知識グラフを用いた内容計画に基づくストーリー動画生成法の研究
ChatGPTやDALL-Eに代表される生成AIが社会で大きな注目を集めるようになりました。しかし、これら最先端の生成AIでも、映画のようにストーリー性を有する長時間の動画像を、全体として辻褄の合うように生成するのは容易ではありません。本研究では、AIによるストーリー動画の生成を、人間にとって解釈性が高く制御可能な形で実現するため、グラフ…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
東京大学 科研費の研究 2件（生成AIと行政DX）
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 中山 英樹
ChatGPTやDALL-Eに代表される生成AIが社会で大きな注目を集めるようになりました。しかし、これら最先端の生成AIでも、映画のようにストーリー性を有する長時間の動画像を、全体として辻褄の合うように生成するのは容易ではありません。本研究では、AIによるストーリー動画の生成を、人間にとって解釈性が高く制御可能な形で実現するため、グラフ…
本研究では「視覚的に拡張された自然言語処理の創出」を目的とする．我々が読む文字は，サイズ・色・フォント・レイアウトなどの様々な視覚的属性を持ち，これらが我々人間の言語認識・理解において影響していることは明白である．本研究では，単語/文の埋め込みや大規模言語モデルに「言語の視覚的属性」を導入し，その多様な影響を観察するとともに，「目で読む」…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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