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Ana Sayfaya Dön

NDL古典籍OCR-LiteのWeb移植版,バグが取れたので公開します.GPU不要・インストール不要ですぐに古典籍OCRが利用可能です. デモページ: レポジトリ: なおデモは初回のみモデルのダウンロードが発生するためすごい重いです...

115,668 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

7 Yorum

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Yuta Hashimoto1 yıl önce

複数ファイルの一括認識にも対応させました.シングルスレッドなので時間かかるけど... 一応 WebWorkerを使えばマルチスレッド化は可能なはず.

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Yuta Hashimoto1 yıl önce

なお本家古典籍OCR-liteと使用しているモデルは同一ですが,ロジック部分が別実装のため,微妙に本家と結果が異なる可能性があります.ご了承ください.

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Yuta Hashimoto1 yıl önce

モデルのロードが重い(CDNに移せば速くなる?)とかマルチスレッド未対応とか課題はあるけれど,Webに組み込み可能になったことで色々な可能性が拓けてきてワクワクです.#みんなで翻刻 やIIIFビューワーに組み込むも良し,Chrome拡張にしても良し.

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Yuta Hashimoto1 yıl önce

それもこれも ①CPUで動く超軽量モデルを,②可搬性の高いONNX形式で公開してくれた本家古典籍OCR-liteのおかげであって,素晴らしいソフトウェアを開発してくれた国立国会図書館次世代システム開発研究室に改めて敬意を表するものであります.

こちずふぁん (大塚恒平)🇺🇦🇵🇸🇲🇲 profil fotoğrafı
こちずふぁん (大塚恒平)🇺🇦🇵🇸🇲🇲1 yıl önce

@keppatuchan ブラウザサイドで動くんですか!すごい!

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Yuta Hashimoto1 yıl önce

@keppatuchan はい、WASMのおかげですね。ブラウザで色んなことができるようになりました

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Rainmaker2 yıl önce

Here I share an XGBoost model that delivers a 25% CAGR with minimal drawdown on Visa stock. In this free Substack post I share code and commentary for a powerful Machine Learning strategy that delivers powerful returns.

Benzer Videolar

【サーバータグ・ロールのスタイル強化】 新たなサーバーブースト特典として「サーバータグ」・「ロールのスタイル強化」が Discord より正式に発表されました。 ・サーバーブーストの仕様 それぞれの機能を利用する為にはサーバーブーストを3個適用する必要があります。 サーバーレベル3 + サーバータグ + ロールのスタイル強化 全てを適用する場合には20個のブーストが必要となります。 ・サーバータグ サーバータグはサーバー内のメンバーがDiscord全体でそのサーバーを表現することが出来る機能です。 メンバーは自身の名前の横にアイコンと4文字のカスタムラベルを設定することが可能となります。 設定されたサーバータグを選択することでそのサーバーの詳細な情報を閲覧することが出来たり自分が所属しているサーバーをアピールすることが可能となっています。 ・ロールのスタイル強化 サーバー内で特定のロールをより目立たせることが出来る機能です。 ラデーションかホログラフィックでロールを表現することが可能となります。 - まとめ - 今回のアップデートで全てのサーバーが利用可能になったかと思います(私の管理しているサーバーは全て利用可能でした。 サーバーブーストの用途が増えたのは嬉しいですね!

ガリバー | Discordの魔術師

2,740,682 görüntüleme • 1 yıl önce

Sakana AIは、日本の美を学んだAIとして、浮世絵風画像生成モデルEvo-Ukiyoeと、浮世絵カラー化モデルEvo-Nishikieを公開します。 ブログ → Evo-Ukiyoe デモ → Evo-Nishikie デモ → 浮世絵は日本の代表的な美術として世界的に人気があるため、画像生成の世界でも「浮世絵」というキーワードがプロンプトによく使われています。しかし生成画像は日本風イラストレーションになりがちで、あまり浮世絵らしくありません。そこで、Sakana AIは、実際の浮世絵により近い画像を生成するため、立命館大学アート・リサーチセンター(ARC)立命館大学アート・リサーチセンター (Art Research Center) のご協力をいただき、ARC所蔵浮世絵作品のデジタル画像を学習した画像生成モデルを開発しました。 今回公開するモデルは、プロンプトから画像を生成するEvo-Ukiyoeと、古典籍の挿絵をカラー化するEvo-Nishikieモデルです。これらのモデルが、歴史や文化を学ぶための新たなコンテンツ作成に利用され、浮世絵に関する興味を増すことにつながり、日本や世界の人々が浮世絵や日本文化に興味を持つきっかけを生み出すことを期待しています。 なお、Evo-Nishikieでカラー化した古典籍『絵本玉かつら』の全丁は、Center for Open Data in the Humanities (CODH) のページで公開しています。 また、モデルは以下のページで公開しています。 Evo-Ukiyoe モデル → Evo-Nishikie モデル →

Sakana AI

16,695,407 görüntüleme • 1 yıl önce