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対話的クリエイティブAI
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219664
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219664ec89cf64-09ec-41f6-87a1-6ce357694d9f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2022090.pdf (801.6 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||
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| 公開日 | 2022-07-06 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 対話的クリエイティブAI | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学 | ||||||||
| 著者名 |
五十嵐, 健夫
× 五十嵐, 健夫
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 深層学習を画像や音響などのコンテンツ生成に応用した生成モデルが注目を集めている．しかし，深層学習による生成プロセスはブラックボックスとなっており，人間による理解や制御が難しいという問題がある．本講演では，このような 生成プロセスに人間が介入して制御する方法について紹介する．まず，基礎的な問題として，高次元のパラメータ空間の効率的な探索方法について紹介する．次に，そのような探索手法を画像の生成モデルおよび音響信号の生成モデルに適用した例について紹介する． | |||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集 巻 2022, p. 634-634, 発行日 2022-07-06 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
