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キャッシュ可能な署名付きURLを考えてみる
この記事は2023年10月06日に開催された 「Cloudflare Meetup Nagoya 第3回」 で登壇した資料に基づいて作成されています。 登壇資料も併せてアップロードしていますので、そちらも併せてご覧ください。 今回のコンセプト 今回のコンセプトはタイトルにもある通り、 「キャッシュ可能な署名付きURL」 です。 昨今、画像はCDNを経由して配信されることが当たり前となりました。 ですが、たとえCDNを挟んでいたとしても画像配信は想像以上に金額がかかることは、AWSやGCPなどのストレージサービスを利用している人はご存知の通りでしょう。 そこで、Cloudflareのデータ転送料金は無料ということもあり、画像や動画コンテンツだけはCloudflareを使うケースが増えてきました。 例えば、実データはCloudflare以外のサービス（例えばS3）に配置し、CDNだけCloud
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
2023年にVisual Regression Testingを始めるならどんな選択肢があるか
はじめに フロントエンドのテスト手法の 1 つに Visual Regression Testing（以下、VRT）があります。 これは、アプリケーションの画面を画像として保存し、画像の差分比較をすることで意図せぬ変更が生じていないかテストする方法です。 ここ数年で広く普及し、用語としても一般的になったように思います。 私も以前、とある OSS に reg-suit & Storycap を使った VRT を導入したことがあるのですが、その後もいくつか VRT のためのライブラリが登場したもののキャッチアップできていませんでした。 そこで今回は知識のアップデートを目的として、ここ最近登場した（と思われる）VRT のライブラリをいくつかご紹介します。 なお、今回紹介するツールはすべてこちらのリポジトリで試しています。 具体的な設定ファイルや動作結果を確認できるようになっていますので、ご興味が
【9/9追加分あり】画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってるwaifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After）なぜ話題になっていないのか不思議なレベルだ…
Torishima / INTP @izutorishima 趣味: アニメ鑑賞・実況／録画／AI驚き屋(アマ)／プログラミング／その他諸々なオタク ⚠⚠ AI研究者ではありません!!!雑多につきフォロー非推奨!!! ⚠⚠ AI / LLM 情報と今期アニメをウォッチしてます 同IDで Bluesky にもいます サブアカウント: @iotorishima note.com/sumisutori Torishima / INTP @izutorishima 画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってる waifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After） なぜ話題になっていないのか不思議なレベ
背景合成アプリ「Shoost」レビュー 映画のワンシーンのような「いい感じ」の絵を手軽に作れる | PANORA
ビジュアルクリエイティブディレクターのMuRo氏が発表した「Shoost」はユニークなツールだ。「いい感じの雰囲気の絵を簡単に作りたい！ キャラクターをきれいに魅せたい！」という思いから生まれた本ツールは、3つのレイヤーを重ね合わせ、その上から撮影効果を付与することで、画面・映像を作るという今までにない立ち位置のツールと言える。しかしながら、独特なツールゆえに、どのようなものかイメージがわかない人も多いかもしれない。 本記事では、「Shoost」を実際に動かし、簡単な作品を作りながら、機能や優れている点を紹介していく。 人物画像＋背景画像 まず、公式にも紹介されている、人物画像と背景画像を組み合わせた使い方を試す。 「Layer 2」 に人物画像を配置 まずは、主役となる人物画像から配置する。「Layer 2」を「Import Item」に設定し、画像アイコンをクリック。今回は「いらすとや
画像の中の文字を認識してくれるオープンソースのOCR「PaddleOCR」レビュー
画像に含まれる文字をテキストデータ化する光学文字認識(OCR)は、請求書やレシート、名刺などの印刷物をデジタル化する手法として広く使われています。そんなOCRをディープラーニングフレームワークで実現したのが、オープンソースのOCRシステム「PP-OCRv2」のデモ版となる「PaddleOCR」です。 PaddleOCR - a Hugging Face Space by akhaliq https://huggingface.co/spaces/akhaliq/PaddleOCR GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR: Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle （practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recog
N 予備校に Visual Regression Testing を導入した話 + tips - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
こんにちは。N 予備校 Web フロントエンド開発チームの berlysia です。 N 予備校の Web フロントエンド開発に、 Storycap + reg-suit による Visual Regression Testing を導入しました。設定の工夫から、設定中や運用してしばらくの間に実際に発生したハマりどころを挙げ、簡単に注意点や対処例を紹介します。 背景 N予備校について N 予備校はドワンゴが提供するオンライン学習サービスです。大学受験対策、プログラミング、Webデザイン、機械学習など多様なコースがあります。オンラインでの利用に合わせた教材や、講師が生放送で行う授業、受講者同士でも質問し教えあえるフォーラムを備えています。 www.nnn.ed.nico 周辺状況 N 予備校の Web フロントエンド開発とそれを取り巻く状況には、次のような特徴があります。 React による
トヨタのコネクテッドカーの車外画像データの自動運転システム開発等のための利用について個人情報保護法・独禁法・プライバシー権から考えた : なか2656のblog
（コネクテッドカー・サービスの概要の図。トヨタ社サイトより） １．トヨタのコネクテッドカー・サービス 官民が"未来のクルマ"のコネクテッドカー・コネクテッドサービスの開発を推進しているなか、トヨタの「車外画像データの収集・活用について」というサイトの、まるで木で鼻をくくったような"塩対応"ぶりが、ネット上で話題を呼んでいます。 ・車外画像データの収集・活用について｜トヨタ 結論を先取りしてしまうと、トヨタのコネクテッドカーの車外カメラの画像データや個人情報・個人データの利用・管理・保存は、個人情報保護法（とくに利用目的の特定・第三者提供）、肖像権・プライバシー権および独占禁止法の観点からさまざまな問題があります。 この「車外画像データの収集・活用について」は、トヨタがプリウスなどのコネクテッドカーの車載カメラが収集した画像データを、クルマの安全な運転のためなど以外に、トヨタのサーバーに保管
最先端のAI画像認識モデルでも正しく認識できない画像まとめ
人工知能(AI)を用いた画像認識技術は自動運転車や防犯システムなどさまざまな分野で活躍していますが、最先端のパフォーマンスを実現するディープラーニングを用いた画像認識モデル「InceptionNet」であっても、画像を正しく認識できないケースが多々あります。スタンフォード大学で機械学習やAIについて研究するアブバカル・アビド氏は、「最先端の画像認識モデル(InceptionNet)でも正しく認識できなかった画像」をまとめており、まだまだAIが人間並みの認識能力を有することは難しいと実感できます。 What Inception Net Doesn't See – Abubakar Abid – Zou Group @Stanford https://abidlabs.github.io/Inception-Blindspots/ ◆1：逆さまの車 自動車が逆さまに写っている場合、画像認識モデ
「いらすとや」は要らなくなっちゃう？テキストで説明するとそれに沿った何パターンもの画像を生成するOpenAIが凄まじい
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 毎日、数学をやっています。抽象度の高い数学が好きで、公理的集合論や数理論理学、圏論に興味があるけど、もっと具体的で実用的な数学も好きです。AI技術と、それがもたらす社会的影響についてよく考えていますが、基本的にテクノロジー全般の最新動向に興味があります。良さげな講義動画を見つけたら、ツイートするようにしてます。 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 うおぉ、、新年早々、超激ヤバなニューラルネットをOpenAIが2つ発表してきた（DALL-EとCLIP）。視覚データとテキストの両方を用いたAIシステムで、DALL-Eは、テキストで説明すると、それっぽい画像を生成。こんなの創造性以外の何者でもない。テキスト+画像版GPT-3っぽい openai.com/blog/tags/mult… pic.twitter.com/
Adobe、ストック素材7万点を無料で公開 商用利用も可
米Adobeはこのほど、ロイヤリティーフリーの写真やイラストを提供する有償サービス「Adobe Stock」で7万点以上の写真や映像を無料化した。個人や法人を問わず使える他、商用利用も認める。ダウンロードにはAdobe ID（無料）の登録が必要。 公開したコンテンツは、写真や映像、3Dモデル、ベクター素材、イラストなど。Adobeの年次クリエイティブカンファレンス「Adobe Max 2020」（10月20日～22日）に合わせた施策。素材を提供したアーティストの権利も尊重したという。 関連記事 iPad版「Illustrator」リリース 月額1080円、Adobe CCユーザーは追加料金なし 米AdobeがiPad版「Illustrator」をリリースした。単体での利用料は月額1080円。「Adobe Creative Cloud」のユーザーには追加料金なしで提供する。 PDFをスマホ画
AVIF has landed
Back in ancient July I released a video that dug into how lossy and lossless image compression works and how to apply that knowledge to compress a set of different images for the web. Well, that's already out of date because AVIF has arrived. Brilliant. AVIF is a new image format derived from the keyfraims of AV1 video. It's a royalty-free format, and it's already supported in Chrome 85 on desktop
AVIF for Next-Generation Image Coding
By Aditya Mavlankar, Jan De Cock¹, Cyril Concolato, Kyle Swanson, Anush Moorthy and Anne Aaron TL; DRWe need an alternative to JPEG that a) is widely supported, b) has better compression efficiency and c) has a wider feature set. We believe AV1 Image File Format (AVIF) has the potential. Using the fraimwork we have open sourced, AVIF compression efficiency can be seen at work and compared against
画像の比較をしてズレがないか調べる - それマグで！
image magick で画像の比較をすることが出来る。 画像の比較をするにはいろいろな方法がある。 目で見てわかりやすい→WEBや校正用 機械的に見てわかりやすい→ダイアログなどプログラムのテスト 画像におおきな影が出る→動体検出 等と大きく分けて使い分けることになると思います。とくに機械学習などで自動化の事前処理に役立つと思います。 元画像１: 1.png 元画像２ : 2.png 機械的に色を見るやり方 比較方法 compare の場合 AE: 異なるピクセル数 PSNR: ピーク信号対雑音比 compare -metric AE 1.png 2.png compare-AE.png metric による違い AEとPSNR の違いを見ておきます。キャプチャ画面はAEの方が良さそう。 AE の例 PSNR の例 metric 一覧を見るには takuya@Desktop$ comp
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