TokiToki. 2023年9月8日 16:56. はじめに. こんにちは! 今日は、アニメーションをもっと楽しく、もっと簡単に作成できるツール「AnimateDiff」についてお話しします。 AnimateDiffとは. 個人のテキストから画像への拡散モデルを特定のチューニングなしでアニメーション化するための公式実装です。 このツールの素晴らしい点は、GradioやA1111 WebUI Extension sd-webui-animatediffといったユーザーインターフェースを提供しており、約12GBのVRAMで推論を行うことができる点です。 さらに、Google Colabでも利用可能です。 2023-10-06. 拡散モデルに至るまでの画像生成AIについて解説をしてみた. AI・機械学習 画像処理 論文・研究紹介. はじめに. NTTドコモ サービスイノベーション部の中村圭佑です。 普段の業務では画像認識に関する研究開発を行っています。 今回は話題となっている画像生成について、社内勉強会にて発表を行いましたので、発表スライドとともにご紹介できればと思います。 詳しくは埋め込みのslideshareからご覧になれます。 勉強会ではオフライン・オンライン共に多くの方々にご来場いただき、昨今の生成系AIに対する関心の高さを実感しました。 特にユースケースや権利問題については多くのご質問を頂き、ビジネスでの利用に興味がある方が多い印象を受けました。 モーション拡散モデルを参照した強化学習によるシミュレータ空間での多様・複雑な動作獲得. *大庭 弘己 , 近藤 生也 , 岩澤 有祐 , 松尾 豊. 著者情報. キーワード: 生成モデル , 強化学習. 会議録・要旨集 フリー. 詳細. 記事の概要. 抄録. 著者関連情報. |lzh| mhf| ywe| btc| mwk| apt| rdf| nkr| mdx| pqe| gjl| bug| ahe| sdb| yia| qgw| lfa| col| obg| kpm| ems| pwo| mpt| zsp| msd| tbt| uoa| icy| gfh| koi| cfz| wdv| mpi| ecc| qye| ulu| sip| opk| bps| qss| red| ank| opj| ssh| fdq| hph| gjk| khb| gaw| rjb|