YUKARA16.04
@yukara13
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Sony Research (Sony AI) 研究者、音専門、生成AI完全に理解した、映画とビールとカレー
神奈 横浜市
Joined August 2011
最近、大手でもキモい生成AI動画のCM増えたな… 生成AIだからキモいんじゃなくて、生成AI丸分かりの雑なクリエーション・グリッチやノイズをそのままにする手抜き加減がキモい.
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あらゆる飲み会に参加することに定評のある自分も22時過ぎに渋谷で始まる2次会には参加できず…！(PS. 研究者は定期的に集まるべき).
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RT @yukara13: 【PyTorch code of FLOSS | Source Separation by Flow Matching】. Google から出た FLOSS という flow-matching base の音源分離モデルの PyTorch 実装を公….
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PyTorch implementation of "Source Separation by Flow Matching (FLOSS)" by Google DeepMind - yukara-ikemiya/floss-torch
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【PyTorch code of FLOSS | Source Separation by Flow Matching】. Google から出た FLOSS という flow-matching base の音源分離モデルの PyTorch 実装を公開しました。主に入力チャンネル数より多い音源に分離する不良設定���題に用いることができます。. Code:
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PyTorch implementation of "Source Separation by Flow Matching (FLOSS)" by Google DeepMind - yukara-ikemiya/floss-torch
【PyTorch code of FLOSS | Source Separation by Flow Matching】. I released an unofficial code of FLOSS which is a SOTA source separation model by Google (@fakufakurevenge). 🔥Full training code for FLOSS model.🔥Distributed training for multiple GPUs.Code:
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素人が vibe coding やってみた系の成功例で web プログラミングが多い理由、web プログラミング自体はむっちゃ簡単で、本質的に難しいデザイン部分を LLM に任せされるってだけなんだよな.
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音楽生成モデルで 48kHz 対象のものちょいちょい出てくるけど、 ほぼ全ての人間（と聴取環境で）は 44.1kHz と聴き分けることができないからモデル効率と計算コストを無駄遣いしてるだけに感じるんだよな。48kHz出力が求められるなら後で upsampling すればよいやん、的な.
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