ImageMagick・Blenderを使った画像合成技術 — ピクシブの画像処理エンジニアが語る（3） - pixiv inside
ピクシブで働く人の姿や、どんな技術を使ってプロダクトを生み出しているのかがみえる。そんなイベント「pixiv Night #02」が、2017年3月14日に代々木のピクシブオフィスにて開催されました。 テーマは「画像処理」ということで、イラスト1枚からグッズを作成できるサービス「pixivFACTORY」の開発チームに所属するhayaが、同サービスの画像処理システムについて、具体的な実装方法を語りました。その内容をお届けします。 買う前に実物を目にしたような体験をさせたい 物を買う時、実物をみたいと思いませんか？ たとえば、オリジナルマグカップを作りたいと考えた場合、イラストを描いて画像ファイルを入稿すれば、イラスト入りマグカップは製造できます。しかし、お金を払って手に入れるものなのですから、どういう見た目になるのかを事前に確認できないと不安になりますよね。 では、イラストが入った状態のグ
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
早稲田大学の研究者が、ディープネットワーク(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた画像補完技術「Globally and Locally Consistent Image Completion」を公開しました。既存の画像補完技術とはレベルの違う精度を見せつけています。 飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017） http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/ja/ SIGGRAPH 2017に論文が正式に採択されました。ディープラーニングによって複雑な画像補完を行う手法です。画像中の不要な物体を消したり、人の顔を変化させたりもできます。https://t.co/iHccQXmqEh pic.twitter.com/zhmVjIajcy— Satoshi Iizuka (@stsiizk) 上
Amazon.com: Amazon Go: Stores
Amazon Go is a new kind of corner store Stop by to grab a freshly-brewed coffee, pick up breakfast or lunch, browse a selection of snacks, alcohol, and local baked goods, or return an Amazon package. Plus, with Just Walk Out shopping you can get in and out quickly without scanning any items or waiting in a checkout line.
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ディープラーニングに頼らず、機械に絵を描かせる | fladdict
Processingで、自動絵画化してみるテクニカルスタディ。 最近だと、ディープラーニング系でやるのが流行りだけど、あえて手動アルゴで頑張るなど。流行に逆らって、素手で戦うのが美学だと思う！！ ファーストのスタディ。アインシュタイン。ドットをボコボコ置いただけともいう。いちおう画素の標準偏差などをとって、絵としての粗密を判定しながらドットを置いていく。 基礎理論ができたところで、ブラシのスタディ。とりあえずランダムな文字で配置してみた。もっとtypographyっぽくなるはずが思った通りにいかない。 セカンドのスタディ。モナ・リザの再絵画化。文字のかわりに筆パターンをテクスチャとして利用。細部がなかなかでない。 キツネの絵画化・・・筆テクスチャの大きさを絵の密度で制御する。色のゆらぎをRGBで表現すると虹色に歪む。 カラーをHSB空間に変更。だいぶいいかんじに。エッジ境界がガラスエフェク
自動お絵かきロボを作る（その2） | fladdict
作成中の自動絵画プログラム。どうやら、みんなは「フォトショのフィルター的なモノ」を想像してるみたい。実はこのお絵かきロボ、一筆づつ丁寧に色を乗せていったりする。むっちゃ時間かかる。 アルゴ的には、遺伝アルゴリズムとA/Bテストの中間のようなロジックで動いてます。無数のパターンを一筆ごとに総当たりし、うまい感じに色がのった場合のみ採用みたいな。そんなわけで800px程度の大きさでも、1毎仕上げるのに2-6時間ぐらいかかります。 先にざっくり全体を下塗りしていくようにチューニング。 こちらが最新バージョン。ついに「主題でない部分に塗り残しや、筆跡などを多めに残す：チューニングが完成。 静物画の写真を、油絵に変換したもの。油絵っぽい写真を変換すれば、油絵になる。 ニワトリ。ちょっと目のコントラストが薄くて検出できなかった・・・失敗。それ以外はいい感じ。 サル。毛の質感はもう文句がない。あとは粗密
Adobe MAX 2015で発表されたアドビが研究中の新技術〜 スニーク・ピークで発表された未来の11の技術 - ICS MEDIA
Adobe MAX 2015で発表されたアドビが研究中の新技術〜スニーク・ピークで発表された未来の11の技術 アメリカ・ロサンゼルスにて開催されているアドビシステムズ（以下、アドビ）のクリエイティブティ・カンファレンス「Adobe MAX 2015」。初日の基調講演（参考記事「[速報]Adobe MAX 2015 基調講演レポート」)に続いて、二日目は「スニーク・ピーク」というアドビが開発中の実験技術を紹介する講演が行われました。紹介された技術は将来的に搭載されるかもしれない技術であり、未来のAdobe Creative Cloudの新機能を一足先に知ることができます。現地に渡った弊社ICSの池田が速報レポートとしてお伝えします。 簡単な操作で新しいフォントを作り出せる技術：Project Faces フォントの骨格を解析し、字形を自由自在に調整し新しいフォントを作成できる技術。 ▲フォン
■featured stories
Emerging technology review シリコンバレーからの先端技術分析レポート。先端技術を学び、日本企業の経営戦略と製品計画策定に寄与。未来を生み出すベンチャー企業やファウンダーと接し、イノベーション誕生の思想に迫る。 “Emerging Technology Review” is research reports featuring the latest technologies. The articles analyze the new wave of the technologies and explores the Silicon Valley culture and innovations. ■featured stories シリコンバレーからの先端技術分析レポート (ブログへのリンク) ■about シリコンバレーで生まれる先端技術を解析 VentureCl
【カメラ革命】MITが「絶対に白飛びしない」技術を開発。もう絞りや露出に悩されない日々へ:DDN JAPAN
DDN は 音楽 ・ 映像 に関する デジタル アート を中心に情報ミックスを配信中
Googleの人工知能で食事や料理の写真からカロリーを自動計算可能な「Im2Calories」
by sea turtle Googleは人工知能(AI)の開発に力を入れており、無人運転カーやドローンなど人工知能を使った様々なプロジェクトを進めていますが、食品の写真を分析してカロリーを自動で算出するAI「Im2Calories」が新たに発表されました。 Google's A.I. Is Training Itself to Count Calories In Food Photos | Popular Science http://www.popsci.com/google-using-ai-count-calories-food-photos グーグル、新AIプロジェクト「Im2Calories」を発表--食品の写真からカロリーを算出 - CNET Japan http://japan.cnet.com/news/service/35065307/ 2015年5月末週にボストンで行
面倒なデータマイニング作業を時給200円ぐらいでバングラデシュ人に発注してみた:tks(高須 正和)のブロマガ - ブロマガ
先週の金曜に、超会議でお仕事の関係で東京に戻ってきて、そのまま土日はずっとハッカソンをしていた。 疲れ果てつつ充実したハッカソン後 International Space Apps Challenge(以下ISAC)という、NASAが主催しているハッカソンがある。人工衛星の位置データとか、月面や火星の写真とか、その他ものすごい量の様々なデータを世界中のハッカーに解放して、2日間で何か面白いものを開発もらって、宇宙に親しみを持ってね、というハッカソンだ。 いろいろな都市で行われていて、僕は2011年から東京支部に参加している。会場の大きさの限界だった80人はすぐ埋まったようで、シンガポールに行っていて出れなかった去年はもっと大人数で行われたそうだ。 ■NASAのハッカソン いくつかNASAから課題が提示されているのだけど、昔は「好きに何かやってください」みたいなモノが多く、アウトプットも「星
PNGGauntlet - PNG Compression Software
PNGGauntlet isn't being updated anymore. It still works fine but you might want to look at the alternatives listed below! Combines PNGOUT, OptiPNG, and DeflOpt to create the smallest PNGs Lossless: No image quality is lost — only file size Converts JPG, GIF, TIFF, and BMP files to PNG Parallel batch mode to compress multiple files at once The software license for PNGGauntlet permits unlimited dist
時論公論 「映像自動解析時代のプライバシー」 | 時論公論 | 解説委員室:NHK
街頭には防犯目的などで多くのカメラが設置されるようになりました。以前から写された人のプライバシーが議論されていましたが、今は人の顔や行動を自動解析できるようになり、プライバシー侵害への懸念がさらに広がっています。テクノロジーが進化した現代に求められるプライバシー保護はどうあるべきか考えます。 従来の防犯カメラは、撮影した映像そのものを保存し、誰が写っているのか人が見て確認しますが、自動解析カメラは、それをコンピューターが行います。 まず、映像に写っている人物について、目や鼻の大きさや距離などの特徴をデータ化します。そして他の映像に写っている複数の人物の顔も分析し、データどうし突き合わせると、特定の人物を探すことができるという仕組みです。 この技術は、行動の追跡もできます。例えば、ある人物が施設の入口のカメラで顔を撮影されたとします。次にエスカレーターでは別のカメラでも撮影され、上の階で
Googleの新プロジェクトがスゴすぎる、可能性はストリートビューの比ではない「Tango」が真に驚異である理由
昨日、突然発表されたGoogleの新プロジェクト「Tango」の無限大の可能性に胸をときめかせたのは筆者だけだろうか。 Google、スマホに人間レベルの空間認識能力を与えるプロジェクト「Tango」を発表 個人的にはかなりインパクトのあるニュースだったが、それほど大きな話題にはなっていないようだ（少なくとも日本国内では）。 Tangoが驚異的なプロジェクトになりうる理由を、Googleマップのストリートビューと比較しつつ、妄想を交えながら気楽に考えてみたい。 スマホで部屋を3Dモデル化した動画が公開 まず、TechCrunchが新たに公開した動画を見てみよう。 室内を撮影 雑然と物が置かれた部屋を、Tangoの試作スマホによって撮影していく。この試作機には、モーションセンサや奥行きを感知するDepthセンサ、カメラ、高性能プロセッサが搭載されている。 部屋内を移動しながら、ゆっくり撮影し
メディア・パブ: なぜ大手ネット企業が一斉に人工知能技術の開発に乗り出したのか
グーグルだけではない。フェイスブックやヤフーも、さらにバイドゥ、ピンタレスト、ドロップボックス、ネットフリックスといった若いネットサービス企業までも、一斉にAI（人工知能）の研究者や開発者をかき集め、競って開発体制を整備している。 これらハイテク企業が運用するソーシャルメディア・サイトでは、ユーザーの提供情報や行動履歴などの膨大なデータ（ビッグデータ）が宝の山となり、ビジネスの武器となっている。フェイスブックは毎日約500テラバイトもデータベースに蓄えているという。 ところが活用しているデータ、つまりコンピューターで扱えるデータは、これまでテキスト系の構造化データが中心であった。一方でこれから摂取するデータは非テキスト系で非構造化のものが、爆発的に増えてこようとしている。本格的なビッグデータ時代到来ということで、ＩＤＣが調査したレポートによると、データベースに蓄えられていくデータ量は201
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