![[kaneko lab.]](https://www.kkaneko.jp/info/logo_png.png){kind=logo}
人工知能関連のプログラム例（Google Colaboratory など）の紹介
人工知能関連のGoogle Colab プログラム例などを紹介する．
Web ページによる説明
チャットボット，翻訳，画像の合成，欠損の補充，イメージ・インペインティング，イメージ・アウトペインティング
- ChatGPT，AskYourPDF プラグインを用いて PDF ファイルの下調べ
- ドキュメント・チャットにファイルをアップロードし，質問応答システムをオンライン実行（チャットボットによる質問応答システム）
- DocsBot にファイルをアップロードし，質問応答システムをオンライン実行（チャットボットによる質問応答システム）
- DeepL API 認証キーの取得と動作確認（人工知能による翻訳）
- ビデオを他人の顔に入れ替える（Simple DeepFace を使用，Google Colab 上での実行）
人物写真、人物動画からの人物動画の合成
- オンラインサービス Waifu Labs を使ってみる
アニメ絵キャラクタ顔の生成
- DALL E をオンラインで使ってみる
画像生成，画像の欠損の補充，イメージ・インペインティング，イメージ・アウトペインティング
- 画像のセグメンテーション（TensorFlow のチュートリアルのサイト）
情報サイト（外部ページのリンク）
- Papers With Code
- Hugging Face
- HuggingFace Datasets library
https://colab.research.google.com/github/huggingface/datasets/blob/main/notebooks/Overview.ipynb
- GitHub の HuggingFace の Transformer
- OSF | Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models
コジンスキー氏らによる Theory of Mind の例題（プログラムのソースコードなど）
セグメンテーション
ポイント・トラッキング（Point tracking）
- CoTracker のデモ（Google Colaboratory）
MOT
- Yolo tracking デモ（MOT）（Google Colaboratory のページ）
公式の Google Colaboratory 上のデモページ: https://colab.research.google.com/drive/18nIqkBr68TkK8dHdarxTco6svHUJGggY?usp=sharing#scrollTo=RyXr0xsZB897
- Cutie のビデオオブジェクトセグメンテーションのデモ（Google Colaboratory のページ）
公式の Google Colaboratory 上のデモページ: https://colab.research.google.com/drive/1yo43XTbjxuWA7XgCUO9qxAi7wBI6HzvP?usp=sharing#scrollTo=qYv3kbaQT2w4
URL: https://hkchengrex.github.io/Cutie
姿勢推定
- LART デモ（姿勢推定）（Google Colaboratory のページ）
https://www.pexels.com/video/group-of-boys-plays-soccer-in-a-soccer-field-2932301/ で公開されている動画を使用したときの結果
ゼロショットの物体検出，セグメンテーション
- Grounding DINO （ゼロショットの物体検出）のオンラインデモ（Google Colaboratory 上）: https://colab.research.google.com/github/roboflow-ai/notebooks/blob/main/notebooks/zero-shot-object-detection-with-grounding-dino.ipynb
- HQ-SAM （ゼロショットのセグメンテーション）のオンラインデモ（Google Colaboratory 上）: https://colab.research.google.com/drive/1QwAbn5hsdqKOD5niuBzuqQX4eLCbNKFL?usp=sharing
直線検知
- ELSED による直線検知（オンラインデモ）
https://colab.research.google.com/github/iago-suarez/ELSED/blob/main/Python_ELSED.ipynb
イメージ・マッチング
- GlueStick 法によるイメージ・マッチング（オンラインデモ）
https://colab.research.google.com/github/cvg/GlueStick/blob/main/gluestick_matching_demo.ipynb
画像生成，イラスト生成
- プロンプトからの画像生成, OpenJourney のオンラインデモ
３次元モデルの生成
- Text-to-3D の公式のオンラインデモ（Google Colaboratory）: https://colab.research.google.com/github/camenduru/dreamgaussian-colab/blob/main/dreamgaussian_colab.ipynb
Google Colaboratory なので，英語の「プロンプト」を各自で修正して実行可能． そして，処理結果（３次元データ）は，簡単な操作でダウンロードできる．
プログラム
処理結果（３次元データ）を Blender で表示したスクリーンショット:
処理結果（３次元データ）: icecream_mesh.obj, icecream_mesh.mtl, icecream_mesh_albedo.png, icecream_model.ply
処理結果のスクリーンショット（動画）: icecream.mp4
- DreamGaussian の Image-to-3D の公式のオンラインデモ（Google Colaboratory）: https://colab.research.google.com/drive/1sLpYmmLS209-e5eHgcuqdryFRRO6ZhFS?usp=sharing
写真１枚から，テクスチャ付きの立体データを生成
元画像
中間結果（左），最終結果のスクリーンショット（右）
処理結果（３次元データ）: b.obj, b.mtl, b_albedo.png
処理結果のスクリーンショット（動画）:
使い方のヒント
- Google Colaboratory を使用している
- 前準備として画像ファイルを準備．ファイル名は英語が良い（a.jpg, b.png）のように
- 上のページで「ランタイム」，「すべてのセルを実行」で実行開始．途中で，画像ファイルを１つアップロード．
- 無料版のGoogle Colaboratoryを使っている場合などは，GPU のメモリ不足でエラーが出る場合がある．エラーが出た場合，「ランタイム」，「すべてのセルを実行」で実行を１，２回程度繰り返すと，うまく行く場合が多い．実行のたびに，GPU のメモリの量が変わり，GPUのメモリが多く割り当てられる場合があるため．
- TinyNERF （３次元モデルの生成）
Google Colaboratory のページ
https://colab.research.google.com/github/bmild/nerf/blob/master/tiny_nerf.ipynb
- instant-ngp （３次元モデルの生成）
Google Colaboratory のページ
https://github.com/NVlabs/instant-ngp/blob/master/notebooks/instant_ngp.ipynb
