Search Results Midjourney

メトリクス層：すべてのKPI定義の唯一の真実の源

メトリクスレイヤーは、組織が重要なパフォーマンス指標を集約、分析、可視化することによって、価値ある洞察を解き放ち、データに基づいた意思決定を推進するためのフレームワークです

「HaystackにおけるRAGパイプラインの拡張 DiversityRankerとLostInTheMiddleRankerの紹介」

最近の自然言語処理（NLP）と長文質問応答（LFQA）の進歩は、わずか数年前にはまるでSFの世界から来たようなものだと思われていたでしょう誰...

「NVIDIA Studio内のコンテンツ作成が、新しいプロフェッショナルGPU、AIツール、OmniverseおよびOpenUSDの共同作業機能によって向上します」

AIと高速計算は、コンピュータグラフィックスの専門家が集まる世界最大のイベントであるSIGGRAPHで注目されました。NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンソン・ファンが基調講演で発表したNVIDIA Omniverseのアップデートにより、3Dツールやアプリケーションの構築と接続を可能にするプラットフォーム、および3Dワールドのためのオープンで拡張可能なエコシステムであるUniversal Scene Description（OpenUSDとも呼ばれる）のアクセラレーションが行われました。これは、最近発表されたNVIDIAがピクサー、アドビ、アップル、オートデスクと共にAlliance for OpenUSDを形成したことに続くものです。これにより、産業全体でのデジタル化のための3Dツールとコンテンツの互換性が確保され、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの次の時代の解放が実現されました。 NVIDIAは、最新のAI、グラフィックス、リアルタイムレンダリング技術を世界中のプロフェッショナルに提供する3つの新しいデスクトップワークステーションAda Generation GPUであるNVIDIA RTX 5000、RTX 4500、RTX 4000を発表しました。 Shutterstockは、NVIDIA Picassoを使用してトレーニングされた基礎モデルを使用して、3Dシーンの背景に生成AIを導入しています。Picassoでトレーニングされたモデルは、高速なシーン開発のための写実的で8Kの360度高ダイナミックレンジイメージング（HDRi）環境マップを生成できるようになりました。オートデスクも、Picassoで開発された基礎モデルを使用した生成AIコンテンツ作成サービスを、人気のあるオートデスクのMayaソフトウェアに統合する予定です。毎月、NVIDIA Studio Driverのリリースでは、アーティスト、クリエイター、3D開発者がクリエイティブなアプリケーションを使用する際に最高のパフォーマンスと信頼性を提供します。今日から利用可能な8月のNVIDIA Studio Driverは、クリエイターがお気に入りのクリエイティブアプリを使用する際の最高の信頼性を提供します。Omniverse、XSplit Broadcaster、Reallusion iCloneのアップデートに対応しています。さらに、今週のNVIDIA…

オフポリシーモンテカルロ制御を用いた強化学習レーストラックの演習問題の解決

『「強化学習入門第2版」の「オフポリシーモンテカルロ制御」セクション（112ページ）では、著者が興味深い演習を残してくれました：重み付けを使って…』

「生成モデルを本番環境に展開する際の3つの課題」

OpenAI、Google、Microsoft、Midjourney、StabilityAI、CharacterAIなど、誰もがテキストからテキスト、テキストから画像、画像から画像、画像からテキストへのモデルの最良の解決策を提供するために競争しています...

一貫性のあるAIビデオエディターが登場しました：TokenFlowは、一貫性のあるビデオ編集のために拡散特徴を使用するAIモデルです

拡散モデルは、この時点でお馴染みのものです。過去の1年間、AIの領域で鍵となるトピックでした。これらのモデルは、画像生成において驚くべき成功を収め、まったく新しいページを開きました。私たちは、テキストから画像を生成する時代にいますし、それらは日々改善されています。MidJourneyなどの拡散型生成モデルは、大規模な画像テキストデータセットを使用しており、テキストの提示に基づいて多様で現実的な視覚コンテンツを生成する能力を示しています。テキストから画像へのモデルの急速な進化は、画像編集とコンテンツ生成の著しい進展をもたらしました。現在、ユーザーは生成された画像と実際の画像のさまざまな要素を制御することができます。これにより、アイデアをよりよく表現し、手作業の描画に数日間費やす代わりに、比較的迅速な方法で結果を示すことができます。ただし、これらの画期的な進展をビデオの領域に適用する場合は、状況は異なります。ここでは進展が比較的遅いです。テキストからビデオを生成する大規模な生成モデルは登場しましたが、解像度、ビデオの長さ、および表現できるビデオのダイナミクスの複雑さに関してはまだ制限があります。ビデオ編集に画像拡散モデルを使用する際の主な課題の1つは、編集されたコンテンツがすべてのビデオフレームで一貫していることを確保することです。画像拡散モデルに基づく既存のビデオ編集方法は、自己注意モジュールを複数のフレームに拡張することでグローバルな外観の整合性を実現していますが、望ましいレベルの時間的一貫性を達成するのは難しいことがよくあります。これにより、プロフェッショナルや準プロフェッショナルは、追加の手作業を含む緻密なビデオ編集手順に頼ることがあります。それでは、TokenFlowに会いましょう。これは、事前学習されたテキストから画像へのモデルの力を活用して、自然なビデオのテキストによる編集を可能にするAIモデルです。 TokenFlowの主な目標は、入力テキストプロンプトで表現される目標の編集に従って、元のビデオの空間レイアウトとモーションを維持しながら、高品質のビデオを生成することです。 TokenFlowはテキストプロンプトを使用して自然なビデオを編集できます。出典：https://arxiv.org/pdf/2307.10373.pdf TokenFlowは、時間の一貫性の解決を目指して導入されました。それは編集されたビデオの特徴がフレーム間で一貫していることを保証するために、元のビデオのダイナミクスに基づいて編集された拡散特徴を伝播させることによって実現されます。これにより、追加のトレーニングや微調整の必要なしに、最先端の画像拡散モデルの生成事前知識を活用することができます。TokenFlowは、既存の拡散型画像編集手法ともシームレスに連携します。

MLコードを保守しやすくするためのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス

従来のソフトウェアエンジニアリングプロジェクトとは異なり、MLのコードベースは複雑で進化し続ける性質のため、コードの品質が遅れる傾向がありますこれにより、技術的な負債が増加し、...

「NVIDIAのCEO、ジェンソン・ホアン氏がSIGGRAPHに戻る」

パンデミックと生成AI革命が終わり、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンソン・ファンが、世界最大のプロフェッショナルグラフィックスカンファレンスであるSIGGRAPHのステージに戻ってきます。 8月8日（火曜日）午前8時（PT）にロサンゼルスで予定されている講演では、NVIDIAの最新のブレークスルー、受賞歴のある研究、OpenUSDの開発、コンテンツ作成のための最新のAIソリューションなど、独占的な内容が紹介されます。 NVIDIAの創設者兼CEO、ジェンソン・ファン。ファンの講演は、先週NVIDIAがPixar、Adobe、Apple、Autodeskと連携して、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの相互運用性の次の時代を開くためのAlliance for OpenUSDを設立したことに続いています。このグループは、相互運用可能な3Dアプリケーションやビジュアルエフェクトから産業用デジタルツインまでのプロジェクトにおける基盤となるオープンソースのUniversal Scene DescriptionフレームワークであるOpenUSDを標準化および拡張します。ファンはまた、AIにとっての騒々しい1年についての見解も提供し、世界中の開発者が取り組むことになる、ChatGPTやMidjourneyなどの非常に人気のある新しい生成AIアプリケーションの一部を紹介します。カンファレンス全体を通じて、NVIDIAは没入型可視化、3D相互運用性、AIを介したビデオ会議などのセッションに参加し、20の研究論文を発表します。参加者はまた、ハンズオンラボに参加する機会も得ることができます。 SIGGRAPHに参加して、AIとビジュアルコンピューティングの進化を目撃してください。このページで講演をご覧ください。画像の出典：Ron Diering、Flickr経由、一部の権利が保護されています。

トランスフォーマーにおけるセルフアテンション

「初心者にやさしいセルフアテンションガイドセルフアテンションは、AIの現在の進歩の中で鍵となる「トランスフォーマー」のコアです」

「OpenAIがDall E-3を発売！次世代AIイメージ生成器！」

AI画像生成の世界では、OpenAIは最新作のDall E-3で華々しい登場を準備しています。テキストから画像を生成するモデルであるDall E-2の成功後、少し休憩を取っていましたが、彼らは見事な戻りを果たしました！新たな改良された機能を備えたDall E-3は、AI画像生成レースで一気に進出する予定です。この革新的なツールがどのようなものを提供しているのか、のぞいてみましょう。また読む：AIが退屈なQRコードを絵画に変える。今すぐチェック！画像レースでの追いつき OpenAIは、Dall E-2のアップグレード版であるDall E-3のテストを熱心に行ってきました。400人の選ばれたユーザーには、招待制のエクスクルーシブプレビューへのアクセスが許可されています。YouTuberのMattVidProが新しいモデルの能力を披露し、ユーザーを驚かせて手に入れたがっています。一致した意見は、Dall E-3が競合他社のMidjourney V5.2およびStability Diffusion XLよりも、プロンプトの追従能力や異なるアートスタイルでの連続した写真のような画像の作成能力が優れているというものです。また読む：Google、オープンソースコミュニティが言語モデルレースでテックジャイアントを追い越すことを恐れる完璧を追求する静かな戦い OpenAIはDall E-3に静かに取り組んでおり、機能を微調整し、ユーザーフィードバックを求めてより鮮明でリアルな画像を作成しています。MidjourneyのクローズドソースモデルやStability Diffusionのオープンソース提供との比較により、OpenAIの最新モデルがどのようなものをもたらすかに対する期待が高まっています。最近リリースされたマルチモーダルAIであるGPT-4の登場により、Dall E-3の向上した機能の可能性は非常に高まっています。また読む：Metaが「人間のような」デザイナーAIを画像のために発売安全第一 – 責任あるAIガバナンス OpenAIは、責任あるAIガバナンスを確保することに取り組んでおり、Microsoft、Google、Metaなどの他のテクノロジージャイアントと協力して、AI生成の音声および視覚コンテンツに透かしを入れることを約束しています。この透かし入れは業界において画期的な一歩となる可能性がありますが、テスト版にはまだ存在していません。テストフェーズでのセーフティ機能の欠如は、モデルがプロンプトなしでグラフィックや露骨なコンテンツ、著作権保護されたアートワークやロゴを生成する可能性があるため、懸念が高まっています。…

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