AI拡散モデルがソーシャルメディアを席巻、モンローがアインシュタインに変身し世界を驚かせる

新フレームワークd1が拡散モデル推論の進歩を牽引し、強化学習アプリケーションの新潮流を巻き起こす

新感覚SNSツール！Ghiblio.artでジブリ風画像に変換

Ghiblio.artは、写真をジブリ風の芸術作品に変換することに特化したオンラインAIツールです。スタジオジブリは、『千と千尋の神隠し』や『となりのトトロ』などの名作で知られる、手描き風の柔らかい色調と幻想的な雰囲気のシーンが特徴的なスタジオです。Ghiblio.artは高度なAIアルゴリズムを使用して、ユーザーがアップロードした写真を自動的にジブリ風のイラストに変換し、通常の画像に夢のようなアニメーションの質感を与えます。AIbaseの情報によると、ユーザーは写真をアップロードして、オプションを選択するだけで…

OpenAI CEO、AIアートの補償について議論：新たなモデルの必要性を認めるも具体的な計画はなし

最近のTEDインタビューで、OpenAIのCEOであるSam Altman氏は、AIシステムがアーティストの独特のスタイルを使用する場合の補償問題に関して見解を示しましたが、具体的な解決策は提示しませんでした。OpenAIは現在、存命のアーティストのスタイルを模倣した画像の生成を禁止していますが、Altman氏は、将来的にはアーティストが参加を選択し、報酬を得られるようなモデルを採用する可能性を示唆しました。新しいモデルを見つけるのは素晴らしいことだと思います。もしあなたが「このアーティストのスタイルで作品を作りたい」と言い、彼らが参加を選択すれば、それは可能になるでしょう。

ファーウェイ諾亞方舟研究所と香港大学、最強のオープンソース拡散言語モデル「Dream 7B」を発表、テキスト生成の枠組みを打破

人工知能分野に新たな輝く星が加わりました！このほど、ファーウェイ諾亞方舟研究所と香港大学自然言語処理グループ（HKU NLP Group）は、Dream7Bと呼ばれる新しい言語モデルを共同で発表しました。このモデルは、これまでで最も強力なオープンソース拡散大規模言語モデルと称賛されています。Dream7Bの登場は、既存の拡散言語モデルを性能面で凌駕するだけでなく、汎用能力、数学、コード、計画能力においても、同規模の最先端の自己回帰（AR）言語モデルに匹敵、あるいはそれを上回っています。

AIアート旋風、ジブリを席巻　学生たちは創造と剽窃の狭間で苦悩

近年、ジブリスタジオ風のAIアート作品がソーシャルメディアで急速に拡散。多くのユーザーがAIツールを利用して、新たな画像の生成や既存写真の再現を行い、この日本のアニメーションスタジオ特有のスタイルを表現しています。しかし、このブームは、鑑賞と剽窃の境界線はどこにあるのかという疑問を投げかけています。3月31日、OpenAIがChatGPTに新たな機能を追加し、より詳細な画像生成を可能にしたことで、AIアートのブームに拍車がかかりました。ASUのサンデビルフィットネスセンターなどもその例です。

国産AIの台頭！17億パラメーターのオープンソース画像モデルHiDream-I1が誕生

コードの力と芸術的インスピレーションが出会う時、次世代の人工知能は創造の世界の境界を静かに変えつつあります。最近、国産オープンソース画像生成モデルHiDream-I1が衝撃的な発表をしました。17億パラメーターという技術的基盤を誇るこのAIペインターは、HiDream-aiチームが力を注いで開発したもので、急速にテクノロジー界の寵児となっています。この拡散モデル技術に基づいたオープンソース画像生成ツールは、テキストの説明を高品質な画像に変換でき、ディテール描写と画像の一貫性において注目すべき能力を示しています。初期テストの結果、Hi

EasyControl：DiTモデルにControlNet並みの強力な制御機能を提供、ジブリ風変換にも対応

人工知能による絵画の分野では、拡散モデル（Diffusion Model）がU-NetアーキテクチャベースからTransformerアーキテクチャ（DiT）ベースへと移行しつつあります。しかし、DiTエコシステムは、プラグインサポート、効率性、多条件制御などの点で課題に直面しています。最近、Xiaojiu-z氏率いるチームがEasyControlという革新的なフレームワークを発表しました。これは、DiTモデルに効率的で柔軟な条件制御能力を提供することを目的としており、まるでDiTモデルに強力なCを装備したようなものです。

Reply、創造的な実験を拡大 AI音楽コンテストとAI映画祭の復活を発表

合成データが功を奏す！AccVideoによる高品質ビデオ生成、速度は8.5倍に向上

人工知能によるビデオ生成分野において、拡散モデルはその卓越した性能から注目を集めています。しかし、固有の反復的ノイズ除去特性により、生成プロセスは時間と計算コストがかかり、広く普及する上での大きな障壁となっていました。最近、北京航空大学、香港大学、上海人工知能研究所の研究チームは、AccVideoという革新的な技術を発表しました。この手法は、新規で効率的な蒸留方法と合成データセットを組み合わせることで、ビデオ拡散モデルの生成速度を驚異的な8.5倍に向上させることに成功しました。

PiTフレーム登場！画像断片から自動で完全な画像を生成

近年、人工知能分野において、PiT（ビジュアルパーツに基づく画像生成フレームワーク）と呼ばれる革新的な技術が大きな話題となっています。この画期的なフレームワークは、散在する画像断片を入力するだけで、自動的に「想像力を補い」、完全な画像を生成することができ、画像生成技術に革命的な進歩をもたらしました。従来のテキストプロンプトに頼ることなく、PiTはその独自のビジュアル入力方式と強力な生成能力で、世界中の開発者やクリエイターの注目を集めています。PiTの動作原理は驚くべきものです。ユーザーは、ランダムな画像断片をいくつか提供するだけで済みます。