Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
画像生成AIを使って勝負しよう
Search
Satoshi Gachi Fujimoto
March 15, 2024
Technology
1
140
画像生成AIを使って勝負しよう
熊本学園大学×熊本県情報サービス産業協会連携事業「まちの課題をICTとデータで解決する」第3回 オープンカンファレンスのLT資料です
Satoshi Gachi Fujimoto
March 15, 2024
Tweet
Share
More Decks by Satoshi Gachi Fujimoto
See All by Satoshi Gachi Fujimoto
バスあと何分ミニサイネージ
satoshirobatofujimoto
0
120
高専で制御を、大学でセンシングを学び、次は脳みそ
satoshirobatofujimoto
0
290
ガチマナ会 vol.1
satoshirobatofujimoto
0
240
画像生成AIを使って勝負しよう
satoshirobatofujimoto
0
270
画像からプロンプトを考えて最も似ている画像を生成した人が勝ちのゲーム@AIミーティング
satoshirobatofujimoto
0
180
VPS研究者が語る”VPS概論”
satoshirobatofujimoto
0
440
画像からプロンプトを考えて最も似ている画像を生成した人が勝ちのゲーム
satoshirobatofujimoto
0
230
OpenAI 新機能まとめ(Function callingとAdd your data編)
satoshirobatofujimoto
0
290
PLATEAUを用いた熊本市中心市街地におけるバリアフリー情報の可視化
satoshirobatofujimoto
0
1.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Introduction to Sansan Meishi Maker Development Engineer
sansan33
PRO
0
310
MCP ✖️ Apps SDKを触ってみた
hisuzuya
0
330
AIとともに歩んでいくデザイナーの役割の変化
lycorptech_jp
PRO
0
840
Linux カーネルが支えるコンテナの仕組み / LF Japan Community Days 2025 Osaka
tenforward
1
120
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
3k
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
230
AWS DMS で SQL Server を移行してみた/aws-dms-sql-server-migration
emiki
0
170
AWS UG Grantでグローバル20名に選出されてre:Inventに行く話と、マルチクラウドセキュリティの教科書を執筆した話 / The Story of Being Selected for the AWS UG Grant to Attending re:Invent, and Writing a Multi-Cloud Security Textbook
yuj1osm
1
130
CNCFの視点で捉えるPlatform Engineering - 最新動向と展望 / Platform Engineering from the CNCF Perspective
hhiroshell
0
140
OpenTelemetry が拡げる Gemini CLI の可観測性
phaya72
2
2.1k
Observability — Extending Into Incident Response
nari_ex
1
100
Biz職でもDifyでできる! 「触らないAIワークフロー」を実現する方法
igarashikana
7
3.1k
Featured
See All Featured
Building an army of robots
kneath
305
46k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.7k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
700
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.1k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
161
23k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
347
40k
Transcript
2024/3/16 第3回 オープンカンファレンス 画像生成AIを使って 勝負しよう
がちもとさん KumaMCNという技術コミュニティを運営 株式会社ナレッジコミュニケーションでAI・XRアプリ開発 崇城大学古賀都市計画研究室の技術顧問でまちづくりの研究 高専で制御を、大学でセンシングを学び、次は脳みそ @sotongshi
お題の画像を見て、プロンプトを考えましょう ※制限時間は90秒
プロンプトを入力して画像を生成、類似度で競います! ※1に近いほど類似しています
類似度の算出方法 ・ Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) は、AlexNetやVGGなどの学習済 み画像分類ネットワークの畳み込み層が出力する特徴量を基に類似度を算出する手法
・従来のピクセル単位の差異とは異なり、画像の内容と構造をより深く理解 ・人間の目が感じる類似性に近い https://qiita.com/SatoshiGachiFujimoto/items/651472942a4885181442 https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity import lpips import torch import torchvision.transforms.functional as TF from PIL import Image loss_fn_alex = lpips.LPIPS(net='alex') # best forward scores path_img0 = "groundtruth.png" path_img1 = "1.png" img0 = Image.open(path_img0) img0 = img0.convert("RGB") img0 = (TF.to_tensor(img0) - 0.5) * 2 img0.unsqueeze(0) img1 = Image.open(path_img1) img1 = img1.convert("RGB") img1 = (TF.to_tensor(img1) - 0.5) * 2 img1.unsqueeze(0) d = loss_fn_alex(img0, img1) print("Perceptual loss",1-d.item()) # 1に近づくほど似ているように変更
やってみよう
お題 こちらから回答お願いします https://forms.gle/ezqf5P6STz2asFCH6
None
None
None
None
ご清聴ありがとうございました