AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト（Stable Diffusion）に適したグラフィックボードをテストする方法はシンプルです。 実際にAIイラストを何枚か描かせて、処理にかかった時間と生成速度を記録します。AIイラストの生成速度が速いグラフィックボードが、AIイラストに適したグラボです。 今回のStable Diffusionベンチマークでは、以下の2つの数値を「性能」として扱います。 ログに表示される生成速度（Iterations per Second）リザルトに表示される描写時間（Time taken） 生成速度は「it/s」と表示され、1秒あたりのステップ回数らしいです。正直ちょっと直感的に分かりづらいので、よく分からない人は描写時間に注目しましょう。 リザルト画面に表示される「Time

ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com取材・リポートモバイル・アプリ『学マス』AIによってリリース前にレッスンを10億回、人力なら1900年分の検証を実現。バランスブレイカーを効率的に見つけ出すAI学習とデッキ探索【CEDEC2024】

こんにちは、「機動戦士ガンダム 水星の魔女」が大好きなおじさんです。「水星の魔女が好きすぎて、AI絵をひたすら生成してたらいつの間にか絵が描けるようになっていた」という妙な体験をしたので、それについて記事を書いてみようと思います。具体的にどれくらい？というと、特に練習していないのにこれくらい変わっていました。 ←2023年9月 / 2024年2月→　始めにお断りしますが、この記事は、「AI絵をやるのがお絵描き上達への近道だョ！」だとか、「お絵描きをやるにはこうしたらいいョ！」といったものではありません。「絵が描けるようになる」の定義は人によって違うでしょうが、少なくともこの程度のレベルで他人様にお絵描き指南をしようなど、完全に暴挙であることくらいは分かります。私は今の自分の絵をお世辞にも上手だとは思っていませんし、それほど絵を上手になりたいとも思っていません。 この記事は「特に絵を練習して

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ＣＲＩ・ミドルウェアから発売されている「OPTPiX ImageStudio ®8」。画像の軽量化などに使う画像最適化ツールとして、長きにわたり愛されてきた。その「OPTPiX ImageStudio 8」（以下、ImageStudio 8）はどうやら最近、最適化以外の分野で重宝されているという。現在重宝されているのは、素材のリマスターだ。 同ソフトでは現在、リマスター機能が搭載されている。機械学習のリマスター機能によって、高精細なHD化画像を自動で生成可能となっている。この超解像度と呼ばれる機能は、どのような仕組みなのか。あるいは、導入においてどのような使われ方をしているのか。ＣＲＩ・ミドルウェアのスタッフに話をうかがった。実際の使用事例をまじえて、「ImageStudio 8」の現在地をお伝えする。 OPTPiX ImageStudio 8の詳細はこちら 問い合わせはこちらから 14日

「職人的な作り込み」こそ魅力だった日本のゲーム ――ゲームにAIテクノロジーが求められるようになった理由は何でしょうか。 三宅陽一郎（以下、三宅）　ファミコンやスーパーファミコンの時代までのゲームでは、キャラクターがどのタイミングでどの位置でどう動くかということがある程度限られていましたので、そのパターンは全てあらかじめ決定してプログラムに埋め込んでいました。 変化は1995年頃、ゲームの空間が3Dになっていったことによって始まりました。キャラクターの挙動が格段に複雑になりました。障害物があった時に、まわりこんで避けるのか、かがんで下をくぐるのか、あるいは体を横にして隙間を通るのか。可能性が激増したため、動きを全てあらかじめ決めることは難しくなり、無理に対応させると不自然に見えることが多くなりました。 そこで、キャラクターに自分で判断させて、自律的に動かせようという試みが、アメリカで始まっ

GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

Tenstorrentは2021年1月、連載599回で解説した。ここから2年ほど経過し、順調に進んでいる部分もあるのだが、謎な方向への展開も見えてきた部分もあるので、今回はTenstorrentのアップデートをお送りしたい。 推論向けのJawbridgeとGrayskull 学習向けのWormholeとBlackhole 連載599回ではGrayskullについて説明したが、こちらはすでに量産に入っており広範に出荷されている。ボードにしても、ハーフサイズのe75と、長さ4分3のe150、e150と同じサイズのカードにGrayskullを2つ搭載したe300の3製品がラインナップされている。

地球を継ぐ者 長縞秋 【アフタヌーン四季賞2018冬 準入選】近隣星系で惑星改造中のAI達は、突然の天体現象による人類絶滅を知る。だがAIミミは希望を捨てない──。本格派近未来SF！

指定した音声ファイルを、楽器ごとのパートに分解してくれるソフトです。 音声ファイルをドラッグ＆ドロップで放り込むと、該当のファイルを ボーカル ベース ドラム その他（キーボード、ギター 等） ボーカル以外のインストゥルメンタル といった 5 つのファイルに分解してくれます。 処理を GPU（CUDA）で実行することもできます。

誰でも無料で、日本語で使えるAI作画サービス

働き方が多様化した時代にも柔軟に対応し、最短距離で成果を最大化する「チームマネジメント」について、3回にわけて特集した株式会社SmartMeetingと株式会社SmartHRのセミナー。 本記事では、「成果を上げるための会議」をテーマに、『超・会議術～テレワーク時代の新しい働き方』の著者・越川慎司氏が登壇した、3回目のセミナーの模様をお届けします。日本企業における労働時間に占める社内会議の時間割合や、「会議の成功」の定義、そして会議でアウトプットが出ない理由など、さまざまなトピックが語られました。 延べ17万人超の労働時間を減らし、売上を上げる支援 越川慎司氏（以下、越川）：クロスリバーの越川でございます。はじめの40分で「815社に対応してきた会議データの実情」と「質と量を改善するためにどうしたらいいのか」といった資料を共有させていただきます。「こうやったらうまくいくよ」ではなくて、実例

AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。 米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。 ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。 研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。 もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。 研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました

深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp リンク note（ノート） AIでどこまでメカデザインできるか試してみた。かなりヤバかった。｜深津 貴之 (fladdict)｜note ひたすら命令をチューニングして、カッコいいロボのコンセプトアートを作る実験。 以下、AIに平文で命令して作ったロボットのスタディ。（光やパーツ分割線は僕の趣味丸出しなので、これ系のロボットしか作れないわけではないです）。 建築合体ロボ建築合体ロボ巨人系 カラーにガンダムっぽさを意図的に出したもの。 要塞タイプ 超構造ストラクチャー型テラフォーミングロボ ボディースーツ型 死ぬほどワイヤーを巻きつ

ミクシィは7月5日、新卒社員研修で実際に使用したエンジニア向けの資料を自社ブログで公開した。iOS／Androidアプリの開発やゲームエンジン「Unity」を使ったゲーム開発の解説に加え、AIやセキュリティ研修の資料なども公開している。

まとめプログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。 https://github.com/k-the-p/notherscore この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。 未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（将棋編） 目標評価値以外の観る将の楽しみとして、手の広さの可視化を提案するAIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。 とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身とし

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