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ブックマーク / ascii.jp (37)

  • 「1億台の常時接続」を実現せよ! Nintendo Switchのプッシュ通知システム全面刷新の裏側 (1/3)

    アマゾン ウェブ サービス ジャパンは、2024年6月20日と21日、国内最大の年次イベントである「AWS Summit Japan」をハイブリッドで開催。150を超えるセッションが展開された。 記事では、ニンテンドーシステムズによるセッション「Nintendo Switch向けプッシュ通知システムのリプレイス事例」をレポートする。登壇したのは、同社 システム開発部の林愛美氏と坂東聖博氏だ。 2017年のNintendo Switchの発売とあわせてリリースされた「プッシュ通知システム」。同社は、長期運用を見据えて、よりクラウドネイティブなシステムへのリプレイスを決定するが、大量のTCP接続を維持するための様々な課題が立ちふさがった。 セッションでは、AWS FargateやNetwork Load Balancer(NLB)といったAWSのマネージドサービスを用いた、“最大1億台”級

    「1億台の常時接続」を実現せよ! Nintendo Switchのプッシュ通知システム全面刷新の裏側 (1/3)
  • 「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」

    AIスタートアップ「Etched」は6月25日(現地時間)、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC(Application-Specific Integrated Circuit:特定用途向け集積回路)と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定

    「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
  • 実録:AIで描く漫画の実際 ~AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる (1/6)

    こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた/AI漫画実験企画」第2回です! ■第1回はこちら 実録:AIで描く漫画の実際 ~体験して見えた、その実力と課題!! その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年3月現在日の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視する事はできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのような事が出来るのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AI技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは当に創作活動で実戦的に使えるものなのか? 『AI仕事を奪われる』と『今のAIは実戦では使い物にならない』という真逆の意見を多数見るが、この二つは両立しないのでは? 実際はどっちなんだ?」「画像AIを試し

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  • 画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)

    この連載ではおなじみのキャラクター「明日来子さん」に右側からライトを当ててみた。左がIC-Lightを適用したもので、右がオリジナル。環境はWebUI Forge用の拡張機能を使用 5月8日に、「ControlNet」など画像生成AI関連の著名研究者であるイリヤスフィール(lllyasviel)さんが発表した「ICライト(Imposing Consistent Light、印象的な一貫的なライト)」が盛り上がりました。入力した画像をもとに、後から指定した照明効果を踏まえた画像を生成する技術です。 画像生成AIで照明効果がつけられる「ICライト(IC-Light)」 発表された学習済みモデルは、「ライトを指定すると、キャラクターのデータに合わせてテキストのプロンプトに合わせて独自に背景を生成するもの」「キャラクターとライトの影響を加味して、別の背景画像と合成するもの」の2種類があります。これ

    画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)
  • 画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」

    画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel(イリヤスフィール)氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light(Imposing Consistent Light)」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像(人物やオブジェクトなど)を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル(text-conditioned relighting model)」と「背景条件付きモデル(background-conditioned model)」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ

    画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
  • 漫画家の絵柄、AIでそっくり再現「ピュアモデルAI」ができたワケ (1/3)

    発表当初は、画像生成AIに詳しいXユーザーのあいだで「画像生成AI『Stable Diffusion』で、追加学習モデル『LoRA』を使っているだけでは」という疑問の声も出ていたが、エンドルフィンは4月5日にプレスリリースを出し、「私たちが提供しているサービスは、公開されている汎用モデルを活用した生成AIとは一線を画しています」として、画像の生成までに独自のプロセスを踏んでいる旨を説明している。 話題の「ピュアモデルAI」ができた経緯や、その技術的背景について、連載「メタバース・プレゼンス」を執筆している新 清士氏とアスキー編集部で、エンドルフィンの代表と、サービス開発元のスーパーエンジンのCEOに話を聞いた。 生成AIは「アナログからデジタル」の変化と同じ ── 最初にそれぞれの会社について教えてください。 ジェームズ キム・ドンジュン 2022年下半期ごろから、生成AIに関心をもって、

    漫画家の絵柄、AIでそっくり再現「ピュアモデルAI」ができたワケ (1/3)
  • AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)

    ChatGPTはすぐに嘘をつくから調べものには使えない」という意見をよく聞くが、これには大きな誤解がある。 そもそもChatGPTの心臓部である大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を元にテキストを「生成」する仕組みだ。 逆に言うと、知識として持っていないことは一切わからないので、知らないことについて説明を求められても能力的に不可能なのだ。 だから、知識にない質問をされると答えられないだけでなく、苦し紛れに幻覚(ハルシネーション)を起こしてしまう。これが「すぐに嘘をつく」と言われる理由だ。 結論を書いてしまうと「ChatGPTは検索ツールではない」のだ。むしろ「ChatGPTがいちばん苦手とすることが検索」なのだ。 今回はこの欠点を補い、AIを活用した新しい検索の形を実現するという触れ込みのサービス「Perplexity.ai」を紹介していく。 Perplexity.aiとは Perp

    AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)
  • 画像生成AIで同じキャラクターが簡単に作れるようになってきた (1/3)

    画像生成AIサービスの「Midjourney」に3月12日、新機能「Creative Reference」が追加。1枚の画像から特徴を引き継いだ画像を生成できるようになり、同じキャラクターに別のポーズをとらせるなど様々な画像を作れるようになりました。これまで画像生成AI「Stable Diffusion」などで同じキャラクターの画像を作るには「LoRA」という追加学習をするのが一般的でしたが、それが必要ないため、キャラクターの再現が劇的に簡単になってきました。 画像1枚で“似た顔” Midjourneyの新機能「Creative Reference」 使い方は、MidjourneyのDiscordに画像をアップロードして、「Creative reference」のタグ(cref)をつけてプロンプトを入力するだけ。CW 0〜100までのパラメーターがあり、0だと顔だけが共通になり、あとは数字

    画像生成AIで同じキャラクターが簡単に作れるようになってきた (1/3)
  • アップル、高度な言語理解を持つ新型AIモデル「MM1」を発表

    アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数(30億、70億、300億)のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2(画像理解)、TextVQA(画像内のテキスト情報)、ScienceQA(科学知識)、MMBench(マルチモーダル)、MathVista(数学)などの

    アップル、高度な言語理解を持つ新型AIモデル「MM1」を発表
  • 画像生成AI「Stable Diffusion」使うなら「ComfyUI」のワークフローが便利です (1/4)

    プロンプト:1 girl, photorealistic, solo, perfect lighting, sailor dress, looking at viewer, long hair, black hair, two side up, ネガティブプロンプト:illustration, 3d render, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), signature, watermark, username, open mouth

    画像生成AI「Stable Diffusion」使うなら「ComfyUI」のワークフローが便利です (1/4)
  • 画像生成AI、安いPCでも高速に 衝撃の「Stable Diffusion WebUI Forge」 (1/4)

    Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ 画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel(イリヤスベル)さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL(SDXL)が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablity AIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな

    画像生成AI、安いPCでも高速に 衝撃の「Stable Diffusion WebUI Forge」 (1/4)
  • もはや稀少種だけど根強い人気の16:10ディスプレー、選ぶなら2万円台でUSB Type-C給電対応のコレ (1/5)

    現在発売している液晶ディスプレーの多くは、解像度が1920×1080ドットや3840×2160ドットなどのアスペクト比16:9のモデル。これは動画やゲームといったコンテンツの多くがその比率であることが多く、それに呼応する形で液晶ディスプレーも増えてきたからだ。 しかし、動画やゲーム以外の用途では、16:9が最適と感じないこともある。例えば、オフィスアプリケーションで、画面の縦方向が少し足りないと感じたことはないだろうか。その不満にこたえてくれる製品が、今回紹介するJAPANNEXTの24型ディスプレー「JN-IPS24WUXGAR-C65W-HSP」だ。 駆動方式はIPSを応用したADS、sRGBカバー率は99% JN-IPS24WUXGAR-C65W-HSPは光沢のない、いわゆるノングレアタイプで、アスペクト比は16:10、解像度は1920×1200ドットとなる。駆動方式はIPSだが、正

    もはや稀少種だけど根強い人気の16:10ディスプレー、選ぶなら2万円台でUSB Type-C給電対応のコレ (1/5)
  • スマホがなかった時代の寵児! ソニー「CLIE」が始まってから終焉を迎えるまで

    ◆持ち歩ける情報処理端末「CLIE」は未来だった 今は国民のほとんどがスマートフォンを持っている時代ですが、2000年頃はまだそんなものはなかった頃、いかに情報処理端末的なガジェットを持ち歩くことを夢みたことか。 確かにケータイをいつも身につけて、単なる通話だけじゃなくて、カメラもついてて音楽も聴けて、ケータイ用に用意されたサイトを見たりショートメッセージくらいはできても、それぞれのクオリティーはまだまだ低くて、なんとももどかしい窮屈さから逃れられませんでした。 その当時、最も処理速度の速いはずのノートパソコンを持ち運ぶのが最善だとわかってはいても、やっぱり重くて大きい。VAIOはあくまでも Windowsという路線に乗っかっているもので、起動するだけで待たされるし、バッテリーもすぐになくなるし、そもそもHDDが壊れるかもしれないというリスクを背負っていたので、気軽に外に持って行くわけには

    スマホがなかった時代の寵児! ソニー「CLIE」が始まってから終焉を迎えるまで
  • 「100fps以上も可能」爆速すぎる画像生成AI技術、日本人研究者ら開発

    AITuber「しずく」開発者としても知られる、あき先生ことakio kodaira氏を筆頭にした研究グループは12月21日、リアルタイム画像生成を実現するために最適化されたパイプライン「StreamDiffusion」を発表。従来の画像生成パイプラインと比べて飛躍的な速度向上を実現している。 ノイズ除去をバッチ処理で高速化 「Stable Diffusion」をはじめとする画像生成AIモデルの高性能化は著しいが、メタバース、オンラインストリーミングなど高スループットと低レイテンシーが必要な環境ではまだ力不足だ。 StreamDiffusionは新しいアプローチを採用し、従来の連続的なノイズ除去をバッチ処理のプロセスに変換することで、高スループットストリームを実現。さらに、GPUの利用効率を向上させるため、従来の分類器フリーガイダンス(CFG)に代わり、残差分類器フリーガイダンス(RCFG

    「100fps以上も可能」爆速すぎる画像生成AI技術、日本人研究者ら開発
  • これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした (1/5)

    Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画(Scribble)としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models(LCM)」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」(LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル)が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー

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  • 爆速化する画像生成AI。0.5秒で4枚出力、リアルタイム生成できるレベルに (1/5)

    このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models(レイテント・コンシステンシー・モデル」(以下「LCM」)。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion=安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必

    爆速化する画像生成AI。0.5秒で4枚出力、リアルタイム生成できるレベルに (1/5)
  • データセンターの所在地ってやっぱり書いてはいけないのか?

    いろいろなところからマサカリが飛んでくるのはわかっているが、以前から感じていた疑問について書いてみたい。「データセンターの所在地ってやっぱり書いてはいけないのか?」である。だって、ググれば所在地は出てくるんですよ。いろいろ秘密の多いデータセンターだが、インフラ界隈での内輪受けみたいな感じになっていやしませんかね。 実は制約の多いデータセンター取材 ITインフラ系の記者は、たまにデータセンター見学ツアーに招待される。エクイニクスやさくらインターネット、NTTコミュニケーションズなど、私も相当データセンターは見ている方だ。Coltテクノロジー(旧KVH)はシンガポールまで、IIJはコンテナ型データセンターを見に島根まで行っている。IDCフロンティアに至っては北九州も、白河も、府中も見ている。 5月には大阪までデジタルエッジのデータセンターを見にいった。関西のデータセンター事情までいろいろ説明し

    データセンターの所在地ってやっぱり書いてはいけないのか?
  • 世界を変えた画像生成AI、さらに進化「Stable Diffusion XL(SDXL)」いよいよ正式公開 (1/4)

    Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました(「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」)。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。 大きな違いは「2回生成する」こと SDXLがこれまで

    世界を変えた画像生成AI、さらに進化「Stable Diffusion XL(SDXL)」いよいよ正式公開 (1/4)
  • ゲームの“自動生成”技術がすごいことになっている (1/4)

    いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能(PCG)は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました! Electric Dreams 環境サンプル プロジェクトを無料公開しました!#UnrealEngine 5

    ゲームの“自動生成”技術がすごいことになっている (1/4)
  • IBM化したAWSジャパン その2つの意味

    この数年で「AWSジャパンはすっかりIBM化した」ように感じている。そして、この「IBM化」という表現を、自分では半分揶揄のつもりで使っていたが、残りの半分にどのパーツが当てはまるのかしっくり来なかった。しかし、先日の日IBMの社長と会に参加して、別の意味が加わった。これは極私的に感じたIBM化という表現の言語化である。 正直、最初は揶揄だった「IBM化」の意味 先に言っておくと、AWSジャパンがIBM化しているというのは決してウソではない。ご存じの通り、日IBM出身者は、ベンダーやユーザー企業などさまざまな立場で、現在のIT業界を支えているが、今のAWSジャパンも元日IBMの比率はかなり高い。発表会やイベントに登壇している役員クラスを調べただけでも、パートナーアライアンス統括部長 渡邉 宗行氏、デジタルトランスフォーメーション統括部長の広橋 さやか氏などは日IBM出身。もち

    IBM化したAWSジャパン その2つの意味