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「3DモデリングはAIに基づいています」

人工知能は、3次元グラフィックスにおいて速度と品質の向上を実現することができます

「バイトダンスAI研究は、連続および離散パラメータのミックスを使用して、高品質のスタイル化された3Dアバターを作成するための革新的な自己教師あり学習フレームワークを提案しています」

デジタルワールドへの重要な入り口は、社交、ショッピング、ゲームなどの活動において現代の生活でより一般的になっており、魅力的でアニメーションのある3Dアバターです。良いアバターは魅力的で、ユーザーの外見に合わせてカスタマイズされるべきです。Zepeto1やReadyPlayer2など、よく知られたアバターシステムは、楽しく使いやすいため、カートゥーン化されたスタイルが採用されています。しかし、通常、アバターを選択し、変更するには、多くのグラフィック要素から手作業で苦労して修正する必要があり、初心者のユーザーにとっては時間がかかり、難しい作業です。この研究では、フロントから撮影された一枚のセルフィーからスタイル化された3Dアバターの自動生成を調査しています。具体的には、セルフィー画像が与えられた場合、彼らのアルゴリズムはアバターベクトルを予測し、グラフィックエンジンによって3Dアバターを生成し、事前定義された3Dアセットからアバター画像をレンダリングします。アバターベクトルは、事前定義されたアセットに固有のパラメータで構成されており、連続的なもの（例：頭の長さ）または離散的なもの（例：髪の種類）のいずれかである場合があります。単純な解決策は、一連のセルフィー画像に注釈を付け、監督学習を介してアバターベクトルを予測するモデルをトレーニングすることです。しかし、広範なアセット（通常数百）を扱うためには、大規模な注釈が必要です。セルフサプライズアプローチでは、異なる識別と意味セグメンテーションの損失を利用して、グラフィックエンジンのレンダリングを自動的に一致させるためのイミテータを訓練することで、注釈のコストを削減します。さらに具体的には、セルフィー写真が与えられた場合、彼らのシステムはアバターベクトルを予測し、グラフィックエンジンによって3Dアバターを生成し、指定された3Dアセットからアバター画像をレンダリングします。アバターベクトルを構成する特徴は、プリセットのアセットに固有であり、連続的なもの（例：頭の長さ）または離散的なもの（例：髪の種類）のいずれかである場合があります。単純な方法は、一連のセルフィーに注釈を付け、監督学習を使用してアバターベクトルを予測するモデルを構築することです。しかし、広範なアセット（通常数百）を管理するためには、大規模な注釈が必要です。アバターベクトル変換、セルフサプライズアバターパラメータ化、およびポートレートスタイリゼーションは、彼らの革新的なアーキテクチャの3つのステップを構成しています。図1に示すように、識別情報（ヘアスタイル、肌の色、眼鏡など）はパイプライン全体で保持され、ドメインのギャップは3つの段階を通じて徐々に縮小されます。ポートレートスタイリゼーションステージでは、まず2Dの実写からスタイル化された外観へのドメインクロスオーバーに集中します。このステップでは、入力セルフィーをスタイル化されたアバターとして生成することで、画像空間を維持します。現在のスタイリゼーション技術の粗雑な使用は、表情などの要素を保持し、パイプラインの後続のフェーズを複雑にする可能性があります。図1 その結果、彼らは表情の均一性を保証しながらユーザーの識別を維持するために、AgileGANの修正バージョンを開発しました。次に、セルフサプライズアバターパラメータ化ステップでは、ピクセルベースの画像からベクトルベースのアバターに移行します。彼らは、強力なパラメータの離散性の強制が収束動作を達成できないことを発見しました。彼らは、離散的なパラメータを連続的なワンホットベクトルとしてエンコードするという寛大な形式を採用し、異なる可能性を訓練できるように、差分可能性を実現するためにイミテータに教えました。アバターベクトル変換ステップでは、すべての離散的なパラメータがワンホットベクトルに変換されます。リラックスしたアバターベクトル空間から厳密なアバターベクトル空間へのドメインクロスが行われます。グラフィックエンジンは最終的なアバターを構築し、厳密なアバターベクトルを使用してそれらをレンダリングすることができます。彼らは、直接量子化よりも優れた結果を出すユニークな検索手法を使用しています。彼らは人間の好みの研究を利用して結果を評価し、F2Pや手作業の作成などのベースライン手法と比較して、彼らの手法が個人のユニークさをどれだけ効果的に保護しているかを確認しています。その結果は、ベースライン手法のスコアよりもかなり高く、手作業の作成とほぼ同等のスコアを達成しています。彼らはパイプラインの設計決定をサポートするためのアブレーションスタディも提供しています。彼らの技術的貢献は、以下の通りです： • 連続および離散パラメータの組み合わせを用いた高品質なスタイル化された3Dアバターを生成するための新しい自己教師あり学習フレームワーク • ポートレートのスタイル化を用いたスタイルドメインの大きなギャップを埋めるための新しい方法によるスタイル化された3Dアバターの作成 • 離散アバターパラメータの最適化における収束問題に対処するためのカスケードリラクゼーションおよび検索パイプライン彼らのサイトで論文のビデオデモンストレーションを見ることができます。

「機械学習の解明：人気のあるMLライブラリとツール」

シニアデータサイエンティストとして、私はよく機械学習（ML）について学びたいと熱心なデータサイエンティスト志望者に出会いますこれは最初は困難に思える魅力的な分野ですが、適切な心構えとリソースがあれば、誰でもマスターできることを保証しますこの包括的なガイドでは、機械学習を解説します...

「ポッドキャスティングのためのトップAIツール（2023年）」

ポディウムポディウムと呼ばれるAIパワードの技術は、ポッドキャストのポストプロダクションを大幅に加速することを意図しています。この技術により、トランスクリプト、ハイライト、チャプター、エピソードの要約を迅速に作成することができます。このアプリケーションは使いやすく、アカウントの作成は必要ありません。必要なのはオーディオファイルを提出するだけです。ポディウムのAIは迅速に引用可能な箇所を見つけ出し、チャプターやタイトルを作成し、エピソードの要約を提供します。これらは簡単にソーシャルメディアで共有することができます。また、アクセシビリティと検索エンジン最適化のために優れたトランスクリプトも提供されます。このアプリケーションは最初は無料ですが、一度に多くのエピソードを扱う必要がある場合は、安価な使用料金または特別な価格設定に変更されます。リスナー.fm リスナー.fmのAIツールは、AIを活用したショーノート、タイトル、および説明の作成を通じて、ポッドキャストのポストプロダクションを改善することを目的としています。オーディオ録音を提出すると、AIが各オーディオエピソードに合わせた魅力的で注意を引くタイトル、説明、およびショーノートを作成します。このアプリケーションは、人間の介入なしで興味深く教育的なコンテンツを簡単に作成することができます。このAIツールにより、すべてのポッドキャスターはオーディオファイルを簡単に管理し、コンテンツを改善し、視聴者を増やすことができます。このツールは使いやすく効果的であり、迅速かつ高品質なポストプロダクションを保証します。プラットフォームでは透明な価格設定、新機能への早期アクセス、カスタマーサポート、簡単な価格オプションを提供しています。これはアマチュア、プロ、ポッドキャストネットワークにも適しています。ショーノート AIパワードのショーノートは、各ポッドキャストエピソードを自動的に要約し、トランスクリプトとキャプションファイルを含むランディングページを生成します。chatGPTを使用してYouTubeの自動キャプションを変換し、魅力的な引用を生成し、トランスクリプトをブログ投稿に変換することができます。ショーノートが提供する3つのオプションは、無料プラン、クリエータープラン、およびプロプランです。無料プランには1つのショーノート、要約されたトランスクリプト、ランディングページ、および一般に公開されているすべてのショーが含まれています。クリエータープランには毎月2つのショーノート、要約されたトランスクリプト、ランディングページ、ショーを非公開にするオプション、ランディングページエディター、完全なトランスクリプト、umsとahsが含まれています。プロプランには無制限のショーノート、要約されたトランスクリプト、ランディングページ、ショーを非公開にするオプション、ランディングページエディター、完全なトランスクリプト、umsとahs、キャプションファイルが含まれています。キャストマジックキャストマジックと呼ばれるAIパワードの技術は、ポッドキャスターが時間を節約し、高品質のコンテンツを作成するのに役立ちます。これにより、トランスクリプト、ショーノート、要約、ハイライト、引用、ソーシャルメディアの投稿など、公開の準備が整ったテキストにオーディオを変換できます。骨の折れるポストプロダクションの作業を自動化し、ポッドキャスターが高品質のオーディオコンテンツの制作に集中できるようにします。また、ZoomとSlackと互換性があります。キャストマジックは、Chrome、Safari、Firefox、Windows、Linux、およびmacOSと互換性のある使いやすいプログラムで、コーディングは必要ありません。また、ユーザーは無料のトライアル期間中にプラットフォームを試すことができます。キャストマジックを使用することで、ポッドキャスターは毎週20時間以上の時間を節約できるだけでなく、リスナーごとに個別化されたコンテンツを生成することができます。特定のユーザーにカスタマイズされたダイナミックなウェブサイト体験を提供することは、ポッドキャストの露出を向上させ、収益を最適化するのに役立ちます。 Mood AI 強力なMood AIジェネレーティブポッドキャストマーケティングキットの助けを借りて、ポッドキャスターは大規模な視聴者に自分のコンテンツを届けることができます。ポッドキャストエピソードに基づいて、ジェネレーティブAIを使用して包括的なトランスクリプト、要約、キーワード、簡単な説明、重要なトピック、タイトル、ブログ投稿、ソーシャルメディアの投稿、ビデオクリップなどを自動的に作成します。迅速なコンテンツとマーケティング資材の生成、およびコンテンツの効果を追跡することで、ポッドキャスト制作者はより広い視聴者を引き付けるのが簡単になります。 Adobe Podcast Adobe Podcastは、AIの機能を備えたオンラインのオーディオ録音および編集ツールです。オーディオの作成を簡素化するために、テキストへのオーディオ変換、ノイズリダクションなど、さまざまな機能を提供しています。ユーザーは、このプラットフォーム上で簡単かつ効果的にオーディオコンテンツを制作、編集、配布することができます。AIパワードのツールにより、Adobe…

「40以上のクールなAIツール（2023年7月）をチェックしてください」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクのビデオや画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。ビデオ、写真、ミーム、古い映画、GIFなどをリフェイシングして、簡単にコンテンツを作成することができます。このアプリにはコンテンツの制限がないため、ユーザーはどんなコンテンツの素材でもアップロードすることができます。さらに、初めて製品に加入するユーザーは50%オフで購読ユーザーになることができます。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワードのプレゼンテーションツールで、ユーザーは数秒でプロのプレゼンテーションを作成することができます。 Promptpal AI Promptpal AIは、ChatGPTなどのAIモデルを最大限に活用するための最適なプロンプトを見つけるのに役立ちます。 Quinvio AI Quinvioは、直感的なエディタ、AIによるライティング支援、AIスポークスパーソンの選択オプションを備えたAIビデオ作成ツールです。 Ask your PDF AskYourPdfは、ユーザーが簡単にPDFドキュメントと対話し、洞察を抽出するのに役立つAIチャットボットです。 Supernormal AI Supernormalは、自動的にミーティングのメモを作成するのに役立つAIパワードのツールで、ミーティングごとに5〜10分を節約します。 Suggesty SuggestyはGPT-3によってパワードされ、Googleの検索に人間のような回答を提供します。 ChatGPT Sidebar ChatGPT…

創造力の解放：生成AI芸術アプリケーションの探求

導入生成AIは、人工知能の一分野であり、芸術的な創造に新たな可能性を開拓しています。機械学習アルゴリズムを活用することで、生成AIはユニークで魅力的な芸術作品を生成し、創造プロセスを革新しています。この記事では、GenAIがさまざまな芸術領域でどのように応用されているかを探求します。それによって、従来の手法が変革され、比類のない創造性が解き放たれています。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。音楽作曲生成AIは、音楽作曲において重要な進展を遂げており、オリジナルのメロディ、ハーモニー、リズムを生成することが可能になりました。RNNやトランスフォーマーモデルを使用することで、GenAIアルゴリズムは既存の音楽作品からパターンやスタイルを分析し、まったく新しい作品を創造します。この革新的なアプローチにより、ミュージシャンは新しい音楽の領域を探求し、ユニークなサウンドで実験し、従来のジャンルを超える作曲を作り出すことができます。以下のコードスニペットは、Pythonライブラリ「magenta」を使用した音楽生成アルゴリズムの簡略な例を示しています。 import magenta # 事前学習済みの音楽生成モデルを読み込む model = magenta.models.melody_rnn.MelodyRnnModel() # 新しいメロディを生成する generated_melody = model.generate() # 生成されたメロディを再生または保存する generated_melody.play() generated_melody.save('generated_melody.mid') 音楽作曲では、生成AIは魅力的な音楽を自律的に作り出すための洗練されたアルゴリズムを開発しています。たとえば、OpenAIの「MuseNet」は、さまざまな音楽のジャンルやスタイルに沿ってオリジナルの作曲を行うことができる生成AIモデルです。JukedeckやAmper Musicなどのプラットフォームは、動画や広告、コンテンツ作成などのためにロイヤリティフリーな音楽を作曲するために、生成AIアルゴリズムを利用しています。…

「トランスフォーマーを使用した音声からテキストへの完全な入門ガイド」

イントロダクション私たちは、実際に気づかないうちにオーディオデータに関わっています。世界はオーディオデータと関連する解決すべき問題で溢れており、これらの問題の多くを機械学習を使って解決することができます。画像、テキスト、表形式のデータを使って機械学習モデルを訓練することや、これらのドメインの問題を解決するために機械学習を使うことにはお馴染みかもしれません。Transformerアーキテクチャの登場により、従来の方法よりもはるかに高い精度でオーディオ関連の問題を解決することが可能になりました。本講座では、トランスフォーマーを用いた音声テキスト変換を使用して、オーディオMLの基礎を学び、オーディオ関連の問題を機械学習を用いて解決するためのHuggingfaceライブラリの使用方法を学びます。学習目標オーディオ機械学習の基礎と関連する背景知識について学ぶ。オーディオデータの収集、保存、処理方法について学ぶ。機械学習を用いた一般的で価値のあるタスクである音声テキスト変換について学ぶ。オーディオタスクにおいてデータセットやトレーニング済みモデルを探し、それらを使用してHuggingface Pythonライブラリを活用してオーディオ問題を解決する方法について学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。背景 Deep Learningの革命が2010年代初頭に起こり、AlexNetが物体認識において人間の専門知識を超えたことから、Transformerアーキテクチャはおそらくそれ以来の最も大きなブレークスルーです。Transformerは以前に解決不可能だったタスクを可能にし、多くの問題の解決を簡素化しました。最初は自然言語翻訳の結果を向上させるために開発されたものでしたが、その後は自然言語処理以外のタスクにも広く採用されるようになりました。例えば、画像に関連するタスクにはViT（Vision Transformers）が適用され、強化学習エージェントの意思決定にはDecision Transformersが使用され、最近の論文ではMagViTというTransformersをビデオに関連するさまざまなタスクに使用する方法が示されています。これは、Attentionメカニズムを導入した有名な論文Attention is All You Needに始まり、Transformersのアーキテクチャの内部構造を既に知っているとは仮定しません。一般の開発者やパブリックドメインでは、ChatGPTやGitHub Copilotといった名前が非常に有名ですが、Deep Learningはビジョン、強化学習、自然言語処理など、さまざまな分野で多くの実世界のユースケースで使用されています。…

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「3DモデリングはAIに基づいています」

「バイトダンスAI研究は、連続および離散パラメータのミックスを使用して、高品質のスタイル化された3Dアバターを作成するための革新的な自己教師あり学習フレームワークを提案しています」

「機械学習の解明：人気のあるMLライブラリとツール」

「ポッドキャスティングのためのトップAIツール（2023年）」

「40以上のクールなAIツール（2023年7月）をチェックしてください」

創造力の解放：生成AI芸術アプリケーションの探求

「トランスフォーマーを使用した音声からテキストへの完全な入門ガイド」

「2023年7月のAIボイスチェンジャーツールのトップ10」

「HuggingFace Transformers ツールとエージェント：ハンズオン」

「xAI：イーロン・マスクの新しいAIベンチャーがウェブサイトの公開と共にそのミッションを明らかにする」

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