AIによってナスカ調査が加速したことで、既知の具象的な地上絵の数がほぼ倍増し、地上絵の目的が明らかになった｜国立大学法人 山形大学
ホーム > 新着情報：プレスリリース > 2024年09月 > AIによってナスカ調査が加速したことで、既知の具象的な地上絵の数がほぼ倍増し、地上絵の目的が明らかになった 掲載日：2024.09.24 本発表の主なポイント 山形大学ナスカ研究所とIBM研究所の共同研究プロジェクトの成果が、Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) に掲載されることが決定した。 AIによって加速化された調査によって、6か月間の現地調査で新たに303個の新地上絵が特定された。これにより、ナスカ台地で確認済みの地上絵の数はほぼ倍増した。 巨大な線タイプの地上絵は、主に野生動物が描かれており、直線と台形の地上絵によって構成されるネットワークに沿って分布している。これらは、共同体レベルの儀礼活動に使用された。 小型の面タイプ（レリーフタイプ）の地上絵
「AIに仕事を奪われた絵師」とかいうnote、なんか変じゃね？
https://note.com/tokume_kibo/n/n05017591b28b 違和感すごいのよ。 例えば、「コミッションサイトに出しているキャラ立ち絵が売れなくなった」とあるんだけど コミッションがなんなのかこの人わかってなくない？ 依頼を受けて絵を描くことであって、立ち絵を売るわけじゃないんだけど。 「キャラ立ち絵を描いて欲しいという依頼が減った」とかならまあ分からんでもないけど、そもそもコミッションで立ち絵限定ってのも奇妙だし。（まだアイコン限定とかのほうがありうる。） あとさぁ…そこそこの立ち絵を1日で描いて、年間200弱の依頼をこなしてたって？ これって、めちゃくちゃ筆早いことになるんだが…依頼って、ポンと一枚描けば終わりじゃないからね？ 依頼者とのやりとりや、ラフを提出とか直しとかあるはずなのにそういうこと一切考えてなくない？ 「底辺絵師ならこんなもんだろ」っていう、
AI生成に関わる問題と、対応についてご報告
pixiv事務局です。 現在、AI生成に関わる問題について、お問い合わせを多数いただいております。 本件について、皆様にご心配をおかけしていることを深くお詫び申し上げます。 現在多くお問い合わせいただいているのは次の3点です。 問題① 特定のクリエイターが不利益を被ること 問題② プログラムなどで、クリエイターの作品が不当に収集されること 問題③ AI生成作品を見たくないユーザーにも、AI生成作品が多く表示されること これらについて、pixivは以下のような対応を行ってまいります。 また、関連サービスであるpixivFANBOXにおいては、追加の対応・対策を検討しています。こちらについては近日中にご案内いたします。 【5月10日追記】 FANBOXにてお知らせを公開いたしました。 https://official.fanbox.cc/posts/5932126 問題① 特定のクリエイターが
AIのVTuber「Neuro-sama」がTwitchからBAN処分されたと開発者が報告。ホロコースト否定など危険発言連発系美少女ストリーマー【UPDATE】 - AUTOMATON
AIによるVTuber「Neuro-sama」が、活動拠点としているTwitchにおいてBAN処分を受けたようだ。Neuro-samaは、2022年末より急速にユーザーらの人気を集める一方で、倫理観を逸脱するような発言に懸念も寄せられていた。 Image Credit: Neuro-sama Ch. Vedal AI on YouTube Neuro-samaは、海外エンジニアのJack Vedal氏が開発したAIによる美少女VTuberだ。日本の女子高生のような制服を身にまとい、ゲームプレイのほか視聴者から寄せられたコメントにも返答する機能性を誇っている。このAIはもともとリズムゲーム『osu!』をプレイさせるために開発され、同AIの利用するニューラルネットワークはNeuro-samaと名付けられた。ゲームを遊ぶだけだったNeuro-samaはバーチャルな“体”や“声”を手に入れ、昨年末
Stable Diffusionを使って「いらすとや風画像生成モデル」を作った話 - ぬいぐるみライフ？
今話題の画像生成モデル「Stable Diffusion」をいらすとやの画像でfinetuneしてみたところ、任意のテキストに対していらすとやっぽい画像を作れるモデルが出来上がりました。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionは、指定されたテキスト（文字列）に対応する画像を生成する機械学習モデルのひとつです。ソースコードと学習済みモデルは無償で公開されていて、誰でも利用できるようになっています。 (Stable DiffusionのGitHubページより引用) 今回は、この画像生成モデルをいらすとやの画像でfinetune（微調整）することで、入力テキストに対応する画像をいらすとやのようなスタイルで出力させることを試みました。 開発環境 開発環境はGoogle Colab Pro+で、主にプレミアムGPU（NVIDIA A100）を使いました。Stable
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