AI生成画像の電子透かしは簡単に削除できる2024.02.15 19:0034,015 Thomas Germain - Gizmodo US ［原文］ （ 岩田リョウコ ） ウォーターマークとメタデータを入れることにはなったけど...。 ディープフェイク悪用の波が押し寄せている今、OpenAIがDALL-EなどAIツールによって生成された画像にビジュアルウォーターマークと画像の情報源や作成された日付などのメタデータ、いわゆる電子透かしを埋め込むことを発表しました。 でも削除できちゃう埋め込まれる電子透かしなんですが、その画像をスクショすればデータは目に見えないので実質、削除できちゃうんですよね。OpenAIが今回出した解決策が実施されると、電子透かし入りのAI生成画像をこの方法で消し去ることができてしまうため、偽物なのに本物になるという混乱が起こってしまうのです。 疑わしい画像があるとし
騙されないよ！ AI画像か否かを判断するWebサービス2023.06.26 07:0045,881 岡本玄介 AI画像の判断はAIに任せよう。 日々進化し続け、今や本物と見分けがつかないほどリアルな画像を生成するAI。その動きをネットで見ていれば、AI生成画像は独特のマットな質感や背景をボカしたがる傾向、手指の描写がヘタクソといった特徴を知っていますが…そうでない人は、一発でダマされたっておかしくないほどのクオリティーです。 時にはネタで作られたフェイク画像が拡散されるうち、いつの間にか尾ひれがついて本物と勘違させられることもあるでしょうし、この先そういう事態が増える可能性は大いにあると思います。 AI画像を瞬時に解析そんなときに一度立ち止まって使ってみたいのが、画像がAIに作られたものなのかどうかを判定するOpticの｢AI or Not｣というサービス。 JPEGやPNGなどをドラッグ
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold Abstract Synthesizing visual content that meets users' needs often requires flexible and precise controllability of the pose, shape, expression, and layout of the generated objects. Existing approaches gain controllability of generative adversarial networks (GANs) via manually annotated training data or a prior 3D
おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg もうみんな知ってたら恥ずかしいんですが、 Windowsの純正の切り抜き機能、めっちゃ便利😭✨ 写真選択⇒ペイント3Dで開いて動画の通りにするだけ 整ってる画像だと1分かからないし精度も悪くないので ちょっとした画像編集ならこれで事足りてしまう…！ こういう便利情報もっと欲しい…🤔 pic.twitter.com/EkqKfyasHI おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg 3DCG・ゲーム業界の人です。 クリエイターさんと関わるお仕事をしてます。 趣味：Blender/VR VRCHATにたまにいます。 ※ツイートは個人の見解であり、所属組織とは関係ありません。 https://t.co/G7MkqcciMX
Googleは、これまでEarth Viewコレクションを通じて何百もの美しい壁紙をシェアしてきました。これらの画像は、人工衛星から見事に撮影された地球という惑星を、超リアルな鳥瞰図として提供されています。 今回行われた過去最大のアップデートで、ギャラリーに無料ダウンロードできる画像1000枚が追加され、これで合計2,500枚以上となりました。 それと同時に、「より鮮やかな色、鮮明な画像、最大4Kの高解像度」な今日の画面ディスプレイ向けに最適化された点もこれまでと大きな違いでしょう。無料ダウンロードできるのはもちろん、個人および商用に関わらず自由に利用できます。 すべての画像は、Earth Viewギャラリーページからダウンロードするか、同様に人気の高いChrome拡張機能をインストールすることで、新しいタブを開くたびに新しい画像を表示できます。また、Androidスマートフォン端末であれ
の、脳が溶ける…Googleの人工知能が生成する映像はやはり悪夢でしかない2017.04.11 11:0812,076 mayumine Googleの人工知能が見る｢Deep Dream｣の悪夢にようこそ…。 Googleでは、写真の分類や識別を機械的に行なうために人工ニューラルネットワークによる機械学習の仕組みを使っています。例えばGoogleフォトのアプリでは、友達や家族など、特定の人物の顔を自動的に認識して分類してくれたり、｢海｣や｢ケーキ｣というワードで検索をすると写真ライブラリからピンポイントで該当する写真を識別して表示してくれます。 その人工ニューラルネットワークを利用して｢悪夢｣のような画像を生成するのが人工知能｢Deep Dream｣。画像内で、｢人工知能が知っているパターンに近い何か｣を検出したら、その部分をフィードバックループで繰り返し表示して、強引に悪夢のような画像
早稲田大学理工学術院の石川博教授のチームが、人工知能を用いた白黒写真の自動色付け研究を発表して、そのソースコードを公開した。 ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による白黒写真の自動色付け 非商用なら使えるということで、パブリックドメイン入りした歴史写真（戦争もの）をとにかくつっこんで遊んでみた。自分は彩色に関する知識は全くなく、彩色は完全にAI任せである。やったことは、画像サイズの縮小くらい。長辺640ピクセルくらいに画像サイズを落とさないと、メモリ使用量がとんでもないことになるので、やろうとする人は注意しよう。 【わりと成功したもの】 マッカーサーのフィリピン上陸。再現性は？だけど、雰囲気は出ている。 モロトフ＝リッベントロップ協定の調印の様子。「これから毎日ポーランド割ろうぜ？」という悪い奴ら感が出ている。 北アフリカのロンメル将軍。正直、この白黒写真からカラー化がむ
サムネイル真ん中の風景写真は縦長 Intense Imagesの使い方 Step 1: 外部ファイル 当スクリプトを外部ファイルとして記述します。 ※jQueryなど他のスクリプトは必要ありません。 <head> ... <script src='../intense.js'></script> </head> Step 2: HTML 画像は2種類の配置方法があります。 img要素はサムネイルと拡大時の画像を兼用し、data-image属性は拡大時に高解像度の画像を利用することができます。 <img src="./img/awesome-source.jpg" /> <!-- OR --> <div class="anything" data-image="./img/awesome-source.jpg" /> data-imageを使用する時は、サムネイルはCSSで背景画像として指定
How to Use jQuery’s ajax() Function for Asynchronous HTTP Requests
デモを幅780pxで表示 実装 実装は、5ステップです。 Step 1: 背景画像の用意 デモでは4つのコンテンツがあるので、3枚の背景画像を用意しています。一番大きい表示サイズを想定して、1,800x1,200pxの画像です。 Step 2: HTML HTMLは非常にシンプルです。 4つの各コンテンツはrapperのclassを付与したdiv要素で配置し、header, section, section, footerで内包します。 <!DOCTYPE html> <html class="no-js" lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>From love for lavender</title> ... </head> <body> <header class=" content"> <div class="wrapper
NEW 2022.04.05無料サイト「Blank Phostock」を追加しました。 2021.08.27無料サイト「写真素材のおすそわけ」と「キュンカッツ」を追加しました。 2019.02.25無料サイト「fotoma」を追加しました。 2018.05.23無料サイト「フリー素材ドットコム」の情報を更新しました。 2018.02.21無料サイト「unDraw」、「motionelements」の2サイトを追加しました。 2017.09.08フリーイラスト素材サイト「ありさちゃんがいく!!」を追加しました。 2017.08.01無料サイト「イラスタ」、「じぃばぁ」の2サイトを追加しました。 2017.04.18無料サイト「ダ鳥獣ギ画」、有料サイト「ForYourImages」の2サイトを追加しました。 2017.03.29無料サイト「イラストお助け部」、「スキマナース」、有料サイト「Sn
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