画像生成AI・Stable Diffusionのエンコーダーに見つかった致命的な欠陥とは？

2024/02/02 15 users reddit エンコーダー 欠陥 潜在拡散モデル 画像生成AI

画像生成AIのStable Diffusionは「潜在拡散モデル」と呼ばれるAIで、テキストを入力するだけで高精度な画像を生成することが可能です。このStable Diffusionに使われている「VAE」に致命的な欠陥があるという報告が、オンライン掲示板サイトのRedditに投稿されています。 The VAE used for Stable Diffusion 1.x/2.x and... 続きを読む

[実装付き]Stable Diffusionの追加学習に適する画像を、VAEを利用して選別する

2022/11/12 12 users 前置き 本題 Stable Diffusion 登場以来 表現

はじめに こんにちは。なんかです。 前置きが思いつかないので、突然本題に入ります。 Stable Diffusionをはじめとする、Latent Diffusion Model(以下LDM)の追加学習手法は、その登場以来様々なやり方が提案されてきました。 例えば、学習データの表現を語に埋め込み、txt2imgの結果を直感的に操作するTextual Inverisio... 続きを読む

変分オートエンコーダを用いた気象データ画像の生成 Generating Weather Data Images Using Variational Autoencoder - Qiita

2020/04/29 6 users Qiita 変分オートエンコーダ 手法 気象データ 分野

1. はじめに 画像生成の分野などで変分オートエンコーダ(Variational Autoencoder)が用いられる場合があります。 Variational Autoencoder(以下、VAE)については既に多くの解説がなされています。 理論的なところは下記を参考にさせて頂きました。 Variational Autoencoder徹底解説 この手法をいくつかの気象データに適... 続きを読む

NLPerのための"CUDA out of memory"回避術 - Qiita

2019/12/24 5 users NLPer Qiita quot テンソル GPU

TL;DR GPUでNLPする時のCUDA out of memoryを回避する方法を地味なものからナウいものまでまとめてみた 自己紹介 都内のしがない博士院生 NLPer PyTorchユーザー VAEが好き CUDA out of memory とは GPUのメモリに大きなサイズのテンソルを乗せすぎて容量を超えてしまうことで発生するエラー。 NLPerに限らず、多くのエ... 続きを読む

深層生成モデルを巡る旅(3): GAN - Qiita

2019/12/03 5 users GaN Qiita Flow 元祖 一方

はじめに 「深層生成モデルを巡る旅」シリーズ第3回はみなさんお待ちかねの（？）GANです. GANは綺麗な画像を生成することに長けており, その人気はFlowやVAEと比べても圧倒的です. その一方で, 世にはGANの研究があふれていて, 画像生成に限っても把握するのが困難な状態になっています. 本記事では, 元祖から最新の研... 続きを読む

Google Developers Japan: TensorFlow Probability で作る変分オートエンコーダ（VAE）

2019/04/10 10 users TensorFlow Probability

.app 1 .dev 1 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #hack4jp 3 A/B Testing 1 A4A 4 Actions on Google 14 Activation Atlas 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 31 Ads 25 Ads API 18 AdWords API 9 Agency 1 AI 2 AIY 3 AIY Vision Kit 2 ALPN 1 AMP 71 AMP Cache 5 AMP for Email 1 AMP Story 2 amp-bind 1 AMPHTML Ad... 続きを読む

Sketch-RNN でスケッチの自動生成（VAE + LSTM） - エクサウィザーズ Engineer Blog

2018/11/09 29 users 川畑 sketch-rnn LSTM エクサウィザーズ 物体

こんにちは．エクサウィザーズでインターンをしている川畑です． 視覚によるコミュニケーションというのは人々が相手に何らかのアイデアを伝える際に鍵となります．私たちは小さい頃から物体を描く力を養ってきており，時には感情までもたった複数の線で表現することも可能です．こうした単純な絵というのは，身の回りの... 続きを読む

GitHub - shayneobrien/generative-models: Annotated, understandable, and visually interpretable PyTorch implementations of: VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, DRAGAN, BEGAN, RaGAN, InfoGAN, fGAN, FisherGAN

2018/09/25 9 users GitHub

Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 28 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up Annotated, understandable, and visually interpretable PyTorch implementations of: VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, ... 続きを読む

線形回帰を１つ１つ改造して変分オートエンコーダ（VAE）を作る - 作って遊ぶ機械学習。

2018/03/24 43 users 線形回帰 ディープラーニング 変分オートエンコーダ 深層学習

2018 - 03 - 25 線形回帰を１つ１つ改造して変分オートエンコーダ（VAE）を作る ディープラーニング 変分近似 こんばんは． 今日は統計や 機械学習 において最も基本となる手法である線形回帰から出発し，１つ１つモデルや学習方法に変更を加えていき，最終的に深層学習の分野で非常に良く使われている生成モデルである変分オートエンコーダ（variational auto-encoder，VAE）... 続きを読む

PyTorch (11) Variational Autoencoder - 人工知能に関する断創録

2018/02/28 25 users PyTorch 人工知能 Deep learning デモ

2018 - 02 - 28 PyTorch (11) Variational Autoencoder PyTorch Deep Learning 今回は、Variational Autoencoder (VAE) の実験をしてみよう。 実は自分が始めてDeep Learningに興味を持ったのがこのVAEなのだ！VAEの潜在空間をいじって多様な顔画像を生成するデモ（ Morphing Faces... 続きを読む

変分ベイズ法からVAEへ 持橋大地 統計数理研究所 数理・推論研究系 daichi@ism.ac.jp 首都大小町研究室講義, 2018-2-6(火) 変分ベイズで何が不足？ l  共役分布族 (ディリクレ-多項分布など)でない

2018/02/07 38 users 数理 EMアルゴリズム 変分ベイズ 統計数理研究所

変分ベイズ法からVAEへ 持橋大地 統計数理研究所 数理・推論研究系 daichi@ism.ac.jp 首都大小町研究室講義, 2018-2-6(火) 変分ベイズで何が不足？ l  共役分布族 (ディリクレ-多項分布など)でないと
 EMアルゴリズムが導けない l  強い因子分解の仮定 l  複雑なデータの正確なモデル化が難しい q(z, ✓) = q(z)q(✓) ⌦ log p(D, z|✓... 続きを読む

VAEとGANを活用したファッションアイテム検索システム - VASILY DEVELOPERS BLOG

2016/11/24 113 users GaN VASILY DEVELOPERS Blog 中村

2016 - 11 - 24 VAEとGANを活用したファッションアイテム検索システム ディープラーニング 機械学習 画像処理 データサイエンティストの中村です。今回はイメージファーストなファッションアイテム検索システムを作ってみたのでそちらの紹介をしたいと思います。 本記事で紹介する技術は IBIS2016 でも報告しています。 概要 ファッションアイテムを探すとき、見た目の印象はとても大事な要... 続きを読む

ディープラーニングが活かすIoT

2015/06/12 322 users IoT pfn RNN ディープラーニング networks

Transcript 1. ディープラーニングが 活かすIoT 岡野原 　⼤大輔 hillbig@preferred.jp Preferred  Networks,  Inc. 2015/06/09 Interop 2015 セミナー 2. アジェンダ l  IoT時代の深層学習 –  RNN –  VAE –  深層強化学習 l  PFNの取り組み –  デモ：深層強化学習  +  データ同... 続きを読む