実際のデータを模倣するために人工的に生成された合成データは、機械学習、データ分析、テスト、プライバシー保護などのさまざまなアプリケーションで重要な役割を果たします。ナチュラルに…
データ拡張はコンピューター ビジョンの分野で不可欠な技術となっており、多様で堅牢なトレーニング データセットの生成を可能にします。 最も...
合成メディアは、特にディープフェイクを介して知覚を操作する能力で一般の注目を集めるようになりました。 ただし、単なるディープフェイクではありません。 合成メディア...
新しい論文の調査結果によると、最先端の AI は AI で合成された画像を認識および解釈する能力が人間よりも大幅に低いことが示されており、これが懸念される可能性があります...
Amy Steier は、世界で最も先進的なプライバシー エンジニアリング プラットフォームである Gretel.ai の主任機械学習科学者です。 Gretel では、設計によりプライバシーを簡単に埋め込むことができます...
2021 年は、画像合成分野において前例のない進歩と猛烈なペースで出版が行われた年となり、一連の新しいイノベーションと改善がもたらされました。
ディズニーの AI 研究部門は、顔のニューラル レンダリングの長所と CGI ベースの一貫性を組み合わせた、映画品質の顔シミュレーションのためのハイブリッド手法を開発しました。
Fabiana Clemente は、YData の共同創設者兼最高データ責任者です。 YData は、データを組み合わせる初のデータ中心の開発ソリューションを作成した AI スタートアップです。
フランスと英国の新たな共同研究は、合成データがプライバシー、品質、可用性の問題を解決できるという業界の信頼の高まりに疑問を投げかけています...
フランスの新しい研究では、GAN によって生成された「存在しない人々」など、合成的に生成されたデータに寄与したソースのアイデンティティを「再識別」する技術が提案されました。
中国の深セン大学のビジュアル コンピューティング研究センターは、完全に意味論的にラベル付けされた多様なシミュレーションを提供する大規模な都市シーン データ セットを開発しました。
イリノイ大学の研究者は、グランド セフト オート ゲーム エンジンによって生成された合成画像を使用する新しいコンピューター ビジョン データセットを作成しました。
UCLA の研究者は、医療機械学習システムのトレーニングに使用されるデータセット内の顔の見かけの人種を変更する方法を開発しました。
Microsoft Research Asia とデューク大学の共同研究により、テキスト プロンプトのみからビデオを生成できる機械学習システムが開発されました。
韓国の新たな研究により、敵対的生成ネットワーク (GAN) によって作成された合成顔データの品質が向上すると期待されています。 このシステムでは次のことが可能です...
