誰でも簡単に3Dモデルイメージを作成

引用

2024.03.07

一つの画像から3次元イメージ画像を高速で生成する「TripoSR」が発表された…。

本来…従来?…3Dアプリケーションでは…

モデリングして…テクスチャーを貼って…照明を設定して…レンダリングするわけで…

その手間が一切無く…立体画像が生成できる…。

昨日の 3Dアプリと生成AIがタッグを組んだ に続き…

どんどん…新しい3D系生成AIの登場ですね。

単一画像からの3Dオブジェクト生成AI

近年、単一画像から3Dオブジェクトを生成するAI技術が注目を集めています。従来の3Dモデリングは、専門知識や高度な技術が必要でしたが、AI技術の発展により、誰でも簡単に3Dモデルを作成できるようになりました。

代表的なAIモデル

  • TripoSR: Stability AIとTripo AIが共同開発したモデル。LRM (Large Reconstruction Model) と汎用3Dモデル生成AI “Tripo” を基に、1枚の画像から1秒以内に高品質な3Dモデルを生成できます。
  • Stable Zero123: Stability AI Japanが開発したモデル。従来のモデルと比較して、高品質な3Dオブジェクト生成を実現。非商用および研究用にのみ公開されています。
  • Atlas: 画像およびテキストから3Dモデルを生成できるモデル。作業スピードが速く、数秒で3D素材を生成できます。
  • Human-SGD: 写真から3Dモデルを生成できるモデル。正面の写真だけで360°の3Dモデルが生成可能。

応用分野

  • ECサイト: 商品画像から3Dモデルを生成し、顧客に製品をより詳細に理解してもらう。
  • ゲーム: ゲーム内の3Dオブジェクトを効率的に作成。
  • 建築: 設計図から3Dモデルを生成し、建物の構造を把握。
  • 医療: CTやMRI画像から3Dモデルを生成し、患部の状態を詳しく観察。

今後の展望

単一画像からの高速3Dオブジェクト生成AIは、今後も進化し続けると予想されます。より高品質な3Dモデルを生成できるだけでなく、生成速度も向上していくでしょう。これにより、3Dモデルがより広く活用され、私たちの生活を豊かにしていくと考えられます。

参考資料

by Gemini


SEO対策の為だけのページはSPAM扱いに!

引用

2024.03.06

Googleが検索アルゴリズムを2024年5月5日から変更する。

SEO対策の為だけに作成されたサイトは検索結果に表示されなくなっていく…。

当然!…遅すぎるくらいですよね。

以前に… 検索エンジンから回答エンジンへ にも書きましたが…

本当にユーザーが求める情報が取りやすくなるのは良いことですね。

SEO業者さんは…大変だ…。

単に…LP(ランディングページ)をつくるだけでは…。

中身のあるページを作っていかないと…。

小細工が効かなくなる…。

Googleは、2024年3月6日に、検索結果から低品質なスパムページを排除するため、検索ランキングシステムのアルゴリズムを強化すると共に、スパムに関するポリシーを更新しました。これは、「人間ではなくGoogle検索のために作られた低品質なページ」が上位に表示されないようにするための対策です。

具体的には、以下の対策が講じられます。

アルゴリズムの強化

  • 自動生成コンテンツの検出: 人工知能(AI)を用いて、自動生成されたコンテンツをより精度の高い方法で検出します。
  • キーワード詰め対策: キーワードを過剰に詰め込んだコンテンツの評価を下げます。
  • 薄っぺらいコンテンツ対策: 内容の薄い、価値のないコンテンツの評価を下げます。
  • リンクスキーム対策: 不自然なリンクの獲得を検出し、評価を下げます。

スパムポリシーの更新

  • 読者にとって有益なコンテンツ: コンテンツは、読者にとって有益で、価値のあるものである必要があります。
  • 専門性と権威性: コンテンツは、専門性と権威性のある情報源によって作成されている必要があります。
  • 信頼性: コンテンツは、信頼できる情報に基づいている必要があります。
  • 透明性: コンテンツの作成者や情報源が明確に示されている必要があります。

これらの対策により、ユーザーはより質の高い検索結果を得られるようになることが期待されます。

低品質なページの対策

サイト運営者は、以下の対策を行うことで、低品質なページが上位に表示されるのを防ぐことができます。

  • ユーザーにとって有益なコンテンツを作成する: コンテンツは、ユーザーにとって有益で、価値のあるものである必要があります。
  • 専門性と権威性を高める: コンテンツは、専門性と権威性のある情報源によって作成されている必要があります。
  • 信頼性を高める: コンテンツは、信頼できる情報に基づいている必要があります。
  • 透明性を高める: コンテンツの作成者や情報源を明確に示す必要があります。
  • SEO対策を見直す: キーワード詰めや不自然なリンクの獲得など、スパム行為につながるSEO対策は避ける必要があります。

まとめ

Googleは、検索結果から低品質なスパムページを排除するため、様々な対策を講じています。サイト運営者は、これらの対策を理解し、適切な対策を行うことで、低品質なページが上位に表示されるのを防ぐことができます。

参考情報

by Gemini


自治体システム標準化で使いやすくなる?

引用

2024.03.06

国や地方自治体の、e-Tax、eLTAX、gBiz、マイナンバー etc…

一回使って理解しても…2回目にまた迷う?使い辛くって…

自治体のシステムの標準化=共通化が難しい…というこのニュース…

移行困難な自治体が約1割ってことですが…

と言うか…問題は…論点は…

「自治体のシステムを標準化して使いやすくなるのか?」…という点じゃ?

共通化して使いづらかったら…税金の無駄遣い…目も当てられない…。

自治体のシステム標準化は、情報システムの効率化やコスト削減、セキュリティ強化など、多くのメリットをもたらすことが期待されています。しかし、現状では標準化が難しい状況です。

1. 標準化の難しさ

標準化が難しい理由は、主に以下の4点が挙げられます。

  • 自治体ごとにニーズや状況が異なる
  • 既存システムの多様性
  • ベンダーロックイン
  • 標準化の推進体制

2. 自治体ごとにニーズや状況が異なる

自治体はそれぞれ規模、人口、財政状況、地域特性などが異なるため、必要なシステムも異なります。そのため、すべての自治体に適用できるような画一的な標準化は難しいのが現状です。

3. 既存システムの多様性

多くの自治体は、長年にわたって独自にシステムを開発・運用してきたため、既存システムの仕様や機能がバラバラになっています。標準化に合致させるためには、既存システムを大幅に変更する必要があり、コストや時間、労力がかかります。

4. ベンダーロックイン

特定のベンダーに依存したシステムを導入している場合、標準化に合致させるためには、そのベンダーの製品に縛られることになります。ベンダーロックインは、コスト増や選択肢の制限などにつながるため、標準化の障壁となります。

5. 標準化の推進体制

標準化を推進するには、関係省庁や自治体、民間企業など、多くの関係者間の連携が必要です。しかし、現状では推進体制が十分に整っていないため、標準化の取り組みが遅れています。

6. 標準化に向けた取り組み

これらの課題を克服するために、以下の取り組みが進められています。

  • 標準仕様の策定
  • オープンソースソフトウェアの活用
  • クラウドサービスの利用
  • 官民連携

7. 今後の展望

自治体のシステム標準化は、多くの課題を克服する必要がありますが、情報化社会の進展とともにますます重要性が高まっていくと考えられます。今後、さらなる取り組みによって、標準化が実現していくことが期待されます。

by Gemini


SNSの在り方が変わるかもしれない

引用

2024.03.04

社会的…一般的に…好ましくない…偏ったコンテンツを…

そのまま掲載せざるを得なくなる可能性を秘めている…。

裁判の判決次第では…

SNSの在り方が変わるかもしれない…と言うこの記事…

情報が氾濫している中で…

自身に必要な有益な情報だけピックアップするために…四苦八苦している毎日ですが…

心が痛く…苦しくなるような情報まで掲載されるとなると…

今のように…気軽にアクセスしなくなりますね…。

広告価値や…影響力…公共性まで…SNSの在り方が変わってしまいますね。


言論の自由とSNS

言論の自由は、民主主義社会の根幹を成す重要な権利です。SNSは、誰もが自由に意見を発信できる場を提供し、言論の自由を大きく発展させました。しかし一方で、SNS上での誹謗中傷やヘイトスピーチなどの問題も深刻化しています。

SNSにおける言論の自由の問題点

  • 匿名性による責任の所在の不明確さ
  • 情報の拡散速度の速さ
  • 情報の真偽の判断の難しさ

これらの問題点は、言論の自由と他の権利との間のバランスをどのように取るべきかという難しい問題を提起しています。

言論の自由と他の権利との間のバランス

言論の自由は絶対的な権利ではなく、名誉権やプライバシー権などの他の権利との調整が必要です。

SNSにおける言論の自由を守るために

  • プラットフォーム側の取り組み
  • 法的な規制
  • リテラシー教育

これらの取り組みを通じて、SNSにおける言論の自由を守り、より良い社会を実現していくことが重要です。

その他

  • 言論の自由は、社会の変化とともに常に議論の対象となってきました。
  • SNSは、言論の自由にとって大きな可能性を秘めたツールであると同時に、大きな課題も抱えています。
  • 言論の自由を守り、より良い社会を実現していくためには、様々な立場の人々が議論を重ねていくことが必要です。

by Gemini


開発促進と権利保護の両立

引用

2024.02.29

文化庁の…文化審議会の…小委員会が…

生成AIの学習内容についての…

著作権侵害の具体例が示された…と言うニュース…

下の記事に具体的に2つの例が書かれている…。

生成AIの開発促進と権利保護の両立を目指す…とのこと。

文化庁のWebサイトより…

「AIと著作権に関する考え方について(素案)」のパブリックコメントの結果について(団体)

因みに…現行だと…

「技術開発のためであれば許可無しで学習可能」とのルール。

Midjourneyにて生成

生成AIの学習内容の著作権侵害の具体例

生成AIの学習内容の著作権侵害は、様々な場面で発生する可能性があります。以下に、いくつかの具体例を挙げます。

1. テキスト生成

  • 学習データに含まれていた小説、記事、ブログなどの文章を、そのまま、または一部改変して生成した場合
  • 学習データに含まれていた歌詞、コード、台本などの著作物を、そのまま、または一部改変して生成した場合
  • 学習データに含まれていなかった文章であっても、既存の著作物と類似性・依拠性が認められる文章を生成した場合

2. 画像生成

  • 学習データに含まれていた写真、イラスト、絵画などの画像を、そのまま、または一部改変して生成した場合
  • 学習データに含まれていなかった画像であっても、既存の著作物と類似性・依拠性が認められる画像を生成した場合

3. 音楽生成

  • 学習データに含まれていた楽曲を、そのまま、または一部改変して生成した場合
  • 学習データに含まれていなかった楽曲であっても、既存の著作物と類似性・依拠性が認められる楽曲を生成した場合

4. その他

  • 学習データに含まれていた動画、音声、3Dモデルなどの著作物を、そのまま、または一部改変して生成した場合

著作権侵害となる可能性を高める要因

  • 学習データに著作権で保護された作品が含まれている
  • 生成された作品が既存の作品と類似性が高い
  • 生成された作品が独創性を持っている

著作権侵害を避けるための対策

  • 学習データから著作権で保護された作品を削除する
  • 生成された作品を精査し、著作権侵害の可能性がないことを確認する
  • 著作権者に許諾を得て作品を利用する

罰則

著作権侵害は、10年以下の懲役若しくは1000万円以下の罰金、又はその併科(法人は3億円以下の罰金)の対象となります。

参照

by Gemini