大垣慶介
イラスト創作者との協業に求められているものとは?
本稿では,深層学習を用いたイラストやアニメーション分野の画像理解や生成技術と,それによる創作者支援について述べる.画風転写,類似画像検索,半自動着色といったアプリケーションへの応用例を通して,現在実現されている,深層学習を用いた創作者支援を説明する.最後に制作現場への導入例について触れ,今後の深層学習技術の,創作者との関わりについて述べる.
イラスト創作者との協業に求められているものとは?
本稿では,深層学習を用いたイラストやアニメーション分野の画像理解や生成技術と,それによる創作者支援について述べる.画風転写,類似画像検索,半自動着色といったアプリケーションへの応用例を通して,現在実現されている,深層学習を用いた創作者支援を説明する.最後に制作現場への導入例について触れ,今後の深層学習技術の,創作者との関わりについて述べる.
あなたの名詩が名曲になる
任意の日本語歌詞から自動で作曲するシステムOrpheusについて,その原理,構成などを解説する.歌詞からリズム木構造により統一感のある旋律リズムを生成し,日本語歌詞のモーラごとのピッチの高低と,和声学などの音楽理論による声部進行の禁則や非和声音規則などの複合的な確率的制約を満たす旋律を得る問題として旋律作曲を定式化し,隠れマルコフモデルのViterbi経路探索問題として解いた.更に伴奏生成や二重唱生成や歌声合成や自動作詞機能などを付加してWebベースの公開システムを実現した.作成された自動作曲作品数は40万曲,ページ閲覧は400万回を超えている.
英国から携帯電話を通じて見た日本
「極西」の島国の魅力を見習って
新しい計算原理がもたらす社会
時系列データを高速にパターン認識する枠組み
リザバーコンピューティングは再帰的ニューラルネットワークの特殊なモデルを一般化した概念で,時系列情報処理に適した機械学習の枠組みの一つである.リザバーコンピューティングの最大の特長は,入力信号をリザバーで変換した後,読出し部のみを簡便なアルゴリズムで訓練することで,極めて高速な学習を可能にする点である.近年,リザバーコンピューティングの応用範囲は急速に広がり,また物理的リザバーを利用した機械学習デバイスの開発も注目されている.本稿では,リザバーコンピューティングの概要と最近の動向を紹介する.
英国から携帯電話を通じて見た日本
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