#generative_ai

GenCADは、画像を入力するとCADモデルを生成する研究プロジェクトです。 ただ3D形状を出すだけでなく、CADのコマンド履歴そのものも生成するのが大きな特徴です。 Meshやpoint cloudではなく、parametric CAD programを扱うので、あとから修正しやすいのが強みです。 仕組みは、Transformer + contrastive learning + diffusion model + decoder の4段構成。 同じ画像から複数のCAD候補を出したり、CAD検索（retrieval）もできます。 個人的には、これは「AIが形を真似る」段階から、“設計の意図”に近づこうとしているのが面白いと思います。 GenCADは、MITのMd Ferdous Alam氏とFaez Ahmed氏による研究で、正式には **「Image-conditioned Computer-Aided Design Generation with Transformer-based Contrastive R

EUでは2026年8月から、AI生成コンテンツのラベル表示が義務化される予定 でも研究では、人は1週間たつと「これはAIが作った」と正確に思い出せなくなることが分かった 特に、人間とAIが共同で作ったコンテンツは記憶違いが起きやすい 184人の参加者を対象にした実験で、AI生成のアイデアを正しく思い出せた確率は37.7% 逆に、自分のアイデアだと正しく覚えていた割合は、AIが文章化した場合でも64% 学校や職場では、あとから自己申告させるより、制作過程を最初から記録するほうが現実的かもしれない 今回紹介する研究は、かなり身もフタもないけれど、すごく重要な話です。 ざっくり言うと、人はAIを使って作った内容を、1週間もすると正確に覚えていられないという結果が出ました。 記事によると、EUでは2026年8月から、AI生成コンテンツにラベルを付けるルールが始まる予定です。 「これはAIが作ったものです」と明示する、あのラベルです。透明性を高めるためには確かに大事です。 でも問題は、あとから人間がそのラベルを思い出せるか。研究チームは、そ

SANA-WMは、camera-controlled な 720p video generation を行うための、効率重視の world model ここでいう world model は、世界の動きや状態の変化を“予測するモデル”のこと 「minute-scale」というのがポイントで、短いクリップではなく、もっと長めの時間幅を扱おうとしている しかも 720p という、かなり実用的な解像度を対象にしているのが面白い 細かい実装詳細は元ページの本文からは読み取れないが、タイトルだけでも「動画生成」と「世界モデル」の橋渡しを狙っているのがわかる world model は、ざっくり言うと「世界がこの先どう変わるか」を頭の中でシミュレーションするモデルです。 AIの文脈では、単に画像をきれいに作るだけではなく、時間の流れや物体の動き、カメラの視点変更まで含めて未来を予測するイメージですね。 たとえばゲームの中でキャラクターが歩いたら、背景や遠景もそれっぽく変化しますよね。 world model は、そういう「次に何が起きるか」を考える仕