活動レポート 生成モデル×Startup コラボイベント – プロンプソン＠渋谷 #1
七夕の夜、渋谷でCDLE生成モデルとCDLE Startupのコラボイベント「プロンプソン」を開催しました。プロンプトを競い合うこのイベントの企画内容と、当日の盛り上がりをレポートします。
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活動レポート 
活動レポート 【大阪万博】Expo Meetingに共創支援AIアプリを出品
「TEAM EXPO 2025 Meeting#2」にCDLE COMMONSとしてブース出展し、共創支援AIアプリを出品しました。大阪や名古屋から駆けつけてくれたメンバーと共に運営したブースの様子をレポートします。
活動レポート ハックツハッカソン-ジンベエカップ- 開催レポート
福岡で開催された株式会社ハックツ主催の学生向けハッカソン「ジンベエカップ」。「発達凸凹あるある×ChatGPT」をテーマに、CDLE福岡がChatGPTのハンズオンを提供しました。その開催レポートです。
活動レポート 【生成AI x Web3】ETHGlobalハッカソン出場レポート
CDLE生成モデルの新規プロジェクト【生成AI x Web3】のキックオフとして、ETHGlobalのハッカソンに出場しました。生成モデル・Startup・福岡のコラボチームで挑んだ3日間をレポートします。
GenerativeModels DALL•E 2の使い方
文章から高画質な画像を生成するAIモデル「DALL•E 2」の使い方です。2022年8月時点では登録制のため、ウェイティングリストへの登録手順から実際に画像を生成するまでを順を追って紹介します。
GAN EBGAN（Energy Based GAN）
EBGAN（Energy Based GAN）の実装です。DCGANの派生としてLSGAN→EBGAN→WGANと発展してきた損失計算の流れを追いながら、損失関数をヒンジ損失に変更したEBGANの特徴を解説します。
GAN LSGAN（Least Squares GAN）
LSGAN（Least Squares GAN）の実装です。DCGANの派生として、学習のさらなる安定化と高品質な画像生成を目的に提案されたGANの仕組みと特徴を、実装コードとあわせて解説します。
GAN CGAN（Conditional GAN）
CGAN（Conditional GAN）の実装です。通常のGANではノイズから画像がランダムに生成されますが、CGANでは生成時にクラスラベルを指定することで狙った画像を生成できます。その仕組みを解説します。
GAN WGAN-GP（Train Wasserstein GAN with Gradient Penalty）
WGANを改良したWGAN-GPの実装です。WGANでは重みのクリッピングにより勾配消失や勾配爆発が起きやすい課題がありました。勾配そのものに制約をかけるGradient Penaltyの手法を解説します。
GAN WGAN（Wasserstein GAN）
WGAN（Wasserstein GAN）の実装です。学習が安定しない、勾配消失が起こりやすい、モード崩壊が起こるといったGANの問題に対し、Wasserstein距離による損失計算がどう効くのかを解説します。