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「2023年の写真とビデオのための10のAIディープフェイクジェネレーター」

AIのディープフェイク生成器や人工知能を使用したソフトウェアツールを使うと、言ったりしたこともしなかったこともない人々のビデオや音声の録音が作成できます。このために、ターゲットとなる個人の実在するメディアの大量のコレクションを使ってニューラルネットワークがトレーニングされます。ウェブは個人を認識し、その外見、話し方、行動を模倣するようにトレーニングされます。 AIのディープフェイク生成器には、さまざまな良い使い方と悪い使い方があります。コメディ動画や教材を作るために使用することもできます。以下は、写真やビデオのためのいくつかのAIのディープフェイク生成器です。 Zao 私たちのトップピックはZaoで、映画での顔の置き換えにおいて非常に優れた性能を発揮しています。このソフトウェアでは、コンピュータビジョンを使用してビデオから自動的に顔を抽出します。ユーザーはギャラリーやビデオフィードから顔を選び、Zaoを使用して簡単にセルフィービデオに組み込むことができます。Zaoは、洗練されたトラッキングとスムージングの技術によって可能になるリアルな顔の入れ替え能力で注目されています。このソフトウェアは、ユーザーが頭を動かしたり照明が変わったりしても信頼性があります。ユーザーは多くの有名人、架空のキャラクター、ミームテーマのクローンテンプレートにアクセスできます。Zaoは、特にモバイルデバイス上でのディープフェイク体験の専門的な使いやすさによって際立っています。 Reface 顔の交換や変形において、Refaceは最も優れたディープフェイクツールの一つとなっています。シンプルなデザインと高速なレンダリング時間が人気を集めています。Refaceは、ユーザーがターゲットとなる顔を選び、それをビデオにスムーズに挿入することを簡単にします。アラインメントが完璧でなくても、結果の品質は優れています。Refaceのユーザーは、様々な有名人の顔のテンプレート、GIF、バイラルなミームを選ぶことができます。自動的なスムージングにより、効果の変動が抑えられます。また、ユーザーはAIを利用してお気に入りの有名人の姿をセルフィーに重ねることで、風刺画を思わせるような結果を生み出すことができます。Refaceは、精密な手動コントロールが必要な特殊なアプリケーションには欠けているものの、驚くほどの速さとシンプルさにより、人気のある選択肢となっています。無料版には広告がありますが、基本的なディープフェイキングの機能を必要とする個人にはリーズナブルな価格で提供されています。 Deep Face Lab データサイエンティストのIPerovがキュレーションするDeep Face Labは、説得力のある顔の入れ替えを実現するために最新のアルゴリズムを使用しています。ユーザーは幅広い手動設定を提供され、ディープフェイクを細かく調整することができます。このツールは、GANのトレーニングに加えて、マルチターゲットフィルムの処理、カラーコレクション、スタビライゼーション、音声クローニングなどを扱う能力が特に印象的です。バッチ処理を可能にする自動化機能により、顔をシームレスに複数のフォルダやビデオコレクション全体に置き換えることができます。豊富なGitHubコミュニティは、DeepFaceLabサービスを改善するために新しいモデルやチュートリアルを絶えず追加しています。ただし、その複雑さやユーザーが追加のライブラリをダウンロードしたり設定を変更する必要があるため、DeepFaceLabは初心者には理想的ではありません。この複雑なプログラムをマスターするために時間と努力を惜しまないビデオ編集者は、説得力のあるディープフェイクを作成することができます。 Avatarify ZoomやSkype、Google Meetなどのサービスで使用するために、Avatarifyはリアルタイムのディープフェイクフェイシャルフィルターを提供します。このソフトウェアは、ブラウザでディープラーニングモデルを実行するための新しいWebGLの実装を使用しています。ユーザーが操作するための顔を選び、アプリにカメラへのアクセスを許可すると、Avatarifyはライブビデオフィード上にカスタマイズされた顔のアニメーションをシームレスに重ねることができます。この楽しいインタラクティブな機能により、ユーザーはライブ通話中にミームの顔や有名人のルックを作成することができます。ブラウザ互換性のおかげで、配布は簡単です。ただし、Avatarifyを使用するにはPythonとNode.jsが必要です。性能はパワフルでないシステムでは不安定になる可能性があります。現在でも、Avatarifyはオンラインビデオチャットや放送で使用するための最も広く利用可能なディープフェイクツールの一つです。これはコミュニティによるオープンソースの取り組みです。 Deep Nostalgia Deep Nostalgiaで使用される深層学習アルゴリズムにより、以前は静止画であった画像に表情の動きが生まれます。ユーザーからの顔の写真を受け取ると、Deep Nostalgiaは自動的にその人がまばたきをしたり笑ったり回ったりするGIFシーケンスを生成します。実用性には限りがありますが、Deep Nostalgiaはビンテージ写真に新たな息吹を与える能力から有名になりました。このアプリの魅力は、歴史的な写真や大切な人々の写真を生き返らせ、鑑賞者に強い感情を引き起こすことができる点にあります。アプリの機能はシンプルです：ユーザーは、自分の顔が見える画像をアップロードする必要があります。MyHeritageの人気は、クラウドベースの処理サービスの利便性と低コストに一部起因しています。結果の品質は比較的基本的であり、同じテンプレートの動きが繰り返し使用されることが多いです。Deep Nostalgiaにはソーシャル機能や手動コントロールの余地、個人化の余地はありません。いずれにせよ、Deep Nostalgiaはユーモアのあるアプローチでヴィンテージの画像にノスタルジアを追加したい人々にとって有益なツールです。 Wombo…

5つのステップでScikit-learnを始める

このチュートリアルでは、Scikit-learnを使用した機械学習の包括的なハンズオンの手順を提供します読者は、データの前処理、モデルのトレーニングと評価、ハイパーパラメータのチューニング、およびパフォーマンスを向上させるためのアンサンブルモデルのコンパイルなど、キーコンセプトと技術を学びます

Machine learning

「今日、何を見たと思う？このAIモデルは、あなたの脳の信号を解読して、あなたが見たものを再構築するんだよ」

脳。人体の最も魅力的な器官です。それがどのように機能するかを理解することが、生命の秘密を解き明かす鍵です。私たちはどのように考え、感じ、嗅ぐ、感じ、行動するのでしょうか？これらのすべての質問の答えは、脳の働きを理解することにあります。私たちが見るものに対する脳の反応を理解することは、高度な計算認知システムの開発につながる可能性があるため、研究の注目を集めています。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）や脳波測定（EEG）などの高度なツールがあるため、科学者は視覚刺激によって引き起こされる脳活動を記録することができます。これにより、人間の脳がこれらの刺激に対してどのような反応を示すのかを解読し、再構築することへの関心が高まっています。人間の視覚知覚を研究する一般的なアプローチの1つは、被験者が実験中に見た画像やビデオを再構築することです。これは主にfMRIデータに基づいた計算手法、特に深層ニューラルネットワークを使用して行われます。しかし、fMRIデータの収集は費用がかかり、実用的な使用には不便です。つまり、もしMRI装置に入ったことがあるなら、おそらくそこにいることがどれほど不快かを知っているでしょう。誰もが喜んでそうした実験に参加することはありません。ここでEEGが登場します。EEGは、被験者がさまざまな刺激を見る間に脳信号を記録し、分析するより効率的な方法ですが、独自の課題もあります。EEG信号は時系列データであり、静止画像とは非常に異なります。これにより、刺激と対応する脳信号の一部をマッチングすることが困難になります。また、電極の誤配置や身体の動きなどの問題により、データに重大なノイズが生じる可能性があります。単純にEEGの入力を画素にマッピングして画像を再構築すると、品質の低い結果が得られます。一方、拡散モデルは生成モデリングの最先端アプローチとして登場しています。これらは画像合成やビデオ生成を含むさまざまなタスクに成功裏に応用されています。強力な事前学練習オートエンコーダの潜在空間で操作することにより、研究者はピクセル空間評価の制約を克服し、高速な推論を可能にし、トレーニングコストを削減しています。では、NeuroImageGenと出会いましょう。これは拡散モデルの力を使ってこの問題に取り組むパイプラインです。 NeuroImageGenは、EEG信号を使用した神経画像生成のためのパイプラインです。これは、EEGベースの画像再構築に関連する課題に取り組むために、マルチレベルの意味抽出モジュールを組み込んでいます。このモジュールは、EEG信号からサンプルレベルの意味から画素レベルの詳細（例：顕著性マップ）まで、さまざまなレベルの意味情報をデコードします。これらのマルチレベルの出力は、事前学習済みの拡散モデルに供給され、さまざまな意味レベルでの生成プロセスを効果的に制御します。 EEG信号はノイズの影響を受けやすい複雑な時系列データであり、取り扱いが難しいです。 NeuroImageGenは、ピクセルレベルの意味情報とサンプルレベルの情報の両方を含むマルチレベルの意味情報を抽出することによって、これを克服します。ピクセルレベルの意味情報は、EEG特徴から生成される顕著性マップとして表されます。一方、サンプルレベルの意味情報は、画像のカテゴリやテキストキャプションを認識するなど、より粗い粒度の理解を提供します。このマルチレベルのアプローチにより、NeuroImageGenはノイズの多いEEGデータを効果的に処理し、高品質の視覚刺激再構築を可能にします。 NeuroImageGenの概要。出典：https://arxiv.org/abs/2308.02510 NeuroImageGenは、これらのマルチレベルの意味情報を潜在的な拡散モデルに統合して画像を再構築します。EEG特徴から生成される顕著性マップとして表されるピクセルレベルの意味情報は、初期画像として使用されます。画像キャプションのCLIPモデルの埋め込みから導かれるサンプルレベルの意味情報は、拡散モデルにおけるノイズ除去プロセスをガイドします。この統合により、再構築された視覚刺激は、細かい粒度と粗い粒度の情報を効果的に組み合わせて高品質の画像を生成します。この手法の結果は有望であり、EEGデータにおいて従来の画像再構成手法を凌駕しています。NEUROIMAGENは再構成された画像の構造的な類似性と意味的な正確性を大幅に向上させ、視覚刺激が人間の脳に与える影響を理解するための改善をもたらしています。

『DiffBIRを紹介：事前学習済みのテキストから画像への拡散モデルを使用して、盲目的な画像修復問題に対処するAIアプローチ』

人工知能の分野での重要な進歩により、自然言語処理、自然言語理解、コンピュータビジョンなどのAIのサブフィールドも急速に改善されています。コンピュータビジョンと画像処理の領域において、画像の復元は重要なタスクです。その主な目的は、低品質または劣化した観測から高品質の画像を再作成することです。ノイズ、ぼかし、ダウンスケーリングなどがこの劣化の要因となることがあります。従来の画像復元の課題は、しばしばガウスノイズやバイキュービックダウンサンプリングなどのよく知られたパターンに従う、明確で直感的な劣化プロセスを持っています。これらの特定の状況に対して多くのアルゴリズムが開発されており、画像の復元において大幅な改善が実現されています。これらの従来の技術には欠点がありますが、それは複雑で不明瞭な劣化が現実の状況で一般化できないということです。ここで有望な研究領域であるブラインド画像復元（BIR）が重要な役割を果たします。BIRは特定の設定に制限されず、一般的な劣化を持つ画像の復元の問題に取り組もうとします。これには、古い写真やビデオの修復などの実用的な応用があり、従来の画像復元の範囲を広げます。既存のBIR手法は、次の3つの重要な課題に直面しています：現実的な画像再構築の実現様々なタイプの劣化を持つ一般的な画像の処理極端な劣化ケースへの対応最近の研究では、独自のアプローチであるDiffBIRがブラインド画像復元の問題に取り組んでいます。このアプローチは、画像が正確な劣化を受けていることを認識せずに画像を復元しようとします。彼らのパイプラインは2つのステージで構成され、事前学習されたテキストから画像への拡散モデルを使用します。最初のステージは復元モジュールの事前学習です。チームは、さまざまな種類の劣化を管理できる復元モジュールを事前学習することに焦点を当てています。このフェーズを完了することで、画像がさまざまな方法で損傷される状況でモデルの一般化能力が大幅に向上することが期待されます。彼らは基本的に、ノイズ、ぼかし、その他の歪みのような一般的な画像の劣化を検出し修正する方法をモデルに教えます。チームは、2番目のステップで潜在的な拡散モデルの生成力を利用しました。これらのモデルは、テキストの説明からビジュアルを生成するために事前にトレーニングされています。画像復元の文脈で使用すると、リアルな復元された画像を提供できるように調整することができます。チームは、これを支援するための注入的なモジュレーションサブネットとしてLAControlNetを提案しました。このサブネットを使用して、事前学習されたStable Diffusionモデルを特定の目的である画像復元に対して微調整します。また、ユーザーが画像品質と忠実度のトレードオフを推論のノイズ除去プロセス中にどのようにバランスさせるかを追加制御するためのカスタマイズ可能なモジュールも開発されました。このモジュールのユーザーは、潜在的な画像のアドバイスを追加することで、復元結果を変更することができます。チームは徹底的なテストにおいて、彼らのDiffBIRフレームワークがブラインド画像超解像度およびブラインド顔復元の最先端技術を凌駕していることを発見しました。この研究では、合成データセットと実世界のデータセットの両方を使用して、モデルの効果と困難な実世界の画像復元問題への優越性が示されました。結論として、DiffBIRは事前学習されたテキストから画像への拡散モデル、2つのステージのパイプライン、および設定可能なモジュールを組み合わせることでブラインド画像復元の問題に効果的に取り組む手法です。コンピュータビジョンと画像処理の学問は、ブラインド画像超解像度およびブラインド顔復元における優れた性能によって大いに恩恵を受けています。

「アリババの通意千問AIが一般公開される」

今週、アリババは公に「統一千問」AIモデルをリリースしましたこれは、中国政府がAIを統治するための新しい規制フレームワークを推進しながら、国内のAI研究の発展を助けるために取り組んでいることに続いていますロイターの報道によると、アリババは大量市場への規制承認を得たことを示しているようです...

「Vianaiの新しいオープンソースのソリューションがAIの幻覚問題に取り組む」

「AI、特に大規模言語モデル（LLM）が時折正確でない、または潜在的に有害な出力を生成することは秘密ではありませんこれらの異常は「AI幻覚」と呼ばれ、金融、評判、さらには法的な結果の固有のリスクのためにLLMの統合を検討している企業にとって重大な障壁となっていますこの重要な懸念に対応するために、Vianai Systemsは先駆者として...」

このAI研究は、AstroLLaMAを紹介しますこれは、ArXivからの30万以上の天文学の要約を使用して、LLaMA-2からファインチューンされた7Bパラメーターモデルです

大規模言語モデル（LLM）の登場は、複数の重要な要素が結集したため、多くの分野から注目を集めています。これらの要素には、膨大なデータの利用可能性、コンピュータの性能向上、ニューラルネットワークの設計の突破が含まれます。GPT-4、PaLM、LLaMAなどの有名なモデルは、多くの異なるタスクを非常に優れた能力でこなすことが示されています。これらのタスクでは、プロンプトの提供、能力の微調整、人間からのフィードバックを活用して学習と改善を支援する手法がよく使用されます。天文学の分野は、LLMの応用にとってユニークな課題と肥沃な土壌を提供しています。上記の画像では、各モデルが同じ短いテキストスニペットで提示され、それぞれのボックスでハイライトされていることがわかります。GPT-4は一般的な文言をより多く生成する傾向があり、ドメイン固有のニュアンスを欠いています。AstroLLaMAは最も堅牢な補完を示し、天文学の分野に特化したより関連性の高い概念や深い洞察を提供するため、LLaMA-2およびGPT-4を大幅に上回っています。ただし、AstroLLaMAには認識されるべきいくつかの制約もあります。その中でも重要な制約の1つは、モデルが天文学の特定の領域における知識の不足です。AstroLLaMAはGaia-ESOデータから潜在的な星の候補を推定する能力が著しく不正確です。これらの問題に対処するため、研究者は現在、AstroLLaMAの訓練データセットの強化に取り組んでいます。抽象のみを使用するのではなく、既存の天文学の論文の完全なLaTeXソースを組み込む予定です。これにより、モデルが学習できるトークンの数が大幅に増加します。 AstroLLaMAは、天文学に特化した専門の大規模言語モデル（LLM）の印象的なプロトタイプとなっています。このモデルは、GPT-4よりもはるかに少ないパラメータを持ちながら、注目すべき文脈に関する能力を示し、優れたパフォーマンスを発揮しています。この進展は、質問に答える、科学的な内容を要約する、仮説を生成するなどのさまざまなタスクのパフォーマンス向上に向けた扉を開くだけでなく、マルチモーダルモデルにも影響を与えます。

ChatGPTはデータサイエンスの仕事を奪うのでしょうか？

この記事を読んでいるのであれば、おそらく既にデータ業界での仕事を持っているか、その分野に参入しようとしているのでしょうそして、データの分野で進歩があったと考えられるすべての進展について…

「自動運転車の NavTech を使用した脳手術の可視化」

「科学者たちは、自律型車両で使用されているナビゲーション技術に似たリアルタイム内視鏡神経外科手術ガイダンス方法を開発しました」

「2023年に使用するAI生産性ツールのトップ25」

現代社会の無情な要求に追いつくのに苦労していますか？時間を最大限に活用し、競争の先駆者になる方法を知りたいですか？迅速なデジタル時代において、生産性ツールのマスターが効率的な成功の鍵です。起業家、プロフェッショナル、学生であっても、AIツールの力を利用することで、生産性を向上させ、パフォーマンスを高めることができます。私たちは、仕事と生活のバランスを革新し、真の潜在能力を引き出すことができるトップ25のAIツールを探索しましょう。トップ25のAI生産性ツール Userpilot – AIライティングアシスタント CopyAI – AIライティングツール Surfer – SEOコンテンツ作成 Grammarly – オンラインライティングツール DALL-E2 Neural Love Illustroke Userpilot Alconost Smartling EliseAI Synthesia Levity…

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