Create with AI
@createwithAI
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人工知能と表現の今を伝えるリンク集. 運営: @qosmo_inc @naotokui Discordチャンネル https://t.co/zBn0uzA6eN
Japan
Joined December 2016
[paper] AIの「エラー」がひらめきを生む：不完全性をデザイン発想の味方に https://t.co/I45OLbFqpO 画像認識モデルで誤ってラベル付けされた画像がデザイナーにとっての新しいインスピレーションになることを実証。
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NotebookLMによるまとめ (誤認識をなぜか「まにんしき」と発音してますね)
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[paper] 生成AIと創造性：アイデアの固着と拡散的思考��の影響に関する実験的研究 https://t.co/E22xfuOh8R 生成AIをデザインの過程で使うと、AIのアウトプットに無意識に引っ張られてしまい、アイデアの多様性が奪われてしまう可能性があることを実証 (音声はNotebookLMによるまとめ)
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リンクが間違えていました🙇 正しくはこちら https://t.co/E22xfuOh8R
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(以下、翻訳と要約にAIを利用しています)
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[paper] The Effects of Generative AI on Design Fixation and Divergent Thinking - 生成AIをデザインの過程に利用することで、アイデアの多様性、独創性が低下。定量的な調査で発覚。 https://t.co/E22xfuOh8R
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[paper] AI models collapse when trained on recursively generated data. AIモデルの生成物で新しいモデルを学習! を繰り返すと… 数世代でモデルが崩壊する! Natureに取り上げられた論文. https://t.co/20Pv3kZHDH
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Stable diffusion revolutionized image creation from descriptive text. GPT-2 (ref. 1), GPT-3(.5) (ref. 2) and GPT-4 (ref. 3) demonstrated high performance across a variety of language tasks. ChatGPT...
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[paper] 絵画を知らないAIが絵画を生成できるか — Art-free Diffusion https://t.co/uGk0U22psy アート作品を含まないデータセットを学習したAIモデルが、少数の絵画に触れることで、アート(っぽい)画像を生成することは可能なのだろうか？ (結論: できる!)
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[paper] ChatGPT is bullshit — ChatGPTはウ◯コ論者だ💩 https://t.co/Hlxpi8MBcX ChatGPTの本質を、哲学者のフランクファートが提唱した概念、「ブルシット=ウンコな議論」を通して捉え直す
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[paper] 音楽生成AIは本当に新しい音楽を生成しているか? 学習データをコピーしているだけではないか？ 定量調査 https://t.co/rjQ9JzlBLD Bralios et. al, 2024. “Generation or Replication: Auscultating Audio Latent Diffusion Models."
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[paper] Active Divergence —学習データからの適度な逸脱を積極的に目指す手法— まとめ https://t.co/isLIkBtwEc Broad, Terence, et al. 2021. “Active Divergence with Generative Deep Learning -- A Survey and Taxonomy.”
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[paper] ChatGPTをチューリング・テストにかけて分かったこと。1960年台のチャットボットELIZAとGPT-3.5, 4を競わせたところ、意外な結果に... Jones, Cameron, and Benjamin Bergen. 2023. “Does GPT-4 Pass the Turing Test?” https://t.co/6DzrYIdvwI
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[Paper] アーティストの権利を守るための試み。GLAZE: ぱっと見にはわからないノイズを画像に追加することで、Stable Diffusion などの拡散モデルを用いたスタイルの学習/模倣を困難にする仕組み
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[Paper] アーティストの権利を守るための試み。GLAZE: ぱっと見にはわからない変更を画像に追加することで、Stable Diffusion などの拡散モデルを用いたスタイルの学習/模倣を困難にする仕組み https://t.co/PNvo0RGfCy
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[paper] AudioLDM: latent diffusionを用いてテキストからオーディオ(環境音、音楽等)を生成するモデル https://t.co/DEE11xJwa5 CLAPを用いることでText-to-AudioのSOTAを達成。オープンソース化されていて、すぐに試せるオンラインデモもあり！
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[paper] Moûsai: Latent Diffusionモデルでの音楽生成 https://t.co/ANz5agHJd7 テキストから音楽をまるっと生成するモデルがまた新たに発表。今度はDiffusionモデルを利用しています。
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[paper] MusicLM: テキストから音楽を生成するモデル https://t.co/1vNwMZtJql Stable Diffusionの音楽版とも言える研究が公開されました。
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ステレオタイプや偏見の増幅機としてのAI画像生成モデル。プログラマ=男性。テロリスト=アラブ系。アフリカの人の家と入力すると「金持ち」「豪邸」とつけても あばら家しか出てこない... などDALL-Eなどのモデルの出力に含まれるバイアスについての研究。 https://t.co/f4PTAaQSZE
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[link] Have I Been Trained? https://t.co/yqV6fo5cv0 Stable Diffusionモデルなどの学習に使われているLAION-5Bデータセットを画像とテキストで検索できるサイト。自分のデータが学習に使われているかどうかの確認/どのような学習データをもとに画像が生成されているのか推測できる点が面白い。
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[link] Palette - Colorize Photos https://t.co/M1PzhTkfVF テキストプロンプトを使ったAI自動着色ツール。言葉で細かく色合いをコントロールできるのが強み。
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