画像生成AIについて詳しく解説します
画像生成AIとは？
画像生成AIとは、テキストなどの入力情報から、全く新しい画像を生成する人工知能です。近年、深層学習の発展により、その性能が飛躍的に向上し、私たちの生活に大きな影響を与え始めています。
画像生成AIの仕組み
画像とは画素の集まりです。
画素はRGBそれぞれ0~255の階調で表せるので例えば512画素＊512画素のある画像が生成される確率は4,398,046,511,104分の１になります。そしてこの４兆を軽く超す膨大な量の画像のほとんどがノイズです。画像生成とはこの４兆を超す大量のノイズ画像の中から欲しい画像をどう導き出すか？という問題です。このノイズの中から画像を取り出すという考え方がDiffusionモデル別名拡散モデルです。
画像生成AIの代表的な仕組みの一つCLIPは、大量の画像データとそれに対応するテキストデータという異なる種類のデータを学習します。まずどちらも埋め込みベクトルという同じ種類のデータに変換します。画像データとテキストデータのセットが正しければコサイン類似度を最大化１にするように学習することで画像とテキストの関係性を理解します。例えば、「かわいい猫」というテキストを入力すると、AIは学習した猫の画像の特徴や「かわいい」という概念を組み合わせて、全く新しい猫の画像を生成します。
主に拡散モデルとCLIPの組み合わせで画像生成します。
主な仕組み
- 深層学習: 人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて、画像とテキストの複雑な関係性を学習します。機械学習においては、知能とは関数のことで、学習とは関数のパラメータを定めることです
- 生成モデル: 学習した情報に基づいて、新しい画像データを生成するモデルです。代表的なものにGAN（Generative Adversarial Network）や拡散モデルなどがあります。
- テキストエンコーディング: テキスト情報を数値に変換し、画像生成モデルに入力するための処理です。
画像生成AIの活用例
- コンテンツ作成: 広告画像、イラスト、デザイン素材の生成
- ゲーム開発: ゲーム内のキャラクターや背景の生成
- 建築デザイン: 建物の外観や内装の設計
- ファッションデザイン: 服のデザインの提案
- 教育: 学習教材の画像生成
- エンターテイメント: アニメーションや映画の背景生成
代表的な画像生成AI
- Stable Diffusion: オープンソースで、高品質な画像を生成できることで知られています。
- Midjourney: Discord上で動作する画像生成AIで、芸術的な画像生成に優れています。
- DALL-E ３: OpenAIが開発した画像生成AIで、テキストの説明から非常に詳細な画像を生成できます。
画像生成AIのメリット
- 高品質な画像生成: プロのイラストレーターが描いたような高品質な画像を短時間で生成できます。
- 多様なスタイル: さまざまな絵画のスタイルや写真スタイルを模倣した画像を生成できます。
- アイデアの創出: 既存の画像から新しいアイデアを得たり、新しいデザインを創出したりすることができます。
- コスト削減: 人手による画像作成に比べて、コストを大幅に削減できます。
画像生成AIの課題
- 著作権問題: 生成された画像の著作権が誰に帰属するのか、まだ明確な法律がありません。
- 倫理的な問題: ディープフェイクなどの悪用や、差別的な画像生成などの問題が懸念されています。
- 偏った学習データ: 学習データに偏りがあると、生成される画像にも偏りが生じることがあります。
まとめ
画像生成AIは、私たちの創造性を拡張し、新たな表現の可能性を開拓する技術です。しかし、その技術の進歩と同時に、倫理的な問題や社会への影響についても慎重に検討していく必要があります。
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