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「クリス・サレンス氏、CentralReachのCEO – インタビューシリーズ」

クリス・サレンズはCentralReachの最高経営責任者であり、同社を率いて、自閉症や関連する障害を持つ人々のために優れたクライアントの結果を生み出すための応用行動分析（ABA）の臨床家や教育者がソフトウェアとサービスのエンドツーエンドプラットフォームを提供するという使命を果たしています同社は新しい生成型の[...]を発表しました

「Hugging Face LLMツールの完全初心者ガイド」

「Hugging Faceは、学者、研究者、愛好家のコミュニティを築いたAI研究所および拠点です短期間でHugging FaceはAIの領域で大きな存在感を示しましたGoogle、Amazon、Nvidiaなどのテックジャイアンツは、AIスタートアップのHugging Faceに大きな投資を行い、その評価を高めました...」

「10個の最高のAIヘッドショットジェネレーター（2023年9月）」

「デジタル表現の時代において、プロフェッショナルなヘッドショットの重要性は言い尽くせません新進気鋭の起業家、経験豊富なビジネスマグネート、あるいは法人世界へ足を踏み入れる若手プロフェッショナルであっても、あなたのヘッドショットはあなたの人物像を窓口として機能しますしかし、完璧な写真を撮るために高額なフォトシュートの予約が必要ならば、どうでしょうか…」

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「CassandraとTensorFlowを使用した株式データの予測」

「実際のシナリオを通じて、TensorFlowとApache Cassandra互換のデータベースがどのように動作し、統合されるかを学びます」

「GenAI-Infused ChatGPT 有効なプロンプトエンジニアリングのガイド」

「この記事は、AIのコミュニケーションを改善するための迅速なエンジニアリングの重要性を強調した簡潔な情報源です」

「Feature Store Summit 2023 プロダクション環境でのMLモデルの展開の実践的な戦略」

2023年10月11日、Feature Store Summitでは、UberやWeChatなどの主要な機械学習企業が集まり、データとAIについての詳細な議論が行われます

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StableSRをご紹介します：事前トレーニング済み拡散モデルの力を活用した新たなAIスーパーレゾリューション手法

コンピュータビジョンの分野では、様々な画像合成タスクのための拡散モデルの開発において、重要な進展が見られています。以前の研究は、Stable Diffusionなどの合成モデルに拡散先行モデルを統合することが、画像や動画の編集などの幅広い下流コンテンツ作成タスクに対して適用可能であることを示しています。本記事では、コンテンツ作成を超えて、拡散先行モデルを超解像タスクに適用することの潜在的な利点を探求します。超解像は低レベルのビジョンタスクであり、高い画像の忠実度を要求するため、拡散モデルの固有の確率的な性質とは対照的な追加の課題をもたらします。この課題への一般的な解決策は、スクラッチから超解像モデルをトレーニングすることです。これらの手法では、低解像度（LR）画像を追加の入力として組み込むことで、出力空間を制約し、忠実度を保持することを目指しています。これらのアプローチは優れた結果を達成していますが、拡散モデルのトレーニングにはかなりの計算リソースが必要です。また、ネットワークのトレーニングをゼロから開始することは、合成モデルで捉えられた生成先行モデルを損なう可能性があり、ネットワークのパフォーマンスが最適でない結果になる可能性があります。これらの制限に対応するために、別のアプローチが検討されています。この代替アプローチでは、事前にトレーニングされた合成モデルの逆拡散プロセスに制約を導入することが含まれます。このパラダイムにより、モデルのトレーニングを繰り返す必要がなくなり、拡散先行モデルの利点を活用することができます。ただし、これらの制約を設計するには、通常は画像の劣化に関する事前知識が必要であり、複雑なものでもあります。そのため、このような手法は一般化が制限されることが示されています。上記の制限に対処するため、研究者たちはStableSRを導入しました。StableSRは、画像の劣化について明示的な仮定を必要とせずに、事前にトレーニングされた拡散先行モデルを保持するように設計された手法です。以下に、提示された手法の概要が示されています。従来のアプローチでは、低解像度（LR）画像を中間出力に連結することが必要であり、スクラッチから拡散モデルをトレーニングする必要がありました。一方、StableSRでは、超解像（SR）タスクに特化した軽量のタイムアウェアエンコーダといくつかのフィーチャモジュレーション層の微調整が行われます。エンコーダには、タイムエンベディングレイヤが組み込まれており、異なるイテレーションで拡散モデル内のフィーチャを適応的に変調するためのタイムアウェアフィーチャを生成します。これにより、トレーニング効率が向上し、生成先行モデルの整合性も維持されます。さらに、タイムアウェアエンコーダは、復元プロセス中に適応的なガイダンスを提供し、初期のイテレーションではより強力なガイダンスを、後のステージではより弱いガイダンスを行い、パフォーマンスの向上に大きく寄与します。拡散モデルの固有のランダム性とオートエンコーダのエンコードプロセス中の情報損失を解決するために、StableSRでは制御可能なフィーチャラッピングモジュールを適用しています。このモジュールは、調整可能な係数を導入し、エンコーダのマルチスケール中間フィーチャを残差的な方法でデコードプロセス中の拡散モデルの出力を洗練します。調整可能な係数により、忠実度とリアリズムの間の連続的なトレードオフが可能となり、幅広い劣化レベルに対応します。さらに、任意の解像度の超解像タスクに対して拡散モデルを適応させることは、過去に課題を提起してきました。これを克服するために、StableSRはプログレッシブな集約サンプリング戦略を導入しています。このアプローチでは、画像を重なり合うパッチに分割し、各拡散イテレーションでガウスカーネルを使用してそれらを融合します。その結果、境界部分でより滑らかな遷移が得られ、より一貫した出力が確保されます。元の記事で提示されたStableSRの一部の出力サンプルと、最先端のアプローチとの比較結果は、以下の図に示されています。まとめると、StableSRは、実世界の画像超解像の課題に対して生成ベースの事前知識を適応させるためのユニークな解決策を提供します。このアプローチは、劣化について明示的な仮定をすることなく、事前学習済みの拡散モデルを活用し、時間感知エンコーダ、制御可能な特徴ラッピングモジュール、および進行的な集約サンプリング戦略を組み込むことで、忠実度と任意の解像度の問題に対処します。StableSRは堅牢なベースラインとして機能し、拡散事前知識を復元タスクに応用する将来の研究をインスピレーションとして提供します。興味があり、さらに詳しく知りたい場合は、以下に引用されたリンクを参照してください。