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近年、AIの進化によって画像生成アプリが急速に注目され、その利用方法や選び方について知りたいと考えている方も多いのではないでしょうか。
これからのビジネスでは、AI技術の活用が不可欠となり、その一環として画像生成アプリが脚光を浴びています。
画像生成アプリは、イラストや写真の制作において、プロの技術を持たない人でも簡単に美しい作品を創る手段として注目されています。
大学院を修了後、金融系SIerでSEとして従事。現在も外資系ITサービス企業で金融部門のSEとして勤務しています。ITの知見を活かしてWebライターとしても活動中です。
画像生成AIとは
画像生成AIとは、ユーザーが提供したテキスト情報を基に、AIが自動でビジュアルコンテンツを創造する技術やサービスの総称です。この技術は、具体的なイメージや抽象的な概念を含む指示を解釈し、それに適合する画像を生成することができます。例えば、「雪が降る静かな森の夜」というテキストから、その情景を想起させる画像を作り出すことが可能です。
このAIは、大量の画像データとそれに関連するテキストデータを学習することで、様々なスタイルやジャンルの画像を生成することが可能になります。この学習のプロセスは、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種を用いており、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や敵対的生成ネットワーク（GAN）などのアルゴリズムが活用されています。
画像生成AIの応用範囲は広く、アートの創作、ゲームや映画でのビジュアルエフェクト、広告や商品デザイン、さらには教育や研究など、多岐にわたります。また、SNSでのバーチャルコンテンツの生成や、個人の趣味としての利用も増えており、クリエイティブな表現の新たな可能性を開拓しています。画像生成AIの技術は、今後も多くの分野で導入、活用されるでしょう。
画像生成AIの2つの仕組み
画像生成AIには、大きく分けて２つの仕組みがあります。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
それぞれの学習方法の違いを詳しく解説します。
教師あり学習
教師あり学習は、機械学習の手法の一つで、アルゴリズムがラベル付きの訓練データから情報を学びます。
ラベルとは、データに付与された正解やカテゴリーを指し、ラベルによってAIは特定のタスクを遂行するための知識を獲得します。例えば、写真に「犬」というラベルがあれば、AIはその写真が犬を示していると理解します。
この学習方法が「教師あり」と呼ばれるのは、人間が事前に答えを提供することで、AIに「教える」役割を果たすからです。人間がAIに教えるというプロセスを通じて、AIは正確な予測や分類を行う能力を身につけることができます。教師あり学習は、画像認識や音声認識など、多くの応用分野で利用されています。
教師なし学習
教師なし学習は、ラベル付けされていないデータを用いて行われる機械学習の手法です。
この学習方法では、入力データ内の隠れたパターンや構造をAIが自ら発見することが目的とされています。具体的には、データの類似性や関連性を分析し、それに基づいてグループ分けや特徴抽出を行います。
教師なし学習は、明確な正解が存在しない複雑な問題に対して有効であり、クラスタリングや次元削減など、多様なアプローチが存在します。
この手法は、教師あり学習とは異なり、事前に人間が答えを与える必要がないため、より自律的な学習が可能です。このため、未知のデータに対する洞察を得るために用いられることが多いです。
教師なし学習は、データマイニングや異常検知など、さまざまな分野で応用されています。
画像生成AIでよく使われる技術
画像生成AIでは、ユーザーが入力したテキストから学習済みのデータベースを参照して特徴を抽出し、それに一致する画像を生成する仕組みを採用しています。
ここでは、画像を生成する際に頻繁に使用される以下の５つ技術について詳しく解説します。
- 変分自己符号化器（VAE）
- 敵対的生成ネットワーク（GAN）
- StyleGAN／StyleGAN2
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- ALL・E（ダリ）
変分自己符号化器（VAE）
変分自己符号化器（VAE）は、データの潜在的な特徴を把握し、それを用いて新しいデータを生成する技術です。
この方法は、データを圧縮するエンコーダーと、その圧縮されたデータから元のデータに近いものを再構築するデコーダーの二つの主要な機能から構成されています。
VAEは、入力データの確率的な特性をモデル化し、多様な出力を生成することが可能です。
この技術は画像生成AIにおいて、特に顔画像やアートワークなどリアルな画像を創出するために重要な役割を果たしています。
VAEによる画像生成は、データの変動を考慮した上で、多彩なバリエーションを持つ画像を生み出すことができるため、非常に有用です。
敵対的生成ネットワーク（GAN）
敵対的生成ネットワーク（GAN）は、二つのニューラルネットワークが相互に影響を与え合いながら学習を進めるAI技術です。
生成ネットワークは新しい画像を作り出し、識別ネットワークはその画像が本物かどうかを判断します。
この「敵対」のプロセスを繰り返すことで、生成ネットワークはよりリアルな画像を生成する能力を高めていきます。
GANは、特に芸術的な画像生成や、現実に存在しない人物の顔を作り出すなど、多様な応用が可能です。
この技術は、リアリティのある画像を必要とする分野で特に評価されています。
StyleGAN／StyleGAN2
StyleGANとその改良版であるStyleGAN2は、特に顔画像生成において高い品質を実現する技術です。
これらは、生成される画像のスタイルを細かく制御することが可能で、髪型や顔の特徴など、細部にわたる特徴を自然に変化させることができます。
StyleGANは、異なる部分を別々に学習し、それらを組み合わせて新しい画像を生成します。
この技術は、リアルな質感や照明効果を持つ画像を生成することで知られており、フォトリアリスティックな画像を作成します。
StyleGAN2では、元のStyleGANのいくつかの問題点が改善され、さらに高品質な画像生成が可能になりました。
StyleGANやStyleGAN2は、デジタルアート、ゲームのキャラクターデザイン、仮想現実など、多くの分野で活用されています。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像処理に特化した機械学習のアルゴリズムです。
この技術は、画像から特徴を抽出するために設計されており、特に画像認識や分類において優れた性能を発揮します。
CNNは、複数の層を通じて画像の重要な特徴を段階的に学習し、最終的にはこれらの特徴を用いてタスクを実行します。
例えば、顔認識では、目や鼻などの顔のパーツを識別し、それらの情報を組み合わせて個人を特定します。
CNNは、その効率的な学習プロセスと高い精度のため、自動運転車の視覚システムや医療画像分析など、多くの実用的な応用があります。
CNNによる画像の特徴抽出は、AIがよりリアルで詳細な画像を生成する基盤となっています。
DALL・E（ダリ）
DALL・E（ダリ）は、テキストから直接画像を生成する能力を持つAI技術です。
この技術は、複雑なテキストの指示を理解し、それに基づいて具体的なビジュアルを創出します。
例えば、「アボカドの形をした椅子」というような、非常に特殊なリクエストにも応えることができます。
DALL・Eは、多様なテキスト入力に対して高い柔軟性と創造性を発揮し、従来の画像生成技術を大きく進化させました。
この技術は、広告、アート、デザインなどの分野で、ユーザーが想像するあらゆるシーンを画像として具現化することを可能にしています。
DALL・Eによる画像生成は、AIが人間の創造性を補助し、拡張するための強力なツールです。
株式会社JiteraではAIでシステム開発を行っており、導入支援も可能です。こちらからお気軽にお問い合わせください。
画像生成AIツールの主な機能
画像生成アプリは、AI技術を駆使して、簡単かつクオリティの高いイラストや画像を生成します。ここでは、これらのアプリの基本的な機能について詳しく説明します。
また、これらの機能を用いることでユーザーにどのようなメリットがあるのかについても説明します。
1.テキストから画像を生成する機能
この機能は、ユーザーが作成したい画像のイメージやキーワードを入力して、AIがその文章にもとづいて画像を作成します。例えば、「青い空と白い雲の下で走る犬」と入力すれば、
AIはまるで写真のような情景を描き出します。
これにより、デザインやイラスト制作のスキルがない人でも、自分の頭の中のイメージを書き出すことが可能となります。
2.スケッチから画像を生成する機能
この機能はユーザーが書いたラフスケッチをAIが読み取ってリアルな画像を生成します。例えば、人の顔の輪郭や特徴的なパーツをスケッチした場合、AIはそれをもとに似たような人物の肖像画を生成します。
これはアーティストやデザイナーにとって、大きな時間短縮につながります。
3.既存の画像を加工する機能
これはユーザーが画像を選択してアプリに読み込ませることで、色彩や明るさの調整やフィルターの適応などを自動で行ってくれます。また画像外の見えない部分をAIが自動で補完するといったことも可能です。
リアルな画像生成AIツール3選
ここからはリアルな画像生成ができるAIツールをご紹介します。
Stable Diffusion
Stable Diffusionとは、テキストから画像を生成するAIモデルの一種です。生成される画像はノイズの少ないクリアな画像であり、人間の目にも自然に見えるのが特徴です。さらに、テキストやスケッチなどの入力から画像を生成したり、既存の画像を加工したりすることもでき、さまざまな用途に適応する多様性を持つ画像生成AIです。
Midjourney
Midjourneyは近年注目を集めている画像生成AIです。テキストから画像やイラストの生成してくれ、Discord（ディスコード）というアプリ上で、チャット形式で操作ができます。最新バージョンは現在（2023年7月）の「V5.2」で、定期的にバージョンアップを行い、かなり自然な画像の生成が可能になっています。
DALL·E 2
「DALL-E2」は、キーワードを入力するリアルな画像やイラストを生成できるサービスです。以前の「DAll-E」というサービスから解像度が4倍になり、より画質が細かく、正確な画像を生成してくれます。まためちゃくちゃな文章を入力した場合でもある程度要素を拾い、画像を生成してくれます。
画像生成AIを使う際の注意点
画像生成AIを活用する際には、2つの重要な注意点があります。
- 著作権や肖像権に注意
- 生成された画像の用途に気を付ける
これらのポイントを理解し、適切に対応することで、AIを安全かつ効果的に使用することができます。
ここでは、画像の生成や利用における具体的な注意点について詳しく説明していきます。
著作権や肖像権に注意
画像生成AIを使用する際は、著作権や肖像権の問題に特に注意が必要です。
生成された画像が既存の作品や個人の肖像に類似している場合、それらの権利を侵害する可能性があります。著作権は、創作物の使用に関する法的な権利を、肖像権は、個人の顔や姿を無断で公開・利用されない権利を保護します。
したがって、AIによって生成された画像を公開したり商用利用する前には、これらの権利に抵触していないか慎重に検討する必要があります。
特に、公の人物や著名なアート作品に関連する画像を生成する場合は、法的な許可やライセンスが必要になることがあります。安全に画像を利用するためには、著作権や肖像権に関する知識を身につけ、適切な対応を心がけることが重要です。
生成された画像の用途に気を付ける
画像生成AIによって作られた画像を使用する際には、画像の用途に注意が必要です。
特に、商業的な目的で使用する場合、著作権や肖像権の侵害にならないように配慮することが重要です。
また、倫理的な観点から、人を誤解させたり、不快にさせるような画像の使用は避けるべきです。
さらに、生成された画像が現実の人物やブランドを想起させる場合、その使用には慎重な判断が求められます。
画像の用途に関しては、法的な制約だけでなく、社会的な責任や倫理的な基準を考慮することが不可欠です。
画像生成AIにおいてのプロンプトの作り方
画像生成アプリにおいて、プロンプトはユーザーの頭の中の具体的なイメージをアプリケーションに伝え、オリジナルの画像を生成するための重要な手段です。ここではプロンプトの活用方法とその重要性について説明していきます。
プロンプトの活用例
画像生成アプリのプロンプトを活用する際には以下の3つに注目すればよいでしょう。
スタイルの指定
スタイルの指定は生成される画像の雰囲気や特徴を決定づける重要な要素です。「抽象画」や「リアリズム」など自分が作成したい画像のイメージを伝えることで、それに従ったスタイルの画像を作成することが可能となります。
色彩の選択
画像生成アプリでは画像に使用させる色を指定することができます。例えば「赤色」と指定すれば赤を基調とした画像を生成します。また「明るくポップな感じ」や「落ち着いたトーン」のような指定のやり方もあります。
要素の追加
プロンプトに特定の要素及びオブジェクトを指定することでそれを含む画像を生成してくれます。例えば「花を追加する」や「背景を海の風景にして」などイメージに合った要素を好きに追加することが可能です。
画像生成AIのビジネスでの活用方法
ここでは画像生成アプリのビジネスにおいてどのように活用できるか、いくつか例をあげて見ていきましょう。
画像生成アプリは、コンテンツ制作やマーケティングに役立つツールとして使用可能です。例えば、ブログやSNSなどのメディアでは、文章だけよりも画像も使用したほうが、わかりやすく説得力も増します。
しかし、オリジナルの画像を撮影したり加工したりするのは時間やコストがかかります。そこで、画像生成アプリを使えば、テキストから簡単に関連する画像を作り出すことができます。
また、広告やプロモーションでは、ターゲット層に合わせた魅力的な画像を用意することが必要です。そこで、画像生成アプリを使えば、ユーザーの好みや感情に応じたカスタマイズした画像を生成することができます。
これらのことから、「画像生成AIビジネス活用」は、多くの分野で可能性が広がっていると言えるでしょう。
まとめ：画像生成アプリの活用でビジネスを加速させる
この記事では、画像生成AIの仕組みや技術、おすすめのツールや注意点を解説しました。
画像生成AIは、テキストから画像を生成する機械学習の一種です。変分自己符号化器（VAE）などの技術を組み合わせて、ユーザーが求める画像を生成します。
生成された画像を使用する際には、既存の画像の肖像権や著作権に注意が必要です。商用利用する場合には、権利を侵害していないか特に注意が必要です。
株式会社Jiteraでは画像解析ツールの導入やAIを使ったシステムの開発、導入支援を行っています。 画像解析に関する質問や案件のご相談などがある場合はこちらからお問合せください。
