AnyGPT

AnyGPTをご紹介します。テキスト、画像、動画、オーディオなど、さまざまな形式のコンテンツを理解し、生成するマルチモダリティの強力なツールです。以前の名前であるNExT-GPTから新しい名前で登場し、パワフルな機能を備えています。 ユニークな離散表現を通じて、AnyGPTは異なる種類のデータを普遍的な形式に簡単に処理、変換します。これにより、アーキテクチャを全面的に変更せずに新しいモダリティを追加することができます。 AnyGPTの主な特徴: 柔軟な入力と出力: テキストと画像を組み合わせるなど、任意の組み合わせのモダリティを入力として受け取り、AnyGPTはスムーズに希望の形式で出力します。 自己回帰型のマルチモーダルマスタリー: 先を読んで、音声を入力しテキストや音楽を生成する、または単なる言葉から画像を作成することができます。 太陽よりも多くのモード: モダリティを切り替える柔軟性を持つため、音声コマンドを交響楽に変換したり、画像の感情をメロディに変換したりすることができます。 複雑なマルチモーダル会話: 音声、テキスト、画像がすべて組み合わさった対話を行い、洗練されたインタラクティブなプラットフォームの道を開きます。 簡単な意味合いの整合: 1%のパラメータを微調整するだけで、AnyGPTはさまざまなメディア間の意味を整合させることができます。 AnyGPTの仕組みはどのようにマジックをおこなうのでしょうか? マルチモーダル入力のエンコーディング: まず、画像をトークンに変換するなど、さまざまなモダリティの入力をモデルが理解できる言語に変換します。 LLMの深層ダイブ: 入力はLLMの意味理解ステージを通過し、テキスト、画像、音声の意味を把握し、それらの間で推論することができます。 出力の作成: 次に、拡散デコーダーがLLMの出力を必要なモダリティに変換します。それが画像であるか、オーディオの一部であるかなどです。 完璧に調整する: 生成されたコンテンツは、画像の鮮明さやオーディオの明瞭さなど、品質の期待に合うように仕上げられます。 ユーザーの指示に適応する: Modal Switching Instruction Adjustmentテクノロジーにより、データセットの5,000サンプルを基にモダリティを巧みに切り替え、クロスモーダルな生成を微調整します。 革新は単なる適応だけでなく、モダリティのシームレスな統合にあります。AnyGPTは、大規模な言語モデルとマルチモーダルアダプターを統合することによって、「どんなモードからどんなモードへ」という最初のエンドツーエンドのマルチモーダル言語モデルであり、より自然な人間のAIに向けた飛躍を示しています。 詳細な革新の範囲や技術的な能力については、arXivの論文をご覧いただくか、ソースコードをご覧ください。 Official Website Your browser does not support the video tag. AnyGPT demo Demo for "AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling" Official Website

<span title='2024-02-21 20:19:15 +0000 UTC'>2月 21, 2024</span>&nbsp;·&nbsp;1 分&nbsp;·&nbsp;mychatgpt.net

OOTDiffusion

OOTDiffusionというオープンソースのツールで、シームレスな仮想衣類の試着を体験してみましょう!印象的な結果でユーザーを驚かせてきたこのツールは、男性や体型の多様性に最適化されており、完璧なフィッティングを提供します。個性に合わせて自由に試着セッションをカスタマイズしましょう。 OOTDiffusionには2つのダイナミックなモードがあります: Tシャツやシャツなどの上半身モデル パンツからドレスまでのさまざまなアイテムに対応した包括的な全身モデル 主な特徴は以下の通りです: 潜在拡散技術:自然でリアルな衣類の融合を提供し、最も細かいテクスチャや光のニュアンスまで忠実に再現する仮想試着を楽しむことができます。 調整可能なパラメータ:衣類のスケールやサンプリング回数などの要素を微調整することで、仮想の衣類が理想通りのフィットになります。 一歩抜きん出たリアリティを持つワードローブのテストランをお求めの方には、OOTDiffusionを活用してみてください。コードにダイブするか、ootd.ibot.cnで試してみてください。🛍️ Official Website Your browser does not support the video tag. demo is here Official Website

<span title='2024-02-21 04:18:47 +0000 UTC'>2月 21, 2024</span>&nbsp;·&nbsp;1 分&nbsp;·&nbsp;mychatgpt.net

PixelPlayer

PixelPlayerは、MITの研究者によって開発された革新的なツールで、ビデオの中で音声とのやり取りを変えます。この最先端のシステムは、手動のデータラベリングなしに音源を識別し分離することができます。話している人や特定の音符を特定することを自動化で想像してください! PixelPlayerの優れた点は以下の通りです: 音源分離: 音声を個別のトラックに分割し、ボーカルや楽器を単体で抽出します。 音源の位置特定: ツールはビデオフレーム内で音源の位置を特定することができます。 マルチソース処理: 同時に起こる音を認識し分離します。 動作原理: ビデオのトレーニング: 様々な楽器のあるラベルのないビデオでシステムをトレーニングします。 データ駆動学習: PixelPlayerはこれらのラベルのないビデオから自己学習し、音像の関係をマスターします。 同期の活用: ビジュアルのアクションと関連する音の自然な同期を捉えます。 音ピクセルの関連付け: 各ピクセルには音の要素が与えられ、音の位置決めと分離が洗練されます。 音分離技術: 高度なアルゴリズムにより、音声は個々の音源チャンネルに分離されます。 応用シナリオ: 音楽制作: 編集やミキシングのために楽器を単独で分離します。 AR/VRにおける音の位置特定: 目の前で起こる現実的な音響をシミュレートし、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。 AIによる吹き替え: アニメーションやビデオゲームの吹き替え作業を容易にします。 視覚障害者向け字幕: 聴覚障害者のために正確な字幕と音声説明を作成します。 オーディオビジュアライゼーション: 音をビジュアルにリンクさせ、ダイナミックな音楽体験を提供します。 音楽教育: 学習者がアンサンブルの音響環境を理解するのを助けます。 AI研究: マルチモーダルAIを発展させ、人工知能の能力を豊かにします。 PixelPlayerは、オーディオビジュアル体験に革命をもたらすだけでなく、マルチモーダルAI研究を更に推進します。以下の技術をチェックしてみてください: ソースコード: GitHub 研究論文: arXiv Official Website Editing Music in Videos Using AI Official Website

<span title='2024-02-21 02:19:19 +0000 UTC'>2月 21, 2024</span>&nbsp;·&nbsp;1 分&nbsp;·&nbsp;mychatgpt.net

LWM

**大規模ワールドモデル(LWM)**の力を発見しましょう。これは、広範なコンテンツの分析と処理に優れたAIの画期的なブレークスルーです。LWMは、最大100万トークンを管理する驚異的な能力を持ち、GPT-4VやGemini Proなどの競合製品を凌駕し、高精度なタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、1時間以上のYouTube映像を容易にナビゲートします。 主な特徴: 拡張ビデオ分析: 長時間のYouTube動画の内容を解読するのはLWMにとって簡単です。 ピンポイントな事実の抽出: 膨大な1Mトークンプールから優れたデータ抽出能力。 多目的なAR予測: RingAttentionによるおかげで、LWMはテキスト-ビデオから純粋なイメージまで、幅広い形式に適応します。 創造的なイメージ: LWMが単純なテキストのプロンプトを鮮明なイメージに変換する様子を見てください。 動的なビデオ生成: テキストの説明によって導かれる、自動生成されたビデオを想像してください。 画像埋め込み対話: LWMは画像に関する会話を簡単に行います。 詳細なビデオチャット: 他のチャットボットが苦戦する長時間のビデオの対話に対応できます。 提供されるソリューション: 非テキスト理解の向上: AIがビデオベースのストーリーや複雑なシナリオを把握する際のギャップを埋めます。 ビデオシーケンスの価値: 時間的な視覚情報を統合し、アクションやイベントを包括的に理解します。 複雑さの管理: データ処理、計算の複雑さ、データセットの多様性をバランス良く扱います。 動作原理: RingAttention技術を利用して、LWMは長いシーケンスを効率的に処理します。進行的なトレーニング戦略により、コンテキストを小さなセグメントから壮大な100万トークンまで拡大しています。自己回帰モデルとして、各出力はコンテキストを意識し、統一されたマルチモーダルコンテンツの生成が可能です。 モデルの仕様: 70億のパラメータを誇るLWMは、様々なタスクに対応します: LWM-Text: 記事から複雑なQ&Aまで、長いテキストに最適です。 LWM-Text-Chat: 魅力的な、複数ターンのテキストベースの対話に特化しています。 LWM-General: テキストとビデオの同時アプリケーションにおいて、マルチモーダルの強力な力を発揮します。 LWM-Chat: ビデオベースの会話や相互作用に特化しています。 LWMの能力について詳しく知るには: ソースコード: GitHub 学術論文: arXiv モデルアクセス: Hugging Face Official Website Your browser does not support the video tag. you can see the demo here Official Website

<span title='2024-02-20 00:19:34 +0000 UTC'>2月 20, 2024</span>&nbsp;·&nbsp;1 分&nbsp;·&nbsp;mychatgpt.net

groq.com

未来のコミュニケーションを最新の革新的な遠隔リアルタイム会話AIで体験してください。 Llama-70BモデルはGroqハードウェア上で活動し、Whisperモデルとシームレスに統合され、リアルタイムの相互作用を模倣した迅速な応答を提供します。この技術がGPT-4およびそれ以降で進化する可能性を想像してください。ここでは本が秒速でペンされ、AIによる通話が流れるように自然なものとなる未来の宇宙が広がります。オーディオ革命に備えてください。🔉 - **革新的なAI会話**: Llama-70Bモデル + Groqハードウェア + Whisper = 遅延ほぼゼロ。 - **未来の可能性**: 急速なコンテンツ作成と流暢なAI会話が見えてきています。 - **音声オン**: リアルタイムコミュニケーションのオーディオ革命に備えてください。 Official Website Your browser does not support the video tag. demo Official Website

<span title='2024-02-19 22:19:11 +0000 UTC'>2月 19, 2024</span>&nbsp;·&nbsp;1 分&nbsp;·&nbsp;mychatgpt.net