画像生成AIの種類
画像生成AIの種類
画像生成AIには主に以下の4つの種類があります。
テキスト生成型画像生成AI
テキストの指示（プロンプト）を入力すると、その内容に沿った画像を生成するタイプの画像生成AIです。代表的なサービスは以下の通りです。
プロンプトを工夫することで、様々なスタイルやシチュエーションの画像を生成できるのが特徴です。
自分のパソコン上で動くものとしては、Stable Diffusion一択。コアエンジン部分＋ユーザインタフェースプログラムを組み合わせて使うイメージです。
画像編集型画像生成AI
既存の画像を編集・加工して新しい画像を生成するタイプの画像生成AIです。Adobe Photoshopの最新版に搭載されているAdobe Fireflyが代表例です。
例えば、「空に夕日を追加」というプロンプトを入力すると、既存の画像に自動でリアルな夕日を追加してくれます。手作業による編集作業を大幅に効率化できます。
アニメ・イラスト生成AI
アニメやイラスト調の画像を専門に生成するAIです。代表的なサービスとしては、NovelAIやstarryaiなどが挙げられます。
ユーザーの好みに合わせたアニメ・イラストを手軽に生成できるため、クリエイターの作業支援ツールとして人気があります。
顔画像生成AI
リアルな人物の顔写真を生成することに特化したAIです。Generated Photosなどが有名です。
広告やデザインなどで使用する人物画像の制作を効率化できるメリットがあります。一方で、悪用のリスクもあるため倫理的な課題も指摘されています。
以上のように、画像生成AIにはユーザーの用途に応じて様々な種類が存在します。目的に合ったサービスを選択し、AIの生成力を活用することで、画像制作の幅が大きく広がるでしょう。
画像生成AIの仕組み
画像生成AIの基本的な仕組みは以下の通りです。
大量の画像データによる学習
画像生成AIは、大量の画像データを学習することで、画像の特徴やパターンを認識します。例えば、猫の画像を大量に学習することで、猫の特徴（耳、目、毛並みなど）を把握します。
テキストから画像の特徴を抽出
ユーザーが入力したテキスト（プロンプト）から、AIは学習済みデータを基に画像の特徴を探します。例えば「ネコ、昼寝」というテキストから、昼寝をしている猫の特徴を見つけ出します。
特徴を組み合わせて画像を生成
抽出した特徴を組み合わせ、新しい画像データを生成します。この際、以下のような手法が用いられます。
- VAE（変分オートエンコーダ）
- GAN（敵対的生成ネットワーク）
- Diffusionモデル（拡散モデル）
これらの手法により、リアルで自然な画像が生成されます。
生成画像の調整・最適化
生成された画像を、入力テキストの意図に沿うようさらに調整します。ユーザーの指示に近づけるため、画像の色合いや構図などを最適化します。
以上のプロセスを経て、画像生成AIはテキストの指示通りの画像を自動で生成します。膨大な画像データの学習と、高度な機械学習アルゴリズムの組み合わせにより、リアルで創造性豊かな画像を作り出すことが可能となっています。
画像生成AIを使うときの注意点は？
画像生成AIを使う際の主な注意点は以下の通りです。
著作権侵害に注意する
- 生成された画像が既存の著作物と同一・類似している場合、その利用が著作権侵害になる可能性がある。
- 生成AIの学習用データに著作権のある画像を無断で使うことは避けるべき。
プライバシーや人格権の侵害に気をつける
- 実在する人物のわいせつ画像などを生成・拡散することはプライバシー侵害や名誉毀損のリスクがある。
- 公序良俗に反する画像の生成は控える。
生成された画像の信頼性を過信しない
- AIが生成した画像は事実と異なる可能性があるため、そのまま鵜呑みにせず確認が必要。
倫理的な配慮をする
- 差別的表現や偏見を助長する画像の生成は避ける。
- フェイクニュースに悪用されないよう注意する。
商用利用には注意が必要
- 生成AIサービスの利用規約を確認し、商用利用の可否を確かめる。
- 生成画像に企業ロゴなどが含まれていないか確認する。
技術の発展に伴い、画像生成AIの倫理的・法的ルールは今後も議論が続くと思われます。利用者一人一人が節度を持ち、AIを適切に活用していくことが求められています。