次の動画（解説編Part2）：https://youtu.be/5OeLahkeKvg 前の動画（前置き＆概要編）：https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。本動画は解説編Part1です。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024. -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

前の動画（解説編Part1）：https://youtu.be/tR4dglm6ps4 Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。本動画は解説編Part2です。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024. -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

次の動画（解説編Part1）：https://youtu.be/tR4dglm6ps4 Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。本動画は前置き＆概要編です。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024. -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

This is the paper explanation lecture of "HyperReenact: One-Shot Reenactment via Jointly Learning to Refine and Retarget Faces" by Kingston University and Queen Mary University of London. This paper was published in ICCV 2023 and proposes a neural face reenactment method robust to large head pose shifts. Arxiv: https://arxiv.org/abs/2307.10797 Project Page: https://stelabou.github.io/hyperreenact.github.io/ Code: https://github.com/StelaBou/HyperReenact Image & Equation References: All the images or videos are taken from the project page / paper of HyperReenact Sony has launched a video channel to introduce information related to Neural Network Libraries (https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/), an open source deep learning framework software provided by Sony (https://nnabla.org/). In addition to tutorials and tips on Neural Network Libraries, we will be providing information on the latest deep learning technologies (lectures, introduction of cutting-edge papers). Please subscribe to our channel and support us! The Neural Network Console (https://dl.sony.com/), an intuitive GUI-based deep learning development environment also provided by Sony, has a very popular YouTube channel (https://www.youtube.com/channel/UCRTV.... Do check that out as well!

【AI論文解説】はディープラーニング・機械学習に関する論文を紹介する動画シリーズです。（プレイリスト： https://www.youtube.com/playlist?list=PLbtqZvaoOVPCqfmnrBfo9Xv5mtDr0LjQZ ） この動画では、拡散モデルを利用したリアルな人体画像を生成する手法に関する論文であるHyperHumanについて解説します。 拡散モデルによるText-to-Image生成手法としてはStable Diffusionが有名ですが、さらにPoseなどのCondition入力を与えることで生成画像内の人間の姿勢などを制御する手法としてControlNetなどが近年提案されています。 この論文ではそれに加えDepth情報などを内部的に利用することで、画像中の人間のポーズや身体構造、そして周囲のオブジェクトがより自然な形で生成される手法を提案しています。 拡散モデルの学習のテクニックや評価指標なども解説していますので、ぜひご覧ください。 【紹介論文】 HyperHuman: Hyper-Realistic Human Generation with Latent Structural Diffusion 【関連リンク】 Arxiv: https://arxiv.org/abs/2310.08579 Project Page: https://snap-research.github.io/HyperHuman/ -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

In this video, we introduce the paper "Intriguing Properties of Generative Classifiers" by Google DeepMind, accepted into ICLR 2024. This paper explores the use of generative AI for image classification, comparing their properties with discriminative classifiers and human visual perception. 【ArXiv】: https://arxiv.org/abs/2309.16779 【OpenReview】: https://openreview.net/forum?id=rmg0qMKYRQ All images, figures, and tables are from the paper except where noted.​ Sony has launched a video channel to introduce information related to Neural Network Libraries (https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/), an open source deep learning framework software provided by Sony (https://nnabla.org/). In addition to tutorials and tips on Neural Network Libraries, we will be providing information on the latest deep learning technologies (lectures, introduction of cutting-edge papers). Please subscribe to our channel and support us! The Neural Network Console (https://dl.sony.com/), an intuitive GUI-based deep learning development environment also provided by Sony, has a very popular YouTube channel (https://www.youtube.com/channel/UCRTV.... Do check that out as well!

【AI論文解説】はディープラーニング・機械学習に関する論文を紹介する動画シリーズです。（プレイリスト：https://www.youtube.com/playlist?list=PLbtqZvaoOVPCqfmnrBfo9Xv5mtDr0LjQZ ） 今回は、昨年度のICLR2022で発表された離散と連続の両方の行動を同時に扱うことができる強化学習アルゴリズム、Hybrid Action Representation (HyAR)を紹介します。 HyARの論文中で紹介されている既存手法も合わせて解説しているので、離散+連続の強化学習について概略も簡単につかむことができるようになっています。 動画内で話している追試のコードは下記で公開しています！ 【再現実装】https://github.com/sony/nnabla-rl/tree/master/reproductions/algorithms/hybrid_env/hyar 注：途中、HPPOの説明で確率分布のlogを取ると言っていますが、確率(密度)のlogの言い間違いになります。 【紹介論文】 ・HYAR: ADDRESSING DISCRETE-CONTINUOUS ACTION REINFORCEMENT LEARNING VIA HYBRID ACTION REPRESENTATION 【論文リンク】https://openreview.net/pdf?id=64trBbOhdGU 【参考文献】 ・DEEP REINFORCEMENT LEARNING IN PARAMETERIZED ACTION SPACE 【論文リンク】https://www.cs.utexas.edu/users/pstone/Papers/bib2html-links/ICLR16-hausknecht.pdf ・Hybrid Actor-Critic Reinforcement Learning in Parameterized Action Space 【論文リンク】https://www.ijcai.org/proceedings/2019/0316.pdf ・Parametrized Deep Q-Networks Learning: Reinforcement Learning with Discrete-Continuous Hybrid Action Space 【論文リンク】https://arxiv.org/pdf/1810.06394.pdf ・Deep Multi-Agent Reinforcement Learning with Discrete-Continuous Hybrid Action Spaces 【論文リンク】https://www.ijcai.org/proceedings/2019/0323.pdf -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

本動画は「ICCV2023からみるVisionトレンド」Part3の事前学習，人認識，３D認識編です． Part1 学会概要編：https://youtu.be/e1sPk5sf0dE Part2 効率の良い深層学習モデル編：https://youtu.be/Vy_a5cADiQ8 00:00 事前学習 10:47 Finetuning, adaptor, prompting 15:44 人認識（ロバスト性とドメイン汎化性） 20:43 人認識（新しいタスクとデータセット） 23:37 人認識（一貫性） 28:45 3D認識（シーン依存型） 36:48 3D認識（シーン非依存型） 45:15 まとめ -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

本動画は「ICCV2023からみるVisionトレンド」Part1の学会概要編です． Part2 効率の良い深層学習モデル編：https://youtu.be/Vy_a5cADiQ8 Part3 表現学習，人認識，3D表現編：https://youtu.be/8gPhMDuN-kY -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。

8:14 データを使わない・限られた量のデータを用いた量子化とプルーニングの手法が近年提案されています 14:20 AOセンサ向け低ビット量子化の論文を紹介します 15:34 Graphics2RAW, GlowGANはそれぞれ以下の論文です． Graphics2RAW: Mapping Computer Graphics Images to Sensor RAW Images GlowGAN: Unsupervised Learning of HDR Images from LDR Images in the Wild -- 本動画は「ICCV2023からみるVisionトレンド」Part2の 効率の良い深層学習モデル編です． Part1 学会概要編：https://youtu.be/e1sPk5sf0dE Part3 表現学習，人認識，3D表現編：https://youtu.be/8gPhMDuN-kY 00:00 効率の良いアーキテクチャ 07:53 Pruningと量子化 14:13 Lowレベルと物理ベースコンピュータビジョン 16:32 Neural architecture search (supernet編) 25:55 Neural architecture search (スケーラブル・動的なアーキテクチャ編) -- ソニーが提供するオープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワークソフトウェアのNeural Network Libraries（ https://nnabla.org/, https://github.com/sony/nnabla/ ）に関連する情報を紹介する動画チャンネルを開設しました（ https://www.youtube.com/c/nnabla ）。Neural Network Librariesのチュートリアル・Tipsに加え、最先端のディープラーニングの技術情報（講義、最先端論文紹介）などを発信していきます。チャンネル登録と応援よろしくおねがいします！ 同じくソニーが提供する直感的なGUIベースの深層学習開発環境のNeural Network Console（ https://dl.sony.com/ ）が発信する大人気のYouTubeチャンネル（ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA ）でもディープラーニングの技術講座やツールのチュートリアルを多数公開しています。こちらもチャンネル登録と応援よろしくおねがいします。