Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
PIAPRO(ピアプロ)|CGM型コンテンツ投稿サイト
piapro(ピアプロ)は、聞いて！見て！使って！認めて！を実現するCGM型コンテンツ投稿サイトです。
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Åê¹Æ¼Ô: Land-Y | Åê¹ÆÆü»þ: 2014-10-28 13:38 | ¸ø³«Æü»þ: 2014-10-28 13:38 °Üž¤·¤Þ¤¹¡£¤½¤Î¤¦¤Á¤³¤Î¥¢¥É¥ì¥¹¤Ï¾ÃÌǤ¹¤ë¤«¤â¤·¤ì¤Þ¤»¤ó¡£ 3ǯ¸å¤È¤«¤Ë¡£°ì±þSoftimage¤Îµ»ö¤Ï¼«Ê¬¤Î¤¿¤á¤Ëºî¤Ã¤Æ¤ë½ê¤â¤¢¤ë¤Î¤Ç ¥¢¥¯¥»¥¹½ÐÍè¤Ê¤¤¤ÈÉÔÊؤʤΤÇŤ¤¤³¤È»Ä¤¹²ÄǽÀ¤¬¹â¤¤¤Ç¤¹¡£ http://www/cveld.net/ ¢ http://cveld.net/ http://cveld.net/feed/ º£¸å¤Ï¿·¤·¤¤¥µ¥¤¥È¤Ç¹¹¿·¤ò¤·¤Æ¤¤¤¤Þ¤¹¤Î¤Ç RSS¤È¤«Å½¤êľ¤·¤Æ¤ª¤¤¤Æ²¼¤µ¤¤¡£ ¿
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