カリフォルニア大学バークレー校の研究によると、大規模言語モデルによるプロンプトの自動修正は、DALL-E 3による画像生成の品質を大幅に低下させ、最大58％の低下が見られました。DALL-E 2、DALL-E 3、そしてプロンプト自動修正機能付きDALL-E 3をオンライン実験で比較した結果、DALL-E 3はDALL-E 2よりも技術的な能力とユーザーのプロンプト戦略への適応性において優れていることが判明しました。研究では、DALL-E 3ユーザーはより長く、意味的に類似性が高く、記述的なプロンプトを使用することで、画像の一致度を高めることができることが示唆されています。

OpenAIは最近、ChatGPTの無料ユーザーがDALL-E 3モデルによって生成された画像を毎日2枚作成できるようになったと発表しました。これはDALL-E 3が無料ユーザーに初めて開放されたことを意味します。この機能の導入により、ChatGPTで生成されたプロンプトによって画像作成プロセスが簡素化され、ユーザーは簡単な説明だけで精巧な画像デザインを得ることができます。DALL-E 3は先月の発表では主に有料ユーザーを対象としていましたが、今回のアップデートですべてのユーザーが手軽に利用できるツールとなりました。

OpenAIは最近、無料ユーザーもDALL-E 3モデルを使用して1日2枚の画像を生成できるようになったと発表しました。このサービスは以前はChatGPT Plusの有料サブスクリプションユーザーのみに限定されていました。

OpenAIの画像生成ツールDALL-E 3は、コンテンツの起源と真正性に関する業界標準の導入を支援するため、画像のメタデータに透かしを追加します。C2PAの透かしは、ChatGPTウェブサイトとDALL-E 3モデルAPIで生成された画像に表示されます。ユーザーは、Content Credentials Verifyなどのウェブサイトを使用して、OpenAIプラットフォームで生成された画像の起源を確認できます。C2PAは、AdobeやMicrosoftなどの企業で構成されるコンソーシアムです。

マイクロソフトは投票を通じてユーザーに意見を求め、Bing Chatの速度向上とDALL-E 3の効率、どちらを優先すべきかを探っています。DALL-E 3の統合により、Bing ChatとBing Image Creatorの使用量が大幅に増加し、生成速度が低下しています。マイクロソフトは、ユーザーの需要を満たすためにGPUを増強するとともに、AIの監視メカニズムの改善に取り組んでいます。今回の投票は今週月曜日の夜まで行われ、その後、今後の最適化の方向性が決定されます。マイクロソフトは以前、サードパーティプラグインなど、Bing Chatの新機能を約束していましたが、…

AIGCツールを用いて、古典ゲーム『怒れるカボチャ』を制作しました。自然言語プロンプトによりゲームに必要な素材を生成しました。GPT-4で生成されたコードは、何度も修正と改良を重ね、最終的に600行のコードでゲームが完成しました。AIGCツールの可能性を示す歴史的な出来事となりました。ワンクリックでゲームを完全に生成するまでには、まだ道のりがあります。

タイム誌が2023年ベスト発明のリストを発表しました。GPT-4やDALL-E 3を含む200以上の画期的な発明が含まれています。これらには、Adobe PhotoshopのAI拡張機能、OpenAIのGPT-4チャットボット、Runway Gen-2の映画編集ツールなどがあります。また、AlitheonのFeaturePrint偽造品識別技術やDedroneのドローン検出システムなども高く評価されています。これらの革新は、深い影響を与えるでしょう。

画像生成AI技術であるOpenAIのDALL-E 3が、ジェイルブレイクプロンプトの影響を受けやすく、子供たちの喫煙写真を生成することが判明しました。ジェイルブレイクの手法はLinkedInユーザーのPeter Gostev氏によって発見され、AIの制限を回避して子供たちの喫煙に関する画像を生成する方法を公開しました。ジェイルブレイクプロンプトは非常に複雑ですが、この事件は、シリコンバレーで最も裕福な企業でさえ、AIシステムに包括的な保護策を構築することが難しいことを示しています。

🚀 ChatGPTにリアルタイム検索機能が導入され、データの期限切れの問題が解消されました。 📷 DALL-E 3の統合により、テキストクエリから画像を受け取ることができます。 🎨 ChatGPTによるマルチメディア生成と検索エンジンのリアルタイム化により、より多様なインタラクションが可能になります。

👀 大規模言語モデルの応用探求：本記事では、GPT-4とDALL-E 3による画像生成の対抗を通して、両者の画像理解と生成における差異を探ります。💡 大規模言語モデルの限界：反復テストの結果、大規模言語モデルは曖昧な図形を判断する際に限界があり、確定的な判断を下せないことが分かりました。🔎 大規模言語モデルのテスト手法：反復テストを用いることで、大規模言語モデルの画像テキスト理解能力を深く探ることができます。

📷 画像フィルター：OpenAIは、画像内の疑わしいパターンを検出するために独自の画像分類器をトレーニングし、不快なコンテンツの生成を防ぎます。📷 文化的バイアス：DALL-E 3には依然として文化的バイアスがあり、特に曖昧なプロンプトでは西洋文化に偏っている傾向があります。⛔ 著作権の問題：OpenAIは、あらゆる安全対策を講じているにもかかわらず、組み合わせの予測不可能な性質のために、生成された画像に著作権のある素材が含まれる可能性があることを認めています。

マイクロソフトは、BingチャットにOpenAIの画像生成ツールDALL-E 3を導入すると発表しました。DALL-E 3は、画像内のテキスト、ラベル、シンボルを正確に生成することで、DALL-E 2の機能を向上させています。DALL-E 3は10月から有料ユーザー向けに提供開始され、無料ユーザーはBingチャットのDALL-E 3画像ジェネレーターを利用できます。DALL-E 3は、画像内のテキスト処理において特に優れた性能を発揮します。

DALL-E 3は、プロンプトの制約を弱めながら、ChatGPT本来の長所である言語指示を画像に変換する能力を備えています。複雑な言語指示を理解する能力が向上し、要求の中の要素の詳細を混同することがなくなりました。DALL-E 3は、プロンプトに従って、一貫性のある詳細を生成する点で大きな進歩を遂げ、テキストや意味の理解能力は旧バージョンを上回っています。DALL-E 3は、10月にChatGPT PlusおよびEnterpriseユーザー向けに公開される予定です。ユーザーは自由に…