AI情報
AI画像・イラスト生成ができるアプリの進化によって、現在はクリエイティブな表現の可能性を大きく広げています。
この記事では、最新のAI画像・イラスト生成ができるアプリの技術の基礎から応用までをわかりやすく解説し、その使い方や活用の際の注意点、さらにおすすめのサイトやアプリを紹介していきます。
VAEやGANなどの技術的な側面から実際に画像を生成する際のステップ、そして生成した画像の利用における法的な考慮まで、AI画像・イラスト生成ができるアプリを利用する上で知っておくべき情報をお届けしますので、ぜひ参考にしてみてください。
AI画像・イラスト生成ができるアプリとは？
AI画像・イラスト生成ができるアプリは、人工知能（AI）技術を活用して、ユーザーの指示やキーワードに基づいて新しい画像やイラストを自動生成するシステムです。
AI画像・イラスト生成ができるアプリは、深層学習モデルが使われ、大量の画像データからパターンや特徴を学習し、それを基にして全く新しいスタイル・テーマを持ったイラストや画像を生成しています。
これらのアプリが広まったのはここ数年の出来事ですが、すでに実際の企業の広告やキャラクターのデザインに使われはじめていて、今後もAI画像・イラスト生成ができるアプリの活用の幅は広がっていくでしょう。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの機能
一般的にAI画像・イラスト生成ができるアプリの機能というと、テキストから画像やイラストを生成する機能が知られていますが実際はアプリの機能は幅広く、目的によって使用する機能も異なります。またアプリごとによって得意な領域が異なるため、必要に応じて使い分ける必要があります。
以下ではよく使われるAI画像・イラスト生成ができるアプリの機能をご紹介します。
テキストから画像の生成
ユーザーが入力したテキストをもとに画像やイラストを生成します。
例：「サングラスをかけた長靴をはいた猫」と入力することで、テキスト通りの画像を生成。
画像スタイルの変換
既存の画像をアプリに与え、画家の名前や作品名を指示することで画風を変えることができます。
例：あなたの写真をアプリに与え、「ゴッホ風に書き換えてください」と指示することでまるでゴッホが書いたようなあなたの画像が生成されます。
画像の編集・加工
AIを使って画像内の特定の要素の修正・削除、あるいは追加することができます。あるいは画像の明るさや彩度の調整も行うことが可能です。
例：人が写っていない画像が欲しい時、画像をアプリに与え指示する事でAIが映ってる人を画像から削除します。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの仕組み
AI画像・イラスト生成ができるアプリには主に深層学習やニューラルネットワークといった最新技術が使われています。ここでは代表的な2つについて紹介します。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GANは2つのニューラルネットワークが互いに競い合いながら学習を進め、精度を高めていく仕組みです。2つのニューラルネットワークはそれぞれ「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」と呼ばれます。
生成ネットワーク（Generator）はランダムなノイズから画像を作り出す役割を持ち、識別ネットワーク（Discriminator）は生成ネットワークが作り出した画像が本物かどうか区別する役割を持ちます。これらのネットワークが①生成ネットワークが画像を作る、②識別ネットワークが偽物かどうか判断する、というサイクルを繰り返し、生成ネットワークはより本物らしい画像を生成しようと努力し、識別ネットワークはそれらをより正確に識別しようとします。
この競争の結果、最終的に精度の高い画像を生成できるようになります。
VAE（変文オードエンコーダ）
VAEは深層学習（ディープラーニング）を用いた生成モデルの1つで、以下の3つの主要な部分から構成されます。
エンコーダ: 入力された画像を受け取り、それを潜在空間の低次元表現に変換します。
潜在変数：エンコーダによって変換されたデータを確率分布として表現します。
デコーダ: 潜在空間の表現を受け取り、それを使用して元の画像に近い画像を再構築します。VAEは、エンコーダで入力されたデータを低次元の潜在空間に圧縮し、デコーダでその潜在空間から元のデータを再構築するニューラルネットワークです。潜在空間内で確率分布で表されたデータの表現を学習することで、高精度の画像を生成することが可能になります。
AI画像・イラスト生成の用途
AI画像・イラスト生成ができるアプリはすでにビジネスの場での活用が始まっています。街中やWebサイトなどで実際にAIによって生成された画像やイラストを見かけた方もいるのではないでしょうか。具体的なシーンをご紹介します。
- 広告やイラスト・バナーの作成
- 広告やバナーでは新しいデザインを求められる場面もあり、生成したAI画像やイラストを利用することで業務を効率的に進めることができます。さらに画像やイラストを作成する際に十分な指示や画像を与えることで、より効果的なデザインにすることが可能です。
- エンタメコンテンツ作成における活用
- ゲームやアニメといった2次元のコンテンツ制作の場においては、キャラクターのデザインや背景の制作において活用されています。これによりコンテンツの制作・開発期間が大幅に短くなりコスト削減することができます。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの基本的な料金
AI画像・イラスト生成ができるアプリを使用するためには、それぞれのサービス・アプリに応じた形式でデータを入力する必要があります。
基本的なアプリの使い方は、プロンプト（画像を生成するAIとやり取りを行うチャット）にテキストを入力すると内容に沿った画像が生成されるので、画像をダウンロードして使用するというのが基本的な使い方になります。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの料金相場
AI画像・イラスト生成ができるアプリは課金の有無によって利用できる回数が異なります。
１日に生成できる画像の枚数に限りがあるものの、多くのアプリは無料で利用することが可能です。そのため新しいアプリを試してみたいといった場合はまずは無料プランで機能を試してみると良いでしょう。
有料プランでアプリを利用する場合は、サブスクリプション制が主流となっていて、一月あたり10〜20ドル（約1500円〜3000円）が相場です。相場に近い料金プランに入る事で日常的に使う分には十分なクレジット（あるいは無制限に生成可能）を得ることができます。仕事でよく画像生成する方は、有料プランに入ると良いでしょう。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの利用ステップ
ここではどのAI画像・イラスト生成ができるアプリにも共通する基本的な利用ステップを解説します。
使用する目的に合わせたAI画像・イラスト生成ができるアプリを選択
アプリによって得意なことが異なるので目的に合わせたものを選択してください。
例えば、単に画像を生成したい場合はDALL-Eで十分ですが、生成した画像を使って商品や広告のデザインを行いたい場合はCanva AIの方が適しています。
アカウント作成・ログイン
初めて利用するアプリの場合は会員登録が必要です。初めて利用する場合は、まずは無料プランで体験してみましょう。
プロンプトの入力・生成された画像調整
生成したい画像やイラストが出力できるようなプロンプトを入力してください。一度で希望通りの画像が生成されることは少ないので、プロンプトを調整して画像の精度を高めていきましょう。
画像の利用
生成された画像をダウンロードして、資料作成や制作しているデザインに利用しましょう。
AI画像・イラスト生成ができるアプリ3選
ここまではAI画像を生成するアプリについての説明を行ってきましたが、具体的におすすめのアプリを3つご紹介いたします。
今回は3つのみのご紹介ですが弊社の記事では他のAI画像・イラスト生成ができるアプリのご紹介を行なっておりますので、ぜひ目を通してみてください。
Midjourney
Midjourneyは、高度なAIを活用して、ユーザーが入力したテキストプロンプトに基づいて画像を生成するウェブベースのツールです。このツールは特に、詳細でリアリスティックな画像の生成において、驚異的な能力を持っています。
ユーザーは非常に抽象的な概念から、具体的な指示まで、幅広いテキストプロンプトを使用して、思い描くイメージを作り出すことができます。Midjourneyは、クリエイティブなインスピレーションを求めるアーティストやデザイナー、研究者にとって、価値あるリソースとなっています。
Runway ML
Runway MLは、機械学習を用いたクリエイティブプロジェクトを容易にするためのプラットフォームです。このツールは、ビデオ編集、画像生成、音声合成など、多岐にわたる機能を提供しており、特にAIに基づく画像生成では、ユーザーが独自のスタイルを定義し、それを用いて新たなビジュアルを生み出すことができます。
Runway MLは、非常にユーザーフレンドリーなインターフェースを持ち、専門知識がなくても高度なAI機能を活用できる点が特徴です。
StarryAI
StarryAIは、AIを用いてアート作品を生成するアプリであり、特に個人のアーティストやクリエイターに向けて設計されています。このアプリでは、ユーザーがテキストプロンプトを入力することで、ユニークなアートワークを生成することができます。
StarryAIの特徴は、生成されたアートワークの商用利用が可能であることです。つまり、ユーザーはこのアプリで作成した作品を自由に販売することができます。StarryAIは、AIによるアート制作の可能性を広げ、クリエイティブな表現の新たな形を提供します。
DALL-E
DALLEはOpenAI社が公開したAIでテキストに基づいた画像を生成するモデルのシリーズで、高品質の画像を生成することが可能です。
最新版であるDALL-E 3を使う方法は２通りあり、Bing上であれば無料で、ChatGPT上で使うためには有料となります。
ChatGPTを開発したOpenAI社の製品ということだけでなく、テキストのみで簡単に画像生成を行い、ChatGPT上であれば画像も読み込ませることができるという簡単かつ高機能なDALL-E
3はとても人気のAIです。
DeepArt
DeepArtは画像を芸術家のようなスタイルに加工することができるサイトで、ゴッホやピカソをはじめとした有名画家のような絵のスタイルに変更することができます。
もちろん既存のスタイルだけでなく、カスタムすることで独自のアートスタイルに変更することも可能です。プロンプトで指示するより細かく指定できるという強みのあるツールになっています。
無料版もありますが時間がかかってしまうこともあるので、本格的に使う場合は有料版にすることをおすすめします。
Artbreeder
ArtbreederはAI画像生成と画像編集機能を持ったサイトです。
多様な生成・編集機能を持ったサイトで、画像をアップロードして画像の加工やその画像を元に新たな画像を生成することはもちろん、サンプル画像をもとに自分好みの実写画像を生成したり、テキストと画像を合わせて入力し画像を拡張したりすることもできます。
実写・アニメ画像の生成・加工が強みで、商用利用も可能なためクリエイターに人気のあるAIツールです。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの選び方
ここまででもお伝えしてきたように、アプリごとに特徴があります。
無料でも使えるのか/有料版しかないのか、テキストから画像生成ができるのか/画像を読み込ませて新たに画像を作成することができるのか、など特徴は様々です。
以下では、機能面や使いやすさ、出力画像の品質について選ぶ基準をお伝えします。
機能の多さ
AI画像・イラスト生成ができるアプリはテキストから画像を生成する意外にも便利な機能がいくつもあり、画像だけではなく動画や3Dモデルを生成できるものもあります。
以下では代表的な機能をご紹介します。
- Text to Image（文章から画像へ）：簡単な言葉を指定するだけで、数秒〜数十秒で新しい画像を生成します。
- Image to Image（画像から画像へ）：既にある画像をアプリに入力し、指示やパラメータ変更を行うことで、スタイルの変換や画像を編集することができます。
- Image to Video（画像から動画へ）：1枚〜複数枚の画像を入力する事でその画像から連続すると予想されるアニメーションや動画を生成します。
- Text to 3D Model（テキストから3D Modelへ）：テキストで指示することで3D空間に物体を再現します。（3D Modelは建築やインテリアの領域で用いられます）
画像の生成とまとめられてしまう場面もありますが、このように多くの機能を持っているのがAI画像・イラスト生成ができるアプリなのです。
使いやすさ
様々な機能をご紹介しましたが、基本的にはそれぞれのサービスにログインし、画像を生成するモデルとチャット形式で対話する形式でテキストや画像を入力する事で簡単に画像を生成することが可能です。
サービスによってはログイン不要で使用できたり、モデルとやり取りする場所がDiscordというチャットツール上という差はありますが、多くのサービスが日本語対応したサイトの整ったUIでの操作になります。
AI画像・イラスト生成ができるアプリをあまり触ったことのないユーザーも直感的に操作でき、困ることはないでしょう。
出力画像の品質
出力画像の品質は使用するAIモデル、トレーニングデータ、入力するプロンプトの明確さに依存します。
AIモデルが新しくよく訓練されている場合、リアルで高品質の画像を生成します。
またモデルを訓練する際のトレーニングデータも非常に重要で、データの種類や質、多様性が生成される画像に大きく影響します。
そしてプロンプトの明確さも目的の画像を出力するには重要です。AIモデルが新しく、質の良いデータでトレーニングされている場合でもプロンプトが不明瞭な場合、想定していた画像を生成することは難しくなります。
AI画像・イラスト生成ができるアプリの精度は日々向上しています。しかし、より理想に近い画像を求める場合、目的に応じたツールの選択と適切なプロンプトの工夫が必要となるでしょう。
AIを使った画像・イラスト処理の種類と特徴
AI技術、特に機械学習とディープラーニングの進化は画像処理の分野に革命をもたらしました。
そのため、これらの技術を活用することで従来の手法では難しかった複雑なタスクを高精度で実行できるようになりました。
AIを使った画像処理には、画像認識、画像分類、異常検知、物体検出など、多岐にわたるアプリケーションが存在しますが、これらの技術は、医療、自動運転、セキュリティ、エンターテイメントなどさまざまな分野で利用されています。
画像認識
画像認識は、AIが画像内の物体やパターンを「認識」する技術です。
このプロセスには画像内の特定のオブジェクトを識別し、それが何であるかを理解することが含まれており、例えば顔認識システムはこの技術を利用しており、個人の顔を識別して特定のアクションを実行できます。
また、小売業界では商品の自動認識によって在庫管理の自動化が進んでいます。
画像認識技術の進化によりAIは人間と同等、あるいはそれ以上の精度で画像内の要素を認識できるようになりました。
画像分類
画像分類は、与えられた画像を特定のカテゴリに分類するプロセスです。
この技術は画像内の内容に基づいてそれが属するクラスをAIが判断することを可能にします。
例えば動物の画像を「犬」「猫」「鳥」などのカテゴリに自動で分類することができ、画像分類はソーシャルメディアのコンテンツフィルタリング、オンライン広告のターゲティング、デジタルアーカイブの整理などに応用されています。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像分類タスクにおいて特に高い性能を発揮しています。
異常検知
異常検知は、画像内の異常なパターンやオブジェクトを識別する技術で、このプロセスは正常な状態と異常な状態を区別することに焦点を当てています。
例えば、製造業界では製品の画像を分析して欠陥を検出するために異常検知が利用されています。
また、医療画像分析ではX線やMRI画像から疾患の兆候を検出するためにこの技術が活用されています。
異常検知によって早期に問題を特定し対処することが可能となっています。
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像処理タスクに特化したディープラーニングのアーキテクチャです。
CNNは画像内の局所的なパターンを効率的に捉えることができ、画像認識、分類、物体検出など、多くの画像処理タスクにおいて高い性能を発揮します。
CNNの特徴は画像内の階層的な特徴を自動で学習する能力にあり、これによって人間の介入なしに複雑な画像分析が可能になります。
物体検出
物体検出は画像内の特定のオブジェクトを識別してその位置を特定する技術で、画像内のオブジェクトの「何であるか」と「どこにあるか」を同時に判断することが含まれます。
自動運転車の技術では、周囲の車両、歩行者、障害物をリアルタイムで検出するために物体検出が利用されています。
また、小売業界などでは店舗内の顧客行動の分析や商品の配置最適化にこの技術が応用されています。
You Only Look Once（YOLO）
You Only Look Once（YOLO）は、物体検出のための高速かつ正確なアルゴリズムです。
YOLOは画像全体を一度に分析して画像内の複数のオブジェクトを同時に識別し位置を特定します。
このアプローチによって、従来の物体検出手法に比べて処理速度が大幅に向上しました。
YOLOはリアルタイムビデオ分析、監視システム、自動運転技術など、高速な物体検出が求められるアプリケーションで広く利用されています。
姿勢推定
姿勢推定は画像やビデオ内の人物の姿勢を理解して各関節の位置を特定するAI技術です。
この技術は、スポーツ分析、健康管理、インタラクティブなゲーム開発、さらにはセキュリティシステムでの行動認識に至るまで多岐にわたる応用があります。
例えば、プロのアスリートのトレーニングにおいて姿勢推定を用いて運動の質を分析し、怪我のリスクを減らすための改善点を指摘することが可能です。
また、リアルタイムでの姿勢推定はバーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）の体験をより没入させるためにも利用されています。
セマンティックセグメンテーション
セマンティックセグメンテーションは、画像内の各ピクセルを特定のクラス（例：人、車、木など）に分類するプロセスです。
この技術は自動運転車の環境認識、衛星画像からの地形分析、医療画像診断などに応用されています。
自動運転車ではセマンティックセグメンテーションを通じて道路、歩行者、障害物を正確に識別し、安全な運転を支援しています。
医療分野ではMRIやCTスキャン画像から特定の組織や病変を正確に区分し、診断の精度を高めるために利用されています。
距離即位
距離即位（Depth Estimation）は、単一の画像から物体までの距離を推定する技術です。
このAI技術は3Dモデリング、拡張現実（AR）、自動運転車の環境認識などに利用されます。
例えばスマートフォンのARアプリケーションでは、距離即位を用いて現実世界に仮想オブジェクトを正確に配置することができます。
自動運転車では周囲の環境を3Dで理解することにより、障害物との距離を測定して衝突を避けるための判断を下します。
画像生成
画像生成は学習データを基にして新たな画像を生成するAI技術で、この分野ではGAN（Generative Adversarial Networks）やVAE（Variational
Autoencoders）などの手法が特に注目されています。
画像生成技術はファッション業界での新しいデザインの提案、ゲームや映画でのリアルな背景やキャラクターの生成、アート作品の創出などに利用されています。
また、データ拡張の手段として限られたデータセットから多様な学習データを生成し、AIモデルの性能向上に役立てられています。
マルチモーダル処理
マルチモーダル処理は、異なる種類のデータ（例：テキスト、画像、音声）を組み合わせて処理するAI技術で、この技術はより豊かな情報理解と表現を可能にします。
例えば画像とその説明文を組み合わせて理解することで、より詳細な画像検索や画像に基づいた質問応答システムの開発が可能になります。
また、ソーシャルメディア分析では投稿された画像とテキストを同時に分析することで、ユーザーの感情や意見をより正確に把握することができます。
画像合成
画像合成は複数の画像や画像の部分を組み合わせて新たな画像を作り出す技術で、この技術は映画やゲームのビジュアルエフェクト、広告デザイン、仮想現実（VR）コンテンツの制作などに利用されています。
例えば実写とCGを組み合わせた映像制作では、リアルなテクスチャや照明効果を持つ背景を合成して視覚的に魅力的なシーンを作り出してくれます。
また、フォトショップなどの画像編集ツールでは、AIを活用して自然な画像合成を簡単に行う機能が提供されています。
超解像度化
超解像度化はAIを活用して画像の解像度を向上させる技術で、このプロセスでは低解像度の画像から高解像度の画像を生成し、細部のテクスチャやエッジを鮮明に再現します。
AIモデルは大量の画像データから解像度向上のためのパターンを学習し、その知識を新たな画像に適用することで画質を改善します。
超解像度化技術の一つに「Generative Adversarial Networks（GAN）」がありますが、GANは生成ネットワークと識別ネットワークの二つの部分から構成され、互いに競争しながら学習を進めるものです。
生成ネットワークが高解像度画像を生成して識別ネットワークがその画像が本物か偽物かを判断するプロセスを繰り返すことで、AIはよりリアルな高解像度画像を生成する能力を身につけることができます。
AIで作成した画像・イラストを利用する際の注意点
画像生成AIを使用して生成した画像を利用する際には、著作権や知的財産権に関する注意が必要です。
AIによって生成された画像は入力されたデータやプロンプトに基づいており、その元となったデータが持つ著作権の影響を受ける可能性があります。
例えば特定のアーティストのスタイルを模倣して生成した画像は、そのアーティストの著作権を侵害する恐れがあります。
また、商業目的でAI生成画像を使用する場合、画像の著作権が誰に帰属するかを明確にする必要があります。
利用前には使用するAIツールの利用規約を確認し、生成された画像の使用が著作権に違反していないか慎重に検討することが重要です。
さらに人物の肖像が含まれる画像を生成する場合は、肖像権の侵害にも注意を払う必要があります。
肖像権は個人のプライバシーを保護するためのもので、許可なく特定の個人を識別できる画像を使用することは法的な問題を引き起こす可能性があります。
可能であれば法的なアドバイスを受けるか、著作権フリーまたは適切なライセンスが付与されたデータを使用して画像を生成することをお勧めします。
またAIによって生成された画像を公開する際には、その出典や生成に使用したAIツールについての情報も併せて明記することが望ましいといえます。
これによって透明性を高めるとともに著作権や知的財産権に関する誤解を避けることができます。
AI画像・イラスト生成ができるアプリのまとめ
AI画像・イラスト生成ができるアプリは表現の幅を広げ、誰でも新しいビジュアルコンテンツの創作を可能にしてくれます。
本記事ではVAEやGANなどの技術から、実際の画像生成プロセスや様々な機能、利用する際の注意点まで、AI画像・イラスト生成ができるアプリについて説明し、Stable DiffusionやDALL-E
3などの多様なニーズに応えるおすすめのAIも解説してきました。
AI画像・イラスト生成ができるアプリは私たちの暮らしを便利にしたり、ビジネスシーンでも効率性を上げてくれる技術ですが、AI画像・イラスト生成ができるアプリを利用する際は著作権や知的財産権に注意しながら、利用することが大切です。
AI中心の創作ではなく、あくまで人の手の補助的手段として活用していくことを念頭に置くようにしておきましょう。
Jiteraでは、要件定義を書くだけでAIが生成するツールで、アプリ・システム開発を行っています。制作している途中で要件が変更になっても柔軟に修正しながら開発できるので、アプリ開発・システム開発のご相談があればお気軽に相談ください。
