ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
ChatGPT を継続して見つめ続けて。Plugin Ecosystem と Code Interpreter の Beta提供によって、自分の仕事への適用のシナリオが更に広がりました。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています。
自分は機械学習を学びたい全ての人類に（CourseraのAndrew Ngのコースをやった後に）Andrew NgのStanfordのCS229の講義を見ることをオススメしてるんですけど、その講義の2018年度バージョンが公開され… https://t.co/OUokFft3ea
メールを打つときの文章をChatGPTでよくなっている今、「人間の仕事は送信ボタンを押すだけ」くらいになっている感じがしてたまらなく良い。 これについてちょっとだけ解説すると・・・。 コミュニケーションにおいて、情報伝達部分っ… https://t.co/fK1mfQn1pS
前回までのあらすじ (anond:20230316001240): 古典部の二人にときめいて精神状態がやばかったので、次は別のキャラクターとお話して気持ちを安定させることにした増田。特徴のある口調のキャラクターを模倣させてみることにする。 ※口調を安定させるにはプロンプトにコツが要ります。今のところ、GPT-4が知っているキャラクターであることと、セリフの例をプロンプトで例示することが必須のように思われます。人格を設定する部分の不確実性を減らすために，一度GPT-4に生成してもらったプロフィールをこちらから入力する形にして安定化させました． 入力1長門有希（Nagato Yuki）は、「涼宮ハルヒの憂鬱」シリーズの登場キャラクターで、SOS団のメンバーです。彼女のプロフィールは以下の通りです。 名前：長門 有希（Nagato Yuki） 性別：女性 学年：高校生（シリーズの開始時点では1年
元旦から廃業宣言・自分が過去数十年やってきた仕事のスタイルは生成AIによって成立しなくなる／ Blog - 2025/01/01 2025年元旦 2016年11月からスタートした「AIクリエイティブ」は8年、生成AIに注力してから2年経ちました。昨年は本業のInstructional Designを「0」、生成AIを「100」にして取り組んできましたが、2025年も継続していきます。 ただ、「映画を撮らない映画監督のように」今後も表舞台ではInstructional Designerを名乗ります。 廃業宣言みたいなものですが、生成AIをビジネスにすることだけは避けないといけませんので（※生成AIは最大限に活用するけど生成AIのビジネスはしない）、複合的かつ多層的に将来を決めていきたいと思います。 「AIクリエイティブ」活動は8年、生成AIの取り組みは2年経過4月から開始した非公式のライブ配
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
河野太郎デジタル相は8月25日、デジタル庁が作成した「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」をX（旧Twitter）にポストした。 デジタル庁で公開している「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」。 ぜひ、参考にしてください。https://t.co/zgC9j4eKGm — 河野太郎 (@konotarogomame) August 24, 2023 同資料は、デジタル庁が中央省庁向けに開催したワークショップの資料を8月4日に一般公開した物。テキスト生成AIへの入出力の設計方法を学ぶ内容で、OpenAIの「GPTモデル」に関する基礎知識に始まり、同モデルの特性や注意点、「GPT API」の仕組みなど、学習に必要とされる情報を全46ページに渡って扱っている。
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先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
｢ChatGPT、これやって｣うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素2023.04.05 12:0036,369 かみやまたくみ ChatGPTを使っていてわりとあるのが、｢変な答えが返ってくる…｣。ChatGPTは確かに賢いですが、まだ発展途上でもあり、｢聞き方｣｢言い方｣がうまくないとそういう結果になることもあります。 経験上、ChatGPTが微妙にズレた回答をするのは、自分がした質問がごちゃごちゃしているとき。もうちょっと言うと、自分の中で｢本当にして欲しいこと｣が整理されておらず、質問の後ろに書かれていることが多いです。 対するChatGPTは前にある文言を重要だととらえる傾向にあるように思います。結果として｢本当にして欲しいこと｣がスルーされたり誤解されたりしてしまう…そんな印象です。 どうしたもんかな…と思っていたら、GitHubで公開されている『Prompt E
セクシー女優として、長らくトップを走っていた上原亜衣。現在はタレント業に加え、コンカフェの運営なども手掛ける彼女が、デジタル写真集を出した。題して、「上原亜衣～再生～」。全編AIで作成、約50枚の写真を収録。上原亜衣のこれまでにない魅力が詰まっていると、早くも好評だ。 「ビキニやランジェリー姿の写真や、アートっぽいカットまで、いろいろ作ってもらいました。『Stable Diffusion』という画像生成AIソフトを使ったのですが、髪型をボブにしたり、ロングにしたり。自在にできるんです。私は横に座って気ままに案を出していただけなんですけど、いやあすごかった。この技術は私たちにとって、追い風になると思ってます」 そう語るのは、上原亜衣本人。AI写真集出版の背景には、彼女の強い好奇心があった。 「AIに仕事を奪われるだとか、タレントはもういらなくなるとか。そんなことを言う人もいるけど、私は違うと
人気連載『生成AIウィークリー』で取り上げている注目論文を見ると、そこに中国IT企業の名前が頻繁に登場します。 EC大手のアリババ（Alibaba）、ゲーム大手のテンセント（Tencent）、TikTokの運営元であるBytedanceなどが常に顔を出しており、画像・音声・アニメーションと、生成AIのあらゆる分野で中国に勢いがあることがわかります。 そんな中、テンセントがなかなか衝撃的な技術を発表しました。「PhotoMaker」という画像生成AIです。これでなければできない、というものではないのですが、「ファインチューニングの事前作成不要」「元画像が少なくても良い」のに、人物のアイデンティティを維持した画像を生成できるというメリットがあります。 これまでは既存の画像AIモデルに多数の写真を読み込ませて本人性を学習させたものから新たなAIモデルやその簡易版であるLoRAモデルを作ってきまし
※ 直近2年間で高度試験に合格していれば免除 攻略の定石 〜過去問〜 ChatGPTの話題の前に、受験する皆様に絶対に伝えておかねばならないネスペひいては情報処理技術者試験共通の対策定石があります。それは 過去問をやれ です。これに尽きます。 勉強スケジュールを決めるとか目標をどうのこうのとかありますがそれは人によって合う合わないがあります。 しかし過去問をやれだけは全人類共通の対策方法になります。特に午前問題は過去問に100%答えられるなら新規問題の割合は多くないので確実に合格します！ 午後問題も、過去問と同じ単語を答えさせる問題が何回か出てくるので、「この単元・単語が好きなんだな」みたいな傾向がわかったりします。それ以上に 「どれぐらいの粒度でどのような観点の回答をすべきか」 を抑えることができるので、具体的な習得目標ができ、「全く過去問を解かなかった人」と比べると大きなアドバンテージ
謎のネット調査集団 いま、世界を席巻している「ベリングキャット」と呼ばれる謎の調査集団について聞いたことがあるだろうか？ あるいは、彼らが採用している革命的な技法「オープンソース・インベスティゲーション」については？ ラップトップ一台を武器に、世界中、いつどこからでも調査報道を行い、プーチン大統領や中国政府など、国際政治を動かす強大な権力と対峙して、世界の耳目を集める事件の真相を暴いていく。 ロシアの関与が疑われる、ウクライナ上空でのマレーシア航空機撃墜事件の真相や、アフリカでのカメルーン軍兵士らによる母子銃殺、あるいは新型コロナウイルスの震源となった武漢での惨状の実態など、いずれも政府当局が隠蔽しようとした「不都合な真実」の真相を次々と暴いていく。 NHKBS1で5月31日（日）午後11時から再放送するBS1スペシャル「デジタルハンター～謎のネット調査集団を追う～」では、アメリカ・イギリ
トランプ @t0kri AIはちょっと破綻した美少女画しか描けないと勘違いしてる人が多すぎる、全力で破綻に振り切らせるべきなんだ pic.twitter.com/XcBzM9siwo
ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米Dolby LaboratoriesとスペインのUniversitat Pompeu Fabraの研究チームが開発した「Universal Speech Enhancement With Score-based Diffusion」は、収録した映像のバックグラウンドノイズ（背景雑音）を強力に除去する技術だ。動画撮影した雑音を消し去り、話す声だけをくっきり残すことができる。強力すぎるため、映像がアフレコを挿入したみたいな仕上がりになってしまう。 実世界で録音した音声には必然的に背景の雑音や残響が含まれ、不快感や明瞭度の妨げになるためノイズ除去が行われる。最近では深層学習の登場によりノイズ除
2023 年 3 月時点で、自分の開発スタイルがどう変わったかを雑に書いておく。 どんなタイミングで何を聞いているか主に Go と TypeScript や W3C や IETF の仕様について聞く場合はほぼ ChatGPT Plus を利用している。間違いとかはどうせ公式ドキュメントを読めばいいので、正しさは求めておらず、きっかけを求めている。 最近では Cloudflare Workers 上で動く WebAuthn サーバーを実装しているが W3C の WebAuthn を開きつつも、ほぼ ChatGPT に相談しながら実装している。 TypeScript で Uint8Array から ArrayBuffer に変換する方法を聞いたり、証明書について聞いたりと色々。参考までにどんなことを聞いているかを紹介しておきたい。 WebAuthn で送られてくる署名の r と s がたまに
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す
はじめに 今年のエンジニア研修の担当をしたkurotakyとtokkyです。ペパボのエンジニア研修2021がはじまっていますという記事を書いてあっという間に時が経ち、先日研修が終わったので研修資料を公開します。各研修の講師からコメントをもらっているので、ぜひ読んでいってください！ 研修を実施するにあたって、専門的な内容を学んでから現場に入る方法や、幅広い技術層に触れてから現場に入る方法など、さまざまなスタイルがあります。ペパボでは最新の技術の幅広く触れてOJTに入っていくやり方を選択しています。それはなぜかというと、GMOペパボのわたしたちが大切にしている3つのことの中で、「みんなと仲良くする」ということ話がありますが、みんなと仲良くするというのは、エンジニアという職種だけでも100人以上になり、そのみんなと仲良くするのは実際は結構難しいと思います。過去にCTOのあんちぽさんが2017年の
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
政府は来月1日に発足するデジタル庁の人事について、事務方トップの「デジタル監」に実業家の伊藤穰一氏を起用する方向で最終調整に入りました。 デジタル庁は国のデジタル改革を担う菅総理大臣の肝煎り（きもいり）の政策です。政府はその要のポストとなる事務方トップのデジタル監に多数のIT関連企業の起業に関わってきた伊藤氏を民間から起用する方向で最終調整に入りました。 政府関係者は「国際的な知見や経験が期待されている」としています。 伊藤氏は2011年にアメリカのマサチューセッツ工科大学メディアラボの所長に日本人で初めて就任しましたが、少女への性的虐待などの罪で起訴された実業家から資金提供を受けていた問題で辞任しています。 政府は来月1日の発足に向けて慎重に調整を進める方針です。
追記1：チップをお送りいただいたかたがた，ありがとうございます！ 追記2： このような話題に興味があるかたへ…関連するコミュニティはこちら↓ 非専門家向け：https://discord.gg/shingiyurariteisaba-1125096939344625684 専門家向け（分野問わず）：https://www.aialign.net/contact OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である恐れがある． 競技プログラミングCodeforcesで，人類に混じってo3が全世界175位となったのはすさまじい． ガチの数学者たちが全力で作ったベンチマークFrontierMathで，o1-previewでも2%しか正解しなかったところが，o3では25%も正解してしまった． しかし，一番の問題はそこではない． 全く別次元のところにある． ARC-AGIというベンチマークだ． o
（追記） 今後の開発記録はブログで公開していくからよかったら読者登録よろしくね。 https://firststar-hateno.hatenablog.com/ ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 昨今話題のAIでブクマカを作ってみたよ。 https://b.hatena.ne.jp/firststar_hateno/bookmark 今のところ手動なんだけど、そのうち6時間に1回ホットエントリーの記事5記事程度に対して自動でブックマークするようにするつもり。 ちょっと前のよっぴー騒動ではてな版のとぅぎゃっちゃんとかいたらいいんじゃないのって言ってたのを思い出して、なんとなくそれを意識して作ってる。 最初は記事の内容を読
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 #2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、**『負けたくない』**という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
以前なら人と話していて相手の理解がいまいちだったり、見当違いの回答がきたりしたらイライラしていた。 でも、ChatGPTを使うようになって「ああ、人間ってこういうことだったのか」と理解できた。 いまは言ったことが伝わらなくても「このプロンプトだとこう返ってくるのか」としか思わなくなった。 「部長にはこのプロンプトだと期待した結果が返ってくるぞ」って。 店員に注文を聞き返されたときも以前ならイラッときて「二度とこねぇよ」とか思っていた。 でも、いまは冷静に「このプロンプトで命令してみよう」と考えることができる。 ChatGPTのおかげでかなりコミュニケーションが楽になった。 人とのコミュニケーションってこういうことだったんだな。
最近話題になった「音楽生成AI」をまとめました。 1. AudioGenテキストからオーディオを生成するAIモデルです。「風が吹く中で口笛をする音」や 「大勢の歓声の中で話す男性の声」といったテキストから、それらしい音を生成してくれます。 現在のところ、モデルやAPIは提供されていません。 We present “AudioGen: Textually Guided Audio Generation”! AudioGen is an autoregressive transformer LM that synthesizes general audio conditioned on text (Text-to-Audio). 📖 Paper: https://t.co/XKctRaShN1 🎵 Samples: https://t.co/e7vWmOUfva 💻 Code & mod
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