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本日 『#木の日』でした🌳
ノーベル物理学賞 にアメリカとカナダの物理学者2名が受賞🎉
人工 ニューラルネットワーク による 機械学習 を可能にする基礎的な発見と発明をされたとのことですが、正直ちんぷんかんぷんです…😅
でも、おめでとうございます😊
本日も皆様、お疲れ様でした✨🍻🎶
声が出せない状況下でもマスク+AIで会話
https://t.co/4ZFy7MFqer
清華大学の研究グループが開発。口唇言語(リップランゲージ)をニューラルネットワークで解読できる。唇の筋肉の動きを分析する仕組みとのこと。障がい者支援やヒューマンマシンインタフェースなどに応用が見込める。
#好きな画像を貼って4人指名していくリレー
@moribato_jp さんからバトンいただきました。
サムストでいつもお世話になっております!
若干 #Nabylon 謎画像をば
①エルフさん別ver.
②脱出ポットに住む猫
③ニューラルネットワークの妖精
④宇宙ステーションでドーナツを食べる
アンカーにて🙇
凪なぎさちゃん @nagi_nagisachan を描きました。
なぎちゃんかわいい。
みっとちゃんが初めて知り合ったVtuberさんで、Vtuberみっと兎実誕生のきっかけを作った方でもある。
鋭藍戦では自作ニューラルネットワークを用いたAIが最初からできている状態で、優勝候補だ。
#なぎなぎアート
@UUYPro
のイラストで学習
レイヤ構造:1,2,2,1
step:16000 活性化関数:relu レイヤ正規化あり
学習率:0.0001
ニューラルネットワークレイヤ構造を”深い”設定
(プロンプトは元素法典を利用)
NNレイヤ構造を深くすれば画風の学習が良くなる感じは確かにある
ニューラルネットワークレイヤ構造についてstep数が浅い状況だが比較してみた
狭く深い構造は時々特異点的に崩壊するが学習が進むにつれて改善され画風が学習される
広く浅い構造は画風が早熟?して学習されそれ以降は画風は壊れていく?(ネットではキャラクターを覚えるのに良いと聞く)
#AIイラスト
@UUYProのイラストで学習
レイヤ構造:1,3,1
step:MAX5000 活性化関数:relu 学習率:0.0001
ニューラルネットワークレイヤ構造を”広く浅い”設定
画像は初期⇒2000⇒最終
@UUYProのイラストで学習
レイヤ構造:1,1.5,1.5,1.5,1
step:MAX5000 活性化関数:relu 学習率:0.0001
ニューラルネットワークレイヤ構造を”深く狭い”設定
画像は初期⇒4000⇒最終
【もうすぐ〆切】公開講座Science Night 2022 第4回「ニューラルネットワークは化学で創れるか」赤井 恵 教授(化学専攻)
会場(ライブ)または後日YouTube限定配信(録画)のいずれかで受講できます。有料。10/5(水)申込〆切。詳細はこちら >> https://t.co/sSjHYDhduu
凄くない?
動物完全大百科のイラスト作るのに、あ~、A.I.が作ってくれれば版権とかも気にせずオリジナルイラスト作れるのになぁ…
ニューラルネットワークの勉強でも始めるか…
と調べていたら、あるのね。
自動でオリジナルイラスト作成してくれるA.I.
スゲー。
https://t.co/m2NAV32ohH
#Crypko
素晴らしいニューラルネットワーク!!!ヾ(*´∀`*)ノ
そのリリースを楽しいみにしています
リンクでキャラクターを作成する私の試みを評価することができます ☆\(^ω^\)
https://t.co/fcVX0tJYjY
ニューラルネットワークAIを運用して、イラストを生成しました!
自分には使い道がないので絵師の方々に上手いこと活用して頂きたいです!
🎉商用利用可🎉
資料、トレスなど自由にお使いください!
#フォローお願いします🙇♂️
#イラスト #絵描きさんと繋がりたい #イラスト好きさんと繋がりたい
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