Google版AIペイント検索ボックスで直接プレイ! Imagen 上に構築されたネットユーザー: DALL-E の代替品がここにあります

Google版AIペイント検索ボックスで直接プレイ! Imagen 上に構築されたネットユーザー: DALL-E の代替品がここにあります

Google 独自の「DALL-E/Midjourney」がついにオンラインになりました。

本日、Google は検索エンジンに大きなアップデートを行いました。

検索ボックスにプロンプ​​トワードを入力するだけで、画像の生成が直接開始されます。

ユーザーにとって、この新機能は「学習コスト」を追加せず、通常どおり検索を開くことができます。

デフォルトの結果は 4 枚の写真で、検索インターフェースの上部に表示されます。クリックすると jpg 形式でダウンロードされます。

満足できない場合はプロンプトワードを使ってさらに編集できるのでとても便利です。

さらに、画像検索機能にもちょっとしたサプライズがあります。

マウスを何回もスクロールしても、希望する結果が見つからなかったことはありませんか?

問題ありません。私たち自身でいくつか「新しい」ものを作ることができます。

(「新しいものを作成」という白いボックスをクリックすると、これを実行できます。下の画像は、「ミニマリスト ハロウィーン デスクトップ レイアウト」を検索したものです)

詳細を見てみましょう〜

Google版「DALL-E/Midjourney」はこちら

上記の画像生成機能は、Google 独自の Wensheng グラフ モデルを活用しています。

画像.

この作品は、昨年5月に公開されたが、これは「ネットワーク全体に衝撃を与えた」DALL・E 2の公開からわずか1か月後のことだった。

Imagen 言語モデル部分は Google 独自の T5-XXL を使用しており、テキスト エンコーダーはトレーニング後にフリーズされます。

画像生成部分は一連の拡散モデルであり、最初に低解像度の画像を生成し、次に段階的にスーパーサンプリングします。

最終的な効果は、リアリズムと高忠実度に重点を置いた DALL·E 2 よりもさらに優れています。

現在、Google 検索に統合された後、Google が Imagen 向けに生成したすべての画像には、 「これは AI によって生成されたものです」というメタデータ識別子が埋め込まれ、目に見えない透かしが追加されます。

この操作は、Google Cloud と DeepMind が今年 8 月にリリースした SynthID テクノロジーによってサポートされています。

この技術は画像の品質に影響を与えず、フィルターの追加、色の変更、さまざまな非可逆圧縮を使用した保存などの変更を行った後でも透かしを検出可能なままにすることができます。

この新機能について、Google は責任を非常に真剣に受け止めています。

これを使用して作品を生成すると、かなり厳しいフィルタリングとレビューを受けることになります。

最も基本的なわいせつな内容や有害内容の禁止に加え、実名の入力や実在の人物の画像の作成も禁止されています

ご利用には18歳以上である必要があります。

制限もあります:

Google は今年 5 月の I/O カンファレンスで検索の再構築と AI 対話などの機能の導入を発表したが、同社は「まだ完璧ではない」ため、完全に安心できていない。

検索 AI 機能全体は「Google Search Labs」で公開されており、使用するには事前に申請する必要があります。

さらに、当初はさまざまな新しい AI 検索機能が米国でのみ利用可能でしたが、最近になってインドと日本にも拡大されました。

明日より、このAI画像生成機能は申請を承認したユーザーのみにプッシュされます

そのため、最初に体験できる人は多くありません。

そしてこの観点から見ると、マイクロソフトのような企業と比較すると、Google は自社製品の AI の進歩が確かに遅いと言えます。

ライティングアシスタントもアップデートされました

検索における新しい AI 画像生成に加えて、もう 1 つのアップデートがあります。

ライティングアシスタント。

Google が想定しているシナリオは、ユーザーが Google を使用して装飾やガレージの改造などのコンテンツを検索し、請負業者や企業を検索するというものです。ライティング アシスタントを使用すると、AI が企業に見積もりを依頼するメールの作成などを手伝ってくれます。

現在、アシスタントはより多くの種類のテキストを出力できます。

長さは長いか短いか、口調は真面目かカジュアルか。

最終的なドキュメントについては、もちろん、Google メールや Google ドキュメントなどの Google Workspace アプリケーションにエクスポートして処理することもできます。

<<: 

>>:  「最強の7Bモデル」論文が発表され、ラマ2の13Bバージョンを超える方法が明らかになった

ブログ    

推薦する

看護ロボットは医療従事者の仕事に完全に取って代わることができるのでしょうか?

研究によると、共感と前向きな指導は、医師が患者の痛みを和らげ、術後の回復を早め、精神科薬の使用を減ら...

人工知能の到来。会計士は不安になるべきでしょうか?

「人工知能の発達により、労働力は解放されました。工場では、大量の労働者が排除され、高効率で高速なロ...

大きなモデルをベンチマークに騙されないでください!テストセットが事前トレーニングにランダムに挿入され、スコアが人為的に高くなり、モデルが愚かになる

「大きなモデルがベンチマークによって台無しにされないようにしてください。」これは、中国人民大学情報学...

Python 向け 5 つの強化学習フレームワーク

独自の強化学習実装をゼロから作成するのは大変な作業になる可能性がありますが、そうする必要はありません...

...

人工知能が製造業を改善する3つの方法

製造業者は、AI を、適切に機能するために会社全体にわたるエンドツーエンドのシステムを必要とする、非...

...

マイクロソフトの社内文書が公開:パノス・パナイ氏が退社後、WindowsとSurfaceの将来について説明

マイクロソフトは9月21日午前1時、ニューヨーク市でSurfaceの新製品発表会を開催する。海外テク...

4 つの C# ソート アルゴリズムのコード例

C# のソート アルゴリズムには通常、ループと割り当てが含まれます。ソートにより、簡単な統計と分類を...

移転可能で適応性のある運転行動予測

2022年2月10日にarXivにアップロードされた論文「移転可能で適応可能な運転行動予測」は、バー...

Python 自然言語処理 (NLP) を使用して要約を作成する方法

たくさんのレポートを読まなければならないときに、それぞれのレポートを簡単に要約したいという状況に遭遇...

...

AIが医療診断を改善する方法

人工知能システムは刻々と賢くなっています。運転や自然言語の理解などの複雑なタスクはすでに AI で実...

...