「マルチモーダルAIの最新の進歩：（ChatGPT + DALLE 3）+（Google BARD + 拡張）など、さまざまなものがあります….」

『美容とファッションの分野での最新トレンド：マルチモーダルAIの進化（ChatGPT + DALLE 3）+（Google BARD + 拡張）など、多彩なアプローチ』

マルチモーダルAIは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなデータタイプ（モーダリティ）を組み合わせて、より優れたパフォーマンスを実現する人工知能（AI）の領域です。ほとんどの伝統的なAIモデルは単一モーダルであり、1つのデータタイプのみを処理できます。それらは訓練され、そのモーダリティに特化したアルゴリズムであります。単一モーダルAIシステムの例として、ChatGPTがあります。それは自然言語処理を使用してテキストデータの理解と意味抽出を行います。さらに、テキストのみを出力することができます。

それに対して、マルチモーダルAIシステムは複数のモーダリティを同時に処理し、複数の出力タイプを生成することができます。GPT-4を使用した有料版のChatGPTは、マルチモーダルAIの例です。それはテキストだけでなく画像も処理でき、PDF、CSVなどの異なるファイルを処理することができます。

この記事では、マルチモーダルAIの最近の進歩について紹介します。

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ChatGPT + DALLE 3

DALLE 3は、AIによる画像生成技術の最新の進歩を表しており、AIによって生成される芸術の大きな進歩となっています。システムはユーザープロンプトの文脈を理解する能力が向上し、ユーザーが提供した詳細をより理解することができます。

上の画像からは、モデルがプロンプトの詳細を捉えて、入力されたテキストに厳密に従った包括的な画像を作成する能力があることがはっきりとわかります。

DALL·E 3はChatGPTに直接統合されており、シームレスに連携することができます。アイデアが与えられると、ChatGPTはDALL·E 3のために特定のプロンプトを簡単に生成し、ユーザーのコンセプトに命を吹き込むことができます。イメージの調整が必要な場合、ユーザーは簡単な言葉でChatGPTに尋ねることができます。

ユーザーはChatGPTの助けを借りて、DALL·E 3がアートワークを生成するために使用できるプロンプトを作成するには、ChatGPTの支援を求めることができます。DALL·E 3はまだユーザーの特定のリクエストを処理することができますが、ChatGPTの助けを借りることで、AIによるアートの創造がよりアクセスしやすくなります。

Google BARD + 拡張機能

Googleが開発した対話型AIツールであるBARDは、拡張機能を通じて重要な向上を遂げました。これらの改善により、BARDはさまざまなGoogleアプリやサービスと連携できるようになりました。拡張機能により、BARDはGmail、Docs、Drive、Google Maps、YouTube、Google Flights、ホテルなど、日常的に使用するGoogleツールから関連情報を取得して表示することができます。

BARDは必要な情報が複数のアプリやサービスにまたがる場合でも助けを提供することができます。例えば、グランドキャニオンへの旅行を計画している場合、ユーザーはBARDにGmailから日程を検索し、現在のフライトとホテルの詳細を提供し、Google Mapsで空港への道順を案内し、目的地でのアクティビティに関するYouTubeビデオを共有するように依頼できます。すべてを一つの会話の中で行うことができます。

Claude + ファイルのアップロード

Claudeは、Anthropicによって開発されたAIチャットボットであり、会話が容易でありながら有害な出力を生み出す可能性が低いです。Claude 2は、コーディング、数学、推論のパフォーマンスが向上し、より長い回答を生成することができます。これらの機能に加えて、ClaudeはPDF、DOC、CSVなどの異なるドキュメントを処理する能力も備えています。Claude 2は、最大100,000トークンの5つのドキュメントを分析することができます。

DeepFloyd IF

DeepFloyd IFは、Stability AIによって開発された強力なテキストから画像へのモデルです。これは、カスケードピクセル拡散モデルであり、カスケード方式で画像を生成します。最初にベースモデルが低解像度のサンプルを生成し、それから一連のアップスケールモデルが画像を強化して高解像度の画像を作成します。

DeepFloyd IFは非常に効率的であり、他の主要なツールを凌駕しています。大規模なUNet構造が画像生成ツールの向上に寄与することを示しており、テキストを画像に変換する将来性を示唆しています。

DeepFloyd IFのベースと超解像モデルには拡散モデルが使用されており、マルコフ連鎖ステップを使用してデータにランダムノイズを導入し、このプロセスを逆に使用してノイズから新しいデータサンプルを生成します。

ImageBind

Meta AIによって作成されたImageBindは、直接のガイダンスなしで6つのタイプのデータを組み合わせることができる最初のAIモデルです。この革新により、画像、ビデオ、音声、テキスト、深度、熱、IMUなど、さまざまな種類の情報を理解・分析することで、AIの向上が可能になります。

ImageBindのいくつかの機能には以下があります：

• 画像やビデオ入力に基づいてすぐに音声を提案することができます。これにより、関連する音声を追加して画像やビデオを改善することができます。例えば、ビーチの画像に波の音を追加するなどです。
• ImageBindは、オーディオクリップを入力として使用して即座に画像を生成することができます。例えば、鳥の音声の録音がある場合、その鳥がどのように見えるかを描いた画像をモデルが作成できます。
• 個人は、音声とイメージをリンクするプロンプトを使用して関連する画像を迅速に見つけることができます。これにより、ビデオクリップの視覚的・聴覚的な要素に関連する画像を見つけるのに便利です。

CM3leon

CM3Leonは、テキストと画像の生成のための高度なモデルです。テキストから画像を作成したり、逆に画像からテキストを作成したりすることができる多目的なモデルです。CM3Leonは、類似の手法と比較して、トレーニングコンピュートの一部しか使用せずに最高のパフォーマンスを達成する、テキストから画像の生成において優れた性能を発揮します。

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