逆問題を解く深層生成モデルの性能はどれほどか？（How Good Are Deep Generative Models for Solving Inverse Problems?）
田中専務拓海先生、最近若手から「生成モデルで壊れた写真を元に戻せます」と言われたのですが、実際のところどれほど信頼できるものなんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論を簡潔に言うと、最近の研究は「生成モデルは見た目の良い解を出すが、元の観測と整合するかや不確
GANs
242FlashVideo: A Framework for Swift Inference in Text-to-Video Generation（テキストから動画生成における高速推論のためのフレームワーク：FlashVideo）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『動画生成のAIで業務効率が上がる』と言われまして、正直ピンと来ないのです。要するに短い動画をサッと作れるということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡潔に説明しますよ。今回紹介する研究は、テキストから短い動画を高速
ピッチ不変ハイパーネットワークによる楽器音合成と編集（HYPERGANSTRUMENT: INSTRUMENT SOUND SYNTHESIS AND EDITING WITH PITCH-INVARIANT HYPERNETWORKS）
田中専務拓海さん、最近うちの若手から「楽器の音をAIで作れる」と聞きまして、正直ピンと来ないんです。今回の論文は何が画期的なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、既存の音生成モデルに対して“入力された一つの音だけで”正確に再現し、さらに編集しやすくする改良を
REACT 2024: 第二回 多様な適切な表情反応生成チャレンジ（REACT 2024: the Second Multiple Appropriate Facial Reaction Generation Challenge）
田中専務拓海先生、最近若い部下が「表情を自動で作るAIが進んでます」と言うのですが、正直ピンときません。これってうちの商談や接客に役立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要するに、相手の話し方や表情を見て『どんな顔の反応が適切か』をAIが複数候補で作れるようになる話で
深層学習の統計理論に関する総説（A Survey on Statistical Theory of Deep Learning: Approximation, Training Dynamics, and Generative Models）
田中専務拓海先生、最近部下から「この論文を読んだ方がいい」と言われたのですが、正直タイトルだけで尻込みしております。要点を噛み砕いて説明していただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ申し上げますと、この論文は「深層学習（Deep Learning）の統計的理解」
マルチモーダル群集計数を可能にするPix2Pix GAN（Multimodal Crowd Counting with Pix2Pix GANs）
田中専務拓海さん、最近、現場の若手から「RGBだけじゃダメで、サーマルも使うべきだ」って言われて困っています。暗い場所や夜間の人混みでも正確に人数が分かるなら現場で助かると思うんですが、うちのような古い工場でも導入可能なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できる
線形加算注意に基づく効率的生成敵対ネットワーク — Efficient generative adversarial networks using linear additive-attention Transformers
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「Transformerを使ったGANが効率的だ」と聞かされて困っております。正直、Transformerって聞くと何が違うのか全然わかりません。これって要するに我が社の生産ラインを速くする話に直結するんでしょうか？AIメンター拓海
MedBlindTuner: 医用画像の秘匿微調整を可能にする手法（MedBlindTuner: Towards Privacy-preserving Fine-tuning on Biomedical Images with Transformers and Fully Homomorphic Encryption）
田中専務拓海先生、最近「暗号化したまま機械学習の学習ができる」みたいな論文が話題だと聞きました。病院のX線画像を外部に預けられない我々にとって、それは本当に現実的な話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に噛み砕いていきますよ。端的に言うと、今回の研究は「患者画
グラフ生成における拡散法の進展（Advances in Diffusion Methods for Graph Generation）
田中専務拓海先生、最近「グラフ生成に拡散モデルを使う」って話を聞きまして、正直ピンと来ないんです。ウチの現場でどう役立つのか、まず結論を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。結論はシンプルです。拡散モデルは従来の順次生成の弱点を克服し
不正検出のためのGAN活用（Utilizing GANs for Fraud Detection: Model Training with Synthetic Transaction Data）
田中専務拓海先生、最近部下から「GANを使った不正検出が有望だ」と言われまして。正直、GANって何がそんなに違うのか、現場でどう役立つのかが分からず困っています。投資対効果が見えないと判断できないのですが、要点を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！GANとはGe