今回は、画像生成AIに関するブログ記事です。
本記事のアイキャッチ（featured image）は、ADOBE STOCK内にある「generative ai」の画像を利用しています。
最近は、画像生成AIの話題が多く、筆者自身も新しいWebサービスが出る度に、利用してみたり検証していました。
今後は、AIの学習に必要な基本素材と、人にとっては無機質なデザインでも、画像生成の際には重要な、機械学習向けのアウトライン画像が、最初の内はごちゃ混ぜになりながらも、収束していくんだろうなという印象を受けています。
画像生成AIの始め方を知って体験する
今回、画像生成AIを体験するにあたって、どの画像生成AIが良いか考えたのですが、結果的にOpenAIが提供している「DALL･E」で、画像生成AIを体験してもらえるのが良いのかなと考えました。
このOpenAIが提供している画像生成技術は、汎用性の高いデザインツールで有名なcanvaの「Text to Image」にも活用されています。
ですが、まずはDALL･E 2｜OpenAIで体験してみましょう。
執筆時点（2023年01月26日時点）の前提にはなりますが、その理由は３つあります。
- 商用での利用も含めて許可をしている
- 無料の画像生成クレジットが毎月少し割り当てられている
- 画像生成処理をする画面がシンプルで簡単
AI系のサービスや体験Webサイトは利用規約が変わることが多いので、何か生成した画像を別の用途で利用する際には、都度、DALL･E規約を確認してください。
下記のリンクからアカウントを作成して利用が可能です。
参考リンク：DALL･E 2｜OpenAI
アカウントの作成は
- メールアドレス
- Googleアカウント
- マイクロソフトアカウント
で、簡単に作ることが可能です。
最近は、マイクロソフトのアカウントがあれば、Bing Image Creatorでも画像生成が体験出来るようになっているので、色々なインターフェイスで体験するのがオススメです。
画像生成AIの使い方
本記事では、画像生成AIを体験してもらうために「DALL･E」を選んでいるのですが、他にもたくさんの画像生成AIがあるので、色々体験してみると楽しいと思います。
ただ、利用用途や規約などについて、それぞれ学習の仕方によって、生成された画像のライセンス事項が細かく規定されているので、都度確認が必要です。
「DALL･E」では、ログインするとテキストを入力するエリアがすぐに出てくるので、そこに描いて欲しい画像に関する情報を入力すると、AIが画像を生成してくれます。
例えば、下記の画像は、英語で「100万年後の猫の画像」と文章を入力して生成した画像です。
本当は、もっと『ふりきった』文章を入力して色々と紹介したいのですが、それは実際にDALL･E 2｜OpenAIで、体験していただくのが良いのかなと考えています。
画像生成AIにどんな文章を入力すれば良いのか分からない場合
DALL･E 2｜OpenAIに限らず、現在は色々な画像生成AIが公開されているのですが、中には、生成してほしい画像の文章をどのように入力すれば良いのか分からない場合があります。
そんな時には、3種類の方法があります。
- DALL･EのWebサイトに表示されている画像を選択すると生成テキストが表示される
- OpenAIが運営しているChatGPT（高度なコミュニケーションが可能なチャットAI）に聞く
- 様々なSNS上で画像生成時のプロンプト（生成文章）情報が発信されている
画像生成AIは、利用するサービスによって特徴が顕著に出ているので、画像生成に同じ文章を入力しても、生成される結果には大きな違いがでてきます。
なので、色々試してみると学びになったりします。
例えば、Twitter等で、検索時に「検索用語：dalle prompt｜Twitter」と入力すれば、色んな画像生成のテクニックなどが発信されています。
画像生成AIの今後はどうなっていくのか？
画像生成AIの今後は、学習方法に関する著作権の扱いが国によって違うので、画像生成AIを開発した国やサービス会社によって、大きく特徴が変わっていくと考えています。
教師データや学習データなど、AIの精度や画像生成のクオリティーを上げていく方法には、様々なアプローチがあります。
大手のストック素材プラットフォームでは、AIで生成した画像の取り扱いに関する様々な見解が発表されています。
例えば、Adobe Blogでは、画像生成に利用された学習素材元のクリエイターに利益還元できるよう取り組んでいく旨が記載された内容もあります。
参考リンク：人間の創造性の拡大のために〜Adobe Stock、画像生成AIで作成したコンテンツについて新たなガイドラインを制定｜Abobe Blog
このような取り組みが上手く出来上がると、教師データや学習素材と、今までのように普通に販売されるストックフォトやイラストが明確に分けられるようになり、更に、AI画像とそうでない画像素材のカテゴリーが明確に分けられて、今より一層分かりやすく、扱いやすくなっていくと考えます。
AIは、多くの学習によって新しいコンテンツを生み出す期待がありながらも、その元の学習として使われるデータの取り込み方や扱い方が、国によって様々違いがあることから、精度や機能向上とは別に色々な課題解決と並行して進んでいきそうです。
ですが、今後も新しいAIアルゴリズムなどについて試せるモノがあった場合には、勉強のために体験していこうと考えています。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
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