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ディープフェイクビデオを出し抜く

「真実を探し求める時、現実を歪めることが驚くほど簡単になっている」という言葉を訳すと、「真実を求める際に、現実を驚くほど歪めることが簡単になっている」となります

Googleのプログラムマネージャー、Shaina Mehtaが投稿しました今週は、バンクーバーで開催される最も重要なコンピュータビジョンとパターン認識の年次会議であるCVPR 2023の始まりを迎えます（追加のバーチャルコンテンツもあります）。Google Researchはコンピュータビジョンの研究のリーダーであり、プラチナスポンサーであり、メインカンファレンスで約90の論文が発表され、40以上のカンファレンスワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。今年のCVPRに参加する場合は、是非、ブースに立ち寄って、最新のマシンパーセプションの様々な分野に応用するための技術を積極的に探求している研究者とお話ししてください。弊社の研究者は、MediaPipeを使用したオンデバイスのMLアプリケーション、差分プライバシーの戦略、ニューラル輝度場技術など、いくつかの最近の取り組みについても話し、デモを行います。以下のリストでCVPR 2023で発表される弊社の研究についても詳しくご覧いただけます（Googleの所属は太字で表示されています）。理事会と組織委員会シニアエリアチェアには、Cordelia Schmid、Ming-Hsuan Yangが含まれます。エリアチェアには、Andre Araujo、Anurag Arnab、Rodrigo Benenson、Ayan Chakrabarti、Huiwen Chang、Alireza Fathi、Vittorio Ferrari、Golnaz Ghiasi、Boqing Gong、Yedid Hoshen、Varun Jampani、Lu…

LlamaIndex インデックスと検索のための究極のLLMフレームワーク

LlamaIndex（以前はGPT Indexとして知られていました）は、データ取り込みを容易にする必須ツールを提供することで、LLMを使用したアプリケーションの構築を支援する注目すべきデータフレームワークです

MIT CSAILの研究者が生成的AIの最前線について議論する

専門家たちは、AIによって生成されたコード、言語、画像、およびその能力、制限、将来の影響をのぞき見するために集まります

ソフトウェア開発活動のための大規模シーケンスモデル

Google の研究科学者である Petros Maniatis と Daniel Tarlow が投稿しました。ソフトウェアは一度に作られるわけではありません。編集、ユニットテストの実行、ビルドエラーの修正、コードレビューのアドレス、編集、リンターの合意、そしてより多くのエラーの修正など、少しずつ改善されていきます。ついには、コードリポジトリにマージするに十分な良い状態になります。ソフトウェアエンジニアリングは孤立したプロセスではなく、人間の開発者、コードレビュワー、バグ報告者、ソフトウェアアーキテクト、コンパイラ、ユニットテスト、リンター、静的解析ツールなどのツールの対話です。今日、私たちは DIDACT（Dynamic Integrated Developer ACTivity）を説明します。これは、ソフトウェア開発の大規模な機械学習（ML）モデルをトレーニングするための方法論です。 DIDACT の新規性は、完成したコードの磨き上げられた最終状態だけでなく、ソフトウェア開発のプロセス自体をトレーニングデータのソースとして使用する点にあります。開発者が作業を行う際に見るコンテキストと、それに対するアクションを組み合わせて、モデルはソフトウェア開発のダイナミクスについて学び、開発者が時間を費やす方法により合わせることができます。私たちは、Google のソフトウェア開発の計装を活用して、開発者活動データの量と多様性を以前の作品を超えて拡大しました。結果は、プロのソフトウェア開発者にとっての有用性と、一般的なソフトウェア開発スキルを ML モデルに注入する可能性という2つの側面で非常に有望です。 DIDACT は、編集、デバッグ、修復、およびコードレビューを含む開発活動をトレーニングするマルチタスクモデルです。私たちは DIDACT Comment…

NeRFを使用して室内空間を再構築する

Marcos Seefelder、ソフトウェアエンジニア、およびDaniel Duckworth、リサーチソフトウェアエンジニア、Google Research 場所を選ぶ際、私たちは次のような疑問を持ちます。このレストランは、デートにふさわしい雰囲気を持っているのでしょうか？屋外にいい席はありますか？試合を見るのに十分なスクリーンがありますか？これらの質問に部分的に答えるために、写真やビデオを使用することがありますが、実際に訪れることができない場合でもそこにいるような感覚には代わりがありません。インタラクティブでフォトリアルな多次元の没入型体験は、このギャップを埋め、スペースの感触や雰囲気を再現し、ユーザーが必要な情報を自然かつ直感的に見つけることができるようにすることができます。これを支援するために、Google MapsはImmersion Viewを開発しました。この技術は、機械学習（ML）とコンピュータビジョンの進歩を活用して、Street Viewや航空写真など数十億の画像を融合して世界の豊富なデジタルモデルを作成します。さらに、天気、交通、場所の混雑度などの役立つ情報を上に重ねます。Immersive Viewでは、レストラン、カフェ、その他の会場の屋内ビューが提供され、ユーザーが自信を持ってどこに行くかを決めるのに役立ちます。今日は、Immersion Viewでこれらの屋内ビューを提供するために行われた作業について説明します。私たちは、写真を融合してニューラルネットワーク内で現実的な多次元の再構成を生成するための最先端の手法であるニューラル輝度場（NeRF）に基づいています。私たちは、DSLRカメラを使用してスペースのカスタム写真キャプチャ、画像処理、およびシーン再現を含むNeRFの作成パイプラインについて説明します。私たちは、Alphabetの最近の進歩を活用して、視覚的な忠実度で以前の最先端を上回るか、それに匹敵する方法を設計しました。これらのモデルは、キュレーションされたフライトパスに沿って組み込まれたインタラクティブな360°ビデオとして埋め込まれ、スマートフォンで利用可能になります。アムステルダムのThe Seafood Barの再構築（Immersive View内）。写真からNeRFへ私たちの作業の中核にあるのは、最近開発された3D再構成および新しいビュー合成の方法であるNeRFです。シーンを説明する写真のコレクションがある場合、NeRFはこれらの写真をニューラルフィールドに凝縮し、元のコレクションに存在しない視点から写真をレンダリングするために使用できます。 NeRFは再構成の課題を大部分解決したものの、実世界のデータに基づくユーザー向け製品にはさまざまな課題があります。たとえば、照明の暗いバーから歩道のカフェ、ホテルのレストランまで、再構成品質とユーザー体験は一貫している必要があります。同時に、プライバシーは尊重され、個人を特定する可能性のある情報は削除される必要があります。重要なのは、シーンを一貫してかつ効率的にキャプチャし、必要な写真を撮影するための労力を最小限に抑えたまま、高品質の再構成が確実に得られることです。最後に、すべてのモバイルユーザーが同じ自然な体験を手に入れられるようにすることが重要です。 Immersive View屋内再構築パイプライン。キャプチャ＆前処理高品質なNeRFを生成するための最初のステップは、シーンを注意深くキャプチャすることです。3Dジオメトリーとカラーを派生させるための複数の異なる方向からの密な写真のコレクションを作成する必要があります。オブジェクトの表面に関する情報が多いほど、モデルはオブジェクトの形状やライトとの相互作用の方法を発見する際により優れたものになります。さらに、NeRFモデルはカメラやシーンそのものにさらなる仮定を置きます。たとえば、カメラのほとんどのプロパティ（ホワイトバランスや絞りなど）は、キャプチャ全体で固定されていると仮定されます。同様に、シーン自体は時間的に凍結されていると仮定されます。ライティングの変更や動きは避ける必要があります。これは、キャプチャに必要な時間、利用可能な照明、機器の重さ、およびプライバシーなどの実用上の問題とのバランスを取る必要があります。プロの写真家と協力して、DSLRカメラを使用して会場写真を迅速かつ信頼性の高い方法でキャプチャする戦略を開発しました。このアプローチは、現在までのすべてのNeRF再構築に使用されています。…

Falcon LLM：オープンソースLLMの新しい王者

Falcon LLMは、LLaMAから王冠を奪った新しい大規模言語モデルです

Natural language processing

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