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  • 動画生成AIについて:一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか

    Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ

      動画生成AIについて:一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか
    • ネットワーク パフォーマンスの解読: TCP と UDP のバルクフローのベンチマーク | Google Cloud 公式ブログ

      Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud ネットワーキング チームは長年にわたり、お客様のネットワークの構築、修正、強化の支援に深く携わってきました。その間に、ネットワークのパフォーマンスと効率を最大限に高める重要なパターンやベスト プラクティスを発見しました。この豊富な知見は、ただの理論的なリソースではありません。Google Cloud、クロスクラウド、オンプレミス、その他のクラウド プロバイダなどデプロイ先を問わず、お客様のビジネス目標達成を支援するよう設計された実用的なツールキットです。Google はこの専門知識を共有する

        ネットワーク パフォーマンスの解読: TCP と UDP のバルクフローのベンチマーク | Google Cloud 公式ブログ
      • Google、Google Sheetsの計算エンジンをWebAssemblyに最適化し、2倍の性能を実現したと発表

        Google、Google Sheetsの計算エンジンをWebAssemblyに最適化し、2倍の性能を実現したと発表 GoogleはWebブラウザ上でスプレッドシート機能を提供する「Google Sheets」の計算エンジンの性能をWebAssembyで実装し、従来のJavaScriptによる実装と比較して性能を2倍に向上させたことを明らかにしました。 これにより単純なSUM計算から複雑なクエリまで、シート上でのあらゆる計算を始め、ピボットテーブルの作成、条件付きフォーマットなどさまざまな処理が高速になるとのことです。 この性能向上は、JavaScriptで構築されていた計算エンジンをWebAssemblyに最適化したことで実現していると説明されており、そのためにWebAssemby GC(ガベージコレクション)機能を用いたとのことです。 そのため現時点ではChromeとMicrosoft

          Google、Google Sheetsの計算エンジンをWebAssemblyに最適化し、2倍の性能を実現したと発表
        • Google AI Studioを使ってみる

          こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ

            Google AI Studioを使ってみる
          • 大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws

            背景 こんにちは!Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ

              大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws
            • RAG vs ファインチューニング(コーディング性能で比較)


              AIRAGRAG vs DSL  RAG vs [1] RAG vs RAG[2] DSL   RAG
                RAG vs ファインチューニング(コーディング性能で比較)
              • Unityクライアントのパフォーマンス改善の進め方 - Cluster Tech Blog

                はじめに パフォーマンス改善についての参考文献 実機計測 フィーチャーフラグ 計測・プロファイリング 効果見積 効果計測 おわりに はじめに こんにちは、クラスター株式会社のソフトウェアエンジニアのsotanです。今回はUnityクライアントのパフォーマンス改善の取り組みについて紹介します。ユーザーの皆さまに快適な体験を提供できるように、新機能の開発や既存機能の拡張・修正と並行して、パフォーマンス改善に取り組んでいます。具体的な改善点や改善方法を全て紹介することはできないのですが、どのような雰囲気で進めているのかを知ってもらえればと思います。 パフォーマンス改善についての参考文献 Unityアプリケーションのパフォーマンス改善に必要となる基礎知識やノウハウについては、 【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術(docswell, YouTube) Unityパ

                  Unityクライアントのパフォーマンス改善の進め方 - Cluster Tech Blog
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