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「AIによる生成写真を用いた文学作品における信憑性のあるキャラクターの創造」

「空白のページを見つめながら、キャラクターに命を吹き込むことに苦労したことはありませんか？ AIが生成した写真を視覚化し、執筆にリアリティを与えるツールがあると想像してみてくださいAIが生成した写真を使って、文学作品の信憑性のあるキャラクターを作り上げる方法について詳しく説明します詳細はこちらをご覧ください」

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「完璧なコンビ：adidasとCovision MediaがAIとNVIDIA RTXを使用して写真のようなリアルな3Dコンテンツを作成」

物理製品の3Dスキャンを作成するのは時間がかかる場合があります。多くの企業は、フォトグラメトリーベースのアプリやスキャナーなどの従来の方法を使用していますが、これらは数時間または数日かかる場合があります。また、すべてのアプリケーションでモデルがリアルに見えるようにするために必要な3Dの品質と詳細レベルを常に提供するわけではありません。イタリアに拠点を置くスタートアップ企業であるCovision Mediaは、AIとNVIDIA RTXを活用して3Dスキャンプロセスと3Dベースのコンテンツ作成を向上させています。 Covision Mediaは、靴、眼鏡、スポーツ用品、おもちゃ、工具、家庭用品など、あらゆる製品のデジタルツインを作成できるAIベースの3Dスキャナを開発しています。同社は、最新のリソースと技術へのアクセスを提供する無料のプログラムであるNVIDIA Inceptionのメンバーです。 Covisionの技術を使用することで、顧客は迅速に3Dスキャンを作成し、詳細なテクスチャ、材料、色、ジオメトリなどを自動的に保存して、画像をできるだけリアルに見せることができます。この技術はNVIDIA RTX上で動作し、ユーザーは高品質で詳細なフォトリアルな3Dモデルを作成することができます。Covision Mediaは、光、反射、透明な表面を正確に捉えるなど、典型的な課題に取り組みながら、ニューラル放射フィールド（NeRFs）を使用して3Dモデルの品質を向上させています。アディダスとそのパートナーであるコンテンツ制作スタジオのNUREGは、Covision Mediaの3Dスキャン技術を利用して、電子商取引のコンテンツ制作を自動化および拡大する最初のユーザーの一部です。 RTXとAIによる3Dの新たな可能性の解放 Covisionの3Dスキャナは、NVIDIA RTX A5000およびRTX A6000 GPUを搭載した複数のワークステーションに接続されており、高いレイトレーシング性能と強力なAI機能を提供しています。 NVIDIA OptiXフレームワークのレイトレーシング性能とNVIDIA RTコアにより、Covisionはスキャンされたオブジェクトの照明を正確に測定することができます。これは、顧客がスキャンした製品を任意の仮想環境に配置できる最も重要な要素の一つです。Covisionはまた、ニューラルテクスチャの手法に対して最新のAIソリューションを開発するために、NVIDIAのソフトウェアインフラストラクチャを活用しています。「NVIDIA RTX…

「これらのツールは、AIから私たちの写真を保護するのに役立つかもしれません」

ただし、これらのツールは完璧ではなく、それ自体では十分ではありません

「これらの新しいツールは、AIから私たちの写真を保護するのに役立つかもしれません」

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「2023年に使用するためのトップ10のAI写真編集ソフト」

現在のデジタル時代は、あらゆるものをキャプチャして保存するための広範な範囲を提供しています。思いがけない瞬間に起こる貴重な思い出を永久に保持するための最良の方法は、写真です。高度な編集技術によって、私たちは自分のニーズに応じてそれらを変更することで、思い出の品質を向上させることができます。写真は、視覚的なインパクトを洗練させることを目指す創造性のプラットフォームを提供しています。 AIの導入により、タスクが容易になり、写真編集業界が革命を遂げました。AIパワードのツールは創造性を向上させるための新しいアイデアを提供します。技術的な専門知識を要求せずに、数多くのオンラインのAI写真エディタは短時間で創造性を引き出すことができます。以下は、要件に応じて考慮すべき最高のAI写真エンハンサーのオプションです。 AI写真エディタ/エンハンサーとは何ですか？それは画像を編集、変更、強化するために割り当てられたAIアルゴリズムで構成されたソフトウェアアプリケーションです。AI写真エディタまたはエンハンサーは、コンテンツと特徴を正確に識別するための高度な機械学習アルゴリズムを備えています。提供された画像の利用可能な機能に基づいて効率的な意思決定プロセスを通じて必要な変更を行います。さらに、この技術により編集がスピードアップし、画像がより魅力的になります。 AI写真エディタは、オブジェクト認識、色補正、露出調整、フィルターの追加、効果、背景補正、画像ライブラリのタイポグラフィなど、画像の数多くの特徴を拡大するために特別に設計されています。これらのツールは革新者や創造的なマインドを持つ人々を支援し、写真編集のゲームを引き上げます。トップ10のAI写真エディタ以下のリストは、トップ10のAI写真エディタツールを確認するのに役立ちます。 Adobe Photoshop Adobe Photoshopは、画像編集の世界で最も古い名前です。主にAdobe Photoshopはデジタルアート、グラフィックデザイン、写真編集に使用されています。Adobe Photoshopは1988年に発売されました。AIの高度な機能を取り入れることで、プロの写真、広告、グラフィックデザイン、ウェブデザインなどで使用されるソフトウェアは新たな高みに達しました。特徴ピクセルレベルの精度で望ましくない大きなオブジェクトを短時間で除去するウェブとモバイルの両方で美しく編集し、革新的な結果を作成する高度なライティング調整とカラーコレクションを提供するより細かいレベルで画像をトリミング、回転、整列する高度な修正機能を提供する次のステップの提案により、編集が明確で効率的になるグラデーションを作成するためのキャンバス上での制御を提供する価格サブスクリプション前の7日間の無料トライアルプレミアムプラン:…

「Retrato：セルフィーをプロの写真に変える」

予算の関係でプロの写真撮影が難しい場合、非常に安価なオプションがありますそれが「Retrato」です

AIによる写真の向上：HDアップスケーリングからカートゥーンフィルターまで

「あなたの顔を取り込んで、それを面白いアニメに変えたり、髪の色を変えたり、画像をHDにアップスケールするなど、顔の属性を編集するAiモデルについて話しましょうもしも...」

このツールは、AIによる画像の操作からあなたの写真を保護することができます

「PhotoGuard」は、MITの研究者によって作成されたもので、我々には感知できない方法で写真を変更することで、AIシステムがそれらをいじるのを防止します

「DreamPose」というAIフレームワークを使用して、ファッション画像を見事な写真のようなビデオに変換します

ファッション写真は、ソーシャルメディアやEコマースのウェブサイトなど、オンラインプラットフォームで広く使われています。しかし、静止画としては、衣類に関する包括的な情報を提供する能力に制限があります。特に、衣類がどのように体にフィットし、動くかという点に関しては限られています。一方、ファッションビデオはより完全かつ没入型の体験を提供し、生地の質感やドレープ、流れる様子など、静止画では難しい重要なディテールを見せることができます。ファッションビデオは、消費者が情報を元に購買の意思決定をする際に貴重なリソースとなります。服の実際の動きをより詳しく見ることで、ショッパーは自身のニーズや好みに合うかどうかをより良く評価することができます。しかしながら、これらの利点にもかかわらず、ファッションビデオは比較的一般的ではなく、多くのブランドや小売業者は主に写真を使用して製品を紹介しています。より魅力的で情報量の多いコンテンツへの需要が増え続ける中、業界全体で高品質なファッションビデオの制作が増えることが予想されます。これらの課題に対処する画期的な方法は、人工知能（AI）から生まれました。その名はDreamPoseであり、ファッション写真をリアルでアニメーション化したビデオに変換する新しいアプローチを提供します。この手法は、Stable Diffusionをベースに構築された拡散ビデオ合成モデルを使用しています。人間の1つまたは複数の画像とそれに対応するポーズシーケンスを提供することで、DreamPoseは被写体のリアルで高忠実度のある動画を生成することができます。そのワークフローの概要は以下のように描かれています。画像から高品質でリアルなビデオを生成するタスクには、いくつかの課題があります。画像拡散モデルは、品質と忠実度の点で印象的な結果を示していますが、同じことはビデオ拡散モデルには言えません。このようなモデルは、単純な動きやカートゥーンのようなビジュアルを生成するにとどまることが多いです。さらに、既存のビデオ拡散モデルには、時間的な一貫性の欠如、モーションの揺れ、現実味の欠如、およびターゲットビデオのモーションに対する制御の限定などの問題があります。これらの制約は、既存のモデルがテキストを主に条件としているため、他の信号（例：モーション）によって細かな制御が提供される場合でも一部原因となっています。一方、DreamPoseは画像とポーズの条件付けスキームを活用して、外観の忠実度とフレーム間の一貫性を向上させています。このアプローチにより、既存のビデオ拡散モデルの多くの制約を克服することができます。さらに、入力された被写体の動きと外観を正確に捉えた高品質なビデオの制作が可能になります。このモデルは、自然画像の分布を効果的にモデリングすることができる事前学習済みの画像拡散モデルからファインチューニングされます。このようなモデルを使用することで、画像のアニメーション化のタスクを、条件付け信号と一致する自然画像の部分空間を特定することにより簡略化することができます。そのために、Stable Diffusionのアーキテクチャが変更され、エンコーダと条件付けメカニズムが再設計され、アラインされた画像と非アラインのポーズの条件付けをサポートするようになっています。さらに、入力画像を使用してUNetとVAEのコンポーネントをファインチューニングする2段階のプロセスが含まれています。このアプローチにより、入力被写体の外観と動きを正確に捉えた、リアルで高品質なビデオの生成にモデルが最適化されます。この論文の著者によって報告された生成結果のいくつかの例が以下の図に示されています。さらに、この図にはDreamPoseと最先端の技術との比較も含まれています。これが、単一の入力画像から写真のようなファッションビデオを合成する画期的なAIフレームワークであるDreamPoseの概要でした。興味がある方は、以下のリンクでこの技術についてさらに学ぶことができます。

「Muybridge Derby AIによる動物の運動写真の活性化」

「Muybridge Derby MidjourneyとRunwayMLを使用して、Eadweard Muybridgeの写真シーケンスをAIとMLを使って高解像度の動画に変換する方法」

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