Search Results Midjourney

トップ40+の生成AIツール（2023年10月）

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、これまでの前任者よりも革新的かつ正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなども処理することができる多モードの機能も備えています。 Code Interpreterの導入により、GPT-4は自分自身のコードを実行して幻覚を避け、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって駆動されており、正確な回答を提供するためにウェブを横断する能力を持っています。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も備えています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するよう設計されています。 Cohere Generate Cohere…

即座のハッキングとLLMの誤用

「大規模言語モデルの世界に飛び込んで、プロンプトの可能性と課題、ハッキングへの影響力、そして誤用防止のために重要なセキュリティプロトコルを探求してみましょう」

「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

イントロダクション子供が描く絵を生き生きとしたイメージに変える特別なコンピュータプログラムを想像してみてください。子供たちが描くカラフルで想像力に溢れる絵を、まるで魔法のように本物のようなイメージに変換できるのです！それが「Pix2Pix」と呼ばれるプログラムです。カードのデッキで素晴らしいトリックを披露するマジシャンのように、Pix2Pixは絵に関して素晴らしいことを成し遂げるのです。Pix2Pixはコンピュータが画像を理解し、処理する方法に大きな変化をもたらしました。それによって、作成される画像について細かい制御ができるようになります。まるで画像を作成したり変更したりするための超能力のようです！出典: X.com 学習目標 Pix2Pixが何か、どのように機能し、実際の世界での応用を探求することを学ぶ Pix2Pixを使用して、建物の正面データセットを使用して絵を写真に変換してみる Pix2Pixの動作や問題解決に対する実装の理解と、画像から画像への変換タスクが直面している問題をどのように解決するかの理解本記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。一般対抗ネットワーク（GAN）人工知能の中で最もエキサイティングな最近の発明の一つが、生成的対抗ネットワークまたはGANです。これらの強力なニューラルネットワークは、画像、音楽、テキストなどを含む新しいコンテンツを作成できます。GANは、生成器（コンテンツを作成する）と識別器（作成されたコンテンツを判断する）の2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器はコンテンツの作成に責任を持ちます。ランダムなノイズやデータから始め、それを徐々に意味のあるものに洗練させます。例えば、画像生成では、ゼロから画像を作成することができます。ランダムなピクセル値を調整して美しい本物の画像に似せることから始めます。識別器の役割は、生成器が作成したコンテンツを評価することです。コンテンツが本物か偽物かを判断します。より多くのコンテンツを調べ、生成器にフィードバックを提供することで、訓練が進むにつれて識別器はますます向上します。出典: Neptune.ai GANの教育プロセス全体は、対抗トレーニングと呼ばれています。非常に理解しやすいものです。生成器は最初は完全ではないコンテンツを作成します。識別器はコンテンツを評価します。すなわち、本物と偽物を区別しようとします。生成器は識別器からフィードバックを受け取り、より信じられるようにコンテンツを調整します。こうして、前よりも良いコンテンツを提供します。生成器の改善に応じて、識別器は偽物のコンテンツを検出する能力を向上させます。このようにして、対抗トレーニングが続き、GANはますます強力になります。 Pix2Pix 画像の変換と操作の概念は、従来の画像処理技術から始まりました。これには画像のリサイズ、色補正、フィルタリングなどが含まれます。ただし、これらの従来の方法は、画像から画像への変換などのより複雑なタスクには限界がありました。機械学習、特にディープラーニングは、画像変換の分野で革命をもたらしました。最近では、CNNs（畳み込みニューラルネットワーク）は画像処理タスクの自動化に重要な役割を果たしています。しかし、生成的対抗ネットワーク（GANs）の開発は、画像から画像への変換における重要な成果を意味しました。 Pix2Pixは、画像翻訳タスクに使用されるディープラーニングモデルです。Pix2Pixの核となるアイデアは、一つのドメインからの入力画像を他のドメインで対応する出力画像を生成することです。つまり、一つのスタイルから別のスタイルへの画像変換を行います。このアプローチは条件付きGANと呼ばれます。Pix2Pixは、入力画像が生成器を条件付ける条件付き形式のGANアーキテクチャを活用しています。条件に基づいて出力が生成されます。出典: Phillipi 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN）は、生成された画像に対して正確な制御を可能にするGANフレームワークの高度なバージョンであり、特定のカテゴリの画像を生成することができます。Pix2Pix GANは、別の与えられた画像の存在に依存する画像の生成プロセスを持つCGANの一例です。画像では、pix2pixが作成した驚異を見ることができます。私はラベルからストリートシーン、ラベルからファサード、白黒からカラー、空中写真から実地図、昼の写真から夜景、エッジに基づいた写真などを作成できます。画像から画像への変換の課題画像から画像への変換は、特に目標が一つのドメインから別のドメインの画像に変換することで、内容と構造を慎重に保持する場合には、困難なコンピュータビジョンのタスクです。画像から画像への変換の課題は、入力と出力のドメイン間の複雑な関係を捉えることにあります。この問題への画期的な解決策の一つはPix2Pixです。…

「私はデータクリーニングのタスクでChatGPT ADAをテストしましたそれは非常に役に立つが、論理的な推論には失敗します」

ほとんどのデータ関連の仕事において、データのクリーニングは重要な役割を果たしますデータのクリーニングには通常、標準的な方法はありませんさまざまな方法でデータが提供されることがあります私たちは不整合やデータの入力エラーに直面することがあります...

印象的なパフォーマンス：TensorRT-LLMを使用したRTXで最大4倍高速化された大規模言語モデル（LLM） for Windows

Generative AIは、個人コンピューティングの歴史で最も重要なトレンドの一つであり、ゲーミング、創造性、ビデオ、生産性、開発などに進歩をもたらしています。また、GeForce RTXとNVIDIA RTX GPUは、Tensor Coreと呼ばれる専用のAIプロセッサを搭載しており、1億台以上のWindows PCとワークステーションにネイティブで生成AIのパワーをもたらしています。本日、TensorRT-LLM for Windowsにより、PC上の生成AIが最大4倍速くなりました。TensorRT-LLMは、AI large language models（Llama 2やCode Llamaなど）の推論性能を高速化するオープンソースライブラリであり、先月のデータセンター版TensorRT-LLMの発表に続きます。 NVIDIAは、TensorRT-LLMでカスタムモデルを最適化するスクリプト、TensorRTで最適化されたオープンソースモデル、およびLLMの速度と品質を示す開発者リファレンスプロジェクトなど、開発者がLLMを加速するためのツールもリリースしています。 TensorRTの高速化は、Automatic1111配布の人気のあるWeb UI内のStable Diffusionでも利用できます。これにより、従来の実装よりも生成AIの拡散モデルが最大2倍速くなります。さらに、RTX Video Super Resolution（VSR）バージョン1.5は、今日のGame…

Python Pandasを使用して、散らかった車のデータセットをクリーニングする

「ウェブはデータソースとして非常に価値のある資産です例えば、大規模な言語モデルを作成するために使用される多くのトレーニングデータは、ウェブから取得されますしかし、通常は最も適切な形式ではありません...」

ダリー3がChatGPTの統合を持ってここに登場しました

「OpenAIの新しい画像生成モデルDALL·E 3がどのように限界を em>普及可能にするかを掘り下げてみて、画像生成がよりアクセス可能になる様子をご覧ください」(OpenAIの新しい画像生成モデルDALL·E 3がどのように限界を広げているかを調べ、画像生成のアクセス性が高まっている様子を見てみましょう)

Artificial Intelligence

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トップ40+の生成AIツール（2023年10月）

即座のハッキングとLLMの誤用

「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

「私はデータクリーニングのタスクでChatGPT ADAをテストしましたそれは非常に役に立つが、論理的な推論には失敗します」

印象的なパフォーマンス：TensorRT-LLMを使用したRTXで最大4倍高速化された大規模言語モデル（LLM） for Windows

Python Pandasを使用して、散らかった車のデータセットをクリーニングする

ダリー3がChatGPTの統合を持ってここに登場しました

拡散モデルの謎を解き明かす：詳細な探求

『プロンプトブリーダーの内部：Google DeepMindの新しい自己改善プロンプト技術』

「比喩的に言えば、ChatGPTは生きている」

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