2021年に『ダーレー』のAI画像ジェネレーターが新たに誰でもアクセスできるようになったことを覚えているだろうか？
その翌年、フォーブスは次のように推定した。 150万人以上のユーザーがDALL-Eを使って1日あたり200万枚の画像を作成していた.
AIが生成したアートに手を出したことがある人なら、『DALL-E』が最初の目的地だった可能性もある。
しかし、AIを遊びのためだけに使っていた初期の時代はとうに過ぎ去った。今日、AIが生成した画像はビジネス目的で使用されている。
A 2023年3月調査 によると、マーケティング担当者の36%がウェブサイトのビジュアル作成にAIを使用し、39%がソーシャルメディアコンテンツにAIを使用している。
しかし、多くの人がAIの創造的な可能性を受け入れている一方で、AIの画像生成が舞台裏でどのように機能しているのかを本当に理解している人は少ない。
AIモデルが何百万もの画像を分析し、シンプルなテキストプロンプトに基づいて、見たこともないようなまったく新しいビジュアルを作り出すまでとは？
このガイドでは、まさにそれを説明します。AI画像生成とは何なのか、どのように機能するのか、AIモデルの裏側などについて説明します。
では、始めよう。
AI画像生成とは？
AI画像生成は、人工知能モデルを使ってゼロからビジュアルを作り出すプロセスである。
AI画像ジェネレーターに数行のテキストを渡すだけで、途方もなく大規模な画像のデータセットで訓練されたアルゴリズムが数秒で画像を生成する。
ペイントブラシもカメラも使わない。
もうAIがあなたのテキストを検出する心配はありません。 Undetectable AI あなたを助けることができる：
- AIがアシストする文章を出現させる 人間らしい。
- バイパス ワンクリックですべての主要なAI検出ツール。
- 用途 AI 無事に そして 堂々 学校でも仕事でも。
アルゴは、現存するあらゆる分野の膨大な数の絵画、写真、デジタルアート作品に訓練されており、あなたの指示に基づいてまったく新しいものを作り出すことができる。
まったく新しいというのは、現実であろうと非現実であろうと、存在していようといまいと、人間の頭で考えることができるものなら何でもという意味だ。
例えば、「夕暮れ時のサイバーパンクな街」とリクエストすれば、AIがあなたの説明にマッチした見たこともない画像を作成する。
そして、AIは既存の写真から取り出したり、他のアートワークをコピーしたりはしない。毎回、まったく独自のものを生成する。
しかし、その映像はどのような仕上がりになっているのだろうか？
まあ、映像は時に見事だ。時には滑稽なほどずれている。(AIに人間の手を作らせたことがあるか?幸運を祈る)
オブジェクト間の正確な相互作用がある複雑なシーンは、時にAIを混乱させ、別の現実にあるようなビジュアルの不具合を引き起こすことがある。
しかし、新しいモデルは、手や足、その他の複雑なディテールを描くことに大きな進歩を示している。
主なAI画像ジェネレーターには以下のようなものがある：
- ダール・イー
- 安定した拡散
- ミッドジャーニー
- クレイヨン
それぞれに得意分野がある。フォトリアリズムが得意なものもあれば、様式化されたアートが得意なものもある。
Stable Diffusionによるこのピクセルアート画像を見てみよう：
では、実際にAIは技術的なレベルでどのようなことを行っているのだろうか。AIによる画像生成の仕組みをさらに詳しく解説しよう。
AIが機械学習を使って画像を作成する方法
AI画像生成の主役は機械学習、略してMLだ。
機械学習は、アルゴリズムがパターンを学習し、関係を認識し、人間の介入なしに新しいデータを生成することを可能にする複雑なコンピュータのフレームワークである。
膨大なデータセットでのトレーニングのおかげで、MLモデルはオブジェクト、色、テクスチャがどのように見えるべきかを勝手に学習する。
さて、このようなモデルのトレーニングには、主に2つの手法がある：
- 教師あり学習： AIは画像とその説明を見せられ、言葉と視覚的要素を関連付ける。
- 教師なし学習： このAIは、人間のラベル付けされた指示なしに、膨大なデータセットのパターンを分析することによって学習し、視覚情報を独自に理解する。
より技術的なレベルでは、ニューラルネットワークがこの基礎技術である。
これは人間の脳を模倣したコンピューターモデルで、人間と同じように情報を階層的に処理する。
もちろん、これは始まりに過ぎない。
次に、画像生成AIが実際にどのように機能するのか、ステップ・バイ・ステップで学んでいく。
AI画像生成の仕組み（ステップバイステップ）
ここまで大まかな流れを説明してきたが、実際にAIによる画像生成はどのように行われるのだろうか？
実際のプロセスは、ボタンを押して魔法が起こるのを見るほど単純ではない。AIが生成する画像の背後には、注意深く構成されたパイプラインがある。
そのパイプラインを俯瞰してみた。
1.膨大な画像データセットでの学習
AIモデルが画像を生成する前に、まず多くの画像を見る必要がある。多くの画像というのは、何百万枚（あるいは何十億枚）もの画像のことで、多くはインターネットからかき集めたものだ。
これらの画像は、AIが言葉と視覚的要素の関係を理解するのに役立つテキストの説明と対になっている。
フワフワのゴールデンレトリバーが太陽の下で横たわっている」のを見て、「フワフワ」は質感、「ゴールデン」は色、「太陽の下で横たわっている」は照明と影に影響することを学習する。
この段階は非常に重要である。というのも、AIモデルは、その学習データと同程度の性能しか備えていないからだ。
データセットがアンバランスな場合、例えば、ほとんどが西洋風のアートであったり、特定の職業の描写が偏っていたりする場合は AIのアウトプットはそれらのバイアスを反映する.
AIが生成したCEOがデフォルトで中年の白人男性になりがちであるような不測の事態を防ぐため、研究者がデータセットの多様性と公平性を常に手作業で微調整しているのはこのためだ。
2.ニューラルネットワークを使って特徴を認識する
一旦AIが山のような画像を取り込むと、それを使ってパターン処理を始める。 ニューラルネットワーク.
具体的な画像を記憶することは現実的ではなく、また制限も多いため、AIは画像を数値に分解し、傾向を見抜き、関係性に確率を割り当てる。
例えば、ギターは通常手を連想させること、猫にはひげがある傾向があること、日光は柔らかい影を落とすことなどを学習する。
トップハットをかぶり、サングラスをかけたフラミンゴが、夕暮れの浜辺で水彩画風に踊っている」とAIに頼んでも、コピーする既存の画像は見つからない。
その代わり、学習したコンセプト（フラミンゴ、トップハット、サングラス、ビーチ、サンセット、水彩画風）をつなぎ合わせてオリジナルの画像を生成する。
3.AIモデルによる画像生成
この段階でAIは画像を作成する準備ができたが、人間の芸術家のように一筆一筆描くわけではない。
その代わりに、多くのモデルは拡散と呼ばれるプロセスを使用している。これは、AIが視覚的ノイズから画像を「復元」することを学習する技術である。
仕組みはこうだ：
- 研究者たちは、トレーニング中に画像にランダムなノイズ（古いテレビ画面の静止画など）を何層にも重ねる。
- AIはノイズの下にある不明瞭な画像を認識するよう学習する。
- その後、プロセスを逆転させ、クリアで詳細な画像を取り戻すまで、徐々にノイズを除去する。
時間の経過とともに、AIはこのプロセスが非常にうまくなり、もはや元の画像をまったく必要としなくなる。
その代わり、テキストプロンプトを入力すると、AIは純粋なノイズからスタートし、まったく新しいイメージが現れるまで、ピクセルごとに洗練させていく。
4.反復トレーニングによるアウトプットの洗練
AIが生成した画像は驚くほどリアルだが、そのプロセスは完璧ではない。
モデルが生成した画像はほぼ正しいように見えるが、その後、奇妙な余分な手足や溶けたような顔に気づくことがある。このような場合、AIモデルには反復学習が必要になる。
AIモデルは、生成された画像を実際の画像と常に比較するフィードバックループを通じて向上する。
これは多くの場合、2つの競合するネットワークを使って行われる：
- 新しい画像を作成するジェネレーター
- これらの画像が本物か偽物かを見分けようとする識別器
ジェネレーターは識別器を騙すのがうまくなり、識別器は偽物を見破るのがうまくなる。
この終わりのないゲームは、生成された画像が本物の画像とほとんど見分けがつかなくなるまで、AIの改良を推し進める。
繰り返されるたびに、AIモデルはより賢く、より速くなり、水面での反射の仕組みや、さまざまな素材が光とどのように相互作用するかといった微妙なディテールを理解できるようになる。
AI画像生成モデルの種類
AI画像ジェネレーターは、さまざまな種類のモデルを使用してピクセルに生命を吹き込む。
以下は、それらのモデルの主な種類である。
1.生成的逆数ネットワーク（GANs）
前述の通りだ、 GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという2つのニューラル・ネットワークで構成され、互いに競合する。ジェネレーターは画像を生成し、ディスクリミネーターはその真偽を評価する。
時間が経つにつれて、ジェネレーターは識別器を欺くことができるリアルな画像を生成する能力を向上させる。GANは、高品質で写実的な画像を作成するために広く使用されている。
2.拡散モデル
拡散モデル データに徐々にノイズを加え、その逆を学習することで画像を生成する。
ランダムなノイズから始まり、モデルはテキストプロンプトに誘導されながら、画像を段階的に改良していく。
このアプローチは、非常に詳細で多様なアウトプットを生み出すことで知られている。
3.変分オートエンコーダ(VAE)
VAE 画像を圧縮符号化する せんざいくうげき そして、それらを画像にデコードし直す。この潜在空間からサンプリングすることで、VAEは学習データに似た新しい画像を生成することができる。
制御され、構造化された画像生成を必要とするタスクによく使用される。
4.ニューラル・スタイル・トランスファー（NST）
ペットの肖像画をゴッホの「星降る夜」風にしたいと思ったことはありませんか？それには エヌエスティーの専門知識だ。
NSTは、既存の2つの画像（1つはコンテンツ用、もう1つはスタイル用）を使用し、それらをブレンドする。
ディープ・ニューラル・ネットワークを使用して、テクスチャ、色、パターンなどの特徴を分離・ブレンドし、有名な芸術作品やユニークなデザインのスタイルを模倣した、視覚的に印象的な出力を作成する。
AI画像生成の応用
かつては手作業で何時間もかけて設計していたものが、今では適切な設計をすれば数分でできるようになった。 AIコンテンツ作成ツール.
ここでは、AIによる画像生成の最もインパクトのある利用方法をいくつか紹介する：
- 広告クリエーター： ブランドはAIイメージジェネレーターを使って、広告グラフィック、製品レンダリング、キャンペーンビジュアルを、従来のデザイン手法の何分の一かのコストと時間で作成します。
- アートだ： アーティストやデザイナーはAIを使って新しいスタイルを生み出し、既存の美学をリミックスし、自分たちでは想像もしなかったようなビジュアルコンセプトを探求する。
- ブログとソーシャルメディアのサムネイルと画像： AIを使えば、ブロガーはもうストックフォトを探したり、一般的なグラフィックに頼る必要はない。コンテンツのテーマに合ったカスタム画像を生成するだけだ。
- ゲーム開発と仮想世界： ビデオゲーム開発者は、AIを使って詳細なテクスチャやキャラクターデザイン、時には風景全体を生成している。
AIが生成した画像かどうかを確認する方法
AIが日に日にリアルな映像を生成するようになり、人間が作った映像とAIが作った映像の違いを見分けるのは難しくなっている。
しかし、画像がAIによって生成されたものであるかどうかを確認するための手作業によるテクニックはいくつかある。
不自然なディテールを探す
AIは完璧ではないし、時には小さいけれど決定的なエラーでそれがバレてしまうこともある。
奇妙な形の指、不自然な表情、一貫性のない照明、現実の物理学と一致しない非対称のパターンなどに注意してください。
高度なAIモデルでさえ、リアルな手や目、複雑なテクスチャのレンダリングに苦労することがある。
過度に滑らかな部分やぼやけた部分をチェックする
AIが生成した画像は、特にディテールの高い領域で、不気味な柔らかさを持つことが多い。
画像が滑らかすぎたり、細かいテクスチャがなかったり、シャープであるべきエッジがぼやけていたりする場合は、AI生成の結果である可能性があります。
影と反射を分析する
AIの弱点の一つは、光が物体と相互作用する方法を正確に再現することだ。
鏡や窓の反射は実際のシーンと一致しないかもしれないし、影は一貫性がなかったり、物理的に不可能に見えるかもしれない。
照明が「おかしい」と感じたら、さらに調査する価値がある。
逆画像検索を使う
画像がAIによって生成された可能性がある場合、逆画像検索を試してみてください。
この目的のために、Googleの画像検索機能を使用することができます。
AIによって生成された画像は、ストックフォトやユーザー生成コンテンツとは異なり、ウェブ上にオリジンを持たないことが多い。
検索結果に表示されない画像は、AIが作成したものかもしれない。
ズームインして細部をチェック
パッと見ただけでは、AI画像は完璧に見えることがある。
しかし、拡大すると、奇妙なアーチファクト、テクスチャの繰り返し、細かいディテール（髪や布の模様など）の歪みが目立つようになるかもしれない。
このような手作業にもかかわらず、人間の目ではどうしても捉えられない細かい部分がたくさんある。
しかし、AIによる画像検出が可能になった今、AIのために手作業で画像を検出することに煩わされる必要はない。
テイク 検出不可能なAIのAI画像検出器例えば、こうだ。
写真をアップロードするだけで、機械学習アルゴリズムを使用した検出器が画像をより深いレベルで分析し、肉眼では見えないかもしれないAI指紋を検出する。
数節前の安定拡散AIによって生成されたフラミンゴ帽子の画像を覚えているだろうか？
検出不可能なAIを欺くことはできなかった。自分の目で確かめてください。
ですから、画像がAIかどうかわからない場合は、Undetectable AIの AI画像検出器 をクリックすると答えが返ってくる。
最終的な感想
AIによる画像生成は、もはや未来的な概念ではない。
それはここにあり、進化しており、デジタルコンテンツ制作の基本的な部分になりつつある。
したがって、AIによる画像生成がどのように機能するかを理解することは、それが就職市場であれ、個人的なサークルであれ、今日の雰囲気において決定的な強みになる。
同時に、AIが生成した画像を見分ける能力を持つことも同様に重要である。 ディープフェイクの製造に使用されることが増えている.
この能力は、画像内のAIの手がかりを見つけるのにも役立つので、それを除去することができる。 AIコンテンツ検出を回避する.
しかし、Undetectable AIのAI画像検出器を使えば、それは完全に私たちの頭痛の種だ。
高度な機械学習アルゴリズムを使用することで、当社の検出器はAIが生成した画像を正確に識別することができます。
私たちの言葉を鵜呑みにしないでください。 自分で試す.
ここにいる間、下のウィジェットでAIディテクターとヒューマナイザーを探索することをお忘れなく！