AIで実在しないモデル画像を生成 広告効果に応じて容姿を変化 CAが新サービス
サイバーエージェント（CA）は10月28日、AIで実在しないモデルの画像を生成し、広告効果に応じてモデルの容姿や背景などを変えるサービス「極予測AI人間」を11月から提供すると発表した。AIによって企業やブランドのイメージに適したモデルを生成し、広告効果に応じて表情や髪形などを変えることで、効果をさらに高めるという。 モデルの画像生成には、画像を生成するAIと画像を評価するAIを敵対させ、精度を向上させる技術「GAN」（敵対的生成ネットワーク）を利用。実在するモデルの画像を学習することで、架空のモデル画像を生成する。企業やブランドが想定するターゲットごとに、モデルの髪形、ポーズ、ファッション、背景を変えたり、外国籍のモデル画像を生成したりできるという。 広告の展開後、広告のクリック数や広告経由の資料請求数、広告のPV数などをAIに学習させ、髪形やファッションなどをアップデート。企業やブラン
ZoomやSkypeでリアルタイムに他人になりすませるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」
自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。 GitHub - alievk/avatarify: Avatars for Zoom and Skype https://github.com/alievk/avatarify This Open-Source Program Deepfakes You During Zoom Meetings, in Real Time - VICE https://www.vice.com/en_us/article/g5xagy/this-open-source-pro
CESでデモやってたら誰か見てきてください…。サムスンのデジタル人間とやらを #CES2020
CESでデモやってたら誰か見てきてください…。サムスンのデジタル人間とやらを #CES20202020.01.07 14:009,450 そうこ AIではなくAH＝人工人間です。 Samsung（サムスン）が取り組んでいるプロジェクトNeon。ネタ元のThe Vergeで特集されていますが、これ人工人間を作るプロジェクトなのです。人工的に作られた人間。とはいえ、幸せな結婚生活を送る18号さんのような、あのタイプの人造人間ではなくもっとデジタルなやつ。人工人間よりもデジタル人間という呼び方の方がしっくりくるやつ。つまり、めちゃくちゃリアルなアバターですね。 CES開幕直前にNeonのプロジェクトリーダーであるPranav Mistry氏がこんなツイートをしていました。 Flying to CES tomorrow, and the code is finally working :) Rea
AIが大量生成、実在しない「フェイク顔」がトランプ氏を支持する（平和博） - エキスパート - Yahoo!ニュース
AIが自動生成する実在しない「フェイク顔」のアカウントが、フェイスブックを舞台に大量発生し、トランプ大統領の再選を支持する――。 こんな新たな動きが注目を集めている。 フェイスブックはこの動きに対し、600を超すアカウント、さらに関連するフェイクブックページやグループの削除を発表した。 またフェイスブックの発表と合わせて、大手シンクタンクなどが調査報告書を公表。AIによる「フェイク顔」アカウントが大量発生する仕組みを解き明かしている。 「フェイク顔」「アカウント」「投稿」と、AIが絡んだ自動化によって拡散の波をつくりだす、フェイクネットワークの“製造工程”。その一端を、この騒動から垣間見ることができる。 フェイクニュースの生態系は、加速度的に複雑さを増している。 ●610のアカウント削除フェイスブックは20日、「組織的不正行為（CIB）」に対する、大規模なアカウント削除などの措置を発表した
AIを活用したアパレル企業向け画像生成システムの実証実験を開始 | Techable(テッカブル)
ECサイトで服の購入を検討するとき、ユーザーとしては「自分に似合うかどうかがわからない」という点がネックになる。 そういった問題を解決するべく、アーバンリサーチ、データグリッド、NTTドコモ関西支社は、ファッション分野において、AI技術を活用したアパレル企業向け画像生成システムの実証実験を2019年10月1日（火）より開始した。 3社各々のアセットを活用する協創による新たな価値の創造本システムは、ドコモやデータグリッドが保有する画像生成技術を組み合わせ、任意の服を着用した画像の自動生成サービスを提供することを目指すものだ。 一般的に服の画像は2D形式で保有されていることが多い。本システムでは、画像を3D形式に変換しなくても、2D形式のままで利活用が可能となる。 今回の実証実験では、アーバンリサーチから提供された大量の服画像や人物画像を学習データとして活用。ドコモが保有する身体特徴点抽出技術
AIがこの世にいない人の顔画像を大量生成する、著作権フリーの画像が10万枚！ | Techable(テッカブル)
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
わずか46日で新薬候補、米スタートアップがGAN活用で
米国のスタートアップが、2つの一般的な人工知能（AI）技術である敵対的生成ネットワークと強化学習を用いて、極めて短期間で新薬を開発できる方法を示した。 AI製薬スタートアップ企業であるインシリコ・メディシン（Insilico Medicine）のチームは、トロント大学の研究グループと協力し、線維症（組織の瘢痕）に関連するタンパク質を標的とする分子3万種類をわずか21日間で設計した。同チームは研究室でこれらの分子のうち6種類を合成した後、2つを細胞でテストし、最も有望な1つは実際のマウスでテストをした。そして、これらの合成された分子は線維症に関連するタンパク質に対して非常に強力で、「薬物のような」効果を示したと結論付けた。この全体のプロセスはわずか46日間で完了し、研究結果は9月2日付で学術誌のネイチャー・バイオテクノロジー（ Nature Biotechnology ）に掲載された。 今回
香港城市大学ら、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動生成する敵対生成学習GANを用いたインタラクティブシステムを発表
香港城市大学ら、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動生成する敵対生成学習GANを用いたインタラクティブシステムを発表 2018-04-14 香港城市大学、中国科学技術大学、大連理工大学、湖南大学の研究者らは、ニューラルネットワークを用いて、2D手書きスケッチからリアルタイムに法線マッピング（ノーマルマッピング）を生成するインタラクティブシステムを発表しました。 論文：Interactive Sketch-Based Normal Map Generation with Deep Neural Networks 著者：Wanchao Su, Dong Du, Xin Yang, Shizhe Zhou, Hongbo Fu 本稿は、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動的に推論するニューラルネットワークを用いた手法を提案します。提案手法では、入力スケッチを法線マップに変
The GAN Zoo
Pretty painting is always better than a TerminatorEvery week, new papers on Generative Adversarial Networks (GAN) are coming out and it’s hard to keep track of them all, not to mention the incredibly creative ways in which researchers are naming these GANs! You can read more about GANs in this Generative Models post by OpenAI or this overview tutorial in KDNuggets. Explosive growth — All the named
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TechCrunch | Startup and Technology News
単眼カメラ映像から手のリアルタイム3Dトラッキングを行なえる技術 ～ニューラルネットワークを活用