人工知能(AI)による画像ジェネレーターは、大規模な学習データに基づいて、さまざまなスタイルの詳細な画像を生成することができます。
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人工知能(AI)画像生成は、視覚的コンテンツを生成するための生成AIの一種です。数学的分析を用いて、写真やイラスト内のパターンを特定し、複製します。もっと簡単に言えば、AI画像ジェネレーターは、一連の例に基づいて画像を作成します。
AI画像ジェネレーターは、ニューラルネットワークと呼ばれる特殊な機械学習モデルに基づいて構築されています。高度な統計分析を行い、開発者の側で微調整することにより、画像ジェネレーターはさまざまなスタイルの関連性のある詳細な画像を生成することができます。
AI画像ジェネレーターは、刷新するアーティストというよりも、スポーツの勝算で勝点を決めるギャンブル投資家に似ています。生成されるコンテンツは、受け取ったリクエストを統計的に満たす可能性が高くなります。また、作成されたコンテンツは既存のコンテンツに基づいて作成されます。これは、ギャンブラーがベットする前に選手の過去の成績を検証するのと同じように、既存のコンテンツに基づいて作成されます。
AI画像ジェネレーターは、本物そっくりな写真を作ることができます。既存の画像を編集することもできます。 他の種類の生成AIと同様、AI画像生成モデルは自然言語のプロンプトを解釈し、それに対応して画像を作成することができます。このようなプロンプトは、プロンプターが思い描くイメージを生み出すまでに改良を加える必要があるかもしれませんが、「象のイメージを作ってください」は有効なプロンプトです。
生成AIは、テキスト、画像、コンピュータコード、音声、視覚コンテンツを生成するディープラーニングモデルのカテゴリーです。機械学習の一種として、プロンプトに対して統計的に関連する可能性が高いコンテンツを生成するために、,サンプルデータセットの数学的および統計的分析に依存します。言い換えれば、生成系AIは、過去の事例に基づいてコンテンツを素早く作るのです。
前述のように、AI画像生成は明示的な指示なくして学習が可能な高度なコンピュータープログラムの一種である機械学習を用いて構築されています。具体的には、AI画像生成はニューラルネットワーク上に構築されているのです。
ニューラルネットワークは、ディープラーニングコンピューティングアーキテクチャの一種です。本来、ニューラルネットワークは人間の脳の構造を模倣することを目的としています。「ノード」と呼ばれる処理単位の集合体です。人間の脳の働きと同じように、ノードは互いにデータを伝達し合い、ニューロンは互いに電気インパルスを送信し合います。
AIの分野におけるニューラルネットワークには、さまざまなクラスがあります。ほとんどの画像生成AIモデルによって使用される特定の種類のニューラルネットワークは、敵対的生成ネットワーク(GAN)と呼ばれます。GANには2つのワークストリームがあります。1つは画像を生成し、もう1つはその画像を実際の例と比較し、エラーを特定します。したがって、GANベースのモデルは自らを訓練し、継続的に改善することができます。過去の有名な芸術を模倣し、実際の作品と比較することで学習する画家について考えてみてください。
生成AIの種類を問わず、同一または類似のアルゴリズムを使うこともありますが、画像生成モデルはChatGPTや他の大規模言語モデル(LLM)のような大量のテキストではなく、一連の視覚的画像で学習します。
AIのハルシネーションは、あらゆるタイプの生成系AIモデルで発生する可能性があり、画像生成AIも例外ではありません。これらは画像の不正確さとして現れるものです。例えば、人物の肖像画を作成するよう指示した場合、対象者の手には余分な指が見えるなどの影響があります。通常、十分なプロンプトと修正を加えることによって、こうしたハルシネーションを取り除くことが可能です。
人間が生み出したクリエイティブな作業は、作成者が著作権を放棄するか、著作権が失効しない限り、著作権の保護下にあります。著作権をライセンスを通じて他者へ移管または販売することができます。
画像ライセンスは数段階に分けられます。
AIが生成した画像は人間が作成したものではないため、著作権法で保護されません。したがって、このような画像は通常、パブリックドメインに入ります。
しかし問題は、モデルが描画する訓練データセットに様々なライセンスが含まれる可能性があり、保護された知的財産も含む可能性があるということです。AI画像ジェネレーターが、人間のクリエーターによる既存の画像、または別の会社が所有するブランドに非常によく似た画像を生成した場合、関係者はその画像を使用した人物を訴訟を起こす可能性があります。(たとえば、AIが生成したスーパーマンの画像は、彼の公式画像に適用されるのと同じ法的保護によって保護される可能性があります。)
問題をさらに悪化させているのは、一部のAI画像生成モデルが、Webサイト上のテキストや画像を許可なくクロールするAIスクレイパーボットによって厳選されたデータセットを使用していることです。実際、これはAIスクレイパーボットによるデータ乗っ取りを防ぐことができない企業にとって、より大きな問題となっています。これが、CloudflareがAI監査ツールを作成し、メディアやWebサイトをクロールするAIスクレイパーボットを制御できるようにした理由です。
AIによって生成された画像の場合、これはライセンスおよび使用する画像生成サービスによって異なります。AI生成サービスの中には、厳選された画像のコレクションを使用してモデルを学習させているものもあります。そうしたサービスは、クリエイティブ・コモンズのライセンスに基づいて、そのサービスによって生成された画像の商用使用を許可する場合があります。つまり、それ以外の人も画像を使用することができるということです。オリジナルの画像やブランド、商標のように、競合他社からの使用から画像を保護することができないため、商業上の使用は難しくなります。
Cloudflare Workers AIは、フルスタックのAIビルディングブロックを提供し、開発者は、画像ジェネレーターを含む多数の一般的な生成AIモデルをアプリケーションに統合し、GPUのグローバルネットワーク上で実行することができます。このチュートリアルでは、AI画像ジェネレーターの構築を始める方法について説明しています。