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「CT2Hairに会ってください:ダウンストリームグラフィックスアプリケーションで使用するために適した高精細な3Dヘアモデルを完全自動で作成するフレームワーク」

ゲームが好きな人は誰ですか?ゲームの中のキャラクターが自然でファッション感のあるほど、私たちはそれをより楽しめます。自然な髪の毛のように見えるグラフィックスは可能でしょうか? 3Dの髪の毛作成ツールに加え、アーティストによる手作りは時間がかかり、スケールするのも難しく、現在の3Dの作成ツールの制約によってバイアスがかかる可能性もあります。カール、シルキー、ストレート、ウェーブなど、幅広い現実世界の髪の毛のバリエーションを正確に表現した大規模なデータセットを作成することは大きな課題です。国家重点实验室とMeta Reality Labsの研究者は、実際の髪の毛ウィッグを入力としてさまざまなヘアスタイルのグラフィックスを再構築することに成功しました。 研究者たちは、髪の毛の領域の密度ボリュームを作成し、可視表面の画像ベースのアプローチとは異なり、髪の毛の内部を見ることができるようにしました。密度ボリュームを作成するために用いられた手法は、計算トモグラフィー(CT)でした。高い解像度と大きなスキャンボリュームのためにCTを使用し、X線を使用してCTを行いました。CT X線は通常、人間の組織や一般的なオブジェクトの再構築に使用されます。髪の毛の糸の薄い構造のため、CTから完全な人間の髪の毛の糸を回復することは容易ではありません。これにより、CTイメージングにノイズが生じ、解像度が低下します。この問題に対処するために、彼らは粗いから細かいアプローチを取りました。 彼らはまず、ノイズのある密度ボリューム(実際の髪の毛ウィッグ)から3Dの方向フィールドを推定し、推定された方向フィールドを使用して有用なガイドストランドを抽出しました。次に、ニューラル補間法を使用して頭皮にストランドを配置し、最後に最適化を行って、入力の密度ボリュームに正確に準拠するように洗練させました。最適化ステップでは、再構築された髪の毛のストランドを入力ボリュームによりよく整列させることが含まれます。彼らの作業には特定の髪の種類のための手作りの事前情報は含まれていないため、彼らは単一のフレームワークで多様なヘアスタイルを復元することができます。 研究者たちは、他の3つの画像ベースの手法(単一視点ベース、希薄視点ベース、密視点ベース)と自身の手法を比較しました。彼らは、単一視点ベースと希薄視点ベースの手法は比較的シンプルなヘアスタイルには適切な結果を生み出しましたが、カールヘアではトレーニングデータセットの不足のために大きな失敗をしました。密視点ベースの手法はこれらの2つの手法を上回りましたが、内部のジオメトリを推測することに失敗し、結果として不完全なジオメトリを生成しました。対照的に、研究者たちのモデルは良いジオメトリを示し、より多くの詳細を含んでいるため、リアルに見えます。 しかし、このアイデオロギーを実際の人間の頭部のキャプチャに拡張することは依然として挑戦です。産業用CTスキャナーは、生物に対する安全基準を超える大量のX線を使用するため、これを使用して顔のジオメトリをモデリングすることは不可能です。研究者たちは、キャプチャ中のわずかな動きでも密度ボリュームに大きなぼやけが生じると述べています。 機械学習アプローチを実装することにより、将来の研究では、医療用CTスキャナーを使用して、低解像度の密度ボリュームからでも高品質な3D髪データの大規模なコーパスを生成し、3D髪モデルを推測することが可能になるかもしれません。

「Jupyter AIに会おう:マジックコマンドとチャットインターフェースでジェネラティブ人工知能をJupyterノートブックにもたらす新しいオープンソースプロジェクト」

Jupyter AIは、Project Jupyterの公式サブプロジェクトであり、Jupyterノートブックに生成型人工知能をもたらします。ユーザーはコードを説明し、生成し、エラーを修正し、コンテンツを要約し、自然言語のプロンプトから完全なノートブックを生成することができます。このツールは、AI21、Anthropic、AWS、Cohere、およびOpenAIを含むさまざまなプロバイダーの大規模言語モデル(LLM)をJupyterと接続し、LangChainによってサポートされています。 Jupyter AIは、責任あるAIとデータプライバシーを考慮して設計されており、ユーザーは特定のニーズに合わせて好みのLLM、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択することができます。ソフトウェアの基礎となるプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、データの透明性が確保されています。さらに、モデルが生成したコンテンツに関するメタデータを保存するため、ワークフロー内でAIが生成したコードの追跡が容易になります。重要なことに、Jupyter AIはユーザーデータのプライバシーを尊重し、明示的な同意なしにデータを読み取ることや送信することはありません。 Jupyter AIを使用するには、ユーザーは自分のJupyterLab(バージョン3または4)に適したバージョンをpipを使用してインストールすることができます。ソフトウェアは、LLMと対話するための2つのインターフェースを提供しています。JupyterLab内のチャットUIと、サポートされているノートブック環境用のマジックコマンドインターフェースです。チャットインターフェース内のAIアシスタントであるJupyter Nautは、テキストを介してコミュニケーションを行い、さまざまな機能を提供します。一般的な質問に答えることや、コードを平易な英語や他の言語で説明すること、コードを修正すること、エラーを特定することができます。さらに、テキストプロンプトから完全なノートブックを生成するための「/generate」コマンドを使用することもできます。 チャットインターフェースでは、「/learn」コマンドを使用して、Jupyternautにローカルファイルについて教えることができます。Jupyternautは埋め込みモデルを使用してデータを変換し、ローカルのベクトルデータベースに保存するため、ユーザーは「/ask」コマンドを使用してこれらのファイルに関する質問をすることができます。AIは保存された情報に基づいて応答します。 ノートブック環境では、「%%ai」といったマジックコマンドを使用してLLMと対話することができます。ソフトウェアは複数のプロバイダーをサポートしており、ユーザーは「–format」パラメーターを使用して出力形式をカスタマイズすることができます。さらに、変数の補間により、AIモデルとの動的な対話が可能です。 Jupyter AIは、倫理的な考慮、プライバシー、データの透明性に焦点を当てたJupyterノートブックでのAIによるコード生成とアシストの貴重なツールです。ユーザーは実行する前にAIによって生成されたコードを確認することが推奨されており、人間が書いたコードと同じ慣行に従うことが求められます。結論として、Jupyter AIは、データプライバシーと責任あるAIの慣行を守りながら、AIによるコード生成、アシスト、説明を提供する、強力で倫理的なProject Jupyterの一環となっています。

「OpenAIを任意のLLM(Language Model)と交換し、すべてを1行で行うことを想像してください!Genoss GPTに会ってください:OpenAI SDKと互換性のあるAPIで、GPT4ALLなどのオープンソースモデルをベースにして構築されています」

Genoss GPTは、何千行ものコードとテキストの何千行もの改善を経て洗練された最新の言語モデルです。そのため、従来の言語モデルよりもより整理された、より情報的で、より創造的なコンテンツを生成することができます。Genossは、GPT 3.5や4のようなプロプライエタリなOpenAIモデルをGPT4ALLのような無料のモデルで置き換えるための革新的なオープンソースプロジェクトです。 Genoss GPTはまだ開発中ですが、初期の結果は期待されています。それは、会話型チャットボットの作成、オリジナルのフィクションの制作、外国語の解釈などに活用されています。 Genoss GPTは複雑なクエリを理解し、回答する能力が非常に注目されています。”自然の美しさについての詩を書いてください”というプロンプトを与えられた場合、システムは両方の基準を満たす作品を生成することができます。 Genoss GPTはまだ開発中ですが、人間とコンピュータのインタラクションにおいて画期的な変化をもたらす可能性があります。それは、チャットボット、ライティングアプリケーション、翻訳プログラムに組み込まれ、それらをよりスマートで効果的なものにすることができるかもしれません。 Genoss GPTの利点には以下があります: Genoss GPTは、従来の言語モデルが生成するテキストよりもより一貫性があり情報量が多いテキストを生成します。その優れた言語理解能力は、大量のテキストとコードの訓練によるものです。 より創造的なテキストを生成することも、Genoss GPTの強みです。これは、単一の形式だけでなく、さまざまな形式の創造的な文章のパターンを認識するように訓練されているためです。 Genoss GPTは複雑なクエリを理解し、回答することができるため、優れた選択肢となります。これは、従来のモデルよりも言語理解能力が優れているためです。 Genoss GPTの使用例: Genoss GPTは、よりスマートなチャットボットの開発に活用される可能性があります。これにより、チャットボットはユーザーとより自然な会話を行い、より関連性の高いデータを提供することができるでしょう。 ライター向けツール:Genoss GPTは、より効果的なライティング支援ツールの開発に活用することができます。これにより、ユーザーはよりオリジナルで洞察に富んだ文章を作成することができます。 Genoss…

「Hugging FaceのTransformerモデルを使用して、コメントの有害性ランキングを作成する」

「データサイエンティストとして、私は自然言語処理の最新の進歩を十分に探る機会を持ったことがありません夏と新たな大規模言語モデルのブーム以来、…」

「AIの求人市場の黙示録を避けろ:生き残りのガイド — パート2」

このシリーズの第1部では、AIが仕事市場を再編成する未来で成功するために必要なスキルについて取り上げましたしかし、スキルやAIの仕事が求められる分野以上に、あなたが自分の足跡を残すことができるようになるでしょう...

2023年のスタートアップ向けの11のビジネスAIツール

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ChatGPTのクエリごとのエネルギー使用量

「この記事では、ChatGPTのクエリごとの電力消費量が含まれる範囲を示し、他の2つの大規模言語モデル(LLM)の測定されたエネルギー消費量と比較します...」

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