サイバーエージェント（CA）は10月28日、AIで実在しないモデルの画像を生成し、広告効果に応じてモデルの容姿や背景などを変えるサービス「極予測AI人間」を11月から提供すると発表した。AIによって企業やブランドのイメージに適したモデルを生成し、広告効果に応じて表情や髪形などを変えることで、効果をさらに高めるという。 モデルの画像生成には、画像を生成するAIと画像を評価するAIを敵対させ、精度を向上させる技術「GAN」（敵対的生成ネットワーク）を利用。実在するモデルの画像を学習することで、架空のモデル画像を生成する。企業やブランドが想定するターゲットごとに、モデルの髪形、ポーズ、ファッション、背景を変えたり、外国籍のモデル画像を生成したりできるという。 広告の展開後、広告のクリック数や広告経由の資料請求数、広告のPV数などをAIに学習させ、髪形やファッションなどをアップデート。企業やブラン
自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。 GitHub - alievk/avatarify: Avatars for Zoom and Skype https://github.com/alievk/avatarify This Open-Source Program Deepfakes You During Zoom Meetings, in Real Time - VICE https://www.vice.com/en_us/art
CESでデモやってたら誰か見てきてください…。サムスンのデジタル人間とやらを #CES20202020.01.07 14:009,535 そうこ AIではなくAH＝人工人間です。 Samsung（サムスン）が取り組んでいるプロジェクトNeon。ネタ元のThe Vergeで特集されていますが、これ人工人間を作るプロジェクトなのです。人工的に作られた人間。とはいえ、幸せな結婚生活を送る18号さんのような、あのタイプの人造人間ではなくもっとデジタルなやつ。人工人間よりもデジタル人間という呼び方の方がしっくりくるやつ。つまり、めちゃくちゃリアルなアバターですね。 CES開幕直前にNeonのプロジェクトリーダーであるPranav Mistry氏がこんなツイートをしていました。 Flying to CES tomorrow, and the code is finally working :) Rea
AIが自動生成する実在しない「フェイク顔」のアカウントが、フェイスブックを舞台に大量発生し、トランプ大統領の再選を支持する――。 こんな新たな動きが注目を集めている。 フェイスブックはこの動きに対し、600を超すアカウント、さらに関連するフェイクブックページやグループの削除を発表した。 またフェイスブックの発表と合わせて、大手シンクタンクなどが調査報告書を公表。AIによる「フェイク顔」アカウントが大量発生する仕組みを解き明かしている。 「フェイク顔」「アカウント」「投稿」と、AIが絡んだ自動化によって拡散の波をつくりだす、フェイクネットワークの“製造工程”。その一端を、この騒動から垣間見ることができる。 フェイクニュースの生態系は、加速度的に複雑さを増している。 ●610のアカウント削除フェイスブックは20日、「組織的不正行為（CIB）」に対する、大規模なアカウント削除などの措置を発表した
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
米国のスタートアップが、2つの一般的な人工知能（AI）技術である敵対的生成ネットワークと強化学習を用いて、極めて短期間で新薬を開発できる方法を示した。 AI製薬スタートアップ企業であるインシリコ・メディシン（Insilico Medicine）のチームは、トロント大学の研究グループと協力し、線維症（組織の瘢痕）に関連するタンパク質を標的とする分子3万種類をわずか21日間で設計した。同チームは研究室でこれらの分子のうち6種類を合成した後、2つを細胞でテストし、最も有望な1つは実際のマウスでテストをした。そして、これらの合成された分子は線維症に関連するタンパク質に対して非常に強力で、「薬物のような」効果を示したと結論付けた。この全体のプロセスはわずか46日間で完了し、研究結果は9月2日付で学術誌のネイチャー・バイオテクノロジー（ Nature Biotechno
香港城市大学ら、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動生成する敵対生成学習GANを用いたインタラクティブシステムを発表 2018-04-14 香港城市大学、中国科学技術大学、大連理工大学、湖南大学の研究者らは、ニューラルネットワークを用いて、2D手書きスケッチからリアルタイムに法線マッピング（ノーマルマッピング）を生成するインタラクティブシステムを発表しました。 論文：Interactive Skith Deep Neural 本稿は、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動的に推論するニューラルネットワークを用いた手法を提案します。提案手法では、入力スケッチを法線マップに変
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