2 分で読了
0 views

Latte: 潜在拡散トランスフォーマーによる映像生成

(Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、動画をAIで作る技術が話題になっていますが、経営判断として何が変わるのか分からず、現場の部下に説明する自信がありません。要点を噛み砕いて教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと今回の技術は、映像データを効率よく内部表現に変換し、その内部表現の上で高品質に動画を生成できるという点で既存を一段上に押し上げる技術です。要点を3つにまとめると、圧縮して扱う、空間と時間を分けて扱う、そして生成品質を高める、の3点ですよ。

田中専務

圧縮して扱うというのは、要するにデータを小さくしてから学習するということですか。うちの現場で言えば、写真を縮小して保存するような感覚でしょうか。

AIメンター拓海

まさしくその感覚です!映像をそのまま扱うと膨大な情報量になり計算が難しくなります。そこでVariational Autoencoder(VAE)という道具で映像を

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
非双曲的な非線形写像の安定性と機械学習への応用
(ON THE STABILITY OF A NON-HYPERBOLIC NONLINEAR MAP WITH NON-BOUNDED SET OF NON-ISOLATED FIXED POINTS WITH APPLICATIONS TO MACHINE LEARNING)
次の記事
非コリニア磁性体におけるホール効果の機械学習モデル化
(Machine learning inspired models for Hall effects in non-collinear magnets)
関連記事
構文変換を行う事前学習による構造的帰納的バイアスの強化
(Strengthening Structural Inductive Biases by Pre-training to Perform Syntactic Transformations)
一般的な非剛体シーンの3D再構築における最近の動向
(Recent Trends in 3D Reconstruction of General Non-Rigid Scenes)
大規模分散AIの設計における制度的メタファー
(Institutional Metaphors for Designing Large-Scale Distributed AI versus AI Techniques for Running Institutions)
全胸部X線基盤モデル:グローバルとローカル表現の統合
(Chest X-ray Foundation Model with Global and Local Representations Integration)
出会ったことはあるか? 自動運転映像から分布外の道路障害物を検索する
(Have We Ever Encountered This Before? Retrieving Out-of-Distribution Road Obstacles from Driving Scenes)
植物病理学のための多出力深層監督分類器チェーン
(Multi-output Deep-Supervised Classifier Chains for Plant Pathology)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む