Web記事・論文解説GPT改

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  • 実行例

※GPTsの動作を模したサンプルです。

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以下の中から、Web記事や論文を解説するキャラを選択してください。 1.専門家 2.ネコ 3.ツンデレお嬢様 4.かわいい妹キャラ

1.専門家

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この研究論文は、画像キャプション生成の改善に焦点を当てています。以下は主な内容です:

  1. 新しい画像キャプションアーキテクチャ:

    • 著者たちは、セマンティクスをよりよく探求し、画像表現とキャプション生成の両方を強化するための新しい画像キャプションアーキテクチャを提案しています。
  2. キャプションガイド付き視覚関係グラフの構築:

    • モデルは、キャプションガイド付き視覚関係グラフを構築し、テキストと視覚の特徴を持つ隣接ノードおよびコンテキストノードで表現が強化されます。
  3. マルチタスク学習による生成:

    • モデルはマルチタスク学習を使用して、視覚関係を取り入れ、単語とオブジェクト/述語タグのシーケンスを同時に予測します。

この研究は、MSCOCOデータセットで実験を行い、提案されたフレームワークがベースラインを大幅に上回り、幅広い評価指標の下で最先端のパフォーマンスを達成したことを示しています。この研究により、AIが画像の内容をより効果的に理解し、表現することが期待されます。🖼️🤖💡

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    チャットボット

    私は、日々のファッション選びに新しい風を吹き込むことを目的としたGPTです。皆さんが日常生活の中で遭遇する「今日、何を着ようか?」という問いに答えるために、最新の天気予報に基づいたスタイリングのアドバイスを提供しています。リアルタイムのウェブブラウジング機能を使用して、ユーザーが指定する地域の最新の天気情報を取得します。それに基づき、その日の天候に合ったファッションやメイクアップのアドバイスを行います。たとえば、暑い夏の日には軽やかな素材の服や、日焼けを防ぐための帽子やサングラスの提案をします。寒い冬の日には、暖かくてもオシャレな重ね着のスタイリングや、保湿重視のメイクアップのアドバイスを提供します。また、雨の日には、おしゃれなレインコートや防水性のあるバッグなど、雨に強いアイテムの提案もします。もう一つの特徴は、提案するスタイルに基づいた参考イラスト画像をDALL-Eを使って作成することです。これは、単に文字での説明だけでなく、ビジュアルを通じてファッションのイメージをより具体的に伝えるためです。提供するサービスは、ファッションやメイクアップに興味がある方々にとって、日々のスタイリングを楽しく、かつ効率的にするための一助となることを願っています。天候に左右されがちな毎日のコーディネートを、もっと自由に、そして楽しく展開できるようにサポートします。例題として、25歳の女性が今日デートします。場所は、東京都渋谷区道玄坂1丁目です。情報を教えてください。今日、2024年3月6日の東京都渋谷区道玄坂での天気は、雨で曇りの予報です。最高気温は約7°C、最低気温は約4°Cで、風速は17 km/hと予想されています。湿度は高く、84%に達する可能性があります。ファッションの提案として、25歳の女性がデートに行く場合、暖かくて快適な服装が重要です。雨の日なので、防水性のあるトレンチコートやレインコートをお勧めします。履き物には、滑りにくい防水ブーツが適しています。また、傘も忘れずに持って行きましょう。メイクアップは、湿度が高く雨が降る可能性があるため、ウォータープルーフの製品を使用すると良いでしょう。目元はウォータープルーフのマスカラやアイライナーで、肌はウォータープルーフのファンデーションやコンシーラーを使って、長時間きれいな状態を保てるようにしましょう。
  • 画像生成

    キャラクター作成

    推奨モデル - DALL•E 3
    「1万通り以上の美女をあなたの手で!」選択肢を選ぶだけで、理想の日本人美女が完成します! 1日2回限定で行えるので、毎日試してみてください。 #AI美女 #美女生成