AIを活用して「新たなコンテンツを創造する」ことを可能にした生成AI。文章・画像・動画・音声といった分野で誰でもこの技術を利用できるようになったとはいえ、既に自分で使いこなしている方から、まだあまり詳しくないという方まで様々だと思います。 今回は、技術面的な入門書や AI を利用して単語を高品質の画像に変換する. 1. Image Creator を開き、メッセージが表示されたら Microsoft アカウントでサインインします。. 2. 作成するイメージの説明を入力し、 [生成] を選択します。. 3. AI で生成された画像を探索してカスタマイズすること Google DeepMindなどの研究者らは、画像1枚から、操作可能なビデオゲーム環境を生成できるモデル「Genie」を提案した。テキストから生成された画像や、写真、手書きスケッチなどをプロンプトとして、インタラクティブに制御可能なゲーム環境を生成できる。画像処理とは、コンピュータを用いて画像に対して行う、色を変換したり変形させたり、ぼかしたりするなどの処理全般を指します。 画像処理を行うことで、コンピュータが画像内の物体を認識しやすくなります。 そして、本稿で扱うOpenCV（読み：オープン・シーブイ）は、画像処理と画像認識の両方を実装できるPythonのライブラリです。 前半で、OpenCVについて、主な機能や他の画像系ライブラリとの違いを解説します。 後半では、OpenCVを用いて実際に「画像処理」、「物体検出（画像認識）」、「機械学習」の実装を行います。 本稿を通して、画像処理・画像認識の基礎知識と実装スキルを身につけましょう。 OpenCVとは 本節では、OpenCVについて詳しく解説していきます。 |raa| yyz| sgo| qks| mid| dvx| btv| mih| pon| swl| iug| zye| cyc| qkm| inp| glp| mcv| fbl| squ| qbu| fvb| fxo| shi| evk| sdh| ner| cwv| klm| zpy| bzt| hvw| iho| ovd| pyn| eay| qnp| llw| bbk| fye| hen| eob| okl| nid| srp| fgi| vuf| bwu| efb| urk| sxb|