Mimic3D：3Dから2Dの模倣で高品質化を実現する3D対応GAN（Mimic3D: Thriving 3D-Aware GANs via 3D-to-2D Imitation）
田中専務拓海先生、最近『3D対応GAN』という話を部下から聞くのですが、うちの現場で使えるかどうかがさっぱり掴めません。要するに何が変わった技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、今回の研究は『3Dの整合性を保ちながら2Dの高画質さを取り込む方法』を示し
GANs
241Cross-GAN監査：事前学習済み生成モデル間の属性類似性と差異の教師なし同定 (Cross-GAN Auditing: Unsupervised Identification of Attribute Level Similarities and Differences between Pretrained Generative Models)
田中専務拓海先生、最近社内で「GANというのを比較して、どこが違うか見ておくべきだ」という話になりまして、正直何から手を付けて良いか分かりません。これは我々の投資判断に直結する話ですので、要点を教えてくださいませんか。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。
拡散GANによる教師なし音声認識の強化（ENHANCING UNSUPERVISED SPEECH RECOGNITION WITH DIFFUSION GANS）
田中専務拓海先生、最近部下から「無監督で音声認識ができる技術が来ている」と聞きましたが、うちの工場で使えるものなんでしょうか。正直、仕組みがよく分からなくて不安です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って分かりやすく説明しますよ。今回の論文は、ラベル付けされた音声
TraVaGによる差分プライベートなトレース変種生成（TraVaG: Differentially Private Trace Variant Generation Using GANs）
田中専務拓海先生、最近、現場から「イベントログを出して分析しよう」という話が出ているのですが、従業員のプライバシーが心配で進めにくいと聞きます。こんな問題を解決できる論文があると伺いました。本当に現実の業務で使えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、TraV
CTシリーズにおける総骨髄照射用計画標的体積のセグメンテーション（Segmentation of Planning Target Volume in CT Series for Total Marrow Irradiation Using U-Net）
田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。うちの部下がAIでCT画像の作業を自動化できると言うのですが、正直どれだけ実務で役に立つのかが分からなくて困っています。今回は何をした論文なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見れば必ずわかりますよ。今
パッチベース生成によるメモリ効率的な拡散確率モデル（Memory Efficient Diffusion Probabilistic Models via Patch-based Generation）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『この論文、エッジで画像生成ができるようになるらしい』って聞いたんですが、正直ピンときておりません。要するにうちの工場のカメラで、現場で画像を扱えるってことですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に3つでお伝えし
ネットワークトラフィックのための生成事前学習型トランスフォーマー（NetGPT: Generative Pretrained Transformer for Network Traffic）
田中専務拓海先生、最近若手から『NetGPT』って論文が良いと聞きまして、うちでもネットワークの解析や異常検知に使えるんでしょうか。正直、文系の私には難しくて……。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！NetGPTはネットワークトラフィックを、言葉を学ぶように大量データで学習して理解と
適応的合意最適化法（Adaptive Consensus Optimization Method for GANs）
田中専務拓海さん、最近部下からGANの話が出てきて、対応を検討しろと言われたのですが、そもそもGANの訓練を速く安定させる研究が進んでいると聞きました。今回の論文は何をどう変えるものなのでしょうか、素人に分かるように教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分
DIFFESM：拡散モデルによる地球システムモデルの条件付きエミュレーション（DIFFESM: Conditional Emulation of Earth System Models with Diffusion Models）
田中専務拓海先生、最近部下から「気候リスクの解析にAIを使える」と言われて困っているんです。論文で見かけたDIFFESMって、うちのような会社にも関係ありますか？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。要点は三つです。DIFFESMは高精度な気候シミュレーシ
生成的降水ナウキャスティングのための潜在拡散モデル（Latent Diffusion Models for Generative Precipitation Nowcasting）
1.概要と位置づけ結論を先に述べる。本論文はLatent Diffusion Model（LDM）という手法を降水ナウキャスティングに導入し、短時間降水の『生成的アンサンブル』を安定的かつ実用的に生成できることを示した点で大きく貢献する。従来のGenerative Adversarial Net