はじめに
今回は、AIでできる画像生成の画像生成AIとは？や画像生成AIに関する技術をまとめた記事を執筆します。この記事から画像生成AIについてやその内容に興味持ってもらえると嬉しいです！
画像生成AIとは？
画像生成AIは、人工知能（AI）を使用して新しい画像を生成するプロセスです。これは、ディープラーニングモデルやGAN（Generative Adversarial Networks）などの技術を活用して行われます。AI画像生成は、さまざまな用途で活用されており、アート、デザイン、映画、ゲーム、広告などの分野で重要な役割を果たしています。
簡単に言うと、AIに私たちが指示を出すとその指示に従って画像を自動で作ってくれるものです。上の画像もAIに指示を出して作ってもらった画像になります。
画像生成AIの背景と目的
なぜ画像生成AIができたのかその背景と目的を各項目ごとにまとめました。
クリエイティブな用途:
アートとデザイン: AIは芸術家やデザイナーにインスピレーションを提供し、新しい視覚的な表現を可能にします。例えば、AIによって生成された絵画やデジタルアートは、美術館やオンラインプラットフォームで展示されています。
映画とゲーム: AIは特殊効果や背景の生成に活用され、映画やビデオゲームの制作に貢献しています。
ビジネスとプロダクト:
商品写真: AIは商品写真の自動生成に使用され、ウェブサイトやカタログで商品を効率的に表示できるようにします。
広告: AIは広告クリエイティブの作成に活用され、効果的なビジュアルコンテンツを提供します。
医療と科学:
医療診断: AIは医療画像の生成や診断に使用され、病気の早期発見や治療のサポートに役立ちます。
科学研究: AIは科学的なシミュレーションや実験の結果の視覚化に使用され、新たな知識の発見を促進します。
技術の進歩:
深層学習とニューラルネットワーク: 画像生成AI技術は、深層学習とニューラルネットワークの進歩によって可能になりました。これにより、高度なパターン認識と特徴抽出が実現されています。
課題と展望:
データセットの重要性: AIは大量のデータを必要とするため、高品質なデータセットの整備が課題です。
著作権と倫理: AIによって生成された画像の著作権や倫理的な問題が議論されています。
これらのことから、あくまで補助的な役割のために開発されてきたのだとわかります。そしてAI全体の技術の進化によってよりリアルで高度な画像生成ができてきました。
現在では、本物と見間違うほどのレベルの高い画像生成がAIによってなされて、一部のホワイトワーカーの仕事が代替えとして置き換わってしまう危惧すらあるとされています。しかしその技術にも大量のデータ、素材が必要でありさらにリアルな画像生成できてしまうことでの倫理的問題も課題としてあります。
下記の画像も画像生成AIで作成されたAI女子高生saraの画像になります
画像生成AIがどうやってできているのか？
次に画像生成AIがどのようにできているのか画像生成AIの技術についてまとめました
基本的な学習（教師あり学習と教師なし学習）
1.教師あり学習: AIに「これは猫です」と教えるために猫の画像と「猫」というラベルを一緒に示します。AIは多くの猫の画像を見て、猫の特徴を学び、新しい猫の画像を生成できるようになります。これはあらかじめ正解を提示することで正解からの範囲を広げていくイメージです。位置が決まっていて、その位置からの広げていく感じの方がわかりやすいですかね。
2.教師なし学習: AIにラベル付けされていない大量の画像を見せ、それらの画像の中からパターンや特徴を自分で見つけ出し、新しい画像を作り出します。教師なし学習は、より独創的な画像を作るのに役立ちます。こっちは、大量の画像から共通するポイントを学習しそれが何を意味する画像なのかを特定します。
主要な技術
GAN（敵対的生成ネットワーク）: 生成器と識別器を競わせて高品質な画像を生成する技術です。例えば、実物がない商品のプロトタイプを視覚化する場合などに有用です。
VAE（変分オートエンコーダ）: 教師なし学習を用いて画像の潜在的な特徴を抽出して新しい画像を生成する技術です。顧客の好みに合わせてデザインを生成する際に役立ちます。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）: 画像認識や画像処理タスクに広く使用され、精度の高い画像生成に利用されています。この技術については、前回のディープラーニングについての記事でまとめてあるので興味があれば見ていってください。https://tomyunser.com/it-ai-%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%bc%e3%83%97%e3%83%a9%e3%83%bc%e3%83%8b%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%81%ab%e3%81%a4%e3%81%84%e3%81%a6/
StyleGAN: 特に高品質な画像生成に優れており、人の顔画像などの生成において高いリアリズムを実現します。
Diffusionモデル（拡散モデル）: 元の画像データを徐々にノイズで埋めていき、その後ノイズを除去して画像を再生成する技術です。特に「Text-to-Image Generation（テキストから画像を生成）」の領域で注目されています。
これらの技術の中でGANについて気になったのでまとめてみました
GAN(敵対的生成ネットワーク)について
GANとは
GANは「Generative Adversarial Networks」の頭文字を取った言葉で、「敵対的生成ネットワーク」とも呼ばれています。この技術は、データから特徴を学習し、実在しないデータを生成したり、既存のデータの特徴に基づいて変換したりするために使用されます。GANは、特に画像生成の分野で注目されており、その柔軟性から幅広い領域で応用されています。
GANでできること
自動画像生成: GANは特に自動画像生成に優れています。従来はサンプル画像を変更してデータを増やす必要がありましたが、GANを使用することで新しい特徴を持ったデータを生成できます。音声生成や低解像度画像の高解像度変換など、さまざまな応用が可能です。
テキストから画像生成: テキスト情報から画像を生成することもできます。高品質の画像を生成するため、映画制作やアートなどで活用されています。
画像の特定領域の変換: 画像の一部を別のものに変換することも可能です。例えば、スケッチをアニメ風に変換するなど、クリエイティブな応用があります。
動画の変換: GANは動画から別の動画への翻訳にも利用されています。異なる人物の動きを同期させるなど、映像制作にも応用されています。
特定のスペースの変換: 画像内の特定の領域を別のものに変換する手法もあります。
これらの説明からGANを使うことで画像生成の幅が広がり様々な対応が可能になるということです。
画像生成AIのメリットとデメリット
画像生成AIのメリット
クリエイティビティの拡大: AIは新しいアイデアや視覚的なコンセプトを提供し、クリエイティブなプロセスをサポートします。
時間とリソースの節約: 人手で画像を作成する代わりに、AIを使用して迅速に多くのバリエーションを生成できます。
イメージを形にできる: 自分の作りたいイメージを指示することでそれをすぐに形にすることができるようになる。
画像生成AIのデメリット
品質の制限: AIは訓練データに基づいて画像を生成するため、品質が制限されることがあります。
倫理的な問題: 生成された画像が不適切な場合、倫理的な問題が発生する可能性があります。
クリエイティブな仕事への危惧: 画像生成AIが普及する事での作品の差別化、評価が難しくなる。
これらのことからメリットもあればデメリットもあるとどちらともいえないと判断になっちゃいますね。これからのデメリットに関しては、AI全体のレベルが上がっていく事で品質は上がっていきそれに伴う倫理やクリエイティブワーカーの存在についてと問題が明確であることがどう議論されていくのかが気になります。
おわりに
画像生成AIとは？画像生成AIはどうやってできているのか？等をまとめた記事を執筆してきましたが現在の画像生成AIのレベルがものすごく高いので気になった方はぜひ一度使用してみてほしいと思います。
私のおすすめは、Microsoft Bingで使用できる”Image Creater From Designer”が始めて見るのにいいと思います。ちなみにこれはOpenAI社（ChatGPTの会社）が作ったDALL・E3という画像生成AIが使われています。Bingをブラウザとして使用している方は、一度使ってみてください。Bingを使ったことない方もすぐに無料でアカウント登録できるので登録して使ってみてください。
以下にURLを記載しますhttps://www.bing.com/images/create?toWww=1&redig=006E1055CFB04327A6A0914D0CD6EB05
読んでいただきありがとうございました。
