ゆきえす🐎 @yuk381 ホンダの人工知能が「天下一品」の看板と「進入禁止」の標識を見分けられないので、車種によっては天下一品に近づくだけで人間に進入禁止の警告を出してしまう件、嘘だろと思ってたら本当に進入禁止になって笑った pic.twitter.com/3Qk1UVIxox
SmokingWOLF＠ゲーム開発者/片道勇者2開発中 @WO_LF 「AI学習禁止」がトレンドに入っててすごい時代の風を感じる （※「自分のイラストを学習データに使わないで」という話題。個人のイラスト複数枚を入力することで画風をまねた顔イラスト画像を生成できるサービスが今日リリースされた影響） SF小説もびっくりのとんでもない世の中になってきた。 2022-08-29 22:21:26 おねねちゃん @OneneChan ぐああああｯｯｯ！！！悪用対策ｯｯｯ！！！！！！！転載禁止ｯｯｯ！！！自作発言✕ｯｯｯ！！！トレパク✕ｯｯｯ！！！！ …………AI学習禁止ｯｯｯ！！？？！？(𝗻𝗲𝘄) ｷﾞｬｧｧｧｧｧｧｧｧｧｧｧｧめんどくせえ""""ぇぇえええッヅッ！！！！！！！！！！！！！！！！！！""""" pic.twitter.com/82NGOLoRTD 2022-08-29 18:5
by JD Lasica from Pleasanton, CA, US イーロン・マスク氏率いるTwitterが約1万個ものGPUを買い入れて、膨大なツイートで学習した独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることが報じられました。マスク氏は、AIが制御不能となり社会と人類に深刻なリスクをもたらすと主張し、最先端のAIプロジェクトの6カ月停止を要求した書簡に署名をしたばかりです。 Elon Musk reportedly bought thousands of GPUs for a Twitter AI project | Engadget https://www.engadget.com/elon-musk-reportedly-bought-thousands-of-gpus-for-a-twitter-ai-project-214535382.html 伝えられるところによると、
その日、私はなんとなく思い付きでそのキーワードを入れた指示文をMidjourneyに与えました。 Three Kingdoms, Warlords, 3D, 12K, octane render, cinematic lighting, Photorealism --testp Discordで見かけるMidjourneyの絵柄はヨーロッパの神話のキャラクターやアニメやゲームのキャラクターが多く、自分で書いた小説の挿絵にしたがる人が多かったりするのでファンタジー的な要素の多い絵をたくさん見かけます。その分アジア的な絵柄はあるようでない。 日本的な絵柄は「anime」や「kawaii」という要素ならば有効ですが伝統的な日本の絵柄はなかなか難しい。「北斎」と入れても出てくるのは波ばかりでそれ以外の絵柄を描かせることは不可能に近い。黒人の絵もうまく描けているのに。アジアは難しいのだろうか。ならば
「Stable Diffusion」で遊んでいたところ、定期的に謎の画像に差し変えられてしまう皆さん
深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc
群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01
ウチューじん・ささき @uchujin17 攻撃的機械学習 Adversarial Machine Learning (AML)なんて用語が出来ていたのか。そしてAMLに対抗すべくCounter-AML AIが導入されているという。「敵は海賊」の世界はもう現実になっていたんだな。 リンク Wikipedia Adversarial machine learning Adversarial machine learning is a machine learning technique that attempts to fool models by supplying deceptive input. The most common reason is to cause a malfunction in a machine learning model. Most machine learn
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