画像生成AIとは
画像生成AI (Image Generation AI) とは、人工知能を使って画像を生成する技術のことです。このような技術は、大量のトレーニングデータを使って、画像生成のためのアルゴリズムを学習することで、画像を生成することができます。
画像生成AIは、異なったタイプの画像を生成することができます。例えば、ゲーム画像やアニメーション、写実的な画像などがあります。生成される画像は、トレーニングデータに含まれていた画像と似た特徴を持つことが多いですが、完全に同じ画像を生成することは難しい場合があります。
画像生成AIは、今後も技術の進歩に伴い、さらに進化することが予想されます。このような技術は、コンピュータグラフィックスやゲーム開発、医療画像の解析など、多様な分野で使用されることが期待されています。
画像生成AIの歴史
画像生成AIの研究は1950年代から始まりましたが、近年の深層学習と計算能力の向上により大きな進歩がありました。特に、2014年に発表されたGenerative Adversarial Networks(GAN)は画像生成のブレークスルーとなりました。GANは2つのニューラルネットワークで構成されており、一方の生成器は画像を生成し、他方の判別器は実画像と生成画像を区別しようとします。この競争的学習の結果、生成器はより実画像に近い画像を生成するようになります。
画像生成AIの種類
画像生成AIには様々な手法がありますが、代表的なものにGANとVAEがあります。
GAN(Generative Adversarial Networks)
GANは敵対的生成ネットワークのことで、生成器と識別器の2つのネットワークで構成されています。生成器は偽の画像を生成し、識別器はそれを実画像か偽画像か判断します。この二者が互いに争うことで、生成器はより実画像に近い偽画像を生成するように学習していきます。
VAE(Variational Autoencoder)
VAEは変分オートエンコーダのことで、エンコーダとデコーダの2つのネットワークで構成されています。エンコーダは入力画像を圧縮して潜在変数を出力し、デコーダはその潜在変数から元の画像に近い画像を再構築します。エンコーダとデコーダはそれぞれ逆の処理を行うことで、入力画像の特徴を捉えて新しい画像を生成することができます。
GANを用いた代表的な画像生成AI
GANに基づく代表的な画像生成AIにCycleGANとStyleGANがあります。CycleGANは、一つのドメインの画像のスタイルを別のドメインの画像のスタイルに変換することができます。例えば、画像の種類が馬と鹿である場合、馬の画像を鹿の画像のスタイルに変換したり、その逆もできます。StyleGANは、ランダムなノイズから写真のような高解像度の画像を生成することができます。StyleGANで生成された画像は非常にリアルで、CGであるとは思えないレベルに達しています。
midjourneyについて
「midjourney」はオープンソースの画像生成AIで、ユーザーがテキストプロンプトを入力することで様々なスタイルの画像を生成できます。アニメ、風景、人物などさまざまなジャンルの画像生成が可能で、解像度は最大で1024×1024の画像を生成できます。 使い方はDiscord上のボットを通じて非常に簡単にできます。まずDiscordにmidjourneyのボットを招待します。するとボットからのメッセージに「!imagine {プロンプト}」の形式でテキストプロンプトを送信することで画像が生成され返信されます。 midjourneyはCLIPモデルとDiffusionモデルを組み合わせることで画像生成を行っています。CLIPモデルはテキストと画像の意味的な関連性を学習し、Diffusionモデルはこの関連性に基づいて画像を生成します。このアーキテクチャにより非常に自然な画像生成が可能となっています。 さらに、midjourneyでは様々なアーティストのスタイルを再現できる「スタイルライブラリ」が提供されています。このライブラリから好みのスタイルを選択することでそのスタイルの画像が生成されます。また、ユーザーは自分で学習したスタイルモデルをアップロードすることもできます。
Stable Diffusionについて
「Stable Diffusion」はAnthropic, PBCによって開発された商用の画像生成AIです。「midjourney」同様にテキストプロンプトから画像を生成しますが、生成される画像の解像度が最大で4096×4096と非常に高く、よりフォトリアリスティックな画像が生成できるのが最大の特徴です。 しかしながら、使用するためには企業・組織向けの使用許諾とライセンスの購入が必要となります。Stable Diffusionのエンジンには最新の機械学習技術であるConstitutional AIが採用されており、生成される画像の安全性と健全性が保たれるのも特徴の1つです。 Stable DiffusionはCLIPモデルとDiffusionモデルに加えてConstitutional AIによるフィードバックループを持つことで非常に高品質な画像生成を実現しています。商用利用に適した高性能な画像生成AIとしてStable Diffusionは最適な選択肢といえます。
midjourneyのメリット
「midjourney」は、プロンプト(テキスト指示)から画像を生成できるAIです。メリットとして、操作性が極めて高く、多様で複雑な画像生成が可能である点が挙げられます。特にテキスト生成能力が非常に高く、詳細で豊富な内容を含む画像を生成できるのが最大の特徴です。一方で、生成画像の質は必ずしも安定していない場合があります。時には不自然な画像が生成される可能性があります。また、学習データに依存する部分が大きいため、未知のコンテクストに対してはうまく対応できない場合があります。
Stable Diffusionのメリット
「Stable Diffusion」も、プロンプトから画像生成を行うAIですが、「midjourney」と比べて生成画像の質が安定して極めて高い点が最大のメリットです。しかし、詳細で複雑な画像生成が難しく、プロンプトに対する反応が鈍い場合がある点がデメリットとして挙げられます。複雑な概念を表現するのは苦手と言えます。また、学習データが広範囲に及んでいるため、未知のコンテクストにもある程度対応できるというメリットがありますが、個別のコンテクストに特化した高品質な画像生成は難しいというデメリットも存在します。
midjourneyとStable Diffusionの違い
「midjourney」と「Stable Diffusion」の最大の違いは、生成画像の質と詳細度にあります。「midjourney」は詳細で豊富な内容を含む画像生成が可能な一方で、質は必ずしも安定していない場合があります。「Stable Diffusion」は安定した極めて高品質な画像生成が可能ですが、詳細で複雑な生成は難しい場合があります。
「midjourney」と「Stable Diffusion」は、ともに画像生成AIとして優れた性能を持っています。しかし、生成画像の質と詳細度に差異がある点に留意が必要です。画像生成AIを利用する際には、目的に合ったAIを選択することが極めて重要です。適切なAIを選択することで、目的に合った高品質な画像生成が可能となります。両AIは強みと弱みを持っており、使用目的に応じて比較検討する必要があります。
（ChatGPTで活用して記事を作成）
