連記事 衛星SARとAIにより、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発 NECは、衛星SARとAIを用いて橋の異常なたわみを高精度に検知し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。複数の橋
LiDARのないiPhoneで3Dスキャン可能に 米Nianticの「Scaniverse」
「Pokemon GO」（ポケモンGO）などのARゲームで知られる米Nianticは9月14日（現地時間）、iOS向け3Dスキャンアプリ「Scaniverse」がLiDARを持たないiPhoneにも対応すると発表した。iPhone XS以降の全てのiPhoneと過去4年間に発売されたほとんどのiPadで利用できるという。 LiDARに代わり、ニューラルネットワークを活用してカメラ画像から奥行きを推測する「ManyDepth」技術を搭載した。建物など大きな空間に適した「Areaモード」と人物やオブジェクトの細部を捉える「Detailモード」があり、DetailモードならScaniverseフォトグラメトリ処理を活用してLiDAR搭載デバイスと同等の高品位なスキャン結果が得られるとしている。 「LiDARを搭載していない端末でもScaniverseを利用したいという要望が多かった。（ManyD
iPhoneの自撮りで本物そっくりな動く3Dリアルアバター 米Metaが技術開発
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MetaのReality Labsの研究チームが開発した「Authentic Volumetric Avatars from a Phone Scan」は、スマートフォンで自撮りした短時間のスキャン画像から、本物そっくりの3D頭部アバターを生成するシステムだ。異なる視点やフォトリアリスティックな表情を表現し、高い忠実度で再現する。 現在、実在する人物のアバターを作成するためには膨大な人物データを取得する必要があり、そのデータを収集するには大規模なマルチビューキャプチャーシステムを必要とする。そのため軽量なデータキャプチャー、低遅延、許容できる品質でのアバター作成プロセスを自動化することが
1枚の画像から3D化・実サイズでAR試しおき可能な「ハリボテAR」が提供開始 (2021年12月24日) - エキサイトニュース
株式会社palanは、簡単に3D管理が可能なサービス「palan3D」上で、1枚の画像から3D化し実サイズでAR体験可能な技術「ハリボテAR」の提供を開始したと発表した。 ■背景palanでは今まで、誰でも簡単にARが作成可能なpalanARや、今後リリース予定のECプラットフォームのWebXRコマースを開発してきた。その中で、多くの企業から「実物大の3DでAR表示したいものの作成コストが高い」という意見があったという。 そのような声に応えるべく、「1枚の画像から3Dを生成し、WebARで実サイズで試しおき可能」な技術の開発に至ったとのことだ。■ハリボテARについて1枚の画像、もしくは裏表の画像を指定し、奥行きや縦横の大きさを指定することで3D生成が可能だ。またARに注釈を付与、壁掛け設定や音楽をつけるなど、幅広いニーズに合わせた3Dが作成できる。
ViT時代の終焉？MetaFormerの論文紹介と実証実験 - Qiita
著者たちによるGitHubにはPoolFormerとして実装されているが、ここでは論文の趣旨を尊重してより抽象的なMetaFormerとして実装し、TokenMixingを変更できるようにしている。 def ChannelMLP(x, mlp_ratio, normalize, drop_path=0.0, prefix='' ): dense_kwargs = { 'kernel_initializer':'he_normal', 'bias_initializer': tf.keras.initializers.RandomNormal(stddev=1e-2), } in_shape = x.shape dim = in_shape[-1] mlp_dim = dim*mlp_ratio shortcut = x # norm x = normalize(x, name = pref
ベンチャー発のAI開発サービス「Learning Center」、競合大手への対抗策とは
ITベンチャーのAI insideがノーコードAI開発支援サービス「Learning Center」のユーザーを増やしている。現在は画像認識モデルの開発のみに対応しており、専門知識を不要にした点が評価されているという。 建築図面・現場管理アプリケーション「SPIDERPLUS」を提供するスパイダープラスはLearning Centerを利用して社内システムの画像認識モデルを開発した1社だ。スパイダープラスの駒井隆也BPOチームチームリーダーは「学習に使う画像データのアップロードと、クリック操作によるタグ付け（アノテーション）ぐらいの作業で、2つのモデルを開発できた」と話す。 1つは設計図面上で検査が必要な箇所にマークを付けるモデル。もう1つは図面上にマークした箇所の材料を指定するアイコンを配置するモデルだ。AI開発の経験がなかった駒井チームリーダーが1人で担当したにもかかわらず、学習データ
Multiple-object tracking (MOT) アルゴリズム研究の歴史 ~DeepSORT 以後の SOTA モデル紹介~ - ACES エンジニアブログ
こんにちは、株式会社 ACES (以下 ACES) の檜口です。普段はアルゴリズムエンジニアとして Deep Learning (以下 deep) を中心とする研究開発業務に従事しています。 このポストは multiple object tracking (MOT) の解説と簡単なアルゴリズム紹介をした前回ポストの続きで、引き続き現代 MOT のアルゴリズム紹介を行います。前回記事で紹介したキーワードの説明は省略されているため、適宜前回記事を見返していただければと思います。 (2016年) 物体検出を deep で置き換え、association はカルマンフィルタを基にした affinity matrix を介して行う (2016年〜2017年) Deep model で抽出した特徴量をベースにして類似度を計算して affinity matrix を利用する (2019年〜現在) 一体型
動く人をリアルに着せ替え合成 揺れる服の動きも詳細に再現
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。 独ブラウンシュヴァイク工科大学と独Max Planck Institute for Informaticsによる研究チームが開発した「High-Fidelity Neural Human Motion Transfer from Monocular Video」は、人物と服の細かな動きを別の人物に転写する深層学習フレームワークだ。動きに合わせて揺れる衣服のシワやひだなども忠実に再現し合成する。 今回のフレームワークは、ソース映像の人物の動きだけをターゲット映像の人物に転送し、それに伴う衣服の副次的動作も含めた写実的なアニメーション合成を目指す。 映像生成フレームワークは、4種類の深層学習ネ
NeRF at ICCV 2021
In anticipation of ICCV (Intl. Conf. on Computer Vision) this week, I rounded up all papers that use Neural Radiance Fields (NeRFs) that will be represented in the main #ICCV2021 conference. Many of the papers I discussed in my original blog-post on NerF made it into CVPR, but the sheer number of NeRF-style papers that appeared on Arxiv this year meant I could no longer keep up. The top Computer V
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Microsoft、検索しても出てこない画像を代わりにAIで生成する技術を「Bing」に実装／OpenAIの画像生成AI「DALL-E 2」ベース
ソニービズネットワークス、AIによる画像判別で不良品を検知する異常検知機能を「ELFE on AWS」で提供開始 | Ledge.ai
Deep Learningによる車番認識ソフトウェアVer.3を開発 車番認識システムとして交通インフラ設備機器展に出展 (2022年7月14日) - エキサイトニュース
数枚の正常画像からインフラの異常を検出するAI、東芝が世界最高精度を達成
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
デンソーテンが軽量エッジAIを開発、自社製品への搭載に加え外販も（MONOist） - Yahoo!ニュース